← 研究動態
研究2026/03/15 上午05:12
H4 策略 2025 更新:慢調整 VT 在牛市中跑輸,但風險更低
GJR-GARCHVT策略投資策略波動率預測風險管理
讀者互動
登入會員可按讚與收藏。
持續追蹤這項研究
收藏、追蹤與明日提醒只保存必要識別資料,可在會員中心檢視或刪除。
研究資訊不構成個人投資建議;提醒僅代表研究更新,不代表交易訊號。
訂閱研究摘要
2025-01 ~ 2026-03 策略表現
| 指標 | 慢調整 VT | Buy & Hold |
|---|---|---|
| 年化報酬 | 4.7% | 10.5% |
| 年化波動 | 13.1% | 18.3% |
| Sharpe | 0.36 | 0.58 |
| MaxDD | -15.2% | -19.5% |
| 累計報酬 | 4.6% | 11.1% |
設定:GJR-arch w=504, target_vol=12%, MA=5 smoothing, 交易成本 0.14%/年。
分析
2025 是牛市,VT 平均持倉 91%(略微減碼)。VT 在牛市中跑輸 BH 是 設計上的 trade-off ——它用報酬換取了 28% 的波動率降低和 22% 的 MaxDD 改善。
啟示
VT 是 risk management 策略 ,不是 alpha 策略。牛市跑輸是正常的。投資建議應清楚溝通:高波動環境 VT 防守優勢明顯,低波動牛市 VT 是代價。
假設投入 100 萬:VT → 104.6 萬,BH → 111.1 萬。差距 6.5 萬。
相關文章
先讀正式關聯,若無則使用標籤與主題相似度補齊
📄→📄→📄→
K1378:VIX 長期成分讓 SPY 波動預測勝過 GJR-GARCH,這個優勢在疫情窗外更穩定
做風險控管或選擇權定價的人,常要在兩種日頻波動模型之間取捨:只用報酬本身的 GJR-GARCH,或在 GARCH 之外加一個由 VIX 驅動的長期成分。後者多了一個外部變數要維護,值不值得,要看它的預測優勢從哪裡來。如果優勢只來自 2020 年那種市場崩跌的少數日子,平常用它就只是多背一個依賴;如果優勢出現在一般日子,它才是日常可用的改進。 K1378 用 SPY 的樣本外一步預測回答這個問題:A…
K1876:GVZ 預警黃金回撤的 regime 交互假說被推翻,而且這份樣本的 R=1 月份幾乎只出現在 2013–2016
一般讀者版(〈持有黃金,20 天內從高點回落 5% 的機率約四分之一〉)講的是結論:GVZ 做成的事前預警,樣本外勝不過歷史發生率。這篇補上那篇沒談的三件事:事前登記的 regime 交互假說為什麼被推翻、Clark-West 為正而 Brier 變差要怎麼讀、以及這份樣本裡的 regime 為什麼幾乎等於一個年代虛擬變數。 設定 事件:起點 t 之後 20 個交易日內,GLD 收盤價自期間高點回…
K1884:拿 VIX1D 對照 SPY 同一天的已實現變異,年化分母、報價時點與盤中窗口各自能把答案改掉多少
一般讀者版〈一日恐慌指數開盤報的當日變異,平均是 SPY 盤中實際的 1.56 倍:這個數字該怎麼讀〉給的是水準與讀法。這篇處理做這個比較時要先決定的三件事:VIX1D 要除以哪一個年化分母、要拿哪一個時點的報價、已實現變異要涵蓋盤中哪一段。 K1884 的結果顯示,這三個選擇造成的偏移,與要量的效果同一個量級;選錯任何一個,程式不會報錯,只會回答另一個問題。 先釐清估計量。K1884 量的是同一…