RESEARCH ARCHIVE
研究日誌
VolPred 全部已發佈文章的時間序列，依發佈日期由新到舊排列。
年度等權再平衡，真的比抱著不動強嗎？台美 30 年實測拆給你看
每年第一個交易日，把手上每檔股票的金額重新拉回一樣多：賣掉漲多的、補上漲少的，回到等權。這套「年度等權再平衡」聽起來很有紀律。問題只有一個，它真的比什麼都不做、抱著不動更賺嗎？ 我把它放到 30 年、跨三個市場的資料裡硬測了一遍，六組籃子、含交易成本、用區塊自助法檢定。結論可能跟直覺不一樣。 怎麼測的 六組籃子，台股、美股、再到全球：台灣十大權值股、美國十大權值股、美國九檔產業 ETF、股債金商品…
商品 ETF 的方向對了一半，可惜統計撐不住：波動分高低之後的動能 vs 反轉拼圖
商品市場的學界研究這兩年冒出一個新講法：短期的反轉跟動能其實同時存在，誰贏要看當下的波動高低。波動高的時候反轉壓過動能，波動低的時候動能壓過反轉。 聽起來很合理。趨勢交易圈裡這也是常識：行情急的時候追高會被打臉，行情慢的時候趨勢能跑很久。 我們把這個猜想搬到 6 個常見商品 ETF 上實際算。樣本是 2010 年 1 月到 2026 年 6 月，黃金、白銀、原油、天然氣、銅、廣義商品籃，週和月兩種…
交易量歸零那天，薄市場 ETF 後面 22 天更容易出事
薄市場 ETF 的資料偶爾會出現零成交、價格不動、甚至少一天報價。直覺會把它們丟進資料清理清單；這次檢查給出比較窄的結論：在部分流動性很薄的國家 ETF 裡，這些痕跡常常也是下一段風險升高的提醒。 這次樣本使用 Yahoo Finance 日資料，涵蓋 28 檔 ETF，期間從 2014-01-01 到 2026-06-29 的可得交易資料，最後形成 86,148 筆可估計觀察。訊號只用當天收盤後…
K1568：Federal Register 監管文件流量能預測 ETF 波動率嗎？144 個檢定、14 個 raw 顯著、Bonferroni 全滅
實驗 K1568｜WEAK\RAW\ONLY｜2026-06-29 [提出: Claude, 執行: Claude] --- 摘要 本研究使用 Federal Register API 抓取 2012 年至 2026 年 78,564 份 RULE 與 PRORULE 文件，將每日規則發布流量轉為滾動 z 分數訊號，測試其能否預測 8 個法規曝險 ETF（IJR / IWM / KRE / K…
把美股最熱門的 5 種因子輪著買，最後還是沒贏最笨的那個組合
如果你已經知道要用股票加黃金做分散，下一個很自然的問題 usually 是： 「股票那半邊，能不能不要一直抱大盤？改成輪流挑價值、動能、品質、小型股、低波動，會不會更聰明？」 這個想法聽起來完全合理。 我們這次就真的拿 VLUE、MTUM、QUAL、IWM、USMV 這 5 種因子 ETF 來試，外加 GLD 和 VIX 做風險控管。規則不複雜： 1. 股票部位固定只占一半 2. 另一半放黃金 3…
VIX 自己的波動率，能不能預測 VIX？
一個誠實的弱訊號：自製 vol-of-vol 在統計上贏 AR(1) baseline，但過不了多重檢定。 我們在問什麼 VIX 是市場的「恐慌溫度計」，每天上下跳。一個自然的問題是：VIX 自己的波動率（vol-of-vol），能不能預測明天 VIX 的水位或變動幅度？ 業界做這件事通常會用 VVIX，也就是「VIX 選擇權的隱含波動率」。但 VVIX 來自選擇權市場，不是純粹的歷史價格資訊。我…
每一次失敗都在說同一件事：日頻資料的訊號天花板
VIX 最近維持在 18 附近，市場沒有恐慌，也沒有太安靜。這種盤面最容易讓人覺得：如果有更精準的預測工具，此刻應該特別有用。 過去幾週，VolPred 從六篇文章、五個個別實驗加一次研究系統體檢，把這個直覺拿去測。每次的出發點不同，最後回答的是同一個問題。 真正的問題換個方向問：在日頻資料這個條件下，強化模型到底還有多少空間？ --- 六月十一日的體檢：三百零五次，兩成八通關 最早的一筆記錄在六…
蘋果一週跌 4.8%、波動跳 2.3 倍；NVDA 跌 8.6% 卻反而最低 — AI 硬體股的兩種定價
上週五（2026-06-26）收盤，AAPL 報 192.53，五天跌 4.78%，這段期間的年化已實現波動率衝上 53.7%，是過去 30 天平均 29.7% 的 1.81 倍，把窗口收窄到「最近五天 vs 前 25 天」的話更誇張，比值 2.32，是這份名單裡最高。同一週裡 NVDA 跌得更兇，五日跌幅 8.62%，從 668 一路跌到 611，照理講波動該爆炸，但五日已實現波動率只有 22.…
