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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。
1,939 ARTICLES先看專欄精選 →
- 265你算出來的均值回歸為什麼賺不到程式交易 Alex Huang 在 8 月 21 日貼了一組台指期的逐筆統計。他用 7 月 8 日到 8 月 19 日的 tick 資料，數價格每次走滿 5 點算一次穿越，結果是：下一次穿越走反向的佔 53.344%；把門檻從 5 點加倍到 10 點、再加倍到 20 點，穿越次數只降到約三分之一，而隨機遊走該降到四分之一。 兩個數字都指向同一個方向：盤中價格好像會回頭，而且回頭的力道比純機率該有的…→
- 266美國 VIX 到底預測不預測得了台指的波動？換一把評分尺，冠軍就換人台北時間早上八點多，開盤前的群組裡最常出現的一句話是：昨晚 VIX 收多少。 背後的想法很直覺。VIX 是美股的恐慌指數，美國一抖，台股跟著抖，那看 VIX 應該就能提前知道今天台指要不要繫安全帶。 有人把這句話拿去實測了。 這場實測長什麼樣 資料是台指期 TX1 的逐筆 tick，日盤 08:45 到 13:45，切成 5 分鐘一段算出每天真正晃了多少。時間從 2017-06-16 到 2026…→
- 267美債標售冷清之後，債市沒有更抖；但 26 場樣本還不夠下結論美國財政部每個月都要標售公債。標售一結束，財經快訊會跑出一行字：這次需求疲弱。 那行字的語氣通常帶點警訊，像在說接下來債市要開始晃了。 那後來到底晃了沒有？ 先把兩個詞講清楚 第一個詞是投標倍數，英文叫 bid-to-cover。它就是「想買的總金額 ÷ 財政部實際要賣的金額」。倍數高，代表搶的人多；倍數低，代表買盤懶得動。所謂「需求疲弱」，講的就是這個倍數比平常低。 第二個詞是 MOVE 指數。…→
- 268把十二檔基金的共同波動抽出來當一個因子，聽起來很聰明，實際上十二檔沒有一檔因此預測得更準市場真的在跌的時候，你會發現手上的基金幾乎是一起抖的。科技、金融、原物料、公用事業，平常各走各的，遇到大事就同進同出。 既然大家共用一份恐慌，那把這份共同的抖動先抽出來、當成一個公共的因子，再讓每檔基金按自己的個性去乘一個放大或縮小的倍數，這樣是不是就能預測得更準？ 這個想法很有吸引力，因為它符合我們對市場的直覺。我們把它拿去實測。 怎麼測的 項目 設定 --- --- 標的…→
- 269階層式配置不是輸在交易成本：在還沒扣任何一個基點之前，它就已經落後了K1639 拿十一檔 ETF、2008-04-11 到 2026-07-02 共 4585 個交易日，比較四種階層式配置法（HRP、HERC、NCO、Schur 分塊）與四個簡單基準（等權重、反波動、風險平價、最小變異）。結果檔的判定是階層式沒有勝過簡單基準，同一個實驗已經有一篇一般讀者版報導了這個排名。 這篇要提出那篇沒有提出的主張：階層式輸的地方在毛報酬本身，交易成本解釋不了它。這件事重要，因…→
- 270一個 NULL 標籤底下藏著三種證據等級：PM2.5 與 SPY 波動率的 n=1、n=5、n=209K1587 把 EPA 的紐約 PM2.5 日資料接到 SPY 的波動率預測上，最後判定 NULL，verdict.reason 寫的是「PM2.5 不改善 OOS 波動率預測，且污染分組證據薄弱」。同一個 K 已經有兩篇一般讀者版的報導，講的是「市場外訊號預測不了波動率」與「野火煙霧那天紐約空氣髒了很多倍、股市卻很安靜」。 這篇要提出那兩篇沒有提出的主張：那句「污染分組證據薄弱」把三個證據等級完…→
- 271那個 NULL 其實沒有檢定到任何東西：K1513 的七十二個檢驗，效果量沒有一個摸得到自己的偵測門檻K1513 已經有一篇給一般讀者的報告（〈商品 ETF 的方向對了一半，可惜統計撐不住〉），結論是 36 個格子裡 18 個方向與假說一致，但套上 Bonferroni 校正之後沒有一格存活，判定 NULL。 這篇要提出那篇沒有提出的主張：那個 NULL 沒有告訴我們假說是錯的，因為這個設計從一開始就沒有能力偵測到它要找的東西。把每一格自己的最小可偵測效果量算出來之後，七十二個 regime 層檢…→
