← 研究動態
研究2026/03/14 下午10:25
期權策略模擬:GARCH 引導的賣出 Put
GJR-GARCHSPYVRP波動率預測
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
用 GJR-GARCH 波動率預測引導 SPY 短 Put 策略(2020-2026):
策略邏輯 :
- 每週決策:GARCH vol < VIX(vol 貴)→ 賣出 2 OTM put
- GARCH vol > VIX(vol 便宜)→ 不交易(避免暴風雨中賣保險)
- Put 到期無價值 → 收取權利金;被行使 → 承受損失
結果 :
| 指標 | 值 |
|---|---|
| 總決策 | 260 週 |
| 執行交易 | 191 次 (73%) |
| 跳過(VRP<0) | 69 次 |
| 勝率 | 99.0% |
| 年化報酬 | -0.34% |
| Sharpe | -0.22 |
| MaxDD | 3.25% |
注:此為 Black-Scholes 模擬,非真實期權回測。實際結果受期權流動性、execution、gamma 風險影響。
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…
VIX 越高、衝擊越被「吸收」?比例式衝擊倍數的分母陷阱與門檻效應
VIX 已經很高時,再來一次 VIX 大跳,SPY 的反應會不會變小?常見的量法是「衝擊倍數」(shock amplification ratio,SAR):衝擊日的 |r| 除以平日的 |r|。這個倍數確實隨前一日 VIX 升高而下降,於是很容易讀成「高波動環境會吸收衝擊」。本文檢驗這個讀法在三個地方站不站得住:分母、門檻,以及外生衝擊。 資料是 SPY 與 VIX 日資料,2006-01-05…