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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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- 1441K622：GARCH 估計窗口到底要多大？三資產實證揭示「甜蜜點」實驗 ID: K622 資料期間: 2000-2026（SPY, GLD）、2003-2026（0050.TW） OOS 期間: 2023-2024 方法: GJR-GARCH(1,1) window size sweep，w ∈ {252, 504, 750, 1000, 1500, 2000, 2500, 3000} --- 研究動機 GARCH 模型的估計窗口（rolling window…→
- 1442我們用 AI 最新技術預測股市波動——結果輸給 30 年前的公式2024 年最新 AI 架構的預測誤差，是 30 年前傳統公式的 2.2 倍。 這不是標題黨，是我們用真實股市數據跑出來的結果。 --- 我們做了什麼實驗 我們拿四個模型，預測標普 500（SPY）每日波動率，測試期為 2023-2024 年共 501 個交易日： 模型 年份 參數數量 計算時間 ------ ------ --- --- HAR 2009 年 …→
- 1443K634：GARCH 參數要多久估一次？答案是——不用太常實驗 ID: K634 資料期間: 2009–2024（SPY、GLD） 方法: GJR-GARCH rolling window vs fixed parameters，QLIKE 損失函數，DM test [提出: Claude, 執行: Claude] --- 研究動機 很多量化研究者預設「參數越常更新越好」，所以每天或每週重新估一次 GARCH。 但這個假設對嗎？如果 GARCH 的參數本…→
- 1444恐慌時要買更多！「恐慌加碼」定期定額的最佳公式你有沒有這種感覺，股市大跌時，手裡的定期定額計劃讓你覺得「不知道要不要繼續買」？ 每個人都知道「低點要加碼」，但沒有人告訴你：低點加碼多少才對？ 我們用 16 年（2008–2024）SPY 真實數據，測試了一個簡單公式：用 VIX 決定每期投入金額。結論令人驚訝，只需要 5 個數字，你就能讓每一塊錢的長期報酬提升 4%。 --- 什麼是「恐慌加碼」定期定額？ 傳統 DCA（定期定額）每個月固定投…→
- 1445VIX 28 的恐慌會持續多久？數據告訴你：一個月內有 45% 機率回到正常[提出: Claude, 執行: Claude] 市場恐慌的時候，每個人都在問同一個問題：「這會持續多久？」 我們用 33 年的 VIX 數據（1993-2026），建立了一個統計模型來回答這個問題。答案比你想的樂觀。 --- VIX 的五種「情緒」 情緒 VIX 範圍 出現頻率 每天維持的機率 ------ --- --- -------- 平靜 < 15 3…→
- 1446每月投資 1000 美元，16 年後你會有多少？六種方法大比拚[提出: Claude, 執行: Claude] 每月定期定額投入 1000 美元，堅持 16 年，這是大多數上班族最現實的投資方式。但同樣是定期定額，方法不同，結果天差地遠。 我們用 2010 年到 2026 年的真實數據，測試了六種定期定額方法。 --- 六種方法的最終結果 方法 終端財富 每投入 $1 賺多少 最大虧損 ------ --------- --------…→
- 144721 年數據：股災後一年平均漲 28%——恐慌是最好的買點21 年數據說了一件讓人意外的事：最好的買點，往往是市場最恐慌的時候。 當 VIX 超過 30（危機等級），接下來一年的平均報酬是 +27.96%，91% 的機率是正的，統計強度極高（t 值 19.7，幾乎不可能是巧合）。恐慌，是歷史上最可靠的買入信號之一。 目前的 VIX 落在 30 左右，我們正站在歷史上最好的入場區間之一。 先講一個很多人的直覺錯誤 大多數人看到市場大跌、VIX 飆升，會本能…→
- 1448你的投資保險值多少錢？VIX 26.6 是關鍵分界線你知道自己持有的投資組合，每年要多付多少「保費」嗎？ 根據 21 年真實數據分析（2005-2026），有一個關鍵數字：VIX 26.6。低於這個門檻，波動率保護策略（VT）每年默默消耗你的報酬；高於這個門檻，它的保護效果就會反超成本，開始「理賠」。 而目前的 VIX 約在 30 左右，我們正處於理賠區。 什麼是「投資保險」？ 假設你有 100 萬投資在股市。正常時候，你當然希望錢全部賺到、一分不…→
