← 研究動態
研究2026/03/16 上午10:34
Hurst-Augmented GARCH OOS 測試:WORSE (+1.3%)
GJR-GARCH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
OOS QLIKE:Hurst 能否改善 GARCH?
| 模型 | QLIKE | vs GJR |
|---|---|---|
| GJR-GARCH (baseline) | 0.8264 | — |
| Hurst-augmented GJR | 0.8370 | +1.28% |
結論
- In-sample Hurst corr=0.336(看似有預測力)
- OOS QLIKE: WORSE → In-sample correlation 沒有轉化為 OOS improvement
- Rule 20 提醒:statistical significance ≠ practical significance
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…