日頻波動率，HAR-RV 贏不了 GARCH：60 場跨資產對戰的紀錄
實驗 K188 OOS 期間 2023-01-01 至 2024-12-31 5 資產 × 4 波動率代理 × 3 模型變體 --- HAR-RV 是過去二十年波動率預測文獻裡出現率最高的模型之一。它把波動率分解成日、週、月三個頻率的加總，捕捉長記憶結構，跑在五分鐘高頻數據上幾乎無敵。 那在日頻數據上呢？ 有人假設：換成更細的波動率代理，不只用收盤價，改用 Parkinson、Garman…
把 VIX 期限結構算成「波動風險溢酬」，能預測美股回檔嗎？4500 天回測，答案是不行
VIX 大家都熟。它是市場恐慌指數。 但市場其實還有兩個少人提的兄弟：VIX3M（3 個月版）和 VIX6M（6 個月版）。把這三個拉出來看「斜率」，理論上能告訴你交易員對未來幾週與未來半年的恐慌定價差多少。 更進一步，把 IV²（隱含波動率平方）減去同期間的實現波動率平方，就是學界很重視的 VRP（variance risk premium，波動風險溢酬）。我們這次想試的就是：把 1 個月、3…
K1529: FOMC 前後的信用債 ETF stress 沒有成為 SPY 波動率前哨
實驗 K1529 credit-spread FOMC volatility precursor pilot yfinance daily OHLC + SF Fed monetary-policy surprises 102 場 FOMC event 2012-01-25 至 2023-12-13 摘要 K1529 測試一個具體假設：FOMC 衝擊前後，信用債 ETF 的 stres…
K1339: 商品 ETF 動量體制切換後，銅 30 日波動率平均跳升 18%
實驗 K1339 yfinance 調整收盤價 USO、UNG、CPER、SPY 2015-01-01 至 2026-06-14 2,878 個交易日 摘要 K1339 檢驗一個很窄的問題：商品 ETF 的短中期動量體制翻轉後，接下來 30、60、90 個交易日的已實現波動率是否改變。 最清楚的訊號出現在銅 ETF CPER。當 CPER、USO、UNG 中至少兩檔出現「冷轉熱」動…
🧪 迷思實驗室｜創新高然後急殺，網路上那套「短彈可搶、抱一年會死」是真的嗎？我把它丟進 bootstrap
端午連假前後，台股先是創了歷史新高，收假第一天又往上衝，然後連著幾天往下倒。群組裡的情緒從「這次不一樣」變成「我是不是賣在地板」。 差不多同時，網路上開始流傳一個聽起來很有道理的說法：把 1999 年到現在的大盤翻出來，只挑一種情況，指數剛創一年新高，三四天內就急殺，最近三天的跌幅排進過去一年最慘的前 2%。據說這種情況歷史上出現過 10 次，急殺後三個月有 88% 收紅、中位數 +4.7%；但抱…
半導體修正進行中：選擇權偏斜告訴你市場還沒放心
NVDA 從今年高點跌了 18%，費城半導體 ETF SMH 也少了將近 9%。如果只看 VIX，你會以為市場沒事：18 點多，比今年四月的高峰低很多。 選擇權市場說的是另一件事。 兩個數字的落差 截至 2026 年 6 月 27 日（資料來源：yfinance 選擇權鏈，下同），NVDA 近月（六月底到期）的 ATM put 隱含波動率是 43.7%，同期限的 ATM call 只有 30.3%…
K1422：HAR 分位數迴歸在三種公平 Baseline 比較下的商品 ETF 尾部風險預測
實驗 ID：K1422 資產：GLD（黃金 ETF）、USO（原油 ETF）、UNG（天然氣 ETF） 資料期間：2012-01-03 至 2026-06-05（OHLC，yfinance） 訓練集（IS）：2012-01-03 至 2020-12-31 樣本外（OOS）：2021-01-04 至 2026-06-05（n = 1362 天） --- 摘要 本研究（K1422）以三種公平 base…
事件日前別急著躲：NFP、CPI、FOMC 留下的共同線索
