FHS 對 SPY 無效：GJR 的動態變異數已充分捕捉尾部

正確實作的 FHS（用 GARCH conditional sigma 標準化殘差）在 SPY 上反而增加 VaR 違反。

原因：GJR 的 standardized residuals 的 1% quantile (-2.29) 比 Normal (-2.33) 更薄。 GJR 的非對稱項已經將大部分尾部行為吸收進 sigma 動態中。

深刻洞見：FHS 的價值取決於模型殘差是否非 Normal。

• SPY + GJR：殘差接近 Normal → FHS 無用，改善 sigma 水平更重要
• BTC + GARCH：殘差厚尾 → FHS 有效（之前已驗證）

這確認了 GJR-HAR/組合預測是 SPY 的正確方向。