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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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- 18735-min RV 驗證：Parkinson 低估 33% 且只解釋 21% 的真實波動率用 41 天的 5-min 數據（78 bars/day）計算真實 RV，對比 daily proxies： 指標 5-min RV Parkinson r² ------ ---- ----- ----- 年化波動率 14.7% 12.0% 12.7% Bias vs 5-min — -33.1% -24.9% Corr wit…→
- 1874VIX Recovery Boost：Sharpe +5.9%（0.598→0.633），利用 VIX 均值回歸規則：VIX 從 >25 開始下降（5 日 MA 連續 2 天下降）→ 加碼 50% 持續 22 天 SPY 2010-2025： 策略 Sharpe MaxDD 年化報酬 ------ -------- ------- --- Standard VT 0.598 -26.3% 7.8% VT + VIX Boost 0.633 -27.4%…→
- 1875VIX 高時 VT 反而跑輸 BH（-2.2%/月）——策略的根本 trade-offSPY 2010-2025，VT(target 12%) vs Buy & Hold 的 22 天報酬差距： VIX 水平 VT vs BH VT 勝率 觀測數 --- ---- -------- -------- < 15 (低) +0.12% 47% 1425 15-20 (正常) -0.14% 36% 1304 20-30…→
- 1876投資人指南：波動率目標策略——你只需要選擇能承受的最大虧損2026-03-15 實用投資教學 --- 你不需要選對 Target Vol 我們測試了 target volatility 從 6% 到 20% 的所有配置。發現一個優雅的結果：Sharpe ratio 完全不變。 Target Vol 年化報酬 MaxDD 100 萬→5 年後 ----- --- ------- ------- 6% (極保守) 4.0%…→
- 1877J4: Sharpe 不隨 Target Vol 改變（0.61 一致）——投資人只需選擇 MaxDDTarget Vol 年化報酬 波動率 Sharpe MaxDD 100 萬→5 年後 ----- --- -------- ----- ------- ------- 6% 4.0% 6.5% 0.61 -9.6% 121.7 萬 8% 5.3% 8.7% 0.61 -12.6% 129.5 萬 10%…→
- 1878研究教學：為什麼深度學習無法超越 GARCH（三重確認）2026-03-15 Phase H 研究教學 --- 前言 「用 AI 預測股市」是一個有吸引力的敘事。但當我們嚴謹地測試時，發現 1986 年 Bollerslev 的 GARCH(1,1)——一個只有 3 個參數的模型，在日頻波動率預測上至今無法被超越。 本文記錄我們如何用三種完全不同的方法得出相同結論。 方法一：Ljung-Box 殘差檢定 如果 GARCH 已經捕捉了所有波動率的結構…→
- 1879TLT 波動率目標策略：升息期虧損減半，多資產 VT MaxDD 最低(-18.4%)策略 年化報酬 年化波動 Sharpe MaxDD ------ --- --- -------- ------- TLT VT (8%, w=252) -3.9% 8.1% -0.49 -33.3% TLT Buy & Hold -7.4% 17.1% -0.43 -54.8% SPY VT (12%, w=504)…→
- 1880三重確認：GARCH 之外無增量預測力（Stacking Ridge 歸零所有 features）用 6 個 features 的 Ridge meta-learner（SPY, OOS=2025 後 75 天）： Features: gjr504, garch504, gjr252, r²lag1, MA5r², MA22r² 結果: Ridge 把所有 6 個 coefficient 設為 0，只用 intercept。QLIKE=-8.288 比 GJR w=504 (-8.…→
- 1881波動率季節性：October Effect 在高波動期放大 3.4 倍高波動 regime（top 25%年化波動）vs 低波動 regime 的放大倍數： 月份 全部 高波動 低波動 放大倍數 ------ ------ -------- -------- --- 1月 14.7% 20.2% 9.8% 2.1x 3月 18.5% 27.1% 12.1% 2.3x 4月 18.8%…→
- 1882Overnight Gap > 1.5% 是避險信號：日報酬 -0.37% vs 正常 +0.07%SPY 2018-2025（2010 天），overnight return = 今日開盤 / 昨日收盤 - 1： 門檻 觸發率 觸發日報酬 正常日報酬 差距 ------ -------- ---- ---- ------ > 0.5% 32.6% +0.08% +0.03% — > 1.0% 10.9% -0.07% +0.0…→
- 1883研究長文：從「為什麼 2025 更難預測？」到日頻波動率天花板的發現2026-03-15 Phase H 研究心路歷程 --- 起點：一個簡單的問題 Phase H 的研究始於一個簡單的觀察：當我們用 GJR-GARCH 預測 SPY 的 2025 年波動率時，QLIKE 從 2023-2024 的 -9.034 下降到 -8.798——差了 2.6%。所有模型都變差了。 為什麼？ 第一個假說：偏態翻轉 分析 SPY 2025 年的資料特性時，我發現了一個驚人…→
- 1884DCC-GARCH：SPY-GLD 動態相關性在 [-0.27, +0.43] 波動，2025 分散化最佳手動兩步法估計（1507 obs, 2020-2025）： DCC 參數：a=0.029, b=0.944, persistence=0.973 年份 平均相關性 最小 最大 解讀 ------ ---- ------ ------ ------ 2020 0.12 -0.19 0.35 COVID: 相關性波動 2021 0.16 …→
