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。
每日策略建議：VIX 19.49（正常）— 2026-06-24
基於 2026-06-23 收盤數據，預測下一交易日最佳持倉配置。 市場快照 SPY: $733.58 (-1.46%) GLD: $377.32 (-1.91%) 0050.TW: NT$111.15（2026-06-22 收盤） VIX: 19.49 🟡（正常） GARCH 年化波動率: 19.4% ⚠️ 0050.TW 資料延遲提醒：本文所引用的 0050.TW 收盤為 2026-06-22…
2026-06-24 本日持倉比率建議（依據 2026-06-23 收盤數據）
σ = 19.4% · VIX = 19.49 策略 配置 現金 ------ ------ ------ GARCH VT (SPY) SPY 62% 38% Risk Parity (SPY+GLD) SPY 44% + GLD 31% 25% 12/VIX (SPY) SPY 62% 38% 50/50 SPY/GLD…
法說季開打前，Mag 7 的期權市場悄悄在說一件事
TSLA 七月二十三日，GOOGL 七月二十四日，META 和 MSFT 七月三十日，AAPL 和 AMZN 七月三十一日，六家 AI 大廠的財報在三週內擠成一排。NVDA 晚一些，八月二十七日。 這個排程每年都有，市場不陌生。 但今年不一樣的地方，是進財報季之前，這些公司的期權市場已經先給了一組訊號。 --- 先看數字，再談感覺 直接用 yfinance 把資料拉下來（截至 2026-06-23…
氣候新聞延燒越久，綠棕 ETF 的尾端風險：用免費資料未找到可靠證據
69 筆氣候新聞事件、18 個統計檢定、沒有一個通過嚴格顯著門檻。這是用公開免費資料測試氣候新聞「延燒時間」能否預測 ETF 尾端風險的結果。 --- 這個問題從哪裡來 2025 年，《Journal of Banking & Finance》刊出一篇 Fahmy 的論文，主題是氣候新聞的「反應時間」。 他的核心論點是：企業股價對同一波氣候新聞的反應速度差異，比新聞出現多少次更重要。反應較慢的股票…
為什麼 NVDA 每天都讓人心跳加速？不是業績，是它定價不了的事
今年到現在，NVDA 漲了 51%，QQQ 漲了 46%。NVDA 贏了。 但你去看波動率，NVDA 的 21 日實現波動率是 44%，QQQ 是 29%。 同樣這群買 AI 的人，為什麼替 NVDA 標的定的「不確定性」是大盤的 1.5 倍？ 這個問題比漲跌更有意思。 --- 先把數字攤開 我直接拉了從 2025 年初到現在的數據： NVDA QQQ（科技大盤） 差距 --…
一根 16% 的黑K，對 Google 是八個標準差，對 SpaceX 只是普通的一天
週一 SpaceX（yfinance 代號 SPCX）收在 154.60 美元，當天跌 16.43%，跌破了上市首日的收盤價 160.95。掛牌到這天才 11 個日曆日，首日之後進場的人，帳面幾乎全套。 新聞會把焦點放在「蒸發了多少市值」「被誰反超」。這些公開報導的數字（市值掉到約 2.04 兆美元、單日蒸發約 4008 億、被台積電 2.06 兆反超）值得記下，但對一個專門做波動率的平台來說，它…
一個在 5 天很有用的訊號，搬到明天反而完全失靈
[提出: K970+K975 synthesis, 執行: Codex] 摘要 市場上常見一個很自然的想法：如果某個訊號能預測未來 5 天波動，拿來預測明天的波動，應該也會有幫助。 K976 專門測這件事，答案是沒有。VIX 期限結構斜率在 5 天視野明明有訊號，但一旦把它塞進日頻波動率模型，最佳校準結果直接變成 k = 0，等於模型自己說「這個額外訊號我不要」。就算換成更靈活的雙因子寫法，樣本外…
每日策略建議：VIX 17.28（正常）— 2026-06-23
基於 2026-06-22 收盤數據，預測下一交易日最佳持倉配置。 市場快照 SPY: $744.39 (-0.32%) GLD: $384.59 (-0.66%) 0050.TW: NT$110.95（2026-06-23 收盤） VIX: 17.28 🟡（正常） GARCH 年化波動率: 17.1% 今日策略配置 策略 資產配置 總曝險 現金 ------ -------…
