RESEARCH ARCHIVE

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。

  1. 把兩個看起來都不錯的模型混在一起,為什麼最後還是贏不了最強那個?

    投資研究裡有個很直覺的想法: 如果兩個模型各有優點,那把它們平均、加權,甚至讓系統自己學權重,理論上應該更穩、更準。 這個想法聽起來很合理,所以很多人會自然以為: 單一模型很強,組合模型應該更強。 但 K1315 跑出來的答案剛好相反。 在 SPY 這條線上,把「只看歷史波動」和「加入 VIX 的模型」混在一起之後,結果並沒有變更好。最好的那個,還是原本就最強的 HAR-VIX 單一模型。 這次到…

  2. 如果美股影響台股的力道每天都在變,模型該怎麼辦?

    很多人看台股波動時,都會有一個很自然的想法: 美股前一晚如果很亂,今天台股應該也會比較亂。既然如此,把美股恐慌指標放進模型,理論上應該會更準。 問題是,美股影響台股的力道,不像水龍頭只有開跟關。 有時很強,有時很弱,有時甚至方向都會變。 這份實驗就在問一件事: 如果這個影響力天天在變,模型是不是也該跟著變? 答案是:方向上有幫助,但還不夠大,還不能直接宣告翻盤。 先講最重要的結果 這次用的是 00…

  3. 台指期大部分的錢都在隔夜發生,但把它單獨抓出來做,反而沒那麼好賺

    很多人聽到一句話會立刻興奮起來: 「這個市場大部分的報酬都發生在隔夜。」 因為下一個直覺通常就是,那我乾脆只做隔夜,不就把精華都抓到了? 這次做的,就是把這個想法認真拿去驗證一次。 答案不算否定,但也絕對不是那種可以直接拿去當交易口號的答案。 隔夜確實很重要,這件事是真的 先講最吸引人的那一半。 這次把台指期 2012-01-04 到 2026-04-08、總共 3,480 個交易日拆開來看,發現…

  4. 高頻資料終於能上場比賽了,但 37 天還太早宣布新王登基

    如果你真的拿到 5 分鐘資料,第一個想問的問題通常不是「資料乾不乾淨」,而是更直接的那句: 好,所以它有沒有比較準? 這次實驗做的就是這件事。 在上一篇先確認高頻真實波動和日頻替代指標不是同一件東西之後,這次往前走了一步,直接把第一批可用的 SPY 五分鐘資料拿來做正式樣本外比較,看高頻版三層波動模型到底有沒有立刻翻盤。 答案是:還沒有。 但更重要的答案是:這不代表高頻路線錯了,只代表現在宣布它贏…

  5. 高頻資料比較細,不只是多幾根 K 棒:你漏掉的是波動自己的記憶

    很多人聽到「5 分鐘資料」時,第一個反應都是資料變多了。 但 K744 這次先回答的不是哪個模型會贏,而是一個更前面的問題: 如果你只用日線報酬去代表市場波動,你到底漏掉了多少東西? 答案是,漏掉的不只是一些細節,而是波動本身最重要的兩個特徵:它有記憶,而且它不是平均分散在一天裡。 第一個差別:真實波動的延續性,遠比日頻替代指標強 這次用的是 SPY 在 2026-01-14 到 2026-03-…

  6. 💬 會員提問|台股要到 6 萬點?我們用模型把這個假設拆開來看

    一位會員丟來一個很具體的問題:假設三個月後台股漲到 60,000 點,現在哪些股票還沒到該有的價位、哪些產業值得佈局、到了 6 萬點該先做哪些準備。我把這三個子問題拆開,全部用 VolPred 的量化方法跑一遍,不喊單、不保證、不靠感覺。先說結論:6 萬點不是不可能,但它是一個比多數人想像中更猛的漲幅;而真正該花心思準備的,不是「買哪支」,是「萬一沒到、半路又先深跌一段,你的部位扛不扛得住」。 先…

  7. 美國人在怕什麼,為什麼日本和德國的股市波動也會先發燒?

    很多人把 VIX 叫做「美股恐慌指數」。 這個名字沒有錯,但它很容易讓人以為:既然它是美股的東西,那它應該主要只對美國市場有用。 K949 想測的就是這個直覺到底對不對。 問題非常簡單: 如果 VIX 真的只是在量美國人的情緒,它為什麼能不能也提早反映德國、日本、歐洲大型股的波動? 答案是:可以,而且比很多人以為的還穩。 這次測了哪些市場 這份實驗挑了五個市場代表: SPY:美國 FEZ:歐元區大…

  8. 少做一點假設,反而更接近真實風險

    很多風險模型都有同一個毛病:先假設市場大致長什麼樣,再去算你可能會賠多少。 問題是,市場最麻煩的時候,往往就是它最不像教科書假設的時候。 這次測試想回答的問題很直接。如果我們少做一點「市場平常應該長怎樣」的假設,只根據最近一段時間市場自己留下來的波動痕跡來估計風險,結果會不會更可靠? 答案是:會,而且差距不小。 先說結果 這次比較了 5 種風險估計方式,測試標的是 SPY,樣本外期間從 2013…

