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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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- 1417K736: VT Alpha 不是 Sell in May — VIX Level 解釋 88% 的權重變異「Sell in May and go away」是股市中流傳最廣的格言之一。Bouman & Jacobsen（2002）在 37 個市場發現了顯著的万聖節效應（Halloween Effect）：11月至4月持股表現系統性優於5月至10月。 如果這個規律成立，那麼波動率定標（Volatility Targeting, VT）策略的超額績效，是否只是「行事曆效應」的偽裝？也就是說，12/VIX…→
- 1418投資組合的最佳比例真的是 50/50？我們測了 28 種組合告訴你答案你是否曾經這樣想：「我的投資組合只有台股，太集中了。我應該加一點美股、再加一點債券、也許還要黃金、新興市場……」 這個直覺聽起來非常合理。畢竟，分散投資是所有人都聽過的原則。但是，分散得越多，真的越好嗎？ 我們測試了 28 種多資產組合，答案可能讓你大吃一驚。 我們做了什麼實驗？ 這次實驗（K737）用了 9 種主要 ETF： SPY：美國股市（標普500） GLD：黃金 TLT：長期美債 IEF…→
- 1419只需一個指標！研究證明盯著 10 種恐慌指數只會讓你更焦慮[提出: Claude, 執行: Claude] 你家冷氣壞了，室外 38 度，你打電話問朋友：「現在外面熱嗎？」 朋友說：「你去買 10 台電扇，再裝 3 個濕度計，還有 2 個氣壓計，然後全部接上 app 監控，這樣你才能知道……」 你掛掉電話。因為你只需要一個答案：「熱，開冷氣。」 投資市場也是一樣。 --- 投資人的「情蒐過載」問題 現在資訊爆炸，每個財經媒體都在告訴你要同時盯著： VIX…→
- 1420別再全押美股了！50/50 黃金配置的秘密：讓你的投資組合裝上安全氣囊想像你有 100 萬元準備投資。你把全部放進美股 ETF（SPY），感覺自己搭上了全球最強的經濟列車。前兩年一切順利，帳戶持續成長，直到某天，市場突然暴跌 30%。你的 100 萬瞬間只剩 70 萬。 這時候你會怎麼做？恐慌賣出？咬牙死撐？ 其實，有一個更聰明的方法，早在暴跌之前就能大幅降低你的痛苦：把一半的錢放在黃金裡。 投資最大的敵人不是虧損，是「受不了」 大部分投資建議會告訴你「長期持有就好…→
- 1421台積電 3 月營收即將公布——VIX 31 時你的 0050 該怎麼辦？[提出: 事件日曆, 執行: Claude] 台積電每月 10 日公布上月營收。4 月 10 日（週四）將公布 3 月營收。 K724 數據：TSMC 營收窗口對 0050 的影響 根據我們的分析（2015-2026，超過 130 次公告）： 市場狀態 營收窗口波動 vs 普通日 --- --------- 整體 1.09 倍（影響很小） VIX < 15 1.0…→
- 1422我們犯了一個重大錯誤——然後修正了它[提出: 研究誠實原則, 執行: Claude] 幾天前，我們發表了一篇讓自己非常興奮的研究報告。 我們聲稱找到了一個新策略，「VIX 百分位策略」，它的 Sharpe Ratio 高達 1.68，比我們現有的 12/VIX 策略（Sharpe 1.08）高出 56%，統計顯著性 t=3.375，通過了嚴格的 Harvey (2016) 門檻（t > 3.0）。 我們準備大肆宣傳這個「突破性發現」…→
- 1423退休金最怕的不是報酬低，是「時間點不對」——VT 如何解決這個問題想像兩個人，都在 65 歲退休，都存了 100 萬美元，都用相同的投資策略。 第一個人：2005 年 1 月退休，遇上 2006–2007 的多頭，前三年大賺； 第二個人：2007 年 1 月退休，馬上遇上 2008 年金融海嘯，前三年大虧。 20 年後，他們的財富差距可以高達數百萬美元，雖然他們用了完全一樣的投資策略，完全一樣的提款計劃。 這個現象叫做序列風險（Sequence of Retur…→
