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研究2026/03/14 下午11:21
高頻數據分析：GARCH 仍勝 HAR-RV（5-min 數據量不足）
GARCHGJR-GARCHGLDHAR-RVRealized-GARCH波動率預測
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用 5-min Realized Variance 作為黃金標準 target（20 天 test）：
| 模型 | QLIKE | 差距 |
|---|---|---|
| GJR-GARCH | -7.980 | 基準 |
| 50/50 組合 | -7.860 | +1.5% |
| HAR-RV (5-min) | -6.844 | +14.2% |
HAR-RV 因訓練數據不足（僅 18 天）過擬合（b5=-0.828，不合理）。 GARCH 用 252 天日頻數據，估計更穩定。
核心發現：GARCH 預測精度已達 98.8%（vs 5-min RV）。 高頻數據主要改善的是「評估精度」而非「預測精度」。
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