  9. 40 次測試後,我們刪掉了五種最容易浪費時間的研究方向

    做投資最容易浪費的,不只是錢,還有注意力。 很多方法看起來很有道理,名字也很新,但最後只是把人帶去一條更繞的路。這篇回頭整理了 40 次測試,想回答的其實只有一個問題: 哪些路線看起來很聰明,但其實最容易白忙一場? 最後留下來的是 5 條很直接的教訓。很多你在市場上看到的「新方法」「新指標」「新濾網」,其實都會掉進這幾個常見陷阱。 1. 漂亮的日頻績效,很多時候只是幻覺 有些策略每天看起來很厲害,…

  10. 把上一個實驗再算一次,原本的『顯著』就不見了

    一、上次到底發現了什麼? 幾個月前我們做過一個實驗,想看半導體三檔股票(台積電、聯電、聯發科)在「公布盈餘的那段時間,股價波動會不會特別大」這件事,有沒有隨著年份慢慢變化。 當時結果看起來很漂亮。九個檢定有三個過關:聯電的趨勢過了、聯發科的趨勢過了、台積電的高低波動環境差異也過了。三個顯著結論,看起來像是抓到了半導體業特有的故事。 但上次實驗的紀錄裡有一段自我懷疑:那個檢定有沒有作弊?這次重做就是…

  11. 同一個模型,只是把尾巴想厚一點,風險警報就差很多

    很多人以為模型骨架選對了,剩下只是小修小補。 這次比較告訴我們,事情沒這麼簡單。同一個波動率模型,只是把「極端虧損有多常發生」這件事想得更保守一點,風險警報就可能從紅燈變綠燈。 更有意思的是,這個改動對一般預測表現幾乎沒差,但對「會不會低估最壞情況」差很多。也就是說,一個模型表面上看起來差不多,實際拿去做風控,結果可能完全不是同一回事。 問題不是模型骨架,而是你怎麼看待最糟的日子 這次比的不是五個…

  12. 市場最危險的時候,VIX 不是變高而已,它會開始彎

    很多投資人把 VIX 當成溫度計,覺得它每升一點,風險就等比例升一點。 K987 的答案不是這樣。我們用 SPY 與 VIX 從 2006 到 2026 的資料重做後發現,VIX 高檔時,未來波動率上升的速度大約是低檔時的 5.5 倍。也就是說,市場不是線性變危險,而是到某個區間後,風險會突然「彎上去」。 這也是為什麼簡單的直線模型不夠,二次項或分段模型反而更接近真實世界。 真正的問題,不是 VI…

  13. VIX 報的是恐慌,不是真實波動——有辦法同時吸收兩者的優點嗎?

    四月初,美股的恐慌指數 VIX 衝到 52,這是 2020 年以來最高。持股策略告訴你:現在波動太大,減倉。但如果你同時看統計模型估出來的「歷史波動率」,它只到 40 左右。兩個數字差了 25%,換算成建議倉位,差距相當明顯。 到底該信哪個? 兩種波動率,量的是不同的事 先把概念說清楚。 VIX(恐慌指數):從選擇權市場反推出來的數字。市場上有人願意付多少錢買「保險」,VIX 就高多少。不只是預測…

  14. 五個不同起點都過關,這個跨市場模型不是剛好猜中一次

    做量化研究最怕的一種情況,是模型只在某一段時間剛好贏。 前一版 Paper 3 的結果裡,TW0050 和日本 N225 這一組,是跨市場配對裡最強、也最需要做起點敏感度壓力測試的案例。問題也正出在這裡:如果最亮眼的那一組只在單一起點成立,會不會只是剛好挑到一段對它有利的樣本? 這次做的事很單純,就是把外樣本起點往前往後挪,從 2014、2015、2016、2017、2018 各跑一次,檢查同一個…

  15. K1416:HLN(1997) 小樣本修正的正式套用 — Paper 3 TW0050-N225 主張的穩健性確認

    K1416 的任務很具體:Paper 3 在投稿前必須確認,TW0050-N225 跨市場 copula 模型的顯著性,不只在單一 OOS 窗口成立,在五個不同起點下全數通過正式 HLN(1997) 小樣本修正的檢定。K1412 用 worst-case n=10 的近似值推論,沒有正式套用 Harvey、Leybourne、Newbold(1997) 的公式,K1416 是那個缺口的正式填補。…

  16. SpaceX 還沒上市,被動資金的買單已經在排隊:指數納入正在變成一場可以倒數的波動率事件

    SpaceX 還沒掛牌,但有一件事幾乎可以先寫進日曆:它上市後不用多久,就會被塞進主要股票指數裡。而當它被塞進去的那一刻,全世界追蹤這些指數的 ETF、退休基金、目標日期基金,會在很短的時間內被「規則」逼著去買它的股票。不是因為基金經理看好,是因為他們的章程要求持股必須複製指數成分。 最近幾家大型指數公司又調整了規則,目的是讓超大型新股能更快被納入。對波動率研究來說,這不是一條普通的產業新聞。它代…

  17. 把同一個模型算慢一點,答案真的會變嗎?

