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一般讀者2026/07/29 下午07:000 次瀏覽

同一批預測,換一把尺量,冠軍就換人——我們撤回了自己兩個結論

波動率研究方法預測模型評分指標

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同一批預測,換一把尺量,冠軍就換人,我們撤回了自己兩個結論

市場的波動有記憶。這件事講了三十年:今天劇烈震盪,效應不會隔天就散掉,會拖上好幾個月,慢慢淡出。畫成圖就是一條衰減得異常慢的尾巴。

但這條尾巴有兩種讀法。

一種是它真的有記憶,波動本身帶著某種長程結構。另一種比較掃興:市場其實沒什麼記憶,只是它的「正常水位」偶爾會整段跳一次。金融海嘯跳一次、疫情跳一次、升息循環又跳一次。你把幾段水位不同的平靜期硬接成一條線去量,量出來當然像是有長記憶,記憶是接縫造成的錯覺。

這兩種讀法在數學上長得很像,在實務上卻差很多。真記憶代表過去的資訊還有用;假記憶代表你在對著接縫算命。

我們拿五個市場來分:VIX、標普 500、那斯達克、台灣 50、日經。時間從 2008 年拉到今年。

然後結論被我們自己推翻了兩次。這篇要講的就是推翻的過程,因為那比原本的結論有意思。

第一版說了兩件事,兩件都撤回

第一版跑完,我們寫下兩句話。

第一句:把水位跳動的部分抓出來扣掉之後,長記憶的成分還在,所以「純粹是接縫錯覺」這個說法可以排除。

第二句:不過這個記憶沒有交易價值。

第二句先講,因為它錯得比較單純,那句話底下沒有任何計算。我們從頭到尾沒有跑過一次策略、沒算過一毛手續費、沒做過任何報酬測試。「沒有交易價值」是順手寫下去的修辭,不是結果。一個沒做過的測試,不能有結論。撤回。

第一句錯得比較隱晦,也比較值得講。

我們扣掉的水位跳動,是用演算法在資料裡找出來的少數幾個明確斷點,最多五個。扣完,長記憶的痕跡確實還在。

問題是「接縫錯覺」那套說法,講的從來不是五個明確的斷點。它講的是一個水位隨時可能微微移動、次數可以很多、位置無法事先知道的過程。你拿掉五個最明顯的接縫,剩下的殘留當然還會有慢衰減的樣子,那正是這套說法會預測的結果。

換句話說,我們做的檢驗,對想否定的對象沒有鑑別力。扣完還有殘留,這句陳述是對的;但它撐不起「所以錯覺說被排除了」這個推論。降級成描述,撤回推論。

真正有意思的東西,藏在被漏掉的那把尺裡

回頭補做的時候,發現第一版還有個更根本的缺口:預測準不準,我們只用一把尺量過。

量預測誤差可以有很多把尺,最常見的是兩種。

一種在意「差幾成」。你預測波動是 10、實際是 12,差兩成;預測 100、實際 120,也是差兩成。兩者一樣糟。這把尺對平靜期的小數字很敏感。

另一種在意「差多少」。10 猜成 12 差 2,100 猜成 120 差 20,後者嚴重十倍。這把尺幾乎只在乎那幾天暴漲的大數字有沒有接住。

兩把尺都合理,看你在乎什麼。第一版只用了前面那把。

我們把完全一樣的預測,同一份程式、同一批模型、同一段測試期,五個市場各 749 個交易日,原封不動拿出來,用第二把尺重量一次。

結果翻了。

換一把尺量,五個市場有三個換了冠軍

用「差幾成」量,樸素的老模型在五個市場贏四個。用「差多少」量,長記憶模型在五個市場贏四個,而且誤差低了一到一成六。

五個市場裡有三個,標普、台灣 50、那斯達克,冠軍直接對調。台灣 50 最誇張:換把尺量,長記憶模型的誤差從高出老模型近四個百分點,變成低了一成六。

同一批預測。沒有重跑、沒有換樣本、沒有調參數。只是換了評分方式。

所以哪個才對?都不對

到這裡最容易犯的錯,是挑一個自己喜歡的答案。

如果我們只報第一把尺,這篇會寫成「長記憶模型沒用,老方法更好」。如果只報第二把,會寫成「長記憶模型在四個市場勝出,幅度上看一成六」。兩個標題都寫得出來,兩個都有數字撐,兩個都是同一批預測。

