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研究2026/07/19 下午11:150 次瀏覽

六個市場的波動率賽馬:大勝五分的新模型,為什麼其實只是平手

波動率預測模型比較隔夜波動台指期研究方法

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假設你在管一筆錢,每天收盤後得決定明天願意承受多少風險。你需要一個能預估「明天波動會多大」的模型。市面上有老將,也有新秀。新秀在論文裡的成績單漂亮得嚇人,準度狠甩老將一大截。你該換嗎?

我們把這個問題拿到六個市場實測了一輪:美股的標普 500(SPY)、那斯達克(QQQ)、黃金(GLD)、新興市場股票(EEM),加上台灣的 0050 ETF 和台指期(TAIFEX)。三個模型同場競技,六個市場合計約九千多個樣本外交易日的資料。結果和成績單上寫的不一樣。

賽道規則:一場乾淨的賽馬

參賽的三個模型:

  •  老將 GJR-GARCH :業界用了快三十年的標準波動率模型,只看每天的收盤價漲跌。
  •  新秀 PRG :一個把交易日拆成「隔夜跳空」和「盤中時段」兩段、分開建模的週期型模型。理論上,它對那些「開盤前就先動一大段」的市場應該特別拿手。
  •  熱門選手 HAR :用過去一天、一週、一個月的波動平均值往前外推,是實務界很流行的做法。

比準度用的是 QLIKE(一種預測誤差分數,數字越低,代表模型把每天的波動抓得越貼)。判斷「誰真的比較準」則靠 DM 檢定(一種統計方法,用來區分準度差距是真本事還是運氣)。研究界常用的 Harvey 標準很嚴格,要跨過它才算真的贏。

第一個意外:新秀的「大勝」,原來是計時器動了手腳

先前只在標普 500 一個市場測過的版本,新秀 PRG 的準度大勝老將 +5 以上(來自先前的 K880 招牌數字)。看起來是壓倒性勝利。

問題出在「什麼時候做預測」。那個漂亮的版本在預測「今天一整天的波動」時,偷偷用到了今天早上「已經發生」的隔夜跳空。好比你在中午預報今天會不會下雨,可是你早上已經淋過雨了。當然神準。

我們把規則改乾淨:所有預測都必須在「前一天收盤」就發出,只能用當下看得到的資訊,不准偷看明天。這才是真正管錢的人每天面對的處境。一改成公平計時,新秀的優勢立刻蒸發。在標普上,混合計時曾給新秀超過 +5 的大勝 t 值;公平計時後不只歸零,方向還輕輕翻向老將(t = +0.74 <!-- results.json: markets.SPY.dm_tests.PRG_tminus1_exp_vs_GJR.t_stat -->,正號代表老將略前,離門檻遠得很)。同一個模型、同一批資料,只因為「你幾點按下預測鍵」,成績就從大勝變平手。

第二個意外:最該讓新模型發光的市場,它也沒贏

新秀的賣點是「會處理隔夜跳空」。照理說,隔夜波動占比越高的市場,它越該大顯身手。台指期有 61% <!-- results.json: markets.TAIFEX.metadata.overnight_variance_share_pct --> 的每日波動發生在隔夜,黃金 53%、新興市場 53%,全是它的主場。

結果六個市場,新秀零勝。台指期的準度差距只有 −0.49 <!-- results.json: markets.TAIFEX.dm_tests.PRG_tminus1_exp_vs_GJR.t_stat -->,黃金 −0.44 <!-- results.json: markets.GLD.dm_tests.PRG_tminus1_exp_vs_GJR.t_stat -->,方向上偏新秀一點點,但離「統計上真的贏」差了十萬八千里。那斯達克甚至反過來,老將略勝(+2.28 <!-- results.json: markets.QQQ.dm_tests.PRG_tminus1_exp_vs_GJR.t_stat -->,但同樣沒跨過嚴格門檻)。隔夜波動大,不代表複雜模型就贏得了。

