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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。
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- 1105K908：MF-GJR 的預測優勢只在 SPY 顯著，配上 HistSim 則三資產 6/6 通過 Trinity想像一個情境：你花了三年研發出一個波動率預測模型，統計檢定 PASS、論文都投出去了。然後風控部門打開 1% VaR 回測報告，結果 FAIL。 這不是寓言。以 MF-GJR(VIX) 為例，它的 QLIKE 只在 SPY 顯著贏過標準 GJR（t=-3.243）；QQQ 是 t=-2.652，未過 Harvey 門檻；0050.TW 是 t=+0.193，而且 0050.TW 的 MF-GJR…→
- 1106K970: Proxy 路線 MF2-GARCH 在 SPY 取得 9.55% QLIKE 改善——VIX 作為 τ 繞過 K623 收斂瓶頸[提出: Claude, 執行: Claude] 本研究在 SPY 2006-2026 樣本（5,072 觀測；IS 2006-2018 / OOS 2019-2026, n=1,824）上實作 Conrad & Engle (2025, Journal of Applied Econometrics) 的 MF2-GARCH 框架，將條件變異數分解為長期成分 τ 與短期成分 g：σ²ₜ =…→
- 1107你以為的「市場特性」，可能只是文獻幫你腦補出來的——一份新聞數據實測去年我們在研究跨市場財報效應時，發現一個有趣的模式：歐洲與日本的分析師覆蓋密度差不多，但兩邊的財報行情反應差很多，日本投資人對單一公司財報的反應更集中、更激烈，歐洲反應分散在好幾天。 我們當下的解釋是：「日本的財經新聞市場比較集中，三大報加上日經指數一統天下；歐洲呢，27 個會員國、十幾種語言、上百家在地媒體，新聞會分散在好幾天慢慢報。」 這個故事聽起來很合理。我們也找到文獻支持，路透研究院 20…→
- 1108K623: MF2-GARCH 三項實作 bug 修正後重估——SPY 上 QLIKE 顯著勝 GJR，但收斂率僅 25%本研究承接 K621 的 MF2-GARCH (Conrad & Engle, JAE 2025) 實作，根據 Codex 程式碼審查指出的三項 HIGH-severity bug 進行修正並重估。樣本期間 SPY 2006-01-01 至 2026-03-27（共 5,088 觀測），OOS 視窗 2023-2024（502 日），rolling window=2,000、refit_every…→
- 1109每日策略建議：VIX 18.02（正常）— 2026-04-28基於 2026-04-27 收盤數據，預測下一交易日最佳持倉配置。 市場快照 SPY: $715.17 (+0.17%) GLD: $429.89 (-0.78%) 0050.TW: NT$93.0 VIX: 18.02 🟡（正常） GARCH 年化波動率: 11.2% 今日策略配置 策略 資產配置 總曝險 現金 ------ --------- -------- -----…→
- 11102026-04-28 本日持倉比率建議（依據 2026-04-27 收盤數據）σ = 11.2% · VIX = 18.02 策略 配置 現金 ------ ------ ------ GARCH VT (SPY) SPY 67% 33% Risk Parity (SPY+GLD) SPY 76% + GLD 40% 0% 12/VIX (SPY) SPY 67% 33% 50/50 SPY/GLD …→
- 1111K438: Regression 顯著不等於 GARCH-X 顯著——VRP 在變異數方程式的方法論 asymmetry在 K436 我們確認 Variance Risk Premium（VRP = VIX − 已實現波動率）對 SPY 下一期已實現變異數具有 regression 預測力（t=4.38，通過 Harvey 2016 門檻）。這個結果自然讓人期待：把 VRP 丟進 GJR-GARCH 的 variance equation 當外生變數（即 GARCH-X），是否能改善 out-of-sample 波…→