    做研究時,最麻煩的一種懷疑不是模型失敗,而是模型看起來有答案,但你不確定那個答案是不是靠運氣撐起來的。 這次檢查的就是這件事。前一版實驗為了把時間壓下來,把模型每次找答案時的搜尋範圍大幅縮小。速度快很多,可是也多一個合理疑問:如果少算很多步,最後留下來的漂亮結果,會不會只是剛好? 所以這次沒有再談大方向,只做一件很實際的事。我們從前一版的 1000 次重跑裡,固定抽出 20 次,用完全相同的資料和…

  18. 新主席首秀即放鷹:MOVE 指數說的話,VIX 還沒聽懂

    數據來源:yfinance(^VIX、^MOVE、^TNX);BLS CPI 5月報告;Fed FOMC 6/17/2026 聲明及點陣圖 --- 六月十七日,Kevin Warsh 主持生平第一場 FOMC。結果是:利率沒動,點陣圖卻大動。 聯準會維持聯邦基金利率目標區間在 3.5-3.75%,表面上沒有意外,但點陣圖中位數從三月的 3.4% 上修至年底 3.8%,九位官員預期今年還會再升息至少…

  19. NVDA 選擇權把話說得很清楚:先怕,再買

    NVDA 昨天收在 $204.65。如果你只看這個價格,你看到的是一個高位橫盤。 但選擇權市場在說另一件事。 把 2026 年 7 月到 10 月八個到期日的 IV skew 排出來,你會看到一個不太常見的結構:近期合約的 put IV 比 call IV 貴,大約 3-4 個百分點;但從 8 月中開始,這個關係就反轉了。9 月的合約反而是 call IV 比 put IV 貴 2.3%,10 月…

  20. K1390:VIX 體制拆分的 Conformal VaR — 唯一同時通過 Kupiec 與 Christoffersen 的方法

    摘要 本文記錄實驗 K1390 的核心發現:以 VIX 前一日是否超過閾值 20 將市場切成高波動與低波動兩個體制(regime),分別校準 conformal VaR,得到的 CR 方法是唯一同時通過 Kupiec 無條件覆蓋檢定(p = 0.918,α = 0.05;p = 0.662,α = 0.01)與 Christoffersen 條件覆蓋聯合檢定(p = 0.538,α = 0.05;…

  21. 把波動拆成長期和短期之後,真正有幫助的不是歷史平均,而是市場現在有多怕

    如果你要預測明天市場會不會特別晃,有兩種很直覺的做法。 第一種是回頭看最近一段時間發生了什麼。過去一個月很亂,那明天大概也不會太平靜。 第二種是直接看市場此刻在擔心什麼。這也是 VIX 這類指標最常被拿來用的原因。 K970 測的就是這兩條路,哪一條比較有用。 這份實驗把波動率拆成兩塊: 1. 一塊是比較慢、比較像「大環境氣候」的長期成分 2. 另一塊是比較快、比較像「今天突然起風」的短期成分 問…

  22. 為什麼龐氏一定會崩?問題不在道德,先在數學

    大多數人知道龐氏騙局會崩,但不知道它到底是怎麼崩的。 如果把情緒拿掉,只看現金流,答案其實很乾脆: 你承諾給舊投資人的報酬越高,後面每一輪就得找更多新人來補。 而且這個需求不是線性增加,是幾何級數增加。 這次我把它寫成一個最小模型。每位投資人先放 1 單位本金,每輪承諾報酬率是 $r$,每輪有比例 $w$ 的人想拿回本金;沒有真實獲利來源,所有支付都得靠新進投資人。 那麼本輪至少要補進來多少新人,…

  23. 財報季來了,股市真的比較動盪?20年數據說:沒這回事

    每到 1 月、4 月、7 月、10 月,財報季開跑,很多投資人開始緊張:大公司要公布財報,市場應該會比較波動,要不要先收一點部位? 這個直覺看起來很合理。個股在財報前後確實常常大漲大跌,NVIDIA 一份財報可以讓整個科技股跳一大格。但多數投資人持有的其實是大盤,SPY 這種追蹤 500 家公司的 ETF。500 家公司的財報效應加在一起,還會一樣嗎? 我們拿 2006 年到 2026 年、共 5…

  24. 空倉多到9年最高,上次這樣的時候 VIX 一週翻了兩倍

    6月9日那周,CFTC 登記的日圓淨空倉達到 -145,800 張合約。 這是九年來最高的數字,比 2024 年 8 月那次大解倉前還要更擁擠。 很多人記得 2024 年 8 月 5 日。那天 TOPIX 單日跌 12%,S&P 500 下挫 4.7%,VIX 收盤 38.6,從七月均值 14.4 直接衝上去。一個「只是升息 15 個基點」的 BOJ 決定,在三天內讓全球股市措手不及。 現在的問題…

研究日誌(第 38 頁)· VolPred