VIX 切太早，反而吃掉報酬：用 VIX 期限結構斜率重新校準「保守 VT」

TL;DR 線上保守型 VT 用 VIX 水準閾值（>22 切現金）2018 至今年化 6.1%、Sharpe 0.54，遠輸 Buy&Hold 的 16.8%、0.81。改用 VIX/VIX3M 斜率，且只在斜率 ≥1.05（短端恐慌遠超長端）時切現金，OOS Sharpe 升到 0.92、MDD -24.5%、Calmar 0.63，是五策略中唯一同時把風險與報酬都做出來的版本。但 bootstrap 雙尾 p=0.096、Bonferroni 校正後 p≈0.29，Codex 給的是 CONDITIONAL_PASS 而非 PASS。

一、線上 VT 策略的盲點：VIX 水準閾值切太早

VolPred 線上保守型 VT 用一條簡單規則：VIX 高於某個閾值就把倉位切到現金，等恐慌過去再回場。邏輯本身沒問題，VIX 站上 25、30 確實常常對應市場顛簸。

問題是「閾值」這個設計把所有資訊壓縮成一個數字。VIX=22 可能是 SPY 從高點回檔 5% 的小擾動，也可能是 2020 三月那種真的要崩的訊號，一視同仁處理。

我們把 VIX 水準閾值在 IS（2010–2017）做 grid tune，最佳閾值落在 22。套到 OOS（2018-01 至 2026-06-13、2,123 個交易日），結果是年化報酬 6.1%、Sharpe 0.54、最大回檔 -23.0%。

同期間單純 Buy&Hold 的 Sharpe 是 0.81、年化 16.8%。這套保守 VT 確實壓低了回檔，代價是把 alpha 也削掉一大塊，等於用很高的成本買了一份未必需要的保險。

K1335 想問的是：如果改用 VIX 期限結構斜率（VIX/VIX3M）當訊號，會不會比單看 VIX 水準準？

二、斜率比水準更精準？K1335 五策略對照

VIX/VIX3M 斜率 >1.0 在期權市場是 backwardation 訊號：短端隱含波動率高於長端，代表交易者押注「近期」會有事。教科書版的閾值就是 1.0；我們同時測 0.95（更早切）與 1.05（只在極端時切）。

OOS 期間 2018-01-01 至 2026-06-13，n=2,123，資料來源 yfinance，全部策略都用 signal.shift(1) lag、每邊交易成本 tc_per_side=0.001，seed=42：

斜率 1.0 的版本基本上跟 Buy&Hold 打平（Sharpe 0.80 vs 0.81），低 turnover 也沒帶來明顯優勢，但至少沒像水準閾值那樣把報酬切掉一半。

0.95 更敏感的版本最慘，turnover 飆到 22.8、報酬只剩 8.8%，每次過早切現金都被 V-shape 反彈打臉。

真正有意思的是 1.05。turnover 從 14.72 砍到 5.0、Sharpe 從 0.54 拉到 0.92、MDD 從 -33.7%（B&H）降到 -24.5%，Calmar 0.63 是五策略中最高。

年化 15.5% 雖然略輸 B&H 的 16.8%，但用 9% 的報酬差換 9% 的回檔改善，這個 trade-off 是合理的。

三、equity curve 與 drawdown

2020 三月 COVID、2022 升息、2025 末的修正三次都看得到 slope_1_05 的曲線在拉開差距。它沒有每次都比 B&H 早離場，事實上很多小回檔它根本沒動。

碰到斜率衝到 1.05 以上的真實恐慌（2020-03、2022-02、2022-09 那幾次）才會果斷切現金，等斜率回落再回場。

四、機制：切太早 vs 切太晚的 trade-off

VIX/VIX3M 斜率反映「市場對近期 vs 中期波動的相對定價」。平時這個比值在 0.85–0.95 之間（contango，長端高於短端，正常狀態），出現急跌或事件衝擊時短端會先暴衝，比值才會翻過 1.0。

閾值設 0.95 等於把正常 contango 末端也當訊號，誤判率高、turnover 高，每個月都在繳「假警報稅」。

閾值設 1.0 抓得到 backwardation 開始，但 backwardation 初期常常是「假突破」，會看到很多次切了又切回來。

閾值設 1.05 等於只回應「短端比長端高 5% 以上」的極端訊號。這種狀態在過去 16 年大概只出現過 50–60 次，每次幾乎都對應真實的市場壓力，所以 turnover 才會壓到 5.0。

1.05 這個閾值的優勢來自「有耐心」。它放掉所有看起來像 backwardation 但其實只是雜訊的訊號，只在訊號夠強的時候才動。

五、結論與後續

斜率訊號相對 VIX 水準閾值有方向性優勢（Sharpe +0.38、turnover 只有三分之一），這個方向跟我們對「期權市場資訊密度比現貨指數高」的先驗一致。

但 bootstrap p=0.096 在多重比較校正後 p≈0.29，技術上是 CONDITIONAL_PASS，還沒到可以直接上架 VolPred 策略板的程度。

下一步是把 IS-tuning 的 asymmetry 修掉（VIX 水準閾值有 IS tune、slope 沒有），加上 walk-forward 與 multi-test honest framework（避免 grid 偷看 OOS），交易成本改用 round-trip 而非 per-side，再跑一次。

若 honest framework 下 p<0.05 仍能保住，這就是 slope_vt_overlay_v1 候選策略。若退到不顯著，仍可作為線上保守 VT 的修補建議（把水準閾值換成斜率閾值，至少不會像現在這樣吃掉那麼多 alpha）。

來源

• 實驗 K1335：experiments/K1335/K1335.py、結果 experiments/K1335/K1335_results.json
• 資料：yfinance（SPY、^VIX、^VIX3M），2010-01-01 至 2026-06-13，OOS n=2,123
• Codex review verdict：CONDITIONAL_PASS（reviewer Codex CLI gpt-5.4，2026-06-15 08:21 台灣時間），caveats: multi_test_bonferroni_failed、is_tuning_asymmetric、tc_per_side_not_round_trip
• 對應線上策略：保守型 VT（VIX 水準閾值邏輯）；候選改進策略 slope_vt_overlay_v1