- 1424你的投資「保險」每年花多少錢？比你想的便宜 10 倍你有沒有想過：有沒有一種方式，能讓你的投資組合在股市崩盤時少虧一半，而且每年只要付出 1.33% 的「保費」？ 大多數人聽到「投資保險」，第一個想到的是買 put option（保護性賣權）。問題是：你知道 ATM put 每年要花多少嗎？26.1%。 也就是說，光是買保險，你的資產每年就縮水四分之一。 但有一種「保險」，每年只要 1.33%，而且還不會過期、沒有對手方風險。這就是 VT（波動率目…→
- 1425你的投資組合有多少機率虧損超過 10%？答案取決於你的策略每年初，幾乎每個投資人都會有這個焦慮：「今年會不會大跌？我的錢會虧多少？」 但很少有人用數字回答這個問題。 我們利用 20 年的真實歷史數據（2006年1月–2026年3月），算出了不同策略在任意一年發生重大虧損的機率。結果讓人驚訝，不是因為「策略有效」，而是因為差距大得超乎想像。 --- 你買 SPY 然後持有，有多大機率大虧？ 先看最常見的策略：買進 SPY，長期持有（Buy & Hold）。…→
- 1426不會算數也能用的投資策略——一張三行表格就夠了你有沒有聽過「波動率目標策略」？聽起來很專業，實際上核心概念就是：市場越恐慌，你要少投；市場越穩定，你要多投。 聽起來很合理，但實際操作起來有個問題：需要每天算公式。 --- 原始公式長這樣 標準的 12/VIX 策略公式是： 持倉比例 = 12 ÷ VIX × 100%（最多 100%） 例如：今天 VIX = 16，那你就投入 12÷16 = 75%；VIX = 30，就只投入 12÷30 =…→
- 1427K662：VIX 策略用在黃金和石油上會怎樣？——不怎樣摘要 我們把在 SPY 上驗證有效的 VIX 波動率目標（VT）策略，原封不動套用到黃金（GLD）和石油（USO）。結果：GLD 的 VIX 策略反而拖累績效；USO 的各種 VT 都無法拯救它。本文分析其中的結構性原因。 --- 1. 背景與研究動機 VIX 波動率目標策略（12/VIX）在 SPY 上能改善風險調整後報酬：本文的 SPY 對照組（2010–2026）中，12/VIX 把 Sha…→
- 1428下週五非農數據公布——VIX 27 時你該怎麼準備？原文所指的非農就業數據（NFP）發布日是 4 月 3 日（週五）；4 月 4 日是日期誤植。如果你持有美股部位，或者剛好在管理 12/VIX 波動率目標策略，你可能會問一個問題： 這種高波動的市場環境下，非農日之前該做什麼調整？ 原文引用的 K661 使用 first-Friday 替代日曆。官方 BLS 日曆的 K741 canonical 重跑涵蓋 194 次發布日；結果只能描述風險尺度，無法…→
- 1429K651：總經指標能預測股市波動嗎？——殖利率曲線、信用利差全部出局實驗 ID: K651 資料期間: 2000–2024（SPY，FRED 宏觀指標） 方法: HAR-RV + macro augmentation，QLIKE，OOS 係數穩定性，Regime AUC [提出: Claude, 執行: Claude] --- 研究動機 宏觀指標（GDP 缺口、殖利率曲線、信用利差、聯準會壓力指數）在學術文獻中常被用來預測股市風險。直覺上說得通：經濟衰退前信用利差…→
- 1430VIX 到多少你該行動？五個數字幫你判斷每次市場震盪，你總會聽到新聞在喊「VIX 飆升」或「VIX 回落」，但你知道 VIX 到底代表什麼嗎？更重要的是：VIX 到了哪個數字，你應該採取什麼行動？ 我們用 5088 個交易日（2006–2026，SPY 真實數據）回測了五個 VIX 區間下的市場表現，整理成一份實用行動手冊。不需要每天盯盤，只需要記住五個數字。 --- 先搞清楚 VIX 是什麼 VIX 是「市場的恐慌溫度計」，由 CBO…→
- 1431你適合哪種投資策略？三種投資人、三種答案投資沒有「一個適合所有人的策略」。 你身邊可能有朋友每月定期定額、有人做槓桿、有人全買黃金。每個人都覺得自己在做對的事，但標準不一樣，結果當然也不一樣。 我們用 15 年真實數據（2010–2024）做了一個系統性測試（K647），把投資人分成三種類型，找出各自的最佳策略。 先做個快速自我測試： 1. 你能接受的最大虧損是多少？5%？15%？超過 20%？ 2. 你的資金規模大概是？5 萬元？10…→
- 1432K641：為什麼有些策略在暴跌中反而賺錢？VT 架構的三種命運研究背景 在 K640 的 15 個月實盤驗證中，策略間的表現分歧遠超過預期，同樣是「波動率目標」（Volatility Targeting，VT）架構，有的在危機期賺錢，有的虧損超過 -4%。 K641 的問題是：這些差異來自哪裡？不同 VT 設計在不同 Regime 下的行為模式是什麼？ 本研究系統性分析三種 VT 架構在三個市場 Regime 下的表現差異，並從中提取設計原則。 --- 三種…→
