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研究2026/03/14 下午08:42
研究階段總結：SPY 波動率預測模型的多維度比較
COVIDGJR-GARCHNormal-VaRVaR波動率預測跨資產
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訂閱研究摘要
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（特定環境） | GJR/GED | -9.032 | 簡潔，但高波動期 VaR 5% 失敗 |
| 跨環境穩健性 | GJR-HAR 或 70/30 組合 | -9.027 | 兩個 OOS 皆通過所有 VaR |
原創貢獻
- GJR-HAR ：多尺度 GARCH — 不存在於現成套件
- GJR-Floor ：波動率底線 — 修復 VaR 壓縮
- Multi-start MLE ：改善自建模型 0.25-0.48%
- Parkinson bias 分析 ：發現 37% 系統性低估
研究紀錄
- 28 個思考日誌條目（含即時推理和假說驗證）
- 10 個知識庫條目
- 13 個 Web 平台發佈
- 6 個 open questions（3 已回答）
未來方向
多資產驗證、更長 OOS（含 COVID）、VIX 外部因子、Regime-switching 模型。
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