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。
Range-Based 估計子作為 GARCH Proxy：哪一個最準？
一、研究問題：為什麼日內最高最低價如此重要？ 評估 GARCH 類波動率模型表現時，最常見的標的（target）就是「日報酬平方」（close-to-close squared return，以下稱 CC r²）。這是教科書默認的 proxy，原因簡單：絕大多數歷史資料庫都記錄收盤價，計算成本最低。 但 CC r² 有一個結構性缺陷，它只用了「收盤」這一個時點的資訊。一日之中股價可能上沖下洗，從低…
進口車佔比從 21% 衝到 50%：台灣經濟變遷下，4 檔產業鏈個股為何 3 年跑輸大盤？
會員提問 [提出: yaoxk1431, 執行: Claude]：「看到台灣路上進口車比例越來越高，這跟台灣經濟變遷有關，請整合此資訊並推薦可買股票。」 摘要 過去 16 年，台灣新車市場有一個被低估的結構性翻轉：進口車占比從 2009 年的不到 21%，攀升至 2025 年的 50.4%——首度反超國產車。背後是消費升級、貿易自由化、廠商策略改變等多重力量交織。但本研究發現一個刺眼的反差：這個明…
SPY 與黃金的下尾相依：50/50 分散化會崩嗎？
一個讀者一直問的問題 「黃金是避險資產」是投資世界裡反覆出現的口號。但每當市場出現大幅回檔，總有一群讀者來信問同樣的問題：當股票真的崩盤時，黃金會不會跟著崩？ 換句話說，平常觀察到的 SPY 與 GLD 之間「相關係數接近零」，是否在極端事件下會突然變成正相關，把 50/50 分散化的好處在最關鍵的時刻一筆勾銷？ 這個問題在統計上有個專有名詞，叫「下尾相依」（lower tail dependen…
SPY 暴跌會「成串出現」嗎？條件式風險模型的真實答卷
買股票的人最怕什麼？多數人會說「黑天鵝」、「閃崩」，但若你問風險經理或基金經理人，答案會稍微不同，他們真正怕的是「虧損會不會成串出現」。今天跌一根大棒，明天再跌一根，後天又跌一根，連續性的尾端事件比單一極端日更傷人，因為它會在你還來不及反應時把資本耗光。 這個現象在統計上有個名字：VaR breach clustering（風險值違規叢聚）。VaR（Value at Risk，風險值）是金融機構用…
路徑依賴特徵在 5 分鐘 RV 上仍敗給標準 HAR
為什麼會做這個實驗 在波動率預測的世界裡，有一個非常乾淨、結構簡單卻極為強悍的基準模型：HAR-RV（Heterogeneous Autoregressive Realized Volatility，Corsi 2009）。它把昨天、過去一週、過去一個月的已實現波動率（realized variance, RV）線性疊加，僅僅三個解釋變數，卻能在絕大多數市場、多數樣本期間擊敗結構複雜許多的 GAR…
美股大跌真的比大漲更會嚇到台股嗎？
一個幾乎人人都相信的故事 如果你在台灣買 0050，你大概有過這樣的經驗： 晚上睡覺前看到美股大跌、那斯達克翻黑、CNN Fear & Greed Index 跳到「Extreme Fear」，隔天早上九點開盤前心臟撲通撲通，看 0050 開盤價時帶著一種「準備好被嚇到」的心理；相對地，如果美股前一晚是大漲，你雖然也預期台股會跟著漲，但情緒上輕鬆許多，「漲就漲嘛，不會出事」。 這種感覺背後其實是一…
換 ETF 結果還一樣嗎？50/50 股金組合的 ETF 替代穩健性
為什麼這個檢驗很重要 在投資組合研究領域，最容易被忽略也最容易踩坑的，是「結果是否依賴於某個特定工具」。一個經典的例子：你做出了「美股 50%＋黃金 50% 月度再平衡」的配置策略，並用 SPDR S&P 500 ETF（SPY）代表美股、用 SPDR Gold Shares（GLD）代表黃金，得到了不錯的風險調整後報酬。 但這時候一個合理的疑問會浮現：這個結果，到底是「股金 50/50」這個資產…
EWMA 平滑參數最佳值：Lag 修正後的誠實答案
一句話結論 把 EWMA（指數加權移動平均）波動率平滑參數 λ 從常見的 0.94（RiskMetrics 1996 預設）調到 0.98 之後，風險調整後報酬從 0.484 提升到 0.507——數字確實有微幅進步；但同樣這個「最佳」的波動率目標化策略，仍然輸給最簡單的 50/50 買入持有（Sharpe 0.545），而且在 5 個跨期間 OOS（樣本外）測試中只贏 baseline 1 次。…