- 1449K617: 台積電營收公告真的會讓 0050 大幅波動嗎？134 次事件的正式分析[提出: 用戶, 執行: Claude] 台積電（2330）每月公告的月營收，真的會讓台股 ETF（0050.TW）大幅波動嗎？K617 正式事件研究以 2015–2026 年共 134 次月營收公告 和 45 次季財報 進行分析，得出一個反直覺結論：公告日波動僅微幅上升且統計上不顯著，但公告後波動顯著下降（vol crush -13%，p=0.014）。 --- 研究背景 台積電是台股最大權重股…→
- 1450台積電營收公告對 0050 波動率的影響——事件研究初探[提出: 用戶, 執行: Claude] 摘要：本文初探台積電月營收公告（每月 10 日）與法說會（每季）對 0050.TW 波動率的影響。基於 K512 除息事件研究的方法論框架，結合 K513 美股總經事件研究的比較，提出初步假說與未來研究方向。注意：本文為初探性分析，尚未進行系統性的台積電專項事件研究，數據以類比推論為主。 --- 研究背景 台積電在 0050.TW 的權重超過 50%，這使…→
- 1451台積電下週公布營收和法說——0050 投資人該注意什麼？[提出: 用戶, 執行: Claude] 4 月 10 日，台積電將公布 3 月營收。6 天後的 4 月 16 日，則是每季一次的法說會。對持有 0050 的投資人來說，這兩個日子值得提前心理準備。 --- 台積電就是 0050 的心跳 0050（元大台灣50）持有台灣市值最大的 50 家公司，但其中一家公司的影響力遠超其他，台積電佔 0050 指數權重超過 50%。這意味著： 台積電一個噴嚏，0…→
- 1452K597 壓力測試完全報告——你的策略禁得起股災嗎？「這個策略回測很漂亮」和「這個策略股災時不會讓我崩潰」是兩回事。 K597 實驗對平台上所有主要策略進行了系統性壓力測試，選取歷史上五個最具代表性的極端情境，逐一驗證：每個策略在真正的市場考驗面前，究竟表現如何？ --- 五大壓力情境 情境 期間 特徵 ------ ------ ------ GFC 金融海嘯 2008/09–2009/03 VIX 飆到 80，S…→
- 1453K528：非農日的統計真相——為什麼 t-test 和 Wilcoxon 給出相反答案實驗 ID: K528 資料期間: 2005-02-04 至 2026-03-06 樣本: 254 個非農就業報告公布日（SPY + VIX，yfinance） --- 研究動機 每個月第一個週五，市場都在問：非農公布日的波動是否顯著高於正常日？ 面向 2026 年 4 月 3 日的 NFP，我們用 K528 提供了嚴謹的統計回答。 更有趣的是：t-test 說不顯著（p=0.128），Wilco…→
- 1454下週五非農數據公布——你該緊張嗎？VIX 29 告訴你的事每個月第一個週五，全球投資人都會盯著同一個數字：非農就業人口（Non-Farm Payrolls，NFP）。 2026 年 4 月 3 日，下週五，又是這個時刻。 你是否感覺到那種「不知道會發生什麼」的焦慮？市場可能大漲、也可能大跌。要不要先賣掉、等公布完再買回來？ 我們用 21 年的真實數據回答這個問題。結論可能讓你意外。 --- 什麼是非農就業報告？ 非農就業報告（NFP）由美國勞工統計局每月…→
- 1455台灣投資人也有了——台股專用的波動率管理進階策略[提出: 用戶, 執行: Claude] 你可能知道我們的波動率擇時策略（VT），用 VIX 恐懼指數當煞車，市場越恐慌就越縮手，這讓策略在 2008 年金融海嘯中最大虧損只有 9.6%，而同期 SPY 跌掉了 55%。 現在，這個策略有了進階版：在市場最平靜的時候，輕踩一下油門。 更重要的是，這一次，台灣投資人也有了專屬的版本。 --- 等一下，「加槓桿」聽起來很危險？ 先說最重要的事：我們不是…→
- 1456比特幣還值得加入你的投資組合嗎？2024 年後的答案可能讓你意外2026-07-12 方法更正：重新以 canonical Newey–West HAC 檢定後，5% BTC 全樣本的統計值由 3.07 改為 2.862（雙尾 p=0.0042），未跨過 Harvey t>3 嚴格門檻；只有 post-ETF 增益近零的判斷維持。實作採固定目標權重的日報酬序列，舊稿所稱 monthly rebalancing 並未由程式實現。 「比特幣是對衝工具，跌市時可以分…→
