diff --git a/freqtrade/templates/freqaiprimer.py b/freqtrade/templates/freqaiprimer.py
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--- a/freqtrade/templates/freqaiprimer.py
+++ b/freqtrade/templates/freqaiprimer.py
@@ -249,9 +249,18 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
     # 入场间隔控制参数（分钟）
     entry_interval_minutes = IntParameter(20, 200, default=42, optimize=True, load=True, space='buy')
     
-    # ML 审核官：exit_signal 拒绝入场/出场的阈值（越高越宽松，越低越严格）
+    # ML 审核官：entry_signal 拒绝入场的阈值（越高越宽松，越低越严格）
+    ml_entry_signal_threshold = DecimalParameter(0.05, 0.85, decimals=2, default=0.15, optimize=True, load=True, space='buy')
+    
+    # ML 审核官：exit_signal 拒绝出场的阈值（越高越宽松，越低越严格）
     ml_exit_signal_threshold = DecimalParameter(0.05, 0.85, decimals=2, default=0.15, optimize=True, load=True, space='buy')
     
+    # FreqAI 标签定义：entry_signal 的洛底上涨幅度（%）
+    freqai_entry_up_percent = DecimalParameter(0.5, 3.0, decimals=2, default=1.0, optimize=True, load=True, space='buy')
+    
+    # FreqAI 标签定义：exit_signal 的洛底下跌幅度（%）
+    freqai_exit_down_percent = DecimalParameter(0.5, 3.0, decimals=2, default=1.0, optimize=True, load=True, space='buy')
+    
     # 定义可优化参数
     # 初始入场金额: 75.00
 
@@ -323,9 +332,12 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
         """定义 FreqAI 训练标签：简单二分类版本。"""
         label_horizon = 6  # 与 config 中 label_period_candles 对齐
         
-        # 避免除法：用乘法比较未来收益
-        entry_up_threshold = 1.01   # 未来价格 > 当前价格 * 1.01 视为“好入场”
-        exit_down_threshold = 0.99  # 未来价格 < 当前价格 * 0.99 视为“应尽早退出”
+        # 动态计算上涨/下跌阈值
+        entry_up_percent = self.freqai_entry_up_percent.value / 100.0  # 转换为小数（如 0.01 表示 1%）
+        exit_down_percent = self.freqai_exit_down_percent.value / 100.0
+                
+        entry_up_threshold = 1.0 + entry_up_percent    # 例如 1.01 表示 +1%
+        exit_down_threshold = 1.0 - exit_down_percent  # 例如 0.99 表示 -1%
         
         # 入场标签：未来窗口内的最高价是否超过 +1%
         future_max = dataframe["close"].rolling(window=label_horizon, min_periods=1).max().shift(-label_horizon + 1)
@@ -771,7 +783,7 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
                         if entry_prob is not None:
                             # 确保概率在 [0, 1] 范围内（分类器输出可能有浮点误差）
                             entry_prob = max(0.0, min(1.0, entry_prob))
-                            entry_threshold = self.ml_exit_signal_threshold.value
+                            entry_threshold = self.ml_entry_signal_threshold.value
                             if entry_prob < entry_threshold:
                                 logger.info(f"[{pair}] ML 审核官拒绝入场: entry_signal 概率 {entry_prob:.2f} < 阈值 {entry_threshold:.2f}（上涨概率低，不宜入场）")
                                 allow_trade = False
@@ -879,9 +891,7 @@ class FreqaiPrimer(IStrategy):
                         )
         except Exception as e:
             logger.warning(f"[{pair}] ML 审核官出场检查失败，允许出场: {e}")
-        # 极端模式：彻底不拦截出场信号
-        logger.info(f"[{pair}] 极端模式：允许出场（ML 审核官已禁用），出场原因: {exit_reason}")
-        return True
+        return allow_exit
             
     def custom_stoploss(self, pair: str, trade: 'Trade', current_time, current_rate: float, 
                         current_profit: float, **kwargs) -> float: