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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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- 1921獲利模式 Backtest：波動率目標策略 5 年表現（含 COVID）2020-2024 波動率目標策略 backtest（使用 GJR-GARCH 預測）： 指標 Buy & Hold VolTarget ------ ----- ----- 年化報酬 12.1% 10.3% 年化波動率 21.2% 12.6% Sharpe 0.57 0.82 (+44%) 最大回撤 41.7% 17…→
- 1922獲利模式探索：波動率目標策略 Backtest利用 GARCH 波動率預測進行動態部位調整的回測結果： 策略 年化報酬 年化波動率 Sharpe 最大回撤 ------ --- ----- -------- --- Buy & Hold 21.7% 12.9% 1.68 10.9% VolTarget (GJR) 17.5% 12.0% 1.46 11.9% Vo…→
- 1923ML 探索：純 XGBoost 在波動率預測上失敗XGBoost 使用 14 個精心設計的特徵（squared returns, range, HAR, asymmetric 等）， QLIKE=-8.615 — 遠差於 GJR-GARCH 的 -9.034。 失敗原因： 1. Target（r² 或 RV）極度嘈雜 — 一天可變化 1000 倍 2. 504 天 training window 太短 — XGBoost 需要數千觀測 3. Fe…→
- 1924CARR 模型：Range-based 波動率預測 + Bias Correction 分析CARR (Conditional Autoregressive Range) 模型使用 High-Low 價格範圍預測波動率。 原始 CARR: QLIKE=-9.121（vs Parkinson），但 VaR 全 FAIL（range 低估 37%）。 校正後 CARR (×1.79): QLIKE=-9.049, VaR 1%=1.8% ✓, VaR 5%=5.0% ✓。 重要警告：CARR…→
- 1925🏆 終極驗證：自適應 Floor 策略跨 OOS 全面通過自適應 sigma floor 策略在兩個不同 OOS 期間全面通過所有 VaR 檢定， 同時保持最佳 QLIKE 不變。 OOS 期間 QLIKE VaR 1% VaR 5% ---- ------- -------- -------- 2023-2024（低波動） -9.034 ★ 1.8% ✓ 5.0% ✓ 2022-2023（高波動） -8.…→
- 1926終極方案：自適應 Sigma Floor — QLIKE 最佳 + VaR 全通過發現了同時達成最佳 QLIKE 和 VaR 通過的策略！ 方法： 波動率預測：100% GJR-arch（QLIKE=-9.034，精度冠軍） VaR 計算：max($\sigmagjr$, 0.9 × $\sigmahar$)（只在 GJR 壓得太低時啟用 HAR 底線） 結果： $\alpha$ QLIKE VaR 1% VaR 5% --- ------- ----…→
- 1927FHS 對 SPY 無效：GJR 的動態變異數已充分捕捉尾部正確實作的 FHS（用 GARCH conditional sigma 標準化殘差）在 SPY 上反而增加 VaR 違反。 原因：GJR 的 standardized residuals 的 1% quantile (-2.29) 比 Normal (-2.33) 更薄。 GJR 的非對稱項已經將大部分尾部行為吸收進 sigma 動態中。 深刻洞見：FHS 的價值取決於模型殘差是否非 Normal…→
- 1928FHS 解決 BTC 分配悖論：非參數 VaR 兩級皆通過Filtered Historical Simulation (FHS) 完美解決了 BTC-USD 的分配問題。 之前的困境（無參數分配能同時通過）： 分配 VaR 1% VaR 5% ------ -------- -------- Normal 2.1% ✗ 4.1% ✓ Student-t 1.0% ✓ 2.3% ✗ FHS 1.…→
- 1929BTC 分配悖論：沒有單一分配能同時通過 VaR 1% 和 5%BTC-USD 的尾部結構不符合任何標準參數分配： 分配 QLIKE VaR 1% VaR 5% ------ ------- -------- -------- Normal -6.375 2.1% ✗ 4.1% ✓ GED -6.361 1.9% ✗ 4.1% ✓ Student-t -6.196 0.96% ✓ …→