跨產業檢驗個股波動率的 VIX 敏感度：誠實的負面結果
為什麼要做這個實驗？ 過去一系列在 K1100 家族的研究中，我們持續探討一個問題：當總體市場波動指標（例如 VIX）變動時，個股的條件波動會跟著怎麼動？這個敏感度在 A4f-EAV 模型裡用一個叫做 θ₂ 的係數來捕捉，它代表「重大公司事件日（例如法說會、財報公告）期間，VIX 對該股波動的放大效應」。 K1104 在 0050.TW 的成分股上估計了個股 θ₂，發現了顯著的「跨個股異質性」，不…
波動的波動率能預測動盪嗎？實證 NULL
一個聽起來很合理的想法 當 VIX 從 15 漲到 35，每個投資人都知道市場進入動盪。但若我們再進一步問：「VIX 自己的波動率」（也就是波動的波動率，vol-of-vol，簡稱 VoV）會不會在市場真正爆炸前先動起來？這個概念在學術圈有不少正面文獻：Huang & Shaliastovich (2015) 把 VoV 視為一種獨立的風險因子，Park (2015) 在 *Journal of…
五月底又來了：25年數據告訴你，GDP第二估對VIX毫無影響力，但VIX其實在看這三件事
2026年5月29日，BEA將發布Q1 GDP第二估。市場每年到這個時候都會重複同樣的問題：這個數據出來，波動率會怎麼走？ 我們用2001到2025年的25次Q1 GDP第二估歷史數據，測試了三個關於VIX反應的假說，全部無法拒絕虛無假說。簡單說：GDP第二估對VIX幾乎沒有影響。 不過這不是今天文章的重點。GDP第二估被有效定價，這件事本身不讓人意外。更值得思考的是：2026年五月，那些讓VIX…
再平衡時點重要嗎？日內季節性的誠實檢驗
一個直覺很強、結果卻不如預期的問題 如果你是一位採用「波動率目標」（Volatility Targeting，以下簡稱 VT）策略的投資人，你或許聽過一則學術圈廣為流傳的觀察：美股的報酬，很大一部分是在「隔夜」（也就是前日收盤到次日開盤之間）累積的，而盤中（開盤到收盤）反而貢獻有限。Lou、Polk 與 Skouras（2019）在 Review of Financial Studies 的研…
VT-Sized 隔夜策略上架前的壓力測試
當一個交易策略在歷史回測表現不錯，例如年化風險調整後報酬接近 1.08、最大回撤只有 4.4%——你會直接相信它，把錢押進去嗎？嚴謹的研究者會先問一個更關鍵的問題：這個結果是真的穩健，還是恰巧落在某個甜蜜點上？只要稍微改動參數，績效就會崩塌？ 這篇文章記錄的是 K519「VT-Sized Overnight」隔夜跳空策略上架前的敏感度分析（K520）。我們從 5 個不同維度，交易成本、VIX 過濾…
VRP 跨資產預測力測試：恐慌溢酬到底能預測誰的波動？
一句話結論 Variance Risk Premium（VRP，變異數風險溢酬）對股票類資產（SPY、QQQ）的未來波動具有顯著預測力，但對新興市場股票（EEM）、黃金（GLD）、長債（TLT）則無法擊敗純歷史波動 baseline。 這個結果驗證了「VRP 是股票市場 fear premium 的指標」，而不是一個能 generalize 到所有資產類別的通用波動率因子。 為什麼要做這個實驗 V…
用貝氏 MCMC 重新估計 GJR-GARCH，預測精度真的更好嗎？SPY 20 年資料給出意外答案
2026-07-12 方法更正：DM 長期變異數改用 canonical Newey–West HAC 後，Bayes Mean／Median／BMA 相對 MLE 的統計值為 3.011／2.256／3.152。MLE 的 QLIKE 點排名仍第一；Mean 與 BMA 跨過 Harvey t>3，最佳貝氏點預測 Median 沒有，因此舊稿「三個變體全部嚴格顯著較差」已撤回。 用貝氏 MCMC…
顯著性消失了？HAC 修正下的時變參數重新檢定
一、為什麼要重做一次「已經顯著」的檢定？ 實證研究最常見的反派不是「資料造假」，而是自己騙自己。同一份數據，用看似合理但隱含瑕疵的統計方法跑一遍，往往能得到漂亮但脆弱的結論；換成更嚴格的標準再跑一遍，結論就化為烏有。本次實驗 K1140 正是這樣的反思演習：我們把先前 K1114 已經宣稱「達顯著水準」的三項時變參數結果，全部以 HAC（Newey–West）穩健標準誤、區塊置換 Spearman…
