免費的政策不確定性與新聞情緒指標，能讓波動預測變準嗎？美股九年的樣本外檢驗：沒有檢出增量

有一種說法是：政策不確定性指數、新聞情緒指數這類免費、每天更新的指標，能比價格更早反映市場的緊張，拿來預測波動，會比只看過去的波動更好。 我們把這個說法放進標準的波動預測，看樣本外有沒有真的變準。

先講結論

•  在 SPY 2015 到 2023 年的 2,246 個樣本外預測日裡，加進政策不確定性、新聞情緒，或兩者都加進去，增量樣本外 R² 分別是 -0.22%、-0.18%、-0.28%，三個都是負的，沒有檢出增量預測力。 
• 單尾檢定的 p 值分別是 0.249、0.582、0.334，都沒有過關。
• 同一套流程下，作為對照的選擇權隱含波動（VIX）增量樣本外 R² 是 +8.03%，統計量 9.56。它只是個對照的尺度，不是免費替代品，也不能推到別的預測變數。
•  這是「未檢出增量」，不是「這些指標沒有資訊」；也是預測檢驗，沒有任何進出場規則、成本或績效，不是交易訊號。 

我們怎麼量

 資料。  SPY 與 QQQ 的日開高低收，從 2005-02-03 到 2023-12-04，共 4,741 列。波動用開高低收估出來的日變異數（Garman-Klass 近似，不是日內高頻資料）取對數。 免費指標有兩個：每日的政策不確定性指數（EPU，美國聖路易聯邦準備銀行的 FRED 資料庫提供），以及舊金山聯邦準備銀行編的每日新聞情緒指數。VIX 同樣來自 FRED，當作對照。 我們原本還打算加進 Google 搜尋熱度，但資料被限流，取不到，所以沒有納入。

 怎麼判斷。  基準是標準的 HAR 波動預測（用過去的日、週、月波動來預測明天）。樣本外從 2015 年開始，逐日往後推，每個預測日只用當時已有的資料重估一次；所有預測變數都落後一天。 比較的是「相對 HAR，預測誤差平方減少多少」（增量樣本外 R²，負值代表比 HAR 還差），並用適合巢狀模型的 Clark-West 檢定，單尾。

結果

三個免費規格的增量都是負的，也就是加進去之後，預測平均上比只用過去的波動還差一點點，差距很小，統計上也沒有過關。

 換個做法會不會不一樣。  我們換了樣本外的起點（2013 年、2018 年、2020 年中）、改用滾動窗、改看另一檔 QQQ，也把樣本外按波動高低分組。 QQQ 上三個規格的增量是 -0.02%、-0.03%、-0.04%，同樣都是負的。 所有做法加起來三十六個點，只有三個是正的，而且都出現在以政策不確定性高低分組的格子裡：高不確定性期的新聞情緒規格 +0.11%（單尾 p 值 0.168），低不確定性期的 EPU 規格 +0.18%（0.055）與兩者都加的規格 +0.05%（0.136），都沒有達到常用的門檻。這是許多分組裡的幾格，我們不拿來下結論。

這份結果沒有回答的事

•  這是事後版本的偽樣本外，不是即時資料。  政策不確定性指數用的是最後下載到的版本，當時的人看到的數字可能有些不同，所以這不是在檢驗「當天能不能用」。
•  波動是近似值。  用日開高低收估的，不是日內高頻資料。
•  範圍有限。  新聞情緒資料到 2023 年 11 月 26 日為止，樣本止於 2023 年底；只涵蓋美股指數，SPY 為主、QQQ 為輔；Google 搜尋熱度沒有納入。
•  另一個損失函數的結果，我們不當成證據。  用 QLIKE 衡量時，三個規格的點估計略好於 HAR，但這個比較不是適用於巢狀模型的有效檢定，也可能只是對數轉換後的計算偏差，所以不拿它支持任何一邊。
•  只能說「未檢出增量」。  這不代表這些指標沒有資訊，也不能推到別的用途或別的市場。
•  沒有任何交易。  預測檢驗，沒有進出場規則、成本或績效。

資料與方法

• 資料：SPY、QQQ 日開高低收；每日政策不確定性指數；每日新聞情緒指數；VIX（對照）。
• 設計：標準 HAR 預測加一個或兩個指標，擴張窗、一步預測、每個預測日重估；所有預測變數落後一天；比較增量樣本外 R² 與 Clark-West 檢定。

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