2026-06-23 本日持倉比率建議（依據 2026-06-22 收盤數據）
σ = 17.1% · VIX = 17.28 策略 配置 現金 ------ ------ ------ GARCH VT (SPY) SPY 70% 30% Risk Parity (SPY+GLD) SPY 50% + GLD 32% 18% 12/VIX (SPY) SPY 69% 31% 50/50 SPY/GLD…
K1417: Stationary Bootstrap 驗證 Paper 三 MDD Retention CI 穩健性 — H2 不成立，但基線需改用 canonical
Codex review correction（2026-06-23）：原版把 Paper Table 6 / v2 的不可復現 CI 下界 [86, 90, 83, 82, 91] 稱為 K1192 fixed-block baseline，這是不正確的。K1192 的 canonical fixed-252 結果來自 experiments/k1192/k1192_results.json 的…
風險模型最怕的不是猜不準平均，而是你以為安全、其實根本沒罩住
很多人看風險模型，第一眼只看「平均有多準」。 但真正會害人虧大錢的，通常不是平均值，而是另一件事： 模型說它已經把最壞情況包進去了，結果真正出事時，根本沒包住。 這份 SPY 實驗測的，就是這個問題。 它不是單純比誰的平均預測比較漂亮，而是直接比較五種模型誰更能回答一句投資人真正會在意的話： 「如果接下來真的很糟，我的風險大概會糟到哪裡？」 先講最重要的結論 這次測試的五種方法裡，表現最穩的是 C…
白天波動看得很清楚，為什麼模型還是會估錯？問題常常出在『隔夜那一下』
很多波動率模型都很愛用一種直覺資料：今天盤中最高多少、最低多少。 這樣做有個很吸引人的地方。你不用等更細的分時資料，只看每天的高低開收，就能大致量市場今天震得多厲害。 問題是，市場不只在白天動。 如果昨天收盤和今天開盤之間，剛好發生一個很大的跳空，你只看白天那段高低區間，就會漏掉真正讓投資人受傷的那一下。 這次實驗想回答的是： 同樣是用每日高低開收來估波動，誰有把「隔夜跳空」算進去，誰沒有？這個差…
台股與日股同漲同跌，比你以為的還要黏：5 次嚴格重測全數通過
台灣 50（0050.TW）和日經 225（N225）之間的相關係數是 0.586。 這個數字大家都知道。但有一個問題更值得追問：它們「一起暴跌」的頻率，是不是比相關係數顯示的還要高？ 亞洲兩大市場在平靜時期走在一起，這沒有什麼特別。問題是，市場一旦激烈波動，兩邊的連動會不會突然加強？ 這正是我們過去幾個月一直在測的事。 --- 怎麼測「尾部的黏性」 相關係數只描述平均關係。它沒辦法告訴你，當兩個…
市場最怕極端波動，為什麼一個專門「忽略極端值」的新模型反而輸了？
如果你要設計一個波動率模型，直覺上會怎麼做？ 多數人會先想到同一件事：市場最麻煩的，就是突然爆掉的那幾天。既然如此，模型如果能把極端值處理得更聰明，理論上應該更會抓風險。 K437 測的，就是這個聽起來很合理的想法。 這次比較的是一類比較新的 score-driven 模型。它的核心賣點很漂亮：當市場出現超大波動時，它不會像老模型那樣被一下子拉著跑，而是自動把極端衝擊的權重打折。用白話講，就是它會…
你以為多看 VIX 會更準，結果台股這次剛好相反
做波動率預測的人，很容易有一個直覺。 如果 0050 的波動會被美股情緒影響，那把 VIX、SPY 這些外部訊號一起丟進模型，理論上應該比只看台股自己昨天怎麼走，更接近真實世界。 這份實驗測的，就是這個直覺。 結果不但沒有變準，最常見的兩種加法還在樣本外明顯變差。 先講結論 這次資料是 2009-01-05 到 2026-03-24 的 0050.TW、SPY 和 ^VIX，總共 4,211 個交…
越聰明越難贏：波動率模型的複雜度天花板
VIX 上週收在 17.28，比 6 月初那次短暫衝上 22 已經降了很多，但距離真正安靜（VIX 低於 15）還差一截。這種「不高不低、隱隱有點壓」的市場氛圍，其實最容易讓人想去尋找更厲害的預測工具。 既然波動率不太好猜，那就用更複雜的模型？加更多指標？換深度學習？ 我們在過去幾週把這個直覺拿去正式測了。結果很不給面子。 --- 複雜度這條路，我們走過很多趟 過去幾週的研究有一條隱藏的共同主線，…
