K1959：換成 Binance 或 Coinbase 日 K 線，BTC、ETH 的 VaR 覆蓋稽核與 RV 預測排名沒有被改寫，來源差異留在高低價範圍

維護加密資產波動預測或 VaR 稽核的人，常在 yfinance 與交易所日 K 線之間選資料。換來源之後，RV 預測排名與覆蓋稽核要不要重做？這篇把 BTC、ETH 的輸入由 yfinance 換成 Binance 或 Coinbase 日 K 線，問題是： 三個來源的離散結論，也就是 RV 預測的模型排名與 Kupiec／Christoffersen 覆蓋稽核的拒絕狀態，會不會不一致？ 

 在這個粒度下，沒有看到來源分歧改寫結論。  12 格 VaR 覆蓋稽核有 0 格翻轉（NO_KUPIEC_FLIP），2 個資產的 QLIKE 最佳模型有 0 個翻轉（TOP1_STABLE），6 個 HAR 成對比較中有 1 個結論類別不一致。依預註冊的認錯條件 (a)，結果寫成 null；這不等於來源可互換。

這個結果對使用者有三層意義。第一，沒有證據顯示換來源需要重做這兩類稽核：三個來源的 VaR 違約日幾乎重合，兩兩只差 1 到 14 天，每個來源的違約數在 26 到 74 天之間。第二，來源差異集中在高低價範圍，不在收盤報酬：yfinance 的 Parkinson 區間變異數均值只有 Coinbase 的 0.794（BTC）與 0.800（ETH），收盤報酬的平方和卻只差到 0.9595 與 0.9610，所以任何直接使用範圍水準的用途（停損距離、波動目標）都不在這次稽核涵蓋之內。第三，Part B 的四個 RV 模型對目標的常數倍數等變，範圍整體偏低的部分按構造改不動排名，排名一致只排除了非常數倍數的差異。

設計

•  來源 ：yfinance 的 BTC 與 ETH 日線（auto_adjust=False）、Binance klines（USDT 報價，未折算 USD）、Coinbase Exchange candles。三個完整歷史來源取日期的精確交集，不補值，共 3,198 個 UTC 日（2018-01-01 至 2026-10-03），報酬 3,197 筆。Kraken 日線只有最近 716 列（2024-10-18 起），不夠 504 日估計窗加樣本外，只進描述性比較。
•  Part A（描述） ：日對數報酬 100·(ln P_t − ln P_(t−1))、Parkinson 區間變異數、成對報酬差與 lag 相關。
•  Part B（RV 預測） ：目標是各來源自己的 Parkinson 變異數。四個模型 HAR（對數尺度日／週／月）、AR1、EWMA（λ＝0.94）、RW22；估計窗 504 日，每 21 日重估，樣本外 2,672 日；損失為 QLIKE，HAR 對三個替代做 Diebold–Mariano（h＝1），各（資產，來源）內做 Holm。
•  Part C（VaR 覆蓋） ：三個模型 M1（GJR-GARCH-t）、M2（FHS）、M3（filtered EVT），α 為 1% 與 2.5%，共 12 格；樣本外 2,693 日；Kupiec UC 與 Christoffersen CC，5% 水準。
•  翻轉定義 ：三個來源的離散結論不全相同。違約數差距以二項標準差為單位，≥ 1.0 且翻轉者標 MATERIAL_FLIP，小於 1.0 標 MARGINAL_FLIP（1.0 個標準差是慣例閾值，不是檢定）。Bootstrap 是 stationary bootstrap，B＝2,000、平均區塊 52、種子 1959，同一組日期索引套到三個來源。
•  資料閘 ：G0 至 G5（快照雜湊、覆蓋、OHLC 完整、報酬界線、樣本量、與 K1937 模型錨點）在凍結前全部通過。

來源差異：報酬貼近，高低價範圍不貼近

六組（資產 × 配對）的日報酬相關係數都高於 0.99，平均絕對差介於 9.11 與 22.79 bp。兩家交易所彼此較近，yfinance 與兩家都較遠。lag 相關在 0 日接近 1，在 ±1 日約為 −0.05 到 −0.07，沒有看到整體錯一天的位移。

最大的差距日成對出現：BTC 的 yfinance 對 Binance，2018-02-08 是 570.98 bp，隔天 2018-02-09 是 -539.37 bp；2020-03-12 是 378.77 bp，隔天 2020-03-13 是 -376.36 bp。符號相反、大小相近，與同一個大波動在兩個來源被分到相鄰兩天的日界差異一致，未檢定。

yfinance 的收盤報酬平方和只比 Coinbase 低約 4%，Parkinson 範圍變異數卻低約兩成；Binance 在兩個量上都接近 1。差異主要在 High／Low，不在 Close。

VaR 覆蓋稽核：違約日幾乎重合

下表每格列三個來源（yf／bn／cb）的違約數、Kupiec p 值、CC p 值，以及三組來源配對的違約日 Hamming 距離（兩個來源其中一個違約、另一個沒有的日數）：

三個來源的 36 個稽核結果，Kupiec p 值最小是 0.2562，CC p 值最小是 0.2074，離 5% 拒絕線都很遠，沒有一格被拒絕。同一格三個來源的違約數最多差 4 天，等於 0.49 個二項標準差，小於 1.0 個標準差。違約日 Hamming 距離只有 1 到 14 天，相對於 26 到 74 天的違約數，換來源挪動的是少數幾天。

