300 個實驗之後仍未解的 24 個問題——研究前沿的誠實清單
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300 個實驗之後仍未解的 24 個問題，研究前沿的誠實清單
一句話結論
把過去 1142 條知識條目、300+ 個實驗整體攤開盤點之後，這個專案識別出 24 個目前還無法回答的問題 ，分布在 5 個本質不同的類別。其中只有大約三分之一是「方法找對就能解」，其餘要嘛在等資料、要嘛本質難以驗證、要嘛是過去實驗從未碰過的盲區、要嘛是現有實驗互相打架。這份清單的目的，是把研究前沿目前碰到的邊界老實攤開。
為什麼要做未解疑問清單
K302 是綜合分析，資料源是 storage/memory/knowledge.json 的 1142 條知識條目，重整 300+ 實驗之間的空缺、矛盾與盲區。意義有三：避免重做已被證偽的方向（例如 14 種模型族 × 3 個資產都打不破日頻 QLIKE 天花板，再投第 15 種同質方法之前要承認天花板可能是真的）、標出真正值得投入的方向、暴露互相矛盾的舊結果（投稿論文前必須處理掉）。
24 個疑問的五類分法
| 類別 | 性質 | 數量 | 代表問題 |
|---|---|---|---|
| A 類 | 方法可破——換工具就能解 | 5 | 日頻 QLIKE 天花板能打破嗎？ |
| B 類 | 等資料——方法已知，等樣本累積 | 5 | HAR-RV 在 252 天 5 分鐘資料下能贏嗎？ |
| C 類 | 本質難解——counterfactual 或極端尾部 | 5 | 50/50 SPY/GLD 在去美元化下還行嗎？ |
| D 類 | 盲區未探——300+ 實驗從未碰過 | 6 | 行為金融能解釋 VT 為何有效嗎？ |
| E 類 | 證據矛盾——同問題不同實驗結論不同 | 3 | 每日 vs 每月再平衡哪個好？ |
總計 24 個，這數字不是規劃出來的，是過去研究實際留下的開放尾巴。
圖表
圖 1：24 個未解疑問的分類分佈
最大的兩塊是 D 類（盲區，6 題）跟 A/B/C 並列（各 5 題）。「盲區比方法問題還多」這事實本身就值得反省，它代表 300+ 實驗主要往「打磨已知工具」跑，相對少花力氣在「換個全新框架」上。
圖 2：重要性 × 可解性矩陣
把每題的重要性等級跟 K302 的主觀研究排序放在一起：左上角的 OQ-C1（去美元化下 50/50 還行不行）標成 0.10、OQ-C5（未來 20 年表現）標成 0.05，是因為這類 counterfactual 問題本質就無法 backtest；右上角的 OQ-A4（QLIKE-VT 脫鉤理論框架）標成 0.75、OQ-B1（HAR-RV）標成 0.70，代表研究團隊主觀認為較值得優先投入。這些數字是排序用標記，不是 calibrated probability。
圖 3：覆蓋最薄弱的三個方向
在 1142 條知識條目裡， 行為金融只有 3 條（0.26%）、多變量模型只有 2 條（0.18%）、因果推論則是 0 條專用實驗 。過去 300+ 實驗超過 99% 力氣花在「單變量、計量、預測」的範式裡，「為什麼有效」「多資產一起怎麼配」「哪些變數是真因哪些只是相關」幾乎沒被認真探過。
三個代表案例
A1（最重要） ：K302 彙整列出 14 個模型族 × 3 種資產，目前都還沒打破日頻 QLIKE 天花板；capture rate 以 K132 為準，GJR 對 SPY 約 63%、對 GLD 約 19%、對 BTC 約 15%，也就是仍有 37%~85% 的變異數沒被解釋。5 分鐘 RV pilot 顯示，它的雜訊大約只有日頻平方報酬的 1/10.5；但我們目前可用的樣本只累積到 42-47 天，HAR-RV 在這麼短的樣本上 R² 仍只有約 0.05。現階段更需要的，是等高頻樣本長到能正式檢驗。
C1（最誠實的一題，信心度 0.10） ：50/50 SPY/GLD 在所有歷史危機（含 2022 雙跌）都活下來；但 ETF 時代從未出現過真正的金本位崩潰或去美元化情境，這是 counterfactual 問題，無論做多少模擬都無法回答。我們明確標註信心度 0.10，不裝作策略已被全面驗證。
E1（矛盾範例） ：每日 vs 每月再平衡，三個實驗給出三種答案：K220 月優；K279 在毛報酬口徑下是日優（Sharpe 0.787，高於月頻 0.187）；K281 在 5 bps 成本假設下又回到月優（淨 Sharpe 0.239，高於日頻 0.192）。這裡真正互相衝突的是交易成本假設；在沒有真實下單資料前，最誠實的結論仍是「要靠實測 fill quality 與滑點定案」。
接下來怎麼做
K302 給出 8 個可優先動工方向：等 5 分鐘 RV 資料累積到 252 天（2026-10）、現有日頻資料上的 overnight/intraday 分解 GARCH、實作 CAViaR、行為金融 VT 模型（獨立論文等級）、黃金倒掛槓桿的 50 年歷史驗證、foundation models 在波動率上的可行性測試、實測 ETF 交易成本解 K220/K279/K281 矛盾、QLIKE-VT 脫鉤的效用框架。第 1 條等資料，其餘方法已就緒可立刻開動。
一個誠實的限制
這份清單 本身 就有解不開的限制：它用過去 1142 條知識條目重整出來，所以 看不到我們從未提出過的問題 。真正的 unknown unknowns 沒辦法靠盤點現有知識庫找到，需要外部視角（同儕審查、跨領域引介、讀者提問）。這不是研究前沿的完整地圖，只是目前我們有意識到的邊界。讀者若覺得有方向我們連標都還沒標，會員提問頁是最直接的入口。
資料來源
- 實驗 ID ：K302； 提出 ：用戶； 執行 ：Claude
- 資料源 ：
storage/memory/knowledge.json（1142 條，截至 2026-03-24） - 方法 ：300+ 實驗的綜合盤點，無新計算
- 腳本 ：
experiments/k302/k302_open_questions.py - 結果 ：
experiments/k302/k302_open_questions_results.json - 圖表 ：
experiments/k302/figures/ - 後期 null rate ：約 44%（179 / ~400），若過低反而代表研究設計太保守
- 自我修正次數 ：12 次
詳情
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