我們能預測波動率方向——但這個能力一文不值

想像你花了大量心力訓練一個 AI，終於能以接近 68% 的準確率預測「下週股市的波動率是會升高還是降低」。聽起來很厲害對嗎？但當你把這個預測能力實際用在投資策略上，卻發現，它帶來的報酬還不如買了放著不管。

這就是我們在 K787 實驗中遇到的弔詭。

方向預測：統計上成功，經濟上失敗

我們用 2006 到 2024 年共 18 年的 SPY（標普 500 指數型基金）數據，嘗試預測「下週波動率比這週高還是低」這個二元問題。測試了四種方法：

 結果令人振奮 ——HAR 模型（一種考慮歷史波動率的統計模型）達到  67.9% 準確率 ，統計顯著性高達 z=8.03（遠遠超過「只是運氣好」的門檻）。隨機森林也有 63.9% 的不錯表現。

但故事並沒有就此結束。

光會「預測方向」是不夠的

我們把這個方向預測直接轉換成投資策略：預測波動率「要升高」就出場（持現金），預測「要降低」就進場。結果呢？

•  方向擇時策略報酬：+33% （18 年）
•  買進持有（Buy & Hold）：+58% （同期）

策略表現遠遠落後，差了快 25 個百分點。

 問題出在哪裡？ 

答案其實很直覺：我們的模型判斷「波動率要升高」就讓你出場，但在美股長達 18 年的大多頭市場裡，市場  54% 的時間都在「高波動」狀態 ——而偏偏這段時間，股市也在持續上漲。

你因為怕波動而躲在場外，卻錯過了一個又一個的漲幅。波動率升高，不代表股價會跌。這是「預測波動方向」策略最致命的盲點。

VIX 單獨用毫無方向預測能力

實驗還揭露了另一個重要發現：如果只看  VIX 水準 （也就是「現在恐慌指數高不高」）來判斷下週波動會升或降，準確率只有  49.6%——幾乎等於擲銅板 。

這再次印證了我們在研究第 26 個關鍵結論中確立的「VIX 充分性」原則：VIX 的資訊已經被其他變數充分體現，單獨用 VIX 做二元擇時根本無效。

換句話說，VIX 能告訴你市場「現在有多怕」，但它無法告訴你「明天會更怕還是更不怕」。

正確使用波動率資訊的方式

這個實驗的真正價值，在於它告訴我們 不應該 怎麼做：

❌ 用波動率預測做  二元開關（進場/出場） ：行不通，因為會在多頭市場中頻繁錯過漲幅。

✅ 用波動率做  連續性的比重調整 ：根據 VIX 水準平滑地調整投資比例，例如「12 ÷ VIX」策略。

後者的邏輯是：VIX=12 時持股 100%，VIX=24 時持股 50%，VIX=36 時持股 33%。這種做法不需要「猜方向對不對」，它只是在市場恐慌時自動降低風險，既保留了上漲機會，也在崩盤時有所保護。

我們過去的研究也持續證實：平滑調整策略的風險調整後報酬，遠比二元擇時策略來得穩定。

這個發現對你的意義

如果你正在考慮「等市場波動率降下來再進場」的策略，這個實驗給了一個清楚的警告：波動率升高的時期，往往也是市場正在定價未來好消息的時期，頻繁進出，代價很高。

更聰明的做法是： 接受波動，但用比例調整來管理風險 ，而不是試圖預測每一次的波動方向。預測方向這件事，統計上或許做得到，但在真實市場裡，光有方向還不夠。

本文基於 K787 實驗（數據來源：yfinance，資產：SPY/VIX，期間：2006-2024）

[提出：用戶指定，執行：Claude]