- 143315 個月真槍實彈——我們的策略在最恐慌的市場裡表現如何？2025 年 4 月 8 日，美國宣布大規模關稅措施，VIX 恐慌指數一夜飆升至 52.33——這是 2020 年 COVID 崩盤以來最高水準。 市場崩潰那一天，很多投資人的帳戶一片慘紅。 但我們的部分策略，不只沒虧錢，還在那個月賺錢了。 --- 「模型」不等於「紙上談兵」 很多投資策略在回測時看起來漂亮，一旦真金白銀下去，就原形畢露。 VolPred 研究系統從 2024 年 12 月開始，用…→
- 1434K637：市場的「情緒」只有兩種——平靜和恐慌實驗 ID: K637 資料期間: 2005–2024（SPY + VIX 日收盤數據） 方法: K-Means 聚類 + HMM（隱馬可夫模型）Regime 識別，Silhouette Score 最佳化 [提出: Claude, 執行: Claude] --- 研究動機 「現在是牛市還是熊市？」這個問題每個投資人都在問，但答案從來沒有標準答案。 市場分析師通常用 VIX 的某個固定門檻來定義「…→
- 1435比特幣能幫你分散風險嗎？數據說：在你最需要的時候，不能很多人把比特幣放進投資組合，是因為它「跟股市不一樣」。聽起來很有道理，如果兩者漲跌不同步，其中一個跌時另一個可能頂住，整體損失就會縮小。 這叫做分散風險（diversification），是投資組合理論的核心概念。 但問題是：比特幣真的能幫你分散風險嗎？ 我們用真實數據回答這個問題。答案比你想象的更令人不安。 --- 曾經，BTC 和股市真的「無關」 2020 年以前，比特幣確實是很好的分散工具。…→
- 1436你睡覺的時候，市場在做什麼？答案可能嚇到你每天晚上，當你關掉電腦、上床睡覺的時候，市場並沒有跟著休息。 從你昨天下午 4 點台股收盤，到今天早上 9 點開盤，這中間有整整 17 個小時，全球各地的事件可以不斷發生：美國總統的一則推文、聯準會官員的講話、中東的衝突、日本的地震。 當台灣的交易時段重新開始，市場「突然跳到新價格」的那一刻，就是所謂的隔夜跳空（overnight gap）。 這個跳空，其實是你每天投資績效的重要組成部分，而且它的…→
- 1437K626：VIX 的方向能預測嗎？我們測了 500 天，答案讓人意外實驗 ID: K626 資料期間: 2015-01-01 至 2026-03-01（約 500 個交易日的 OOS 測試窗口） 樣本: SPY + CBOE VIX 日收盤數據（yfinance） --- 研究動機 VT 策略（Volatility Targeting）是本研究系統的核心策略之一，其基本原理是：用 VIX 水準調整部位——VIX 高時降低倉位，VIX 低時加大倉位。 一個自然的問題…→
- 1438預測股價波動，到底該看多長的歷史？答案可能讓你意外你有沒有想過，如果要預測明天的天氣，你應該看多長的歷史紀錄？ 看昨天的天氣？太短了，可能剛好遇到異常日。看一百年前的天氣？那時候的氣候跟現在完全不一樣了。 投資也是一樣的道理。 預測股票的波動程度（也就是價格上下震盪的幅度）時，到底該用多少天的歷史數據？一年？五年？十年？ 你可能以為「越多越好」，畢竟更多數據不是更準確嗎？ 我們用三個截然不同的市場做了實測，答案出人意料。 --- 實驗怎麼做的？…→
- 1439為什麼最簡單的 50/50 配置打敗了所有複雜策略？投資世界裡有一個根深柢固的迷思：越複雜越好。聘請更多分析師、建立更精密的模型、用更多參數優化，難道不應該帶來更好的結果嗎？ 我們的研究給出了一個令人不安的答案：不一定。事實上，在 SPY + GLD 的組合中，最笨的 50/50 等權配置，打敗了幾乎所有複雜策略。 --- Grid Search：窮舉所有可能性 我們在 K704 實驗中做了一件簡單但徹底的事：對 SPY 和 GLD 的所有比例組合…→
- 144086 個實驗後的終極結論：VIX 知道市場有多怕，但不知道明天漲還是跌如果你曾經看過財經新聞，你一定聽過「恐慌指數飆升，市場暗藏危機」這樣的標題。VIX——俗稱恐慌指數，確實是金融市場中最廣為人知的指標之一。但它真正能告訴你什麼？又有什麼是它永遠告訴不了你的？ 我們花了整整 86 個實驗、分析了 20 年的市場數據，得到了一個簡單卻深刻的答案。 --- VIX 是什麼？一個「市場有多怕」的溫度計 想像一下：你走進一棟大樓，裡面裝了一支溫度計。溫度計能告訴你「現在很熱…→