美股收盤後的 16 小時：SPY 隔夜波動貢獻了全天波動的 36.8%
美股在台灣時間凌晨四點收盤，然後就「關燈了」。 多數散戶看盤的習慣是等開盤，開盤後才決定今天的操作方向。但實際上，美股從收盤到隔天開盤這 16 個小時，一點都沒有停下來，期貨繼續跑，ADR 繼續動，亞洲與歐洲市場持續傳遞消息。這段時間積累的報酬，統稱「隔夜報酬」，等開盤鈴響才瞬間反映。 我們用 SPY（標普 500 ETF）從 2007 年 1 月到 2026 年 3 月共 4840 個交易日的…
把老模型塞進 LSTM，為什麼預測反而更差？
很多人聽到「把老派金融模型和神經網路結合」時，直覺都差不多。 老模型負責抓規律，新模型負責補上非線性，兩個合在一起，照理說應該比單用其中一個更強。 這次我們拿一篇 2024 年 AAAI 的做法去碰硬資料，測的正是這個直覺。它不是單純把幾個舊指標丟進神經網路，而是更進一步，先把舊波動率公式的骨架寫進網路裡，等於一開始就告訴模型：「市場的波動大概是怎麼長的，你從這裡再往上學。」 這個想法聽起來很合理…
債市喊了一個月，股市才剛聽懂半句：MOVE 與 VIX 這場分裂的來龍去脈
朋友丟來一張截圖：MOVE 65、VIX 16，問我「這兩個數字哪個該擔心」。 這問題我們追了整整一個月。MOVE 是債市的恐慌指數，量的是美國公債選擇權隱含波動率；VIX 是股市的恐慌指數，量的是 S&P 500 選擇權隱含波動率。一個在喊、一個在睡，已經喊了很多天。 到 6/18 的最新讀數，故事又翻了一個面：MOVE 和 VIX 的 60 日滾動相關係數爬到 0.50，落在 2020 年以來…
債市和股市同時在怕，但怕的不是同一件事
六月初，一位朋友傳來截圖：MOVE 指數 65，VIX 16。他問：「美股這麼低，美債那邊到底在緊張什麼？」 這個問題比問哪個指數高低更有趣。MOVE 量的是美國國債選擇權的隱含波動率，VIX 量的是 S&P 500。兩個都是「市場有多緊張」的讀數，但緊張的來源不一樣。一個是利率市場在猜 Fed 的下一步，一個是股市投資人在對沖持倉風險。 這兩者的同步程度，在過去半年悄悄上升了。 --- 數字先說…
K1512：Double-ML 因子檢定顯示 ETF 層級沒有確認的非零效應
[提出: research_program.md 期刊主題挖掘 batch，執行: Claude，Codex 審查] 摘要 K1512 檢查一個很窄的因子問題：在 ETF 層級，MTUM、VLUE、QUAL 過去一年自身報酬是否能解釋下一個月相對 SPY 的超額報酬。實驗使用 DoubleMLPLR partialling-out，把 VIX、term spread、上一月 SPY 報酬與上一月自…
散戶越熱，0050 明天就越震？數字給的答案很保守
台股散戶很活躍時，市場隔天會不會更容易變大聲？ 這個問題很有直覺。散戶追漲殺跌、融資融券變熱、近期又剛跌一段，聽起來都像隔天波動放大的材料。問題在於，台灣沒有一條乾淨、每日公開、完整的「全市場散戶占比」資料可以直接拿來用。 所以這次先做保守版：只看 0050.TW，用公開資料做兩個 proxy。 第一個 proxy 是「扣掉三大法人買賣後，剩下的 0050 成交占比」。第二個 proxy 是「融資…
買因子 ETF 前，先看一眼它真的有沒有超額報酬訊號
很多人買因子 ETF 時，心裡常有一個期待：「我買到一種比較聰明的篩選規則」。 動能 MTUM 聽起來會追上強者，品質 QUAL 聽起來比較穩，價值 VLUE 聽起來比較便宜。名字都合理，故事也都順。但投資上最麻煩的地方在這裡：故事順，不代表下個月真的能多賺。 我們把 2014 年到 2026 年的月資料拉出來，問一個很窄的問題： 如果某檔因子 ETF 過去 12 個月表現比較強，它下個月相對 S…
財報大超預期，為什麼不代表下個月會更震？
財報公布那天，股價大跳很常見。 公司賺得比市場預期好，盤後先漲一段；隔天開盤又被法人重新估值，成交量放大，價格來回找位置。這種畫面看多了，很多人會自然補上一句：財報越意外，接下來這檔股票應該越容易震。 這句話聽起來合理，但它把兩個問題混在一起。 第一個問題是：財報公布當天，市場會不會更吵？過去幾篇研究已經給過答案。會。只要「今天是財報日」這個開關打開，很多股票當天就會明顯變得更活躍。 第二個問題比…