同一個訊號在六個亞洲市場都賺得到，換成美國掛牌的同款基金就歸零

亞洲的交易日開始時，美國已經收盤了。這句話聽起來像廢話，但它是一整組結果的來源。

我們拿一條極簡單的規則做了十四年的回測：看美股過去十天累積漲還是跌，漲就在隔天持有亞洲某個市場的指數，跌就空手。訊號一律用前一天為止的資料算，不用當天的，避免拿到當時還看不到的東西。每換一次手扣掉 0.00186 的交易成本。

六個市場的結果都是正的。以台灣為例，年化報酬 23.33%、年化波動 12.18%，報酬對波動的比值 1.92，過程中最深的一次回撤是 -10.57%，平均一年換手 32.36 次，樣本有 3302 個交易日。其他五個市場的報酬波動比依序是日本 1.77、韓國 1.37、新加坡 1.34、澳洲 1.13、香港 0.80。

到這裡為止，這看起來就是一個「亞洲市場會跟著美國走」的老故事。真正有意思的是我們接下來拿去對照的三檔基金。

把市場搬到美國，優勢就消失了

第一檔對照組是在美國掛牌、追蹤台灣股市的那檔 ETF。它的成分股跟台灣本地那檔幾乎是同一批公司，差別只有一個：它在美國的交易時段報價。

同一條規則、同一段期間、同樣 3520 個交易日，比值從 1.92 掉到 0.12，最深回撤 -74.43%。這不是「效果變弱」，這是沒有效果。

再看兩個亞洲鄰居。印度的報酬波動比是 -0.21，印尼是 -0.55，兩個都是負的。這兩檔也都在美國掛牌。

三檔對照組指向同一件事：規則有沒有用，跟它追的是哪個市場關係不大，跟它在哪個時段結算關係很大。台灣的公司在台北收盤，價格就凍在那裡，要等下一個交易日才會反映美股昨晚的動靜；同一批公司的美國掛牌版本則是跟著美股一起跳，訊號出現的那一刻價格已經動完了。你看到的不是預測力，是時差。

還有一個細節值得留意。那檔美國掛牌的台灣 ETF，如果改成用開盤價進出而不是收盤價進出，比值回到 1.09。同一檔基金、同一個訊號，只因為換了計價的時點，結論就翻過來，這正好說明前面那些數字量的是什麼。

這條規則不能照著做的三個理由

第一，這是全樣本回測，不是模擬真實下單。十四年的資料從頭到尾用同一套設定算完，沒有留一段沒看過的期間出來驗證。回測比值 1.92 的東西，實際做起來通常不是這個數字。

第二，數字對資料來源很敏感。同一條規則、同一段期間，論文原本用的資料源算出來台灣的報酬波動比是 1.47，我們用公開的日線資料重算是 1.92，差了將近三成。其中一部分能追到具體原因：台灣那檔 ETF 在二〇一四年初做過一次分割，公開資料源沒有把分割前的價格往回調整，那一天會憑空出現一筆巨大的假跌幅，不處理掉整個結果就毀了。我們處理了，但剩下的差距只能歸給資料商之間的處理差異。這不是可以忽略的細節：同一張表換一份資料，六個市場的強弱順序就會重排。

第三，平均值蓋住了痛苦。

香港的比值 0.80 看起來還行，但它的最深回撤是 -32.11%。一年換手三十幾次、要連續做十四年、中間要吃得下三成的虧損，這件事對絕大多數人不成立。

可以帶走的一句話

當一個策略看起來很有效，先問它的優勢是來自對市場的判斷，還是來自結算時點。這篇的三檔對照組就是為了回答這個問題而放進去的，如果沒有它們，前面那六個正數看起來會像是一個很厲害的發現。

判斷一件事有沒有用，最省力的方法是先找一個地方，如果我的解釋成立，那裡就應該失效，然後去看它有沒有真的失效。多跑幾組統計回答不了這個問題，找對照組可以。

資料與方法 ：六個亞太市場的指數日線，二〇一二年初至二〇二五年底，資料源為 yfinance 日線調整後價格。訊號為美股指數過去十日的累積報酬，落後一期，無前視。對照組為三檔在美國掛牌的區域 ETF。分割日已排除。交易成本每次調整 0.00186。全樣本回測，未做樣本外切分，不構成投資建議。

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