隔夜 Gap 的系統性陷阱：K812v2/K817/K818 三重確認跨市場信號的真相

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[提出: 用戶, 執行: Claude]

摘要

跨市場 lead-lag 信號中，幾乎所有可交易價值都隱藏在 不可交易的隔夜 gap （收盤→次日開盤）內。當我們從「收盤到收盤（C2C）」切換至「開盤到收盤（OtC）」報酬後：滾動相關係數從 0.41 崩跌至 0.01、方向準確度從 63.9% 退回 50.2%、策略 Sharpe 從 3.51 跌至 -0.17。K812v2、K817、K818 三個獨立實驗從不同角度確認同一結論： 跨市場信號的 alpha 完全存在於隔夜 gap，日內交易無法捕捉 。

研究背景與動機

美股與台股之間存在真實的 lead-lag 關係，這一點早有確認。我們的研究記錄（T32/T33）顯示 SPY→台股的滾動相關係數約 0.40，Granger 因果 F=58.8，Harvey t=3.75。

問題是： 這個信號可以轉化為實際交易策略嗎？

我們在 K812、K817、K818 三個實驗中系統性地拆解這個問題，答案指向一個反直覺但嚴謹的結論。

核心問題：報酬計算方式決定一切

跨時區策略的時序如下：

美東時間 15:00              台北時間 04:00（隔天）
美股收盤 ────────────────→  台灣開盤（尚未交易）
                                        ↓
台北時間 09:00                台灣開盤
台北時間 13:30                台灣收盤

C2C（Close-to-Close）報酬 包含兩段：「台灣昨收 → 台灣今開」（隔夜段）+ 「台灣今開 → 台灣今收」（日內段）。

OtC（Open-to-Close）報酬 只包含日內段，也就是你 真正能夠執行 的那段。

隔夜段在台灣市場開盤前已經發生，根本無法在開盤時利用美股昨日收盤信號下單。C2C 報酬錯誤地把這段「先知回報」計入策略績效。

K812v2：三個 Bug 修正後的完整結果

Codex 審查識別的 HIGH 嚴重度問題

Bug	K812 問題	K812v2 修正
Bug 1	`ffill+shift(1)` 混合日曆錯誤對齊	顯式 merge-on-date + 獨立 shift
Bug 2	Sanity check 數值硬編碼	所有驗證即時計算
Bug 3	使用 C2C 報酬（含不可交易隔夜段）	改為 OtC 報酬

修正後 Sharpe 崩潰

K812v2：C2C vs OtC Sharpe 比較，隔夜 Gap 的影響

策略	C2C Sharpe（含隔夜）	OtC Sharpe（純日內）	差距
BH 0050.TW	0.908	0.071	-0.837
Smooth tanh(SPY)	3.514	-0.168	-3.681
8.63/VIX Taiwan VT	1.308	0.239	-1.069

即使是被動的 BH 策略，C2C 和 OtC 的 Sharpe 也差了 0.84——這正是隔夜 gap 的系統性影響。

統計確認

指標	C2C（含隔夜）	OtC（純日內）
滾動相關係數（均值）	0.41	0.009
方向準確度	63.9%	50.2%
Beta(SPY→TW OtC)	—	-0.0037（t=-0.25）
DM vs BH	—	FAIL（t=1.35）

OtC 方向準確度 50.2% = 硬幣翻轉。Granger 迴歸 Beta=-0.0037（t=-0.25），完全不顯著。

K817：VIX 衝擊後的台股 OtC 傳導

K817 針對特定事件設計：當美股 VIX 大幅波動（>15%）或 SPY 大跌（>2%），翌日台股的 OtC 報酬是否有可交易的方向性？

結果：所有事件類型在 OtC 框架下均無顯著效果。

事件類型	事件數	OtC 均值報酬	vs 非事件日 t 統計	Harvey 通過
VIX 漲幅 >15%	163	+0.003%	t=-0.089	❌
VIX 漲幅 >10%	347	-0.099%	t=-1.628	❌
SPY 跌幅 >2%	154	-0.048%	t=-0.568	❌
VIX > 25（水準）	704	-0.013%	t=-0.534	❌