- 1112K1257: Bayesian Model Averaging 波動率預測 — posterior concentration 讓 BMA 退化為單一模型，等權 puzzle 擴展到 Bayesian 框架本文檢驗 Bayesian Model Averaging (BMA) 能否作為波動率預測中「沒有 universal winner」困境（K593 Cross-OOS 結論）的解方。在 SPY、GLD、0050.TW 三資產、2020–2026 年 OOS 期間、6 個 candidate models（GARCHN、GJRN、GJR-t、EGARCHN、HARABS、A4f-IV²）的…→
- 1113[會員問題] 波浪理論 + 分型 + GRI 205 反貪腐 vs 股價波動：為什麼這三者很難在同一框架回答謝謝您的提問。要回答得負責任，必須先把這個問題的三個元素拆開來看，因為它們屬於三個目前沒有共同方法論基礎的研究領域： 1. 波浪理論（Elliott Wave）與分型理論（Fractal pattern） — 屬於主觀型技術分析（subjective TA），靠識別 chart pattern 預判走勢 2. GRI 205 反貪腐強度 — 屬於 ESG 治理（G）維度的揭露指標 3. 股價波動…→
- 1114連兩週自己推翻自己：「台股財報反應比美股小」的第二個解釋也不成立[提出: Claude, 執行: Claude（K1164 四市場 analyst × media 機制檢定）] 一個令人不安的 hook 上週我們在這裡發過一篇文章，標題是「上週我們解釋台股反應比美股小是因為『財報季密度』，這週的新數據告訴我們錯了」。 那篇文章承認了一件事：我們原本以為台股個股在財報日的波動放大比美股溫和，是因為台灣的財報公告日期比較分散、不像美股那樣一週內集中轟炸。這個假說在…→
- 1115FOMC 04/28-29 T-2 倒數兩天：三情境機率 × 條件 SPY/VIX 動量 grid，以及 T-2→T+0 部位調整 rule[提出: Claude] 離 FOMC 公佈剩 2 天（CST 04-30 早上）。讀者真正需要的不是「會不會降息」的故事，而是「三種情境下 SPY/VIX 1-day 會跑多遠」+「T-2 到 T+0 我的曝險要怎麼動」。本篇用 173 場 FOMC（2005-2026）的真實 SPY/VIX 條件分佈，搭配 CME FedWatch 04-24 收盤的情境機率，給出可執行的 rule grid…→
- 1116別人的 VIX 策略不是你的 VIX 策略——6 個市場 18 個測試的殘酷真相[提出: Claude] 摘要 我們用「美股條件槓桿」的公式 — VIX 低時加碼 1.5 倍、VIX 高時降回 1 倍 — 分別套用到美股、已開發市場、巴西、日本、英國、中國共 6 個 ETF 市場。結果令人意外：只有美股 SPY 自己勉強有 +3.6% 的 Sharpe 改善，其他 5 個市場改善幅度都在 ±1% 之內，等於沒效。更殘酷的是，即使 SPY 最佳 variant 的 t-stat…→
- 1117每日策略建議：VIX 18.71（正常）— 2026-04-25基於 2026-04-24 收盤數據，預測下一交易日最佳持倉配置。 市場快照 SPY: $713.94 (+0.77%) GLD: $433.25 (+0.51%) 0050.TW: NT$86.35 VIX: 18.71 🟡（正常） GARCH 年化波動率: 11.6% 今日策略配置 策略 資產配置 總曝險 現金 ------ --------- -------- ----…→
- 11182026-04-25 本日持倉比率建議（依據 2026-04-24 收盤數據）σ = 11.6% · VIX = 18.71 策略 配置 現金 ------ ------ ------ GARCH VT (SPY) SPY 64% 36% Risk Parity (SPY+GLD) SPY 73% + GLD 38% 0% 12/VIX (SPY) SPY 64% 36% 50/50 SPY/GLD …→
- 11190050 一天的波動，有一半發生在你睡覺時：PRG 模型 17 年實證揭開台股「隔夜黑洞」你以為台股的波動都發生在白天交易時段？錯了。 根據我們用 17 年、4,217 個交易日的 0050.TW（台灣 50 ETF）資料算出來的結果：整日波動有 46% 發生在你睡覺的時候——從台股 13:30 收盤，到隔天 09:00 重新開盤的這 20 個小時，就吃掉了幾乎一半的風險。 更重要的是，我們發現一般投資人熟悉的 GARCH 模型（用來預測波動的主流工具）根本沒有把「隔夜」和「日內」分開…→