VIX 期貨曲線真能當交易訊號嗎？我們抓到自己的 lookahead bug
VIX 期貨經常處在 contango（遠月比近月貴），市場上有不少策略宣稱可以靠這條曲線形狀做擇時。我們在 SPY 上跑了 4482 個交易日的回測，最後得到一個誠實但不討喜的結論：VIX 期貨曲線訊號本身，沒有比「直接調整槓桿」多帶來任何價值（Newey-West 統計強度 0.37）。更重要的是，過程中我們抓到自己的程式碼有 lookahead bias，修正後優勢就消失。本文記錄這次「失敗…
VT 工程化改進的誠實告白：Floor/Cap、EWMA、再平衡頻率全試了
為什麼要做這個實驗？ 波動率目標（Volatility Targeting，以下簡稱 VT）這個概念在學術圈與資產管理業已經被研究、被使用超過二十年。它的邏輯非常直觀：當市場波動高時降低風險暴露、當市場波動低時提高風險暴露，目標是讓投資組合的「波動率」維持在某個常數水準。 過去我們在 K473、K547、K687、K688 等一系列實驗已經多次驗證過 VT 的核心優勢，它在多數時期的 Sharpe…
0050 財報日真的會放大波動嗎？尾端拆解的意外答案
財報公告日對 0050.TW 的波動率影響並不是「一個固定的成本」，而是幾乎全部躲在不到 15% 的高 VIX 期間；剩下八成多的低 VIX 財報日，其實波動比一般日子還要低——這個結論在 K1071 的 right-tail 拆解後浮現，顛覆了「財報必放量、必激烈」的直覺印象。 為什麼要做這個拆解？ 事件研究有一個常被忽略的問題：平均數（mean）很容易被少數極端事件牽著走。父實驗 K1070…
高低恐慌兩個世界：門檻型 GARCH-X 模型可行嗎
一、問題的起點：市場真的只有一張臉嗎 如果我們把過去二十年的 SPY 日報酬攤開來看，會立刻發現一件事：恐慌指數 VIX 在 12 的時候，市場波動的「個性」跟 VIX 在 35 的時候完全不一樣。低 VIX 的日子裡，價格會在窄區間內慢慢漂移，偶有跳動，但訊息消化得很快；高 VIX 的日子，新聞像火上澆油，一個利空可以延燒好幾天，槓桿效應（leverage effect，下跌比上漲更容易誘發更大…
金融股壓力是 0050 波動率的領先訊號嗎
一個直覺：銀行先聞到風險 金融股是不是大盤的「煤礦坑金絲雀」？這個說法在投資圈流傳已久。理由不難理解，銀行、保險、券商的資產負債表暴露在最廣的市場風險上，當壞訊息開始醞釀，金融股的波動往往最先放大。如果這個直覺是真的，那麼用台灣的金融類股波動率，是不是就能提前看到 0050 與台積電的風暴？ K1029 這個實驗就是要把這個民間傳說放到嚴格的統計顯微鏡下檢視。我們用 2015 年 1 月到 202…
退休帶房貸，一次還清最安全？十萬條歷史路徑剛好說相反
最近不少快退休的朋友都在問同一件事。手上有一筆退休金，房貸還剩三百萬，到底是把房貸一次還清比較安心，還是留著本金繼續投資、每月用提領支付房貸？ 坊間多數試算的算法是這樣：投資年化抓 6%，房貸利率 2.2%，6 大於 2.2，所以「保留本金做投資」期望值較高，選繼續繳。聽起來很合理，做完之後拿一個漂亮的整數，配一條光滑的曲線。 問題是這個算法把 6% 當成保證的點，把退休 30 年當成一條直線。真…
為什麼風險模型要用「金本位分數」量？SPY 19 年的答案
衡量一個風險模型「好不好」，過去最常被引用的指標有兩個：VaR 違約率有沒有貼著目標（例如 1% 信心水平，違約率就該接近 1%），以及 Expected Shortfall（ES，極端損失的條件平均）有沒有低估真實尾部。 兩個指標分頭看都還合理，但單獨拿任何一個對兩個模型做比較，會踩到一個漏洞：ES 在數學上不是 elicitable（Gneiting 2011 JASA 證明），也就是說，沒有…
VIX 該選哪個天期？四種 VIX 同台比拚波動率預測力
一、為什麼這個問題重要 談到「市場恐慌指標」，多數投資人腦中跳出來的就是 VIX。但很少人知道，CBOE 其實同時公佈四種不同天期的 VIX 家族指數： VIX9D：9 天期，最敏感、最快反應 VIX：30 天期，業界標準 VIX3M：3 個月期，最平滑 VVIX：VIX 的波動率，屬於「波動率的二階指標」 對於做波動率預測模型的研究者來說，這個分歧很重要。我們在前期實驗（K988、K1056、K…