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一般讀者2026/08/02 下午06:01

三個分數全贏,我們還是判它不能用:82 天撐不起一個結論

0050波動預測樣本量誠實回報

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三個分數全贏,我們還是判它不能用:82 天撐不起一個結論

我們做了一個猜「0050 明天會晃多大」的模型,跟一個很笨的對手比。三項評分,我們的模型全贏。

判決是:不能用。

這篇要講的是這個判決怎麼下的。下完之後還有一件更難堪的事:我們回頭檢查自己寫在設定檔裡的放行標準,發現那個標準也訂得太鬆。

「晃多大」是可以量出來的

0050 的成交價每五分鐘記一次。把一天之內每五分鐘的漲跌幅各自平方、全部加起來,會得到一個數字。數字大,代表那天價格上下甩得凶;數字小,代表整天貼著平盤慢慢走。這個數字就是那一天的實際晃動量。

這段期間平均每天有 52.1 根五分鐘資料,最少的一天也有 52 根,沒有哪一天是靠零星幾筆成交硬湊出來的。

我們的模型只做一件事:拿前一天、前五天、前一個月的晃動量,去推明天的晃動量。背後的想法很直白,市場抖起來會抖一陣子,靜下來也會靜一陣子。

對手更簡單,簡單到有點欺負人:直接把昨天的晃動量抄過來當作明天的答案。這種對手在波動預測裡出了名的難纏,因為波動本來就黏著昨天走。

先講怎麼防自己作弊

預測明天的東西,最容易出錯的地方是不小心把明天的資料放進去。

所以所有輸入都往前挪了一天,五天平均和一個月平均也是建在挪過之後的序列上,不是原始序列。訓練跟測試按時間先後切開,前面 70% 拿來學,後面 30% 拿來考,中間不打亂順序。要猜的目標是當天的晃動量,而當天的任何資訊都沒有出現在輸入端。

模型要看一個月,所以前面 22 天當暖身丟掉。82 個交易日剩下 60 列可用,切成 42 天訓練、18 天測試。

18 天。這個數字後面會一直回來找我們。

計分板:三比零

評分項目我們的模型昨天照抄差距
預測誤差分數(越低越準)0.2650.375我們低 29.3%
平方誤差(越低越準)0.3600.710我們低 49.3%
贏過「猜平均值」的程度(零是及格線)−0.038−1.049兩邊都在零以下

0050 波動預測的三格計分板:預測誤差分數與平方誤差都是模型低於昨天照抄,但第三格兩根柱子都落在零線以下

前兩格看起來很漂亮。誤差分數低了 29.3%,平方誤差直接砍掉快一半。

第三格是這篇文章的第一個轉彎。

那一格問的問題是:把測試那 18 天的平均晃動量算出來,每天都填這個平均值當預測,這樣的成績當作零分。你比這條水平線好多少?

我們的模型是 −0.038,對手是 −1.049。兩個都在零以下。對手輸得很難看,我們輸得比較好看,但一樣是輸。

贏過一個笨對手,跟贏過一條水平線,是兩件事。我們只做到前面那件。

正式對決:差距撐不起結論

前兩格的分數是把 18 天的誤差平均起來看,看不出這個差距有多穩。所以要跑一次正式的兩兩比較:每天算一次雙方的誤差差距,再看這串差距的平均值,相對於它自己每天的跳動幅度有多大。差距又大又穩,這個檢定就會給出很高的統計強度。

結果是 0.88,對應的顯著性數值 0.390。

白話講:如果這兩個模型其實一樣爛,光靠 18 天的運氣,也很容易湊出我們看到的這種差距。

專案自己訂的及格線是統計強度的絕對值要超過 3。這條線比金融研究常用的標準嚴,因為波動預測的訊號很容易是雜訊裝出來的。0.88 離 3 不是差一點,是差一個檔次。

模型內部的體檢也不好看。三根柱子(前一天、前五天、前一個月)的統計強度分別是 0.79、1.10 和 −1.88,沒有一根站得穩。更麻煩的是最後那根帶負號,跟這類模型該有的方向相反。資料太少的時候,模型會開始硬記雜訊裡的巧合,記出來的東西通常就長這樣。

