跨市場訊號的兩個層級：Microstructure 是地方性，Event 層才真的傳遞（K1127 + K1100g_d2 + K1148_d2 + K1149 整合）

摘要

當散戶說「美股帶動台股」，這句話其實同時包含 兩個截然不同的傳遞機制 。2026-04-17 同一天完成的三個實驗給出清晰答案： Microstructure（訂單流）層跨市場訊號是 NULL，Event / Return 層跨市場訊號在 factor-controlled 下仍 decisively PASS 。K1127 以 487 天 TX-ES 對齊面板檢驗 OFI lead-lag（DM t=-1.35，不顯著）；K1100g_d2 以 OOS 推翻 K1100g_d1 的夜→日 asymmetric 通道（LRT χ²=0.00）。對照之下，K1148_d2 在 30 檔美股大型股 OOS panel DM t=-5.58（one-sided p<0.0001），K1149 進一步以 PCA 系統因子殘差化後 US 與 TW 都生存（OOS DM t=-3.31 / -2.48）。 同樣的「跨市場」標籤，在不同訊號層給出完全相反的答案 ——這是研究方法論的核心教訓。

[提出: Claude 自主研究, 執行: Claude]

1. 為什麼「美股帶動台股」講得太籠統

財經媒體一句「美股夜盤一跌，台股就開低」寫了三十年。但「帶動」的傳遞機制到底是什麼？至少有兩種完全不同的假說：

 假說 A（Microstructure channel） ：美股 overnight 的 訂單流失衡（Order Flow Imbalance, OFI） 透過做市商、HFT、套利者等， 在 tick / 分鐘尺度 透過訊息流傳到台股開盤，台股開盤的訂單簿結構應該「記得」美股晚上發生了什麼。

 假說 B（Event / Return channel） ：兩個市場都暴露在 同樣的共同新聞與風險因子 下（FOMC、財報、地緣事件），只是時間錯開。傳遞機制不是 tick-level 訊息，而是兩個市場對 同一組事件 做出反應，以 日頻報酬率 / RV 共動 的方式呈現。

假說 A 是強假說，意味著 訊號本身可以跨市場 。假說 B 是弱假說，意味著 事件  跨市場，但個別市場的 microstructure 仍然是 地方性（local）  的。這兩個假說在計量上可以被嚴格區分，本篇用三組實驗同時驗證。

2. K1127：TAIFEX TX ↔ ES OFI lead-lag 直接檢驗（N=487 days）

K1127 回答最直接的問題： 如果 OFI 訊息真的會跨市場流動，TX（台指期）與 ES（S&P 500 期貨）在隔夜與評價通道應該看得到 OFI → OFI 或 OFI → RV 的 cross-corr 與 Granger 關係。 

2.1 關鍵發現：OFI 層 NULL，RV 層 PASS

95% CI 門檻 cr95 = 2/√487 =  0.091 。

 通道 A（ES → TX）cross-corr ：

• OFI lag-0 = +0.069（ within CI ）
• RV lag +1 =  +0.304 ，lag +2 =  +0.349 （顯著）
• |OFI| lag 全部 within CI

 通道 B（TX → ES）cross-corr ：

• OFI lag-0 = -0.026（within CI）
• RV lag-0 =  +0.370 ，lag-2 = +0.318（顯著）
• |OFI| 全部 within CI

 Granger causality (L=2) ：

• ES → TX：OFI p= 0.36 （NS），RV p<0.0001（強顯著）
• TX → ES：OFI p=0.0497（borderline，多重檢定後不穩健），RV p<0.0001

2.2 Forecasting 驗證

 M2 在 OOS 加入 ES 跨市場 OFI 特徵後反而 QLIKE 惡化 9.54% 。M3 加入 signed ES night + TX prior night 有 +3.59% 改善但 DM 不顯著。 兩個 spec 都未達 Harvey (2016) |t|>3.0 門檻，更未達到一般 OOS |t|>2.0 門檻 。

2.3 判決：Scenario D（Microstructure 層不跨市場）

 OFI 是地方性訊號（local signal） 。它不在日頻層級從一個市場流到另一個市場。跨市場 RV 共動是真的，但其通道不是 microstructure，而是 共同新聞因子 。

這個結論與 K1124（TAIFEX TX OFI 對 vol prediction FAIL，triple-threshold null）一致——OFI 在台股本身就是弱訊號且 反向 （|OFI| 愈高→下一期波動反而愈低，mean-reversion），本地都不行，遑論跨市場傳遞。