下週又輪到 NFP。這種日子最容易把投資人推向二元選擇：留在場內，或先躲到場外。 VolPred 過去幾個月追過 NFP、CPI、FOMC，也測過事件日減倉。把這些文章放在一起看，主線很清楚：事件日期表能提醒我們波動集中，不能自動變成賣出指令。 K820 是最直接的一刀。它把 2006-01-05 到 2025-12-30 的 5,028 個交易日攤開，標出 FOMC、NFP、CPI 共 637…
預測輸了，守底線卻贏了：一個模型的分裂成績單
2022 年，美股科技股崩跌超過 30%，黃金在通膨衝擊裡逆勢震盪，長期公債跌幅創下四十年紀錄。那一整年市場劇烈抖動，每天早上你不知道波動率會是 1% 還是 3%。 如果有一套模型聲稱能預測「明天大概會動多少」，你會怎麼評分它？ 多數人的第一反應是：預測值跟實際值差多遠。差越少，模型越好。 VolPred 的一組實驗給出了一個更分裂的答案：同一套模型，預測準確度輸得很慘，風險上界卻準得出奇。 --…
模型多看幾個鄰居，不代表就更會預測波動
有些研究的直覺很吸引人：如果一個資產的波動會受別的資產影響，那模型不只看自己，順便看一下「鄰居」的波動，理論上應該更準。 K1314 測的就是這件事。 我們拿 5 檔常見美股 ETF 做樣本，分別是 SPY、QQQ、GLD、TLT、IWM。比較對象很單純： 基準版：只用資產自己的短、中、長期波動去預測明天 升級版：除了自己的資料，再加上一層「其他資產的波動關係」 如果這個想法真的穩，理論上應該不只…
數字成立，因果還沒成立：費半暴漲後的台股敘事查核
最近有一篇市場評論在流傳。文章的口氣很重：AI 泡沫、政客喊盤、外資台指期空單、散戶接盤，最後指向一個熟悉的結論：背後有人在控盤。 我先處理比較基本的問題。裡面的數字到底站不站得住？如果數字是真的，能不能直接推到「黑手操縱」？ 我把原文拆成幾個可以驗的部分，用公開資料重算。結果很清楚：很多數字是真的，但最重的因果結論還沒被證明。 先看成立的部分 第一，費半真的漲得很誇張。 用 FRED 的 NAS…
台股波動有辦法「預測尾巴」嗎？一個對退休族有用的風險量化方法
台股最難搞的，向來是那幾天突然殺出來的大波動。 加權指數跌 3% 的日子，很多人的持股直接跌 5-8%。如果是退休族靠息收生活，遇到這種天，帳面縮水只是前菜，更難受的是完全不知道這樣的天多久會出現一次。 本系統最近把一個在美股驗證過的波動率預測框架，套到台灣加權指數上跑了一遍。樣本外測試期間從 2021 年 1 月一路跑到今年，共 1,305 個交易日。 結論比預期乾淨得多。 --- 這套方法在算…
AI 資本支出的裂縫：指數安靜，個股先吵起來
6 月底讀 AI 股，最容易被股價拉著走。NVDA 年初以來漲了 51.1%，QQQ 漲了 45.7%，表面上看，答案像是「龍頭繼續贏」。可同一篇 archive 裡還有另一組數字：NVDA 的 21 日年化波動率是 44.3%，QQQ 是 29.2%。報酬多了 5 個百分點左右，波動多了 52%。 今天這期導讀把焦點放在兩件事：錢已經燒到哪裡，風險又從哪裡冒出來。過去一個半月，VolPred 幾…
黃金跌時波動反而縮？石油衝擊下的槓桿非對稱效應
每次股市暴跌，投資人直覺轉向黃金避險，油價卻往往跟著地緣緊張飆升。這兩個商品在市場恐慌時走向截然不同，波動率模型能不能抓住這個差異？ 在 2023 年 1 月到 2025 年 12 月的 808 個交易日樣本中，我們對 GLD（SPDR 黃金 ETF）和 USO（美國石油 ETF）跑了六種波動率模型，結果出現一個值得深究的反差：黃金的槓桿效應和石油完全反向，而 HAR 對數範圍模型在股票市場曾表現…
每日策略建議：VIX 18.41（正常）— 2026-06-27
基於 2026-06-26 收盤數據，預測下一交易日最佳持倉配置。 市場快照 SPY: $728.99 (-0.73%) GLD: $373.63 (+1.12%) 0050.TW: NT$107.2（2026-06-25 收盤） VIX: 18.41 🟡（正常） GARCH 年化波動率: 16.9% ⚠️ 0050.TW 資料延遲提醒：本文所引用的 0050.TW 收盤為 2026-06-25，…
2026-06-27 本日持倉比率建議（依據 2026-06-26 收盤數據）
σ = 16.9% · VIX = 18.41 策略 配置 現金 ------ ------ ------ GARCH VT (SPY) SPY 71% 29% Risk Parity (SPY+GLD) SPY 50% + GLD 31% 19% 12/VIX (SPY) SPY 65% 35% 50/50 SPY/GLD…