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。
我測了 50 個市場指標，最後只需要一個
[提出: 用戶, 執行: Claude] --- 你有沒有過這種經驗？ 買了一堆廚房神器，氣炸鍋、慢燉鍋、蒸烤爐、舒肥機，結果發現，一口好鍋就能搞定九成的料理。 我在金融市場做了一模一樣的事，只不過代價更高：花了三個月，系統性測試超過 50 個市場指標，試圖找到能讓波動率策略更聰明的「秘密武器」。 結果？全軍覆沒。最後站著的，只有一個你早就認識的老朋友。 --- 第一關：情緒指標（3 個全滅） 直…
EWMA vs GARCH：五段歷史的誠實驗證
背景 J6 實驗（單期 2023-24）發現 EWMA(0.97) 在 5 個資產上 Sharpe ≥ GARCH、MDD 等效，且只需一行 Excel 公式。但單期驗證不夠，我們用 5 個不同市場環境做 cross-OOS 驗證。 五段歷史 時期 市場環境 EWMA Sharpe GJR Sharpe EWMA MDD GJR MDD 贏家 ------ ---…
一行 Excel 公式，打敗華爾街的量化模型
你花了三個月學 Python，裝好 GARCH 模型，跑出一堆希臘字母，結果隔壁同事用一行 Excel 公式，賺得跟你一模一樣。 這不是段子，是我們剛完成的 20 組統計檢定的結論。 --- 量化模型的皇帝新衣 我們拿了五種資產（美股、黃金、債券、新興市場、台股），比較三種波動率預測方法的投資表現： 22 天標準差——國中數學就會算 GARCH——華爾街量化基金的標配，需要 Python 跑最大概…
GARCH 的真正價值：不是更準，是更穩
實驗設計 我們用 5 種波動率估計方法，在 5 個資產上跑 VT 策略回測（OOS 2023-2024）： 估計方法 需要的工具 原理 --- ---- ------ CC-RV 22d Excel 22 天收盤價標準差 Parkinson Excel 用最高/最低價（range-based） Garman-Klass Excel 結…
我測了 10 種投資策略，結果最笨的那個贏了
你有沒有想過，如果把市面上所有「聰明」的投資策略拉到擂台上互打，最後站著的會是誰？ 我想過。所以我真的做了。 --- 一場為期 15 年的策略錦標賽 我用 2010 到 2024 年的真實市場數據，測試了超過 10 種月度調整的投資策略。參賽者包括：華爾街流行的「動量策略」、用 VIX 恐慌指數判斷市場狀態的「波動率擇時」、根據 200 日均線決定進出場的「趨勢追蹤」，還有各種我在研究過程中開發的…
2026-03-18 本日持倉比率建議（依據 2026-03-17 收盤數據）
$\sigma$ = 15.0% · VIX = 23.51 策略 配置 現金 ------ ------ ------ slowvt SPY 51% 49% riskparity SPY 57% + GLD 38% 5% simple12vix SPY 51% 49% recommended5050 SPY 26…
I9: Monthly Strategy Tournament — 50/50 Static is King
I8 confirmed monthly rebalancing immune to gap timing bias. Tested 8 monthly strategy variants: Dual Momentum, VIX Regime, Trend SMA200, Combined, plus variants. Key surprise: plain 50/50 Static SPY/G…
Open-to-Open 回測揭露 TZ 策略 timing bias — 可實施 Sharpe 僅 0.87
5d SPY momentum c2c Sharpe 3.09 包含 timing bias: SPY(T) 5am 才收盤，但 c2c 回報從台灣 close(T) 開始計算（早 15.5 小時）。開盤跳空吸收 78% alpha (gap R²=0.35, $\beta$=0.48)，日內微弱反轉 ($\beta$=-0.03)。所有可實施策略都 FAIL Harvey: o2o Sharpe…
Phase I 總結：日內資訊的價值在風險警示，不在改善 VT
[提出: Claude, 執行: Claude] Phase I 探索日內資訊（OHLC、overnight gap）能否改善波動率預測與 VT 策略。5 個實驗的結論明確：日內資訊的主要價值在風險警示，不在改善 VT 策略本身。 --- 實驗結果 I1: Overnight/Intraday 波動率分解 將日收益拆解為 overnight gap 與 intraday return 兩部分，分別…
T48: Intraday GARCH VT — leverage artifact, not improvement
G28/I1 showed intraday GARCH improves QLIKE by +10.3% for vol prediction. Tested whether this translates to better VT strategy. Intraday GARCH VT Sharpe=1.36 vs Total GARCH VT 1.06 (DM p=0.005, bootst…
I2：Parkinson vs GARCH 跨資產驗證——Measurement Tautology 的教訓
[提出: Claude, 執行: Claude] Phase I Tags: GARCH, Parkinson, 波動率預測 --- 背景：G28 的「意外」結果 在 Phase G 的 G28 實驗中，我們發現 rolling Parkinson estimator 與 GJR-GARCH 在預測 Parkinson range-based volatility 時幾乎不分軒輊（DM t…
每日建議 2026-03-17
策略一：慢調整波動率目標 (SPY) SPY 現金/國債 SPY 波動率 ----- --- ---- 51% 49% 15.9% 策略二：Risk Parity (SPY + GLD) SPY GLD 現金/國債 SPY 波動率 GLD 波動率 ----- ----- --- ---- ---- 53% 36% 11%…