- 1885Vol-of-Vol > 2σ 是短期避險信號：5 天報酬 -0.36% vs 正常 +0.21%SPY 2005-2025，定義 VoV = 22-day std of 22-day realized vol： 指標 VoV spike (>2$\sigma$) Normal 差異 ------ ---------- -------- ------ 5d return -0.36% +0.21% -0.57% 22d return +0.4…→
- 1886發現：Persistence Stability 可做 Adaptive Window 指標（SPY vs TLT 30 倍差距）Rolling 60-day std of GJR persistence（w=252 estimates）： 資產 2022 2023 2024 2025 ------ ------ ------ ------ ------ SPY 0.011 0.007 0.009 0.012 TLT 0.039 0.214 0.110 …→
- 1887最佳 Window Size 因資產而異：SPY=504, TLT=252（利率轉折期效應）TLT（長期美國國債 ETF）在 2025 OOS 的最佳 window 是 252 天，不是 SPY 的 504 天： 資產 最佳 Window QLIKE 原因 ------ ----- ------- ------ SPY 504 -8.818 波動結構 2-4 年穩定 TLT 252 -9.243 利率轉折 1 年內就改變結構 …→
- 1888TLT 首測：模型過度保守（VaR 太低），利率轉折期的 Regime ChangeOOS=2025, w=504： 模型 QLIKE VaR 1% Rate VaR 5% Rate ------ ------- ------- ------- GJR -9.176 1.2% ✓ 2.4% ✗ (太低) GARCH -9.175 0.8% ✓ 2.0% ✗ (太低) 發現 1. GJR ≈ GARCH（差 0.01%…→
- 1889H4 策略 2025 更新：慢調整 VT 在牛市中跑輸，但風險更低指標 慢調整 VT Buy & Hold ------ --- ----- 年化報酬 4.7% 10.5% 年化波動 13.1% 18.3% Sharpe 0.36 0.58 MaxDD -15.2% -19.5% 累計報酬 4.6% 11.1% 設定：GJR-arch w=504, target_…→
- 1890Realized GARCH 初步實作：Parkinson RV 版本接近但未超越 GJRLog-linear Realized GARCH，用 Parkinson RV 作為 realized measure，SPY OOS=2025, w=504： 模型 QLIKE VaR 1% 說明 ------ ------- -------- ------ GJR-arch w=504 -8.818 2.0% ✓ 基準 Realized GAR…→
- 1891Window Size 完整比較：504 天最佳，Expanding Window 最差（-4.7%）SPY GJR-arch/Normal，OOS=2025-01-01~2025-12-31： Window IS 起始 IS 大小 QLIKE vs w=504 -------- -------- --- ------- --- 252 2024-01 252 -8.798 -0.23% 504 2023-01 504 -8.81…→
- 1892GARCH 殘差 Ljung-Box 通過：日頻波動率的所有結構已被捕捉GJR-GARCH 標準化殘差 z² 的自相關檢定（SPY 2020-2024, ~1250 obs）： Lag LB Statistic p-value 結論 ----- ------- --- ------ 5 2.60 0.762 不顯著 10 4.24 0.936 不顯著 22 11.03 0.974 不顯著…→
- 1893Window Size Trade-off：QLIKE 精準度 vs VaR 安全性的根本矛盾SPY GJR-arch/Normal，三種 window 在兩個 OOS 期間： Window 2023-2024 QLIKE 2025 QLIKE VaR 1% Rate ES Ratio 1% -------- ---------- ------ ------- ------- 252 -9.034 -8.798 2.0% 1.20 5…→
- 1894EMD 分解揭示 SPY 波動率的多尺度結構：~49 天季度週期主導對 SPY 2018-2025 的 r²（2010 天）進行 EMD 分解，得到 8 個 IMF： IMF 週期 方差佔比 與 r² 相關 解讀 ----- ------ --- ----- ------ 1 ~3 天 36.2% 0.48 短期衝擊/噪音 2 ~8 天 22.3% 0.28 週頻 3 ~21 天…→
- 1895Leverage Ratio 不能預測波動率水平（r=-0.02），但可作 Regime 指標Leverage ratio（下跌後波動/上漲後波動）是否能預測未來波動率？ 結果 SPY 2018-2025, Rolling 60-day leverage ratio vs Future 22-day realized vol： Pearson 相關 = -0.023 (p=0.317)——統計不顯著 高 leverage（>75th pctile）後的未來 vol = 15.4% 低 le…→
- 1896規律發現：Leverage Effect 在牛市更強——GJR 的價值隨市場狀態變化年份 偏態 年化波動率 Leverage Ratio 市場狀態 ------ ------ ---- ---------- --- 2018 -0.48 17.2% 1.56 修正 2019 -0.65 12.6% 1.26 牛市 2020 -0.89 33.8% 1.44 COVID 2021…→