台股近漲跌停的隔天確實比較會動，但這件事拿去預測沒有用：0050 十七年、4216 個交易日的實測

台股的漲跌停板是少數幾件「所有人都知道、但很少人量過」的制度。每天最多漲 10%、跌 10%，這條線就掛在那裡，盤中一有股票貼上去，看盤軟體會亮，討論區會吵。

我們自己先前寫過兩篇跟它有關的文章。一篇用 61 萬多筆台股個股資料檢驗「近停板的股票隔天是不是比較會動」，答案在 2015 年放寬規則之前是成立的：那些股票隔天的波動確實多出 0.429 個百分點，統計上站得住腳。另一篇談停板像水壩，把當天走不完的力道推遲到隔天。

這篇文章不重複那兩個問題。它問的是接在後面的那一個，而且是很多人跳過的那一個：

 既然這個現象是真的，那把它寫進波動預測模型，預測會不會變準？ 

這兩件事聽起來像同一件，實際上差很遠。前者問的是「有沒有」，後者問的是「有沒有用」。一個現象可以千真萬確，同時對預測毫無貢獻，而後者才是拿真錢做決策的人真正需要的答案。

這次量的是什麼

標的是 0050，台灣五十指數 ETF。資料從 2009-01-05 到 2026-03-30，共 4216 個交易日，其中 2731 天被留作樣本外檢驗，也就是模型在做這些預測的時候，完全沒有看過答案。模型每隔 63 個交易日（大約一季）用當時為止的所有資料重新估計一次，整段期間總共重估 44 次。

比較的是三個模型：

•  基準模型 ：一個標準的波動預測模型，只用 0050 自己過去的報酬。
•  大動開關 ：在基準模型上，額外加一個開關，昨天單日漲跌幅超過 5% 的話，開關亮起。
•  小動開關 ：同樣的東西，但門檻放寬到 3%。

先把一個誠實邊界說在前面

那個開關 不是 「有沒有撞到漲跌停」，是「昨天有沒有大動」。

這個差別必須講清楚，因為它會改變你怎麼讀後面的結果。0050 是一籃子五十檔成分股，成分股各漲各跌會互相抵銷，指數本身要在單日走到 ±10% 幾乎不可能發生。所以研究上實際能做的，是用「單日大幅波動」當作停板壓力的代理指標，而不是真的去數 0050 撞了幾次停板。

換句話說，這篇文章能回答的是： 把「昨天大動」這個開關加進波動預測模型，有沒有增量？  至於「真正撞到停板的那一瞬間有什麼特殊性」，個股層級才問得動，指數層級問不動。這是資料的限制，不是我們選擇不談。

結果：三個模型的預測評分幾乎疊在一起

評分方式是同一把尺量三個模型的樣本外預測誤差，數字越接近代表越難分辨。

三個分數的全距大約是零點零零五，相對於分數本身的水準大約是萬分之七。也就是說，加了開關之後，整體預測誤差的變化不到萬分之一的量級。

但「看起來差不多」不是結論，得問這個差距在統計上能不能分辨。三次兩兩比較的強度是：

這個領域常用的判定門檻是強度絕對值超過 3.0。三次比較的絕對值分別是 0.22、1.07、0.95，離門檻最近的一次也只走了三分之一的路。沒有任何一個開關被判定為改善。

順帶一提，另一把常見的誤差尺（平方誤差）也量了一次，答案一致：三個模型分別是 1.8074、1.8100、1.7892，單位都是千萬分之一，差距出現在小數點後第二位。換一把尺，「分不出來」這個結論沒有改變。