兩天新資料,把分數搖大、把結論搖成反方向

這條產線之前跑過一次檢查點。那時候資料是 80 天,測試窗一樣是 18 天。

多了兩天資料之後,誤差分數從 0.353 掉到 0.265,看起來是個大進步。統計強度卻從 0.992 退到 0.883。

兩天資料就能把表面分數推動這麼多,卻沒有把推論的體質推動半分,反而還退了一步。小樣本的定義大概就是這個樣子:分數很敢跳,結論一動也不動。

如果只看第一個數字寫報告,這一輪會被寫成「模型明顯改善」。

要多少資料才夠?我們算了一下,答案很難看

統計強度大致隨著測試天數開根號成長。把目前每天觀察到的差距原封不動往後複製,可以推估不同測試長度下大概會落在哪裡。

測試天數推估統計強度過得了門檻嗎
18(現況)0.88不過
50(原訂重啟門檻)約 1.47不過
208(推估所需)3剛好碰到

統計強度隨測試天數成長的外推曲線:現況 18 天只有 0.88,重啟門檻 50 天推估約 1.47,要碰到及格線 3 需要約 208 個測試日

208 個測試日不是 208 天就好。測試只佔三成,前面還要扣掉 22 天暖身,往回推大約需要 715 個交易日的原始資料,接近 2.9 年。

現在手上有 82 天,大約四個月。

這條外推是等比例放大,前提是每天的差距維持現在的平均值跟現在的浮動幅度。它是個估算,不是正式的檢定力計算。真實世界裡差距可能變大,那就早一點過;也可能變小,那就永遠過不了。

不管往哪邊偏,量級是清楚的:現在缺的資料不是多幾週,是多幾年。

我們的門檻自己也沒過關

專案原本寫死的重啟條件是:總天數達到 200,或測試天數達到 50,就把這條線再撿起來跑一次。

按上面那條曲線,測試天數 50 只會把統計強度推到 1.47 附近。也就是說,我們設的那個「再回來看看」的時間點,到了之後還是什麼都不能宣稱,只會再寫一份一模一樣的「不足以下結論」。

門檻訂鬆了。這是這次跑完最有用的一個發現,而它跟 0050 沒關係,跟我們自己怎麼設檢查點有關係。這條會拿回去改,改成能真正分出勝負的長度。

這篇沒有東西可以拿去用

沒有「所以 0050 的波動可以這樣預測」,沒有進場出場,也沒有「模型有效但要小心」這種和稀泥的說法。

有的只是:目前這份資料量,不足以判斷這個模型比昨天照抄更好。同時,我們原本用來決定何時重新判斷的標準,本身也不夠格。

兩件事都寫出來,這一輪才算沒有白跑。

資料與範圍

標的是 0050.TW,原始資料為五分鐘 intraday bar,聚合成每日已實現波動。樣本 82 個交易日,期間 2026-01-20 至 2026-06-01,平均每日 52.1 根 bar、最少 52 根。模型需要 22 天暖身,暖身後剩 60 列,依時間順序 70/30 切成 42 天訓練與 18 天測試。

所有輸入變數都往前位移一天,滾動平均建在位移後的序列上,時序切分不打亂,當日資訊不進入預測變數。對照組是「以昨日已實現波動作為今日預測」的隨機漫步。兩模型比較採用含小樣本修正與序列相關修正的預測誤差檢定。

文中所有分數與統計強度取自本次實驗的結果檔(隨機種子 42,產出時間 2026-06-03)。測試天數與統計強度的對應關係為等比例外推估算,非正式檢定力分析,前提是每日誤差差距的平均與離散度維持不變。

本次判決為不足以下結論,不代表該模型有效,也不代表無效。本文是資料分析紀錄,不是投資建議。

懶人包圖組

HAR 模型在預測誤差分數與平方誤差兩項都低於「昨天照抄」的對手,但兩個模型的解釋力指標都落在零以下,代表雙方都輸給直接猜測試期平均值的做法。

兩模型逐日誤差差距的正式比較檢定給出很低的統計強度與很高的顯著性數值,遠不及專案自訂的嚴格門檻;上一個檢查點多了兩天資料後,統計強度反而退步。

目前樣本只有幾個月的交易日,扣掉暖身後訓練與測試各自很短;把每日差距等比例外推,專案原訂的重啟測試天數仍不足以分出勝負,因此門檻本身要被改掉。

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