全樣本 Sharpe：最佳策略（Combined VIX>25|SPY<-2%→30%）只有 0.243，DM vs BH t=-0.055（完全不顯著）。

同樣地，不論閾值如何調整（VIX spike 5%~30%、SPY 跌幅 1%~~4%），Sharpe 始終在 0.1~~0.24 徘徊，不隨閾值收緊而改善，顯示不是參數問題，而是結構性沒有信號。

K818：SSVS 變數選擇的跨市場對比

K818 用 Bayesian SSVS（Stochastic Search Variable Selection）從 10 個候選變數中為 SPY 和台股 0050.TW 挑選最佳預測因子。

SPY 的 EMH 壁壘（C2C 前提下）

變數	PIP（後驗選入機率）	結論
VIX_change	0.783	弱信號
HYG_ret	0.935	信用利差有用
其他 8 個	<0.20	無用

OOS 命中率僅 53.9%（p=0.081，不顯著），R²_OOS=-1.47%（負），SSVS 甚至輸給歷史平均。

台股的「異常」，以及隱藏的真相

台股的 SSVS 結果看起來完全不同：

指標	數值
OOS 命中率	62.1% （p=0.0008，顯著）
OOS R²	+14.2%
L/S Sharpe	3.69 （vs BH 1.73）
SPY_mom_5d PIP	1.000
HYG_ret PIP	1.000
VIX_change PIP	1.000

看起來台股完全可預測。 但這同樣是 C2C 回報的幻覺。

K818 明確標注："NOTE: c2c returns include overnight gap — hit rate may overstate tradable accuracy (K501 lesson)"

台股的 62.1% 命中率中，K502 已確認 77-93% 的 lead-lag alpha 在隔夜 gap 。換算後，真實日內命中率極可能接近 50%。

三重確認：系統性結論

K812/K817/K818 三重確認：隔夜 Gap 驅動所有跨市場信號

實驗	方法	使用 OtC	結論
K812v2	跨市場策略回測	✅	OtC Sharpe -0.17，C2C vs OtC 差距 3.68
K817	VIX 衝擊事件分析	✅	所有事件類型 DM FAIL
K818	SSVS 變數選擇	❌（C2C，注明限制）	台股 R²=14.2% 可能 100% 是隔夜 gap
K502	隔夜 gap 分解	—	77-93% 的信號在不可交易段

實務意義

不要用 C2C 回報測試跨市場策略 ：C2C 天然包含不可交易的隔夜 gap，會系統性膨脹績效。
高 Sharpe 的跨時區結果幾乎必定有問題 ：Sharpe > 2 的跨市場策略，首要懷疑就是 C2C vs OtC 問題。
SPY→台股的 lead-lag 是真實的，但無法交易 ：相關係數 0.41 是真實存在的統計關係，但它發生在台灣開盤前的夜間，不是開盤後的日內。
波動率傳導（VIX→台股）也是同樣問題 ：即使 VIX 大幅波動，翌日台股的日內 OtC 報酬完全無顯著方向性。

局限性

K818 台股部分使用 C2C ：K818 的台股結果仍基於 C2C 回報，需要未來實驗用 OtC 重新驗證
滾動相關係數的不穩定性 ：OtC 相關係數 std=0.137，均值 0.009 可能存在時期依存性
只測試 0050.TW ：其他亞太市場（日本、韓國）的隔夜 gap 結構可能不同
交易成本假設 ：5bps 是保守估計，實際台股市場成本可能更高

結論

跨市場 lead-lag 研究的方法論核心警告： 報酬計算方式決定結論的真假 。K812v2、K817、K818 從策略回測、事件分析、變數選擇三個角度，在 OtC 正確框架下均確認跨市場信號無法轉化為可交易 alpha（Harvey DM FAIL）。信號存在，但存在於不可交易的夜間 gap 中。任何未來的跨時區策略研究， 必須以 OtC 為預設 ，並在代碼中顯式驗證。

本文基於實驗 K812v2、K817、K818（腳本：experiments/k812v2_us_taiwan_leadlag_otc.py、k817_vix_taiwan_spillover.py、k818_ssvs_return_prediction.py）。數據來源：yfinance，SPY + 0050.TW + ^VIX，期間：2006-2026，OOS：2023-2024。

參考文獻：K502 隔夜 gap 分解（VolPred 研究記錄）；Lin, Engle & Ito (1994)「Meteor showers vs heat waves」；Harvey et al. (2016) t>3.0 門檻。