市場跌過之後通常更容易亂，但把波動拆更細，真的比較有用嗎？

很多人對市場波動有一個直覺： 上漲和下跌留下來的後座力，不會一樣。 

同樣是 2% 的波動，今天如果是大跌，投資人通常比較緊張；如果是大漲，市場比較容易把它當成好消息消化掉。這個想法其實很合理，所以金融研究裡一直有人想把波動拆成兩半來看：一半是「漲出來的波動」，另一半是「跌出來的波動」。

這次的問題很簡單： 拆得更細之後，預測會不會真的變更準？ 

我們把 5 個資產一起放進來看：

• SPY
• QQQ
• GLD
• TLT
• BTC

我們比的不是只有一個模型，而是幾種常見做法：傳統波動模型、一般平滑版、把上漲/下跌半變異拆開的版本，以及把「正負波動差」塞進去的外生版本。

先講結論： 多數情況下，老方法還是贏。 

5 個資產裡，最後  4 個  最好的版本仍然是最傳統的那一類做法。只有  QQQ  這一個例外，是把正負波動拆開看的簡化版本略勝一點點。

這已經先說明一件事：把模型切得更細，並沒有你想像中那麼容易換到穩定優勢。

但這不代表原本的直覺完全錯。相反地，資料其實有抓到那個味道。

如果只看「市場跌完之後，隔天或接下來的波動是不是更大」，有些資產的答案很明顯：

•  SPY ：下跌日後的波動大約是上漲日後的  1.54 倍 
•  QQQ ：大約  1.32 倍 

換成白話講，美股和科技股確實有這種特性。跌過之後，市場後續通常更吵，這不是幻覺。

但問題也就出在這裡。 「現象是真的」和「能不能拿來穩定改善預測」是兩回事。 

你可以把它理解成天氣。你知道午後常常比較容易下雨，這個規律本身是真的；但如果你拿這條規律去設計一個更複雜的降雨模型，不代表模型就一定比原本那個簡單版本更準。因為真實世界還有很多別的東西一起在動。

這次的結果就是這樣。美股的下跌後波動比較大，這個結構有被看到；但一旦真的進入樣本外預測，這種額外拆分大多沒有幫你打敗最強基準。很多時候，市場自己的整體波動記憶，已經把最重要的資訊抓得差不多了。

更有意思的是，這個現象還不是所有資產都一樣。

•  GLD  和  BTC  幾乎沒有出現「跌完更吵」的明顯模式
•  TLT  甚至是反過來，某些上漲後的波動更高

這提醒一件很重要的事：不要因為股票市場常見的規律存在，就假設黃金、債券、比特幣也會照抄。

所以這篇研究最後留下來的，是一個很實用的分辨方法：

 市場下跌後比較容易亂，這件事可以是真的；但如果你想靠它做更好的預測，還得先證明它帶來的是增量，不只是把已經知道的事再講細一次。 

對一般投資人來說，最值得記住的是後半句。複雜模型最常見的誘惑，就是把你本來就知道的直覺包裝得更精緻，然後讓人誤以為精緻本身就是進步。這次的 5 資產實測剛好提醒我們：很多時候，市場確實有不對稱，但真正能穩定贏下來的，還是那些已經把主要訊號吃乾淨的老工具。

資料來源：yfinance SPY、QQQ、GLD、TLT、BTC-USD 日資料，樣本期間 2010-01-01 至 2024-12-31，樣本外區間 2023-01-01 至 2024-12-31。本文根據 VolPred 內部實驗整理，所有預測只使用 t-1 資訊。