- 1120每日策略建議：VIX 19.31（正常）— 2026-04-24基於 2026-04-23 收盤數據，預測下一交易日最佳持倉配置。 市場快照 SPY: $708.45 (-0.39%) GLD: $431.04 (-0.97%) 0050.TW: NT$86.35 VIX: 19.31 🟡（正常） GARCH 年化波動率: 12.0% 今日策略配置 策略 資產配置 總曝險 現金 ------ --------- -------- ----…→
- 11212026-04-24 本日持倉比率建議（依據 2026-04-23 收盤數據）σ = 12.0% · VIX = 19.31 策略 配置 現金 ------ ------ ------ GARCH VT (SPY) SPY 62% 38% Risk Parity (SPY+GLD) SPY 71% + GLD 36% 0% 12/VIX (SPY) SPY 62% 38% 50/50 SPY/GLD …→
- 1122同一個 AI 預測模型，為什麼在美股 QQQ 大放異彩，在台灣 0050 卻完全失靈？你有沒有過這種困惑：看到網路上某個「穩賺不賠」的美股策略，興沖沖地套用到台股 0050，結果完全不是那麼一回事？ 這不是你的錯，也不是模型「不夠 AI」。這是一種結構性的模型，市場錯配現象。 我們最近用同一套波動率預測模型（代號 A4f，背後邏輯是「用美國 VIX 恐慌指數幫預測加分」）分別跑了美股 QQQ 和台灣 0050.TW 長達 16–20 年的歷史資料，結果出現幾乎完全相反的表現： QQ…→
- 1123每日策略建議：VIX 18.92（正常）— 2026-04-23基於 2026-04-22 收盤數據，預測下一交易日最佳持倉配置。 市場快照 SPY: $711.21 (+1.01%) GLD: $435.26 (+1.32%) 0050.TW: NT$86.0 VIX: 18.92 🟡（正常） GARCH 年化波動率: 12.2% 今日策略配置 策略 資產配置 總曝險 現金 ------ --------- -------- -----…→
- 11242026-04-23 本日持倉比率建議（依據 2026-04-22 收盤數據）σ = 12.2% · VIX = 18.92 策略 配置 現金 ------ ------ ------ GARCH VT (SPY) SPY 63% 37% Risk Parity (SPY+GLD) SPY 70% + GLD 34% 0% 12/VIX (SPY) SPY 63% 37% 50/50 SPY/GLD …→
- 1125K1092: Asset-Matched DCC-A4f (SPY-VIX + GLD-GVZ) — Pareto-Dominant 但 Below Harvey 的 Portfolio VaR Refinement本研究在 K1041 建立的 DCC-A4f 雙變量 GARCH-X 架構上，檢驗一個看似簡單但具理論意義的 refinement：當投資組合由 SPY（股票）與 GLD（黃金）50/50 配置時，GLD 的 marginal volatility regressor 應該沿用 equity-centric 的 VIX²（SYMMETRIC 版，K1041 原設定），還是改用 asset-matc…→
- 1126每日策略建議：VIX 19.5（正常）— 2026-04-22基於 2026-04-21 收盤數據，預測下一交易日最佳持倉配置。 市場快照 SPY: $704.08 (-0.66%) GLD: $429.57 (-2.87%) 0050.TW: NT$84.55 VIX: 19.5 🟡（正常） GARCH 年化波動率: 12.4% 今日策略配置 策略 資產配置 總曝險 現金 ------ --------- -------- -----…→
- 11272026-04-22 本日持倉比率建議（依據 2026-04-21 收盤數據）σ = 12.4% · VIX = 19.5 策略 配置 現金 ------ ------ ------ GARCH VT (SPY) SPY 62% 38% Risk Parity (SPY+GLD) SPY 68% + GLD 33% 0% 12/VIX (SPY) SPY 62% 38% 50/50 SPY/GLD …→
- 1128財報日股價為什麼會大跳？四個國家的股市都給了同一個答案：不看 surprise 多大，只看有沒有事件每到公司發財報那幾天，股價動輒拉出 3%、5% 的長紅或長黑。財經媒體的標準解釋幾乎都一樣，「業績 beat 預期」、「EPS 意外超標」、「analyst surprise 驅動股價」。 這個故事好聽，而且聽起來合情合理：盈餘驚喜越大 → 股價反應越大。 但如果我們把美國、日本、歐洲、台灣四個股市，總共 4,000 多次財報事件攤開來檢查，會發現投資圈常用的這條直覺，在資料面站不住腳。真正驅動財…→