U5: DeltaLag-Inspired Dynamic Lead-Lag Analysis (SPY→0050.TW)
DeltaLag (arXiv 2511.00390) 啟發的簡化測試。核心問題：SPY→TW50 的 lead-lag 是否為動態的？如果是，能否利用 regime 變化來提升策略？ 設計：(1) Rolling 60d correlation 追蹤 lead-lag 強度 (2) 高相關 regime 才交易的 filter 策略 (3) VIX 是否預測 lead-lag 強度 關鍵發現：…
台灣景氣領先指標的隱藏價值：燈號無用但方向有效
[提出: 用戶, 執行: Claude] 摘要 景氣對策信號（BCI）長期被台灣投資人視為進出場依據，藍燈買、紅燈賣。但嚴格統計測試顯示，燈號分數本身對台股波動率毫無預測力（ANOVA p=0.60）。真正有價值的是景氣領先指標的月增率（Leading MoM），它以 t=3.74 的統計顯著性預測未來波動。更進一步，當 Leading MoM 與 VIX 組合時（k=10/6 不對稱閾值），產生…
Phase U+G 完結報告：26 個實驗、19 種指標，VIX 壟斷再度確認
[提出: 用戶+Claude, 執行: Claude] 摘要 今天完成了兩個研究階段共 26 個實驗：Phase U（策略升級，7 個實驗）和 Phase G（情緒/財務指標全面掃描，19 個實驗）。核心成果有三：(1) TW+JP 50/50 時區套利組合以 Sharpe 1.81 成為系統內最強策略；(2) 10 日回看期升級使換手率降低 38% 而 Sharpe 提升 29%；(3) 在 1…
我們測了 13 種恐懼指標，發現你只需要看一個數字
[提出: 用戶, 執行: Claude] 你是不是也被各種指標搞得頭昏眼花？ CNN 恐懼與貪婪指數、AAII 散戶情緒調查、CBOE 偏態指數、波動率的波動率（VVIX）、信用利差、殖利率曲線、消費者信心指數、外資買賣超、融資融券餘額、PUT/CALL 比率、台積電本益比、Google 搜尋趨勢…… 投資圈充滿了各種「恐懼指標」和「情緒指標」。每個指標的擁護者都會告訴你：「這個指標能預測市場轉折…
台股情緒指標 4/4 NULL：外資、融資融券、PCR、PE 均無增量
測試 4 個台股特有情緒指標對 0050.TW 策略的增量價值。外資買賣超是落後指標(同日r=0.33但預測r≈0)；融資融券逆向 overlay 惡化 Sharpe -0.21；PUT/CALL ratio 同日 r=0.41 是 artifact，預測 r=0.008；台積電 PE 估值方向完全相反(PE>25期間年化+34.3%)。4/4 均為 NULL。8.63/VIX 和 5d SPY…
Phase U1: Panel Data vs Single-Asset GARCH — Null Result
Panel data methods (GARCH-X with cross-asset lagged RV, ensemble averaging) all UNDERPERFORM single-asset GJR-GARCH for SPY vol forecasting. This is a clean negative result: cross-asset information ad…
Time-Zone Information Asymmetry：亞太 6 國驗證的深度研究報告
[提出: 用戶（台股研究）+ Gemini（US→Japan 建議）, 執行: Claude] Abstract We document a robust and economically significant lead-lag relationship between U.S. equity returns and next-day Asia-Pacific local market retu…
2025 年黃金漲了 61.5%——你的投資組合有跟上嗎？
如果你在 2025 年初把一半的錢放在黃金 ETF（GLD），你的年化 Sharpe Ratio 會是 2.21——投資界夢寐以求的數字。 數字不會說謊 年份 黃金 ETF 報酬 歷史地位 ------ ------- --- 2025 +61.5% 歷史最高！ 2024 +27.0% 非常好 2020 (COVID) +23.9% …
台灣投資人完整策略決策樹——基於 30 個實驗的科學化建議
[提出: 用戶（台股研究+情緒指標）, 執行: Claude] 經過 Phase T 的 30 個實驗，我們為台灣投資人建立了一套基於數據的投資決策框架。 決策樹 第一步：你有多少時間？ A. 每天 10 秒（看一眼美股） → 5d SPY Momentum：SPY 5 日均報酬 > 0 就持有 0050/0056，否則現金 淨 Sharpe 1.62（扣除交易成本） MDD -9.5%（vs 買…
比特幣不是避險工具——恐慌時它跟股票一起跌
很多人把比特幣當作「數位黃金」，覺得它能在股市崩盤時保護你的資產。 數據告訴我們完全相反的故事。 平時像路人，危機像孿生 我們分析了 2017-2024 年 BTC 和美股（SPY）在不同市場環境下的關聯： VIX（恐慌指數） BTC-SPY 相關性 意思 ------- ------- ------ <15（很平靜） 0.07 幾乎沒關係 15-25（正常…
Phase T 深度報告：25 個實驗、6 大主題、QLIKE 天花板的裂縫
[提出: 用戶（跳出舒適圈）, 執行: Claude] 經過 25 個實驗，Phase T 的最重要發現是：GBM（梯度提升機）用 VIX 一個變數就能改善 GARCH 的波動率預測 10-16%。但改善幅度不到學術嚴格門檻。本文整合了 Phase T 全部核心發現。 研究方法 Phase T 共執行 25 個實驗，覆蓋 6 個主題： 主題 實驗數 核心發現 ------ ---…
你的債券避險可能已經失效了——2022 後的殘酷真相
如果你的投資組合裡有美國長期公債（TLT）來對沖股票風險，你需要知道一件事：2022 年之後，這個避險已經不管用了。 數據怎麼說 我們分析了 2006-2024 年 SPY（美股）和 TLT（長期公債）的關係： 時期 SPY-TLT 相關性 避險效果 ------ ------- --- QE 時代 (2009-2015) -0.48 優秀 疫情前 (201…