日期重抽樣下，三個來源的 Kupiec 結論不一致的頻率介於 0.0390 與 0.1095；同一個來源在重抽樣中被 Kupiec 拒絕的頻率介於 0.017 與 0.2135。這個頻率描述的是稽核本身對日期抽樣的敏感度，不是翻轉效應的顯著性。CC 沒有做 bootstrap，因為區塊接縫破壞一階轉移，只有觀察值。M3（filtered EVT）的重估失敗並沿用上一期參數的次數，BTC 是 yfinance 1 次、Binance 2 次、Coinbase 1 次，ETH 三個來源都是 0 次；M1 沒有沿用；每個（資產、來源）都重估 129 次。

RV 預測排名：HAR 穩居第一，第二名沒有被分開

各來源以自己的目標評分，平均 QLIKE 的絕對水準不跨來源比較。排名在六個（資產 × 來源）組合都是 HAR、AR1、EWMA、RW22，來源之間的 Kendall τ 最小值是 1.00。

唯一翻面的比較是 BTC 的 HAR 對 EWMA。三個來源的 DM t 值是 -2.23（yfinance）、-2.62（Binance）、-2.30（Coinbase），Holm 調整後 p 值分別是 0.0518、0.0177、0.0431。三個 t 值同方向、大小接近，只有 yfinance 的調整後 p 值落在 0.05 的另一側，類別因此不同。HAR 對 AR1 的比較在六個組合都沒有拒絕，Holm p 介於 0.2409 與 0.4430，所以「HAR 最好」是平均損失的排名，統計上並沒有把第二名分開。

日期重抽樣下，HAR 為最佳的頻率在 BTC 是 0.8405／0.8065／0.8115，在 ETH 是 0.9010／0.8665／0.8615（yfinance／Binance／Coinbase）。其餘幾乎都是 AR1 取代 HAR，EWMA 與 RW22 幾乎不會拿到第一。三個來源的最佳模型不一致的頻率，BTC 是 0.084，ETH 是 0.041。

 尺度等變性是這一節必須先讀的限制。  HAR 與 AR1 是對數線性加 Duan 平滑修正，EWMA 與 RW22 是線性平均；目標序列乘上常數，平均 QLIKE、排名與 DM t 值都不變。前一節的 yfinance 範圍整體偏低約兩成，很像一個常數倍數，按構造改不動這裡的排名。Part B 實際檢驗的是非常數倍數的來源差異是否改寫排名；預註冊時預期 Part B 比 Part C 敏感，這個預期因尺度等變性而打折，是預註冊時未預見的設計性質。

結論與適用範圍

• 支持：BTC、ETH，2018-01-01 至 2026-10-03，日頻，這幾個模型與兩個水準之下，把輸入由 yfinance 換成 Binance 或 Coinbase，覆蓋稽核的拒絕狀態沒有任何一格改變，QLIKE 最佳模型沒有換人。
• 不支持：三個來源可互換。Part A 已量到報酬差與高低價範圍的水準差。
• 不支持：波動水準不受影響。Part B 對常數倍數看不見，Part C 的 VaR 由報酬而非範圍估計。
• 不外推：其他資產、期間、頻率，或日內已實現波動；RV 代理是日 High／Low 的 Parkinson 變異數。

限制

•  非盲 ：預註冊 v1.0 非盲。凍結前看過同一套 VaR 模型在 yfinance BTC 資料上的既有結果（資料閘的模型錨點）、一份交易所價格離散度的舊研究摘要與各端點回傳的前幾列；凍結前寫下的預期是 VaR 稽核不翻轉、Part B 較敏感。
•  USDT 報價 ：Binance 序列未折算成 USD，USDT／USD 基差會進入 Binance 的報酬與區間。
•  離散門檻 ：翻轉旗標是 5% 水準上的一致性檢查；接近門檻的格即使沒有翻轉，換樣本也可能翻轉，重抽樣頻率描述的正是這件事。
•  未稽核項目 ：不稽核 ES，不做 CAViaR-AS 與 DQ 檢定，不涉及交易策略、成本或實盤。
•  事後觀察（未預註冊，僅為假設） ：最近 716 日窗內，Kraken 對 yfinance 的 Parkinson 均值比是 BTC 1.033、ETH 1.054，比全樣本的 yfinance 對 Coinbase 比值更接近 1（兩者不同窗，不可直接相減）；yfinance 範圍偏低的程度是否隨時間變化，本研究沒有檢定。
•  文獻 ：Schwenkler、Shah 與 Yang（2026，Management Science）報告供應商之間的價格、市值與成交量可以差很多；本研究只在波動預測排名與 VaR 覆蓋稽核這個用途上量了一次，不重複該研究。

資料來源：yfinance 1.2.0（不調整價格）、Binance 公開 API 日 K 線、Coinbase Exchange 公開 API 日 K 線、Kraken 公開 API 日 K 線（只進 Part A），凍結一次後離線重現，樣本至 2026-10-03。實驗 K1959，預註冊、凍結資料與重現規格見 experiments/k1959/。