為什麼會這樣：開關幾乎不亮

第一個原因非常直白，直白到看一眼次數就懂。

4216 個交易日裡，「單日超過 5%」的開關只亮過 39 次，佔比大約百分之零點九。而在真正拿來評分的 2731 天樣本外期間，它只亮過 12 次。

門檻放寬到 3% 也沒有改善多少：全樣本 122 次、樣本外 66 次。

一個在兩千七百多天裡只作用十二天的變數，就算它在那十二天完全正確，攤到整段期間的預測評分上也幾乎看不見。這不是「效應被推翻了」，這是 檢定力 的問題，樣本裡的事件太少，少到任何統計程序都無法把它跟雜訊分開。

這一點值得停下來想。很多人看到「不顯著」就理解成「沒有效果」，但這兩句話在資料稀少的時候完全不是同一件事。誠實的講法是： 在這個標的、這段期間、這種頻率的資料上，我們沒有能力回答這個問題。 

第二個原因：你想加的那個資訊，模型可能已經有了

還有一層結構上的理由。

這次的基準模型不是天真地把所有日子一視同仁，它本身就包含一個非對稱項，會依據昨天的報酬（尤其是下跌）調整今天的波動預期。而我們加上去的開關，說穿了是「昨天報酬絕對值超過某個數」，那是同一個輸入的粗化版本：把一個連續的數字砍成開或關兩格。

這在數學結構上必然重疊。模型已經在讀昨天的報酬了，你再告訴它「昨天很大」，資訊多半是重複的。

 但要說清楚證據等級 ：實驗本身沒有做拆解檢定，沒有量出「事件太稀少」與「資訊已被基準模型吸收」各佔多少。原始結果檔把這兩個列為並列的候選解釋，不是已驗證的結論。上面這段是模型結構決定的推論，不是這次量到的數字。把它當成一個合理的方向，不要當成已經定案的機制。

可以帶走的三件事

 第一，「現象存在」和「拿來預測有用」是兩個問題，答案可以不一樣。  我們先前那篇文章證明了近停板個股隔天確實比較會動，這篇沒有推翻它。這篇說的是：把同樣的直覺往上搬到指數層級、寫進正式的預測模型，增量消失了。看到任何「某某現象確實存在」的研究，下一句該問的永遠是「那它有沒有進到某個能用的地方」。

 第二，個股層級成立的事，指數層級常常會被稀釋掉。  五十檔成分股各自撞停板的日子並不同步，加總成指數之後，那些極端事件互相抵銷。這不只適用於漲跌停，任何從個股觀察出發的訊號，往 ETF 或指數搬的時候都該先問一次：這件事在加總之後還剩多少？

 第三，模型已經知道的事，你再加一次不會變好。  在往預測模型裡塞新變數之前，先問它跟既有變數是不是同一個輸入的不同寫法。很多「加了沒用」的失望，源頭其實是加進去的東西早就在裡面了。

這篇文章沒有回答什麼

•  沒有測真正的停板事件。  開關是「單日大動」的代理，不是實際觸及 ±10% 的紀錄。個股層級的停板研究要另外做。
•  沒有拆解兩個候選原因。  稀少與重複各佔多少，本次沒量。
•  只有一個標的。  結論限於 0050，沒有推廣到其他台股 ETF 或個股。
•  只有日資料。  用的是收盤價推出的日波動代理，看不到盤中貼近停板的過程；那需要逐筆或委託簿資料。
•  樣本期間橫跨制度變動。  台股漲跌幅限制在 2015 年 6 月從 ±7% 放寬到 ±10%，本次的開關門檻是固定的百分比，沒有依制度分段。

本文的數字全部程式化取自兩份已凍結的實驗結果檔：experiments/k790v2/k790v2_taiwan_price_limit_results.json（本文採用的版本）與 experiments/k790/k790_taiwan_price_limit_results.json（更早的版本，因為樣本外指標無效而被前者取代）。資料來源 yfinance 日收盤價，標的 0050.TW，期間 2009-01-05 至 2026-03-30，全樣本 4216 個交易日、樣本外 2731 個交易日。圖表由 storage/drafts/k790_charts.py 從同一份結果檔重繪，不連網。

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