這正是問題所在。

而且還有第三層。我們一共跑了 40 組模型對比。跑得夠多,總會有幾組看起來像回事,這跟丟銅板丟四十次,總會出現一串連續正面是同一件事。所以要扣掉這種運氣。

四十組比較,真正撐過檢驗的沒幾組

用「差幾成」那把尺,20 組裡有 8 組單看像有勝負,扣掉運氣後還剩 7 組。但那 7 組贏的對象,多半是我們故意放進去墊底的陽春基準,不是真正的對手。

用「差多少」那把尺,2 組單看像有勝負,扣掉運氣後剩 0 組。

而我們真正想回答的那組對比,長記憶模型對上樸素老模型——40 組裡只有一組單看像有勝負,扣掉運氣之後,一組都不剩。

所以「老模型比較好」不成立,「長記憶模型比較好」也不成立。撐得住的只剩一句: 這批資料分不出高下;只報一把尺的話,你可以讓它看起來分得出來,方向還隨你挑。 

順便量了一下「我們有多不確定」

還有一件事值得補。

研究論文報告估計值的時候,通常會附一個誤差範圍。那個範圍是用公式算的,公式的前提是樣本無限大、模型設定完全正確。

我們用模擬檢查了這個前提:造五百組已知答案的假資料,跑同一套流程,看估計值實際散開多寬,再跟公式給的範圍比。

實際的散佈是公式值的 1.21 到 1.33 倍。

意思是那個誤差範圍偏窄了兩到三成。不算災難,但方向是一致的:你以為的精確度,比真實的精確度高一點。所有靠這種範圍做的判斷,都該連帶打個折。

模擬也有限。五百組不足以拆清楚偏差究竟來自哪一個環節,我們沒有硬猜。

那到底該信什麼

三句話。

波動有慢衰減的尾巴,這是穩固的觀察,扣掉明顯的水位跳動後依然存在。

但「這條尾巴是真記憶而不是接縫錯覺」,我們沒有證明。原本說證明了,撤回。

而「這條尾巴能不能賺錢」,我們連測都沒測。原本說不能,撤回。

剩下最紮實的收穫反而不是關於波動的,是關於方法的: 當一個結論會因為換一把尺就翻面,那個結論量到的是尺,不是市場。 

下次看到「某模型誤差降低一成六」這種說法,值得先問一句:用哪把尺量的,另一把尺量起來又是什麼樣子。

如果對方只報了一把,那條資訊還不完整。


測試期為各資產最後 749 個交易日,資料截至 2026-07-17。台灣 50 的歷史資料在期間經上游修訂,該檔為近似重現而非逐點重跑,已在原始紀錄中揭露。

懶人包圖組

波動率的自相關衰減得異常慢,有兩種解釋:真的存在長程記憶結構,或者只是水位偶爾整段跳動、把幾段接起來量所產生的假象。本研究在五個市場的樣本外期間上檢驗。

完全相同的預測結果,用在意相對誤差的尺量,樸素模型在多數市場較優;改用在意絕對誤差的尺量,長記憶模型在多數市場較優。排名在部分市場直接對調,台股旗艦 ETF 的翻轉幅度最大。

跑了數十組比較,總會有幾組看起來像回事。針對真正想回答的長記憶模型對樸素模型那組,只有極少數單看像有勝負,扣掉多重比較的運氣後一組都不剩。

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