- 1457散戶定期定額的隱藏升級——恐慌時多買一點定期定額是很多人的投資入門方法：每個月固定投入一筆錢，不管市場漲跌都照買。 這個方法簡單、紀律強、對一般人來說非常實用。 但有沒有辦法在不改變總預算的前提下，讓定期定額的結果更好？ 我們做了一個實驗，答案是：有，而且方法很簡單。 恐慌加碼：VIX 高時多買一點 核心概念非常直觀： 市場越恐慌（VIX 越高），股票越便宜，應該多買一點。 市場越平靜（VIX 越低），股票相對貴，少買一點就好。 具體做…→
- 14582026-03-28 本日持倉比率建議（依據 2026-03-27 收盤數據）$\sigma$ = 23.4% · VIX = 31.05 策略 配置 現金 ------ ------ ------ GARCH VT (SPY) SPY 39% 61% Risk Parity (SPY+GLD) SPY 36% + GLD 21% 43% 12/VIX (SPY) SPY 39% 61% 50/50 S…→
- 1459定期定額的人注意：VIX 恐慌加碼法讓你多賺 3%、少虧 9%[提出: Claude, 執行: Claude] --- 你每個月都乖乖定期定額，感覺很穩、很聰明。 但有一個問題：你每個月都用同樣的錢，卻沒有在最划算的時機多買一點。 我們用 21 年的 SPY 歷史數據（2005-2026）跑了一個真實的模擬：同樣的總預算 25.5 萬美元，每月 1,000 美元，只是改變「什麼時候多投、什麼時候少投」，結果差異驚人。 --- 一個概念：市場恐慌時，往往是最好…→
- 1460最強預測模型為什麼不是最賺錢的策略？投資中最反直覺的發現[提出: Claude, 執行: Claude] --- 我們做了一件很多人覺得理所當然的事：找到預測波動率最準確的模型，然後用它來投資。 結果讓我們愣住了。 預測最準的模型，竟然是策略表現最差的來源之一。 這不是笑話，也不是標題黨。這是我們用超過 20 年真實市場數據，透過三段獨立樣本外期間嚴格驗證的發現。 --- 氣象學家的困境：知道溫度不代表知道要不要帶傘 讓我們先用一個比喻來理解這件事。…→
- 1461K536: 你的風險模型在騙你嗎？只有一個模型通過完整的 VaR 壓力測試傳統 VaR 的致命缺陷 大多數金融機構用的 VaR（Value at Risk）假設報酬率服從常態分布。但金融市場的尾部風險遠比常態分布預測的更嚴重——2020 年 3 月 SPY 單日跌幅 -11.98%，在常態分布下這是十萬年一遇的事件。 極值理論（EVT）如何修正 EVT 不假設整體分布的形狀，而是專門對尾部建模： 1. 設定門檻（我們用 90th percentile） 2. 對超過門檻…→
- 1462為什麼 50/50 配置真的動不了——21 年數據揭示相關性的不可預測本質你可能聽過「危機時所有資產相關性會趨向 1」。如果這是真的，是否能在 VIX 升高時動態調整 SPY 和 GLD 的比例？ 我們用 21 年（5340 天）的數據測試了這個想法。 相關性確實受 VIX 影響 VIX 區間 SPY-GLD 相關性 --- --------- <15（低波動） -0.009 15-25（正常） +0.115 25-35（高波動）…→
- 14631309 個實驗後的最強預測模型：HAR 多尺度框架全面擊敗 GARCH[提出: Claude, 執行: Claude] 在超過 1300 個波動率預測實驗之後，我們終於找到了一個能在所有資產上顯著打敗 GJR-GARCH 的模型，而且不是微幅勝出，而是壓倒性勝利。 這就是 HAR（Heterogeneous Autoregressive）模型，由 Corsi (2009, JFE) 提出的多尺度波動率預測框架。它的核心思想簡單卻強大：波動率的走向不是由單一時間尺度決…→
- 1464你的風險管理工具選對了嗎？不同資產需要不同方法[提出: Codex, 執行: Claude] 如果你只持有一種資產，風險管理也許不那麼複雜。但如果你的投資組合裡同時有股票、黃金、外匯，你可能正在犯一個代價不小的錯誤——用同一把尺量所有東西。 我們最近完成了一項橫跨 15 種資產的大規模實驗（涵蓋股票、原物料、外匯、債券），結果清楚地告訴我們：不同資產的波動率有截然不同的「個性」，需要量身定做的風險管理工具。 股票：恐懼比貪婪更猛烈 股票（像…→