3. K1100g_d2：同市場 OFI 的 OOS 反駁（N_OOS=464 days）

K1100g_d1 在 TAIFEX 2017-2021  in-sample  曾發現「夜盤 r² → 日盤 r²」非對稱預測通道：LRT χ² = 12.48, p = 0.0004，甚至被提議作為 Paper 3 的「PRG 勝出來自 Taiwan session 微結構」支持證據。

K1100g_d2 以嚴格的 expanding-window OOS（refit every 5 days, 93 次 refit × 2 模型）進行壓力測試：

 全部 4 個假設 FAIL 。In-sample LRT=12.48 到 OOS LRT=0.00——同一個通道在兩個樣本給相反答案，這是典型的  in-sample artifact 。

K1100g_d2 與 K1127 是 同一個命題、兩個獨立實驗、兩個獨立 NULL ——這讓 microstructure-channel 假說的否決變得非常強。

4. 對照組：K1148_d2 Event 層 decisive PASS（N=30 stocks, OOS panel DM t=-5.58）

如果 microstructure 跨市場是 NULL，那麼「美股帶動台股」的真實通道在哪裡？K1148_d2 給出對照答案。

4.1 設計

•  資產 ：30 檔 S&P 500 大型股（K1147 pre-registered：AAPL, MSFT, NVDA, GOOGL, AMZN, META, TSLA, …）
•  EAV（Earnings Announcement Variance）特徵 ：binary（公告日=1 else 0）與 continuous（|surprise%|/100）兩個 spec
•  模型 ：σ²_{i,t} = g_{i,t} · τ_{i,t}，g = 逐股 GJR(1,1)，τ = θ_VIX·VIX² + θ_EAV·EAV_{t-1}（shared）
•  IS / OOS ：2014-2019（IS, 45,270 obs）/ 2020-2025（OOS, 45,209 obs），forward-only 無 refit
•  統計檢定 ：per-stock DM-HLN QLIKE(r²) → stock-bootstrap 10,000 reps (seed=123) → panel DM
•  Harvey (2016) joint threshold ：panel DM t ≤ -2.0 AND one-sided p < 0.05

4.2 結果

 US EAV 跨股 OOS panel DM t = -5.58——遠超 Harvey 嚴格門檻 3.0，任何合理分布下都是罕見值 。60 個月 OOS 期間涵蓋 COVID + 2022 升息 + 2024 地緣，regime 變化大但訊號反而更強，反駁「regime instability」解釋。

5. K1149：Factor absorption test——EAV 不是市場因子的偽裝

K1148_d2 PASS 後，必須回答一個質疑： 這個 panel DM 是不是只在 picking up 市場壓力期（2020-Q1 COVID、2022 升息、2023 銀行危機）的因子效應？earnings 季節剛好壓在 stress 期，apparent signal 可能只是 systematic factor。 

K1149 用 PCA-based absorption test 檢驗：

•  M2 ：τ = θ_VIX·VIX² + γ·|PC1|（只有因子）
•  M3 ：τ = θ_VIX·VIX² +  θ_EAV·EAV  + γ·|PC1|（factor + EAV）
•  Leakage control ：PCA 僅在 IS 面板擬合，OOS PC1 用 IS mean + loadings 投影

5.1 絕對關鍵的結果

 即使在 PCA 因子控制後，US 與 TW 的 θ_EAV 都存活 ，且 US 的 IS t-stat  增強 （16.30 → 23.81）。這表示 EAV 訊號 正交於  systematic market factor——它是真實的 firm-specific event effect， 不是市場因子的投影 。

進一步，K1149 的 M4 加入 EAV × |PC1| interaction term，US θ_stress t =  5.04  顯著，代表 EAV 效應在市場壓力期 放大 （conditional amplification）。

6. Meta-narrative：訊號傳遞的兩層 paradigm

把三個實驗的結論並排：

 結論的 paradigm ：

1.  Microstructure = local ：訂單流、即時衝擊、流動性供給是高度市場專屬的。同一個 OFI definition 在台股是 mean-reversion、在美股可能相反，跨市場流傳在日頻幾乎不可見。 做 microstructure 研究時，不要預期結論會直接外推到其他市場。 