市場隔夜波動占比新模型贏過老模型?
台指期 TAIFEX61%沒有(平手)
黃金 GLD53%沒有(平手)
新興市場 EEM53%沒有(平手)
台灣 005046%沒有(平手)
標普 SPY34%沒有(平手)
那斯達克 QQQ28%沒有(老將略勝)

六市場公平計時 DM t 值全部落在 Harvey 門檻內,統計上等於平手

第三個發現:流行的 HAR,這一題全面落敗

熱門選手 HAR 就沒這麼客氣了。六個市場裡有五個,老將 GJR 用嚴格門檻明確打敗 HAR(標普上準度差距 −6.88 <!-- results.json: markets.SPY.dm_tests.GJR_vs_HAR.t_stat -->)。這不代表 HAR 是壞模型。它的意思是:拿 HAR 來預測「一整天的變異數」這個特定目標,GARCH 家族就是更對味。工具再流行,也要看用在哪一題。

那到底哪個市場的波動比較好抓?

如果只看準度分數的絕對高低,台指期的 QLIKE 最低(0.24 <!-- results.json: markets.TAIFEX.qlike.PRG_tminus1_exp -->),美股和黃金落在 0.85 上下(標普老將 0.85 <!-- results.json: markets.SPY.qlike.GJR -->),台灣 0050 最高(約 0.97)。分數低,代表模型對那個市場的波動追得比較緊。

這裡得誠實打個折。跨市場比這個分數,不能直接讀成「台指期的波動天生最好預測」。各市場衡量「真實波動」用的尺不一樣(台指期用逐筆盤中資料、美股用每日收盤價),取樣期間也不同,都會左右分數高低。所以這份研究站得最穩的結論只有一個:不管在哪個市場,你該挑哪個模型。至於「哪個市場最好預測」,手上這份資料還撐不起這個答案。

一句話帶走

如果你是那種在前一晚就要定好明天風險額度的人,一個無聊的標準 GARCH 模型,在這六個市場全都夠用,多付錢買複雜度換不到準度。可是時機會改變答案:另一份研究(K1544)發現,只要你能等到開盤、看見隔夜跳空之後再預測,那個會拆時段的新秀就在六個市場中的四個真的贏了。「最好的波動率模型」從來不是一個固定答案,它取決於你幾點鐘要做決定。

 Take-away:想換模型之前,先問一句:它宣稱的「大勝」,是真本事,還是計時器被動了手腳? 

六市場 close convention 賽馬結果 上圖:六市場 QLIKE(越低越準)與 DM t 值對照;虛線為 Harvey 顯著門檻 |t|=3。

本文基於實驗 K1699(腳本:experiments/k1699/k1699.py,結果:experiments/k1699/k1699_results.json)。資料來源:yfinance(美股與黃金)、TAIFEX 逐筆 tick(台指期);OOS 期間約 2018–2026,橫跨 COVID 崩盤與 2022 空頭,六市場合計約九千多個樣本外交易日。準度用 QLIKE,統計檢定用 DM(Newey-West HAC),Harvey 門檻 |t|>3.0。

延伸閱讀(相關研究)

  •  K1544 :同一批六市場,改在「開盤時點」比較,新秀 PRG 反而 4/6 勝。這是本文「時機決定答案」的另一半證據。
  •  K880 / K880v2 :新秀 PRG 招牌「大勝五分」的來源,以及把「偷看隔夜」拿掉後準度崩到 −0.57 的第一手證據(單一市場 SPY)。
  •  K188 :HAR 天花板測試。HAR 在日頻資料上到底打不打得贏 GARCH?和本文 HAR 全面落敗互相呼應。
  •  K886 :新秀 PRG 在台灣 0050 的單市場版本(隔夜占比 46%)。
  •  K451 :隔夜與盤中波動的結構拆解,幫你理解「隔夜占比」這個概念的來龍去脈。

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