五個資產、四場崩盤：波動放大測得出來，「一起垮」測不出來

危機來的時候，手上的股票、債券、黃金會不會一起垮？這句話是所有資產配置課的開場白，也是最少人真的拿數據驗過的一句。

我把五檔 ETF 十年半的日報酬攤開，對四場歷史衝擊後面各 60 個交易日做同一套檢定。結果剛好一半一半：波動變大驗得出來，資產一起垮驗不出來。

怎麼測的

樣本是 SPY（美股）、TLT（長天期美國公債）、UUP（美元）、GLD（黃金）、HYG（高收益債）的調整後收盤價，期間從 2016 年 1 月 5 日到 2026 年 6 月 22 日，共 2630 個交易日的日報酬。

波動估計用滾動加權：越舊的資料權重越低，每往回一天乘以 0.94。前 252 個交易日當暖機，所以真正進入比較的共變異數從 2017 年 1 月 4 日起算。

難的地方在怎麼判斷「大」。崩盤後波動變高本來就常見，光看漲了幾倍不能當證據。

所以另外做了一組對照：從樣本裡取出 1559 個候選日子（四個事件前後各 63 個交易日先排除），隨機抽 1000 次假事件（亂數種子 42），每一次都跑一模一樣的 60 日流程。

一場真事件要排進這 1000 次隨機抽樣的前 5%，才算通過。

四場衝擊，兩場通過

2025 年 4 月 3 日那場最乾淨。五個資產加起來的總波動在 5 個交易日內衝到事發前的 5.77 倍，1000 次隨機抽樣裡只有 14 次比它更誇張。

把窗口換成事件後 0 到 20 個交易日的平均，放大幅度是 3.25 倍增。1000 次隨機抽樣中最高的那一次只有 2.80 倍增，沒有任何一次追得上。

退燒速度也量得到：總波動花了 24 個交易日，才從高點掉回一半。

2018 年 10 月 10 日那場要打折看。它的高點落在事件後第 58 個交易日，那已經是同年 12 月的另一波賣壓；把三個月後的事記在 10 月頭上，因果鏈是斷的。

它在 60 個交易日內都沒退回一半，全程停在隨機抽樣的中位數之上。當成「壓力可以拖很久」的例子還行，當成單一衝擊的反應曲線太勉強。

跌最兇的那天，反而沒過

2020 年 3 月 16 日 SPY 單日跌 11.59%，是四場裡跌最重的一天，波動檢定卻沒過：1000 次隨機抽樣中有 323 次比它更大。

標準化之後就看得懂了。以模型在前一天收盤時的預期當尺，那天的跌幅換算出來是 -2.66 個標準差。2018 年 10 月 10 日 SPY 只跌 3.22%，換算出來卻是 -8.23 個標準差。

到 3 月 16 日，市場早就泡在極端波動裡。分母已經夠大，再重的跌幅也撐不出倍數。

退燒也對應得上：疫情那場 13 個交易日波動就掉回一半，22 個交易日回到事前水準。2022 年 6 月那場更快，11 天減半、19 天歸零。

相關性這關，四場全軍覆沒

另一半的問題答案更乾脆。四場衝擊裡，沒有任何一場的相關性變動通過檢定。

把這四個數字放回隨機抽樣的分布看，四場危機的相關性最高點全部落在平常日子的常見範圍內，沒有一場站進尾端。

最接近邊界的 2018 年那場，仍有 174 次隨機抽樣變動得更兇。2022 年那場更難看，740 次。

圖上 2025 年那條線在事件後第 5 天確實短暫穿過灰色虛線。但檢定比的是整條 60 日路徑的最高點對最高點，隨機抽樣中有 358 次比它高，單日穿一下不算數。

波動漲在哪些資產身上

同樣通過檢定的兩場，內部長相差很多。2018 年那場幾乎全押在股票和信用債：SPY 波動最高多了 389%、HYG 多了 250%，TLT 只動了 4%。

2025 年那場是五個一起漲：HYG 多了 233%、SPY 多了 195%、GLD 多了 118%、UUP 多了 96%、TLT 多了 65%。連黃金和美元都跟著抖。

波動擴散得這麼全面，相關性檢定照樣沒過。波動一起變大，跟報酬一起同向走，是兩件可以分開的事。

能拿來用的和不能拿來用的

能用的是波動情境模板。要做壓力測試，2025 年那條路徑（5 天內衝到 5.77 倍、24 個交易日退一半）比 2020 年那條有代表性。

不能用的是「危機時分散投資一定失效」。這句話在這份資料裡撐不起檢定。

再講清楚一點：檢定沒過不代表相關性沒上升。相關性確實在動，只是平常日子也在動，動的幅度分不出來。四個事件的樣本本來就小，測不出來跟沒發生是兩回事。

對一般人的意思是：把「崩盤時所有東西都會一起跌」當成既定前提去安排部位，證據比想像中薄。波動會放大，證據紮實得多。

這份結果的邊界

波動估計是用公開資料就做得出來的濾波器，不是配適出來、能講清楚傳導機制的多變量波動模型。它能描述歷史情境，不能拿來宣稱找到了危機傳導的機制。

四個事件日期是人工指定的，換一天結果就會變。2025 年那場尤其明顯：它取的是 ETF 資料裡第一個大幅重定價的交易日，若要對到更精確的政策時點，得重跑一次。

用的是收盤對收盤的報酬，盤中真實波動和選擇權隱含波動都沒進來。隨機抽樣畫出來的區間是經驗性的參考帶，不是理論上的信賴區間。

另外跑了一個防偷看未來的檢查：把事件訊號往後推一天，事件隔天的波動平均增加 47.1%，非事件日只有 0.27%。但事件隔天只有 4 天樣本，對照組有 2373 天，這個數字只能當程式沒用到未來資料的佐證，不是本文的結論。

整體判定是有條件成立：四場裡兩場通過波動異常檢定，相關性檢定零通過。

資料來源：yfinance 調整後收盤價。樣本 2016-01-05 至 2026-06-22，共 2630 個交易日；隨機對照 1000 次，亂數種子 42；實驗產出時間 2026-06-23。

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