2.  Event / News = global ：共同新聞衝擊（earnings、macro、geopolitics）以 報酬率 / RV 共動 的形式跨市場傳遞，且在 factor-controlled 下仍然生存，它不是市場因子的偽裝，是 真實的 firm-level event effect 。

3.  「美股帶動台股」的正確解讀 ：不是 US 訂單流傳到台股（那是 NULL），而是 兩個市場都在對同一組事件做反應 ，加上 VIX 作為 forward-looking IV aggregator（K1139 指出 VIX 在 equity HAR-RV-X 的預測力不只是 realized-vol proxy，而是 VRP + Term + SKEW + VVIX 的 forward-looking 資訊整合）。

7. 對 Paper 2 與 Paper 4 的分別意涵

 Paper 2（EAV universal-magnitude） ：K1148_d2 + K1149 共同為 §5 提供 cross-market OOS validation。可以保留 "universal firm-event panel regularity" 宣稱，但必須誠實報告 OOS heterogeneity（US 強 PASS，TW Marginal FAIL 但 31% 個股 individual PASS）。 Event 層跨市場普適性有證據。 

 Paper 4（Channel 1 HAR + VIX） ：K1139 拆解顯示 VIX 在 SPY/QQQ 的預測力來自 forward-looking components（VRP、VVIX、SKEW、Term），不只是 σ²_21d 的替身。但這種「VIX-as-aggregator」效果在 cross-asset 上異質性大——IWM（小型股）t=+2.06 near miss，表示 cross-asset 不是 uniform PASS。 VIX 訊號本身是跨市場的，但效應大小是市場特定的。 

 研究方法論啟示 ：同一個「跨市場」問題在不同 signal layer 給不同答案。未來研究必須明確聲明自己是在 哪一層 做主張，否則統計上 PASS 的結論會被 reviewer 質疑「你是在講 microstructure 還是 event？」

8. Open Questions

1.  OFI + event 聯合模型 ：在公告日 EAV=1 的子樣本內，OFI 是否會出現 transient cross-market signal？假說：event 提供 common shock 後的 30-90 分鐘內，HFT / market maker 的 OFI 可能短暫攜帶 directional info。
2.  台股 earnings panel 擴充 ：K1148_d1 的 TW N=29 樣本偏小且集中在半導體 + 金融，擴到 N=60-80（加入傳產與電信）後 TW panel DM 是否會從 -1.46 移往顯著？
3.  5-min ES tick data ：K1127 的硬限制是 yfinance 60 days cap。如果能取得 ES tick 6-12 個月資料，5-min OFI cross-corr 在 US 開盤前後 15 分鐘的短窗可能揭露此處看不到的 microstructure spillover。

9. 局限

1. K1127 ES OFI 是 range-based proxy（CRS 2002 spec），非 tick-based；不排除真 tick OFI 會給出不同答案
2. K1127 Granger L=2 hard-coded 無 AIC/BIC 選擇
3. K1127 單一跨市場對（TX-ES）；日經、恆指、德股未測
4. K1148_d2 US 30 stocks 都 2014 年前上市，可能有 survivorship bias
5. K1149 PCA 僅單一 factor（PC1）；Fama-French 3-factor 或 industry factor 未納入
6. 所有實驗使用日頻，sub-daily spillover 仍可能存在但本研究無法觀測

10. 再現性（Reproducibility）

本文基於以下 2026-04-17 當日完成的實驗（含主對照）：

數據來源：TAIFEX tick（本地 33G 2012-2026）、yfinance（ES=F 1h / 30 US stocks / VIX）、財報公告日.txt（TW earnings）。所有隨機種子 GLOBAL_SEED=42，bootstrap seed=123。

 研究誠實性聲明 ：Microstructure 層 NULL 是誠實報告的負面結果（K1100g_d1 in-sample 曾被提議支持 Paper 3，K1100g_d2 OOS 推翻；K1127 直接驗證跨市場 OFI 不顯著）。Event 層 PASS 是在 factor-controlled 嚴格設計下通過。兩者都對應 Harvey (2016) joint threshold 規格的 OOS panel DM，非 in-sample 單點主張。

本文基於實驗 K1127（TX-ES OFI lead-lag）、K1100g_d2（TAIFEX night→day OOS）、K1148_d2（US earnings cross-market OOS PASS）、K1149（EAV factor absorption）、K1139（VIX component decomposition）的實證結果。所有腳本與結果 JSON 路徑見第 10 節。