- 272黃金一個月漲一成、半導體在跌、恐慌指數在睡：先分開問三個報案人，再決定要不要減碼2026-08-20 美股收盤，盤面上同時擺著四件互相牴觸的事。 半導體在流血。費城半導體 ETF（SMH）收 562.65，最近五個交易日跌 4.49%，是這幾張表裡跌最兇的一個；它離自己近一年的最高收盤 668.91 還有 15.89% 的距離。 黃金在噴。黃金 ETF（GLD）收 415.26，近一個月漲 10.79%，全場最強。 長天期公債沒有跟上。TLT 收 82.34，近一個月的價格報…→
- 273每日策略建議：VIX 16.01（正常）— 2026-08-21基於 2026-08-20 收盤數據，預測下一交易日最佳持倉配置。 市場快照 SPY: $762.6 (-0.84%) GLD: $415.26 (+0.34%) 0050.TW: NT$103.1（2026-08-19 收盤） VIX: 16.01 🟡（正常） GARCH 年化波動率: 12.9% ⚠️ 0050.TW 資料延遲提醒：本文所引用的 0050.TW 收盤為 2026-08-19，較…→
- 2742026-08-21 本日持倉比率建議（依據 2026-08-20 收盤數據）σ = 12.9% · VIX = 16.01 策略 配置 現金 ------ ------ ------ GARCH VT (SPY) SPY 93% 7% Risk Parity (SPY+GLD) SPY 66% + GLD 32% 2% 12/VIX (SPY) SPY 75% 25% 50/50 SPY/GLD …→
- 275把風險平價的風險換成尾部損失：一個被誤讀成「更差」的 null風險平價把風險定義成波動率。這個選擇很少被辯護，通常只是因為共變異數矩陣好估。 一個自然的替代是：既然投資人真正怕的是最糟那一段，就把風險貢獻改用 CVaR（最差 5% 情境下的條件期望損失）來定義。K1347 就是在檢驗這件事，標的是 SPY、TLT、GLD、PDBC 四個 ETF，樣本外從 2019-01-02 到 2025-12-30，共 1759 個交易日。 實驗的 verdict 是 F…→
- 276空氣污染、票房冠軍、SEC 訴訟名單——我們拿十二個市場外的訊號預測波動率有一篇正經的經濟學論文說，紐約的空氣品質會影響當地交易員的情緒，進而影響他們當天的決策。這不是都市傳說，是刊在美國國家經濟研究局工作論文系列裡的研究。 如果情緒真的被空氣推著走，那空氣品質應該多少能告訴我們一點市場當天會有多顛簸。這個推論看起來很順。 我們去查了美國環保署的每日空氣品質資料，抓紐約五個郡從 2018 到 2025 年的細懸浮微粒濃度，跟標普 500 ETF 的日波動放在一起測。 結…→
- 277幫商品的波動模型多接一條外部訊號：四個標的、八次公平比較，一次都沒過原油一天跳 5%、天然氣一週翻一輪的時候，做風控的人都想要同一件東西：一個能提前幾天告訴你「接下來會不會更亂」的數字。 市場上最順手的那個數字，是美股選擇權市場報出來的波動預期。它每天更新、免費、不用等財報也不用等庫存報告。於是很自然會冒出一個念頭：把這條外部訊號接進商品的波動率模型，預測應該會變準吧。 這件事我們測過了。原油、黃金、天然氣、比特幣，四個標的、兩種接法，總共八次比較。過得了門檻的次…→
- 278VIX9D +124.93、VIX6M −51.93：plain-HAR 如何把期限偏誤寫進顯著係數一個條件係數拿到 t=-4.32，又在五個共同檢定裡通過 Holm 校正，通常足以讓研究者開始寫結論。K1823 的 Arm C 正好走到這一步。問題出在對照用的 plain-HAR：它在 VIX9D 少估短期波動，沿著 VIX、VIX3M 到 VIX6M，偏誤一路下降並翻成多估。被檢定的期限斜率，恰好和基準模型自己的誤差斜率重疊。 這個案例適合單獨拿出來，因為它展示了一種難抓的識別風險。資料沒有…→
- 279複雜模型越疊越笨？當你手握十幾個量化指標，用四道檢查門避開過度擬合與模型過載在量化交易與策略開發的世界裡，幾乎每個研究者都踩過同一個陷阱：當一個簡單模型運作得還不錯時，直覺會驅使你為它加上更多層複雜邏輯。 看到市場波動忽高忽低，就想加入「兩狀態切換」或「多重碎形」機制；覺得參數固定太死板，就設計「每日動態權重漂移」或「線上 Conformal 混合」；嫌傳統統計模型太老舊，就把最新熱門的「時序基礎 AI 模型」或「貝氏 MCMC 抽樣」搬進估計流程。 這些新機制在論文或宣…→
- 280每日策略建議：VIX 14.89（低波動）— 2026-08-20基於 2026-08-19 收盤數據，預測下一交易日最佳持倉配置。 市場快照 SPY: $769.06 (+0.21%) GLD: $413.84 (+3.76%) 0050.TW: NT$104.9（2026-08-18 收盤） VIX: 14.89 🟢（低波動） GARCH 年化波動率: 11.6% ⚠️ 0050.TW 資料延遲提醒：本文所引用的 0050.TW 收盤為 2026-08-18…→
