VIX 對未來一個月波動的解釋力，在五個市場時期從 24% 到 64%
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摘要
我們用 1993 年到 2026 年、共 8,325 個交易日的資料，把市場切成五個時期，看 VIX 恐慌指數的高低，能解釋接下來一個月股市波動變化的多少比例。五個時期的差距很大：最高是 2000 到 2007 年的 64%，最低是 2012 到 2020 年的 24%。
這個研究只描述各時期的差距有多大，沒有檢定五個時期是否相同。因此不能說 VIX 的解釋力「33 年來從未改變」或「從未失靈」。
圖：各時期 VIX 對其後 22 個交易日波動的解釋比例（R²，單位 %）。資料：yfinance，1993–2026。
五個時期各是多少
| 時期 | VIX 解釋比例 | 平均 VIX |
|---|---|---|
| 網路泡沫（1993–2000） | 52% | 18.5 |
| 後泡沫（2000–2007） | 64% | 19.3 |
| GFC（2007–2012） | 51% | 26.3 |
| QE 低波（2012–2020） | 24% | 15.0 |
| COVID 後（2020–2026） | 31% | 21.0 |
- 1993–2000：網路股熱潮期間，解釋比例 52%。
- 2000–2007：泡沫破裂後的七年，解釋比例最高，64%。
- 2007–2012：全球金融危機期間，解釋比例 51%，平均 VIX 也最高（26.3）。
- 2012–2020：聯準會量化寬鬆，VIX 長期偏低，解釋比例最低，24%。
- 2020–2026：疫情、通膨與升息，解釋比例 31%。
怎麼讀這些數字
「解釋比例 52%」的意思是：在那段期間內，接下來一個月波動大小的變化，有 52% 可以由當天的 VIX 高低對應出來。它不是「猜對的機率」，也不是對未來的保證。
2012 到 2020 年解釋比例最低，同一時期 VIX 本身的起伏也最小（標準差 3.71，其他時期介於 6.27 到 10.74）。這兩件事同時出現，本研究沒有檢驗它們之間有沒有因果關係。
五個比例的離散程度（變異係數 0.33）只是描述這五個數字有多分散，不是統計檢定的結果。
這些結果不能說明什麼
- 不能說明 VIX 的預測力不隨時代改變。研究沒有做「各時期是否相同」的檢定，也沒有估計這些比例的誤差範圍。
- 不能說明 VIX 在所有時期都足夠。在 2007–2012 與 2020–2026 兩個時期，另外加入波動率動量（近 20 日與 60 日波動的比值）後，解釋比例分別多了 2.2 與 3.7 個百分點，比其他時期的增加量大。
- 這些都是「樣本內」數字：同一段資料既用來估計、也用來評估，沒有拿一段沒看過的資料來驗證。
- 沒有計入交易成本，也沒有把結果轉成投資規則，不構成投資建議。
- 資料來自 yfinance 單次下載，沒有固定快照，重新下載可能得到略有不同的數字。
結論
在這份 1993 到 2026 年的資料裡，VIX 對未來一個月波動的解釋比例在各時期從 24% 到 64% 不等，2012 到 2020 年最低。這組數字說明差距的大小，沒有回答這個差距是否只是抽樣誤差，也沒有回答 VIX 在樣本外是否同樣有效。
本文基於實驗 K752（腳本：experiments/k752_vix_sufficiency_eras.py，結果：experiments/k752_vix_sufficiency_eras_results.json）。資料來源：yfinance，期間：1993–2026，樣本：8,325 個交易日。
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