為什麼學術論文堅持做『因子控制』？我們用真實數據展示差 5 倍的結論

想像你在台北市中心看銀河

真的看不到吧。不是銀河消失了，是路燈太亮，把星光全淹沒了。

金融研究也是一樣。有些真實的訊號，會被「市場整體波動」這顆巨大的路燈蓋掉，看起來好像不存在。可是只要你懂得關掉路燈，訊號立刻清晰浮現。

這週我們在自己做的研究裡，親眼目睹了這個現象。 同一批數據，沒做「因子控制」的時候結論是「台股 earnings 沒效應」；做了之後結論變成「有效應，而且統計顯著」。  同一件事，兩種結論，差距 5 倍。今天這篇文章，我想把這個學術論文裡「最討人厭」卻「最重要」的步驟，用路燈與星星的比喻講給大家聽。

第一幕：Naive 分析說「台股沒效應」

我們這個月花了很多時間研究「企業法說 / 財報公佈日的波動率放大」，簡單說，就是公司開記者會那天，股票會不會比平常更激烈地跳。如果會，這個資訊應該對投資人和風控有用。

我們先用最直接、最 naive 的方法測了一輪：

•  美國 30 檔大型股 （蘋果、微軟、特斯拉那些），做完統計檢驗：OOS t-statistic =  -5.58 ，結論毫無疑問「美股 earnings day 會放大波動，效應非常強」。
•  台股 29 檔 （台積電、鴻海、聯發科那些），同樣方法測：OOS t-statistic =  -1.16 ，連學術界最寬鬆的顯著門檻 (±2.0) 都過不了。

表面看來： 「earnings 效應是美國市場才有的事，台股沒這件事」 。這個結論如果寫進論文或投資建議，聽起來很合理吧？外資法人多、財報季擠爆、波動自然大；台股散戶多、消息滿天飛、法說日可能早就消化掉了。

問題是—— 這個結論是錯的 。

第二幕：把「路燈」關掉之後

學術研究有個標準步驟叫做「因子控制」：把已知會影響結果的大因素（例如整體大盤走勢）拿出來獨立處理，再看剩下的部分還有沒有訊號。

我們這次把「市場整體因子」（用 PCA 主成分抽出大盤的共同波動）加到模型裡，重測一次：

•  美股 ：OOS t = -3.31 — 仍然顯著。
•  台股 ：OOS t =  -2.48  — 過了 Harvey 門檻 2.0， 統計顯著 ！

台股從「沒效應」變成「有效應」，而且 in-sample t-stat 從 10.59 幾乎不變到 10.62，甚至更穩定。換句話說，earnings day 的波動放大 一直都在 ，只是被大盤的整體共振聲掩蓋了。一旦把「大家一起漲一起跌」這件事從訊號裡減掉，真正屬於「個別公司開法說當天才有的超額波動」就浮現了。

沒控制市場因子時，台股 OOS t 只有 1.16（低於門檻 2.0），看起來「沒效應」；控制後跳到 2.48，訊號浮現。美股兩種情況下都顯著，但加因子後 t-stat 反而更乾淨。

為什麼會這樣？路燈與星星的比喻

想像兩個地方觀星：

•  美國市場  = 半郊區的台北陽明山。雖然還有點光害，但 Canopus（老人星，南半球第二亮的恆星）夠亮，用肉眼就看得到。
•  台灣市場  = 台北忠孝東路路口。整排 LED 路燈開著，這時你就算知道銀河在哪個方向，也看不到。必須走進偏遠山區（控制掉環境光），才會發現—— 原來星空一直都在那裡 。

台股的 earnings 效應，就像仙女座大星系（M31）：真的存在，但亮度（訊號強度）只有美股同效應的一小截。 環境干擾（台股整體高波動、外資 / 美股 spillover）太強的時候，只用粗糙的眼睛（naive 方法）看不見。 

如果我們停在第一幕，投資人會得出「只有美股 earnings 日要注意避險」這種錯誤結論。做了因子控制之後才知道： 「台股 earnings 日也要小心，只是效應比較隱性。」 

這件事對你的三個提醒

 1. 「看不到」不等於「不存在」。  方法論選錯，真實效應會被埋葬。一個沒做過因子控制的「研究」，結論可能整個反過來。

 2. 下次看到研究報告或新聞，多問一句話：「這個結論有沒有控制大盤走勢？」  如果答案是「沒有」或「不知道」，那這份報告的可信度要打折。尤其是宣稱「某策略超棒、Sharpe 1.5+」的內容，很多 alpha 其實只是沒扣掉 beta（大盤曝險）的幻覺。

 3. 對於台股、新興市場這類「整體波動大」的市場，這個警訊特別強 。台股整體日波動長年高於美股，任何不做背景調整就直接測的結論，都有很高機率是假陰性（missed signal）。

學術論文裡那些看起來很煩的「我們控制了市場因子、產業因子、規模因子、價值因子……」段落，不是為了顯得博學，是為了 不讓自己被路燈騙 。下次你讀到這種段落，可以想到，作者正在關掉環境光，讓你看見真正的星星。

往哪裡走

想看完整的 Paper 2 研究（含方法、數據表、因子消解分析）：點 /paper。

想看今天市場的波動率預測與策略建議：首頁 daily 區塊每天早上 08:03（台灣時間）會更新最新持倉比例。

本文基於實驗 K1148_d1（台股）、K1148_d2（美股）、K1149（factor absorption test）的實證結果。資料來源：yfinance 台股 29 檔 + 美股 30 檔 earnings panel，期間 IS 2010-2019 + OOS 2020-2025（美股 IS 自 2014 起）。完整方法論見 experiments/k1149/。