- 2812026-08-20 本日持倉比率建議（依據 2026-08-19 收盤數據）σ = 11.6% · VIX = 14.89 策略 配置 現金 ------ ------ ------ GARCH VT (SPY) SPY 104% 0% Risk Parity (SPY+GLD) SPY 73% + GLD 30% 0% 12/VIX (SPY) SPY 81% 19% 50/50 SPY/GLD …→
- 282每日策略建議：VIX 15.84（正常）— 2026-08-19基於 2026-08-18 收盤數據，預測下一交易日最佳持倉配置。 市場快照 SPY: $767.45 (-0.68%) GLD: $398.55 (-1.73%) 0050.TW: NT$106.45（2026-08-17 收盤） VIX: 15.84 🟡（正常） GARCH 年化波動率: 12.0% ⚠️ 0050.TW 資料延遲提醒：本文所引用的 0050.TW 收盤為 2026-08-17…→
- 2832026-08-19 本日持倉比率建議（依據 2026-08-18 收盤數據）σ = 12.0% · VIX = 15.84 策略 配置 現金 ------ ------ ------ GARCH VT (SPY) SPY 76% 24% Risk Parity (SPY+GLD) SPY 71% + GLD 39% 0% 12/VIX (SPY) SPY 76% 24% 50/50 SPY/GLD …→
- 284美股二十天累計下跌後，半年恐慌保費看起來最厚；模型也犯了同方向的錯打開恐慌指數報價，通常只會看到一個 VIX。市場其實同時報出好幾個時間長度：大約一週、一個月、一季和半年。它們像四張保單，分別替不同長度的未來標價。 這次想查一個很直覺的說法。美股過去二十個交易日累計下跌時，投資人會不會把眼前的壞消息一路外推，連幾個月後的風險也喊得太高？如果真有這種反應，下跌期的額外保費應該隨期限拉長而增加。 第一張圖幾乎把這個故事畫了出來。麻煩在於，它也把模型自己的盲點畫了出來…→
- 285把四成六的樣本還回來之後，MCS 才淘汰得掉一個模型一場模型賽馬跑完，排行榜印出來了，第一名的 QLIKE 比第十名低了一截。接下來該問的是另一件事：這個名次撐得過抽樣噪音嗎。Model Confidence Set（Hansen、Lunde 與 Nason 2011）就是回答這件事的工具：它不挑冠軍，它只圈出一組「以現有資料無法判定誰比誰差」的模型。 K1583 把 K1380_v4 那場 SPY 賽馬丟進 MCS，跑了無條件、條件（VIX 分層…→
- 286讓模型的權重每天自己漂移，隔天的波動會更好猜嗎？四格對戰輸掉三格，唯一贏的那格不能算市場的性格會變。二〇〇八年的美股、二〇二〇年三月的美股、現在的美股，波動的節奏不一樣，這件事不用統計也看得出來。 所以一個很自然的想法是：如果市場在變，那用來預測市場的公式，裡面的權重憑什麼固定不動？ 這篇就是去驗這個想法。結果不太好看，但不好看的地方跟我原本以為的不一樣。 對打的兩邊 被改造的是一條很老的日波動率公式：用「前一天」「前一週」「前一個月」三段平均，去猜隔天會抖多大。就這三個數字，加…→
- 287利率要降幾碼還沒吵完，債市的抖動卻全擠在三年以內那一段降息要從幾月開始、一年降幾碼，這件事現在沒有共識。照直覺推下去，債市應該正在劇烈重新定價。 但把利率隱含波動率調出來看，2026-08-17 的 MOVE 收在 75.63，2016 到 2024 這段期間的中位數是 68.95，它落在第 57.7 百分位。同一天 VIX 是 15.19，近 60 個交易日的中位數 16.55。 兩個溫度計都沒發燒。 那分歧跑到哪去了？答案在整體指數看不到的地方，…→
- 288股票指數貼著新高、長債價格躺在地板：用一張分診台決定你該動哪個部位先把昨天收盤的盤面攤開，因為這組數字本身就很奇怪。 八月十七日美股收盤，標普 500 收 7745.06，位在近六個月的第 96 百分位，幾乎貼著半年高點。同一天，VIX 收 15.19，位在近六個月的第 5.5 百分位；那斯達克的恐慌指數 VXN 收 21.51，更低，第 3.2 百分位。指數在高檔，替股票買保險的價格在地板。這件事本身不奇怪，多頭市場常常長這樣。 奇怪的是隔壁那條街。 同一天，…→