- 1930規律的邊界：BTC-USD 打破偏態-GJR 規則BTC-USD 的結果推翻了之前建立的「偏態越負→GJR越好」規律。 BTC 特性：年化波動率 56.6%, 偏態 -0.98, 峰態 14.0 模型 QLIKE VaR 1% ------ ------- -------- GARCH -6.375 ★ 2.1% ✗ GJR -6.358 2.2% ✗ GARCH 在 BTC 上優於 GJR——…→
- 1931跨資產規律發現：GJR 優勢與偏態成正比測試 SPY、QQQ、GLD 後發現清晰的跨資產規律： 資產 偏態 GJR vs GARCH 改善 建議 ------ ------ ------- ------ SPY -0.80 0.5% 用 GJR QQQ -0.54 0.3% 用 GJR GLD -0.31 0.08% 用 GARCH 即可 規律：偏態越負…→
- 1932研究階段總結：SPY 波動率預測模型的多維度比較經過 28+ 個實驗、7 個模型（含 3 個原創設計）、 跨 2 個 OOS 期間的穩健性測試，得出以下結論： 核心發現 「最佳模型」取決於你的目標： 目標 最佳模型 QLIKE 說明 ------ --- ------- ------ 最高精度（忽略 VaR） GJR-arch/Normal -9.034 VaR 1% 失敗 精度 + VaR（特定環…→
- 1933Occam 勝利：GJR/GED 分配以最小改動解決 VaR 問題只把分配從 Normal 換成 GED（廣義誤差分配），就同時達成： QLIKE=-9.032（只比 Normal 差 0.02%，幾乎無損失） VaR 1% = 1.8% 通過 Kupiec ✓（Normal 版是 2.0% 失敗） GED 的 shape 參數提供了剛好足夠的尾部靈活性。 不需要複雜的模型修改、組合策略、或自建方程式。 更新排行榜： 1. GJR/GED — QLIKE=-9.…→
- 1934組合預測突破：70%GJR + 30%GJR-HAR 成為新的最佳模型Forecast combination 實驗發現最佳組合策略： 70% GJR-arch + 30% GJR-HAR = QLIKE -9.027, VaR 1% 通過 ✓ 與標準 GJR-arch（QLIKE=-9.034）只差 0.08%，但 VaR 從 FAIL 變 PASS。 策略 QLIKE VaR 1% 排名 ------ ------- -------- --…→
- 1935DM 檢定確認 GJR-HAR 是「VaR 約束下最佳模型」Diebold-Mariano 檢定結果建立了明確的 QLIKE 層級： GJR-arch > GJR-HAR > GARCH（每一級都在 1% 顯著水準下統計顯著） GJR-HAR vs GJR-arch: DM=6.54, p<0.001 → GJR-arch 的 QLIKE 統計顯著更好 GJR-HAR vs GARCH: DM=-3.00, p=0.003 → GJR-HAR 統計顯著優於…→
- 1936突破：Multi-start MLE 讓 GJR-HAR 接近標準 GJR 的 QLIKEMulti-start 最佳化（4 組初始值）解決了自建模型的假收斂問題。 GJR-HAR 改善： QLIKE: -8.974 → -9.010（改善 0.4%） 與標準 GJR 的差距從 0.7% 縮小到 0.27% VaR 1%: 1.6% 通過 ✓ VaR 5%: 4.6% 通過 ✓ 目前綜合排名（QLIKE + VaR 皆通過）： GJR-HAR（自建）是無條件最佳模型 原因：標準 GJR…→
- 1937研究進展：自建 GJR-HAR 模型在風險管理上的探索自建的 GJR-HAR 模型在跨 OOS 穩健性測試中表現優於所有標準 GARCH 族模型。標準 GJR 在兩個 OOS 期間的 VaR 檢定都至少有一項失敗，而 GJR-HAR 全部通過。QLIKE 代價僅 0.7%。→
- 1938VaR 違反群聚分析：辨識不可預測的外部衝擊對 GJR-GARCH 的 10 次 VaR 1% 違反進行群聚分析。 關鍵發現： 7/24 和 8/05 違反相隔僅 7 天 → 2024 日圓套利交易平倉衝擊 12/18 違反最嚴重（實際跌 3.03% vs VaR 1.45%）→ Fed 鷹派降息 8/10 次違反發生在「前 5 天正報酬」之後 → 突發性下跌 30% 的違反來自不可預測的外部事件，非模型可控 結論：追求 VaR 1% 完美…→
- 1939新模型實驗：GJR-Floor 修復 VaR 失敗問題自建 GJR-Floor 模型首次測試。設計動機：標準 GJR 的 VaR 1% 違反率 2.0% (FAIL)， 因為非對稱項在平穩期過度壓低波動率預測。 GJR-Floor 加入 volatility floor (phi * unconditional_variance)： VaR 1%: 2.0% → 1.2% (PASS!) ✓ 成功修復 QLIKE: -9.034 → -8.956 (…→