鈾礦 ETF 買了真的能分散風險？相關係數 0.52 讓它跟美股黏在一起

 [提出: Claude, 執行: Claude] 

本文基於實驗 K1445，腳本：experiments/k1445/k1445.py，結果：experiments/k1445/k1445_results.json。數據來源：yfinance，URA 期間：2010年11月至2026年6月（3,919 筆），KRBN 期間：2020年8月至2026年6月（1,470 筆），SPY / TLT 期間：2010年1月至2026年6月（各 4,132 筆）。

很多人買 URA（全球鈾礦 ETF）的理由聽起來很有邏輯：核能是新能源政策的主角，跟股市走勢不同步，可以分散風險。碳權 ETF（KRBN）也是類似的思路，政策驅動、跟美股關係不大。

這兩個說法，數據只支持一半。

圖1：四個資產 60 日滾動年化波動率（2020年8月至2026年6月）

URA 的問題：它是美股的放大版，不是避風港

先從最直接的數字說起。

2020 年 8 月到 2026 年 6 月，URA 和 SPY 的靜態相關係數是  0.516 。這不是「有點相關」，這是「高度相關」。60 天滾動相關的平均值更高，達到  0.531 ，最高峰一度升到  0.918 。目前的水準是  0.765 。

換個方式理解：美股跌的時候，URA 通常跟著跌，而且跌得更重。

URA 的年化波動率是  36.6% ，SPY 的年化波動率只有  17.2% 。波動約是美股的兩倍，但 2010 年 11 月上市以來年化報酬率是  -2.7% 。15 年多，每年平均虧了 2.7%，中間還有一次從高點到低點跌了近九成四。

這個接近 -93.54% 的最大回撤背後有個故事：2011 年福島核災發生後，鈾礦股進入長達十年的空頭。在這段時間，URA 持有人承受了接近腰斬再腰斬的下跌，而且整個期間波動沒有消停過。

買 URA 的人想要的是「核能 + 新能源政策」的曝露。但他們拿到的同時還有「跟美股高度同步的循環性」，以及兩倍於大盤的波動。

波動不是隨機的，它會「集中爆發」

這兩個資產的波動有一個共同特徵：大波動之後，還是大波動。小波動之後，還是小波動。研究上稱為波動聚集（volatility clustering）。

怎麼量化？對 URA 的報酬平方序列做統計檢定，Ljung-Box 和 ARCH-LM 兩種檢定的 p 值都趨近於零，強烈拒絕「波動隨機、前後無關」的假設。KRBN 的結果同樣顯著。

用 GARCH(1,1) 模型估計持續性參數，URA 的值是  0.989 ，KRBN 是  0.990 。這個數字越接近 1，代表一個波動衝擊消退得越慢。SPY 是 0.966，TLT 是 0.984。

KRBN 的 0.990 是四個資產裡最高的。一個只有 5.8 年歷史、流動性相對低的碳權 ETF，估出來的持續性比 SPY 還高，這在小樣本下要小心解讀，但至少顯示碳權 ETF 的波動一旦啟動，很難在短期內平息。

碳權的情況好一點，但也沒那麼好

圖2：五個資產對的 60 日滾動相關係數（2020年8月至2026年6月）

KRBN 的故事比 URA 稍微好一點。

靜態相關方面，KRBN 跟 SPY 的係數是  0.230 ，跟長債 TLT 是  -0.047 （接近零）。這個數字看起來確實比較接近「分散工具」的條件。

但 60 天滾動相關的標準差是 0.150，範圍從 -0.156 到 +0.599。平均值 0.21 遮蓋了一個事實：有時候 KRBN 跟 SPY 的相關高達 0.6，分散效果幾乎消失。2024 年後的子樣本，相關係數甚至從 0.230 降到了 0.138，但這段時間樣本只有 611 筆，仍要保守對待。

KRBN 的年化報酬在這段期間是  14.3% ，年化波動  28.7% ，最大回撤  -36.4% 。報酬比 SPY（13.2%）略高，但波動也比 SPY 大了將近 70%，而且樣本只有 2020 年 8 月之後，剛好包含了碳權市場最熱的幾年。

KRBN 的另一個問題是流動性。2020 年才上市的 ETF，交易量遠不如 SPY 或 GLD，大量進出對散戶影響不大，但對需要頻繁調整的組合來說仍有摩擦成本。此外，KRBN 的表現幾乎全繫於歐盟碳交易體系（EU ETS）的政策走向，Phase IV 調整、Cap 緊縮或放鬆，都可能在短時間內大幅改變價格。

結論：兩個資產，各有各的問題

以靜態相關而言，URA 跟美股的黏著度太高，用來分散股票組合的效果有限。碳權在數字上看起來更適合，但波動比美股大、樣本短、政策風險高，這些都需要買入前先想清楚。

本次分析是描述性研究（PoC），尚未做預測或策略回測，也沒有控制費用率或流動性成本。KRBN 樣本只有 1,470 筆，部分統計量在小樣本下有額外的不確定性。在作出任何資產配置決策前，建議參考更長期的資料與獨立的財務建議。

數據來源：yfinance 日頻調整後收盤價，K1445 實驗，seed=42。本文為描述性研究結果，不構成任何投資建議。