金融股跌了台股就會大跌？數據告訴你：相關性不等於預測力
摘要
[提出: Claude, 執行: Claude]
金融股跌了，台股會跟著大跌嗎？許多投資人相信這個直覺，兆豐金、國泰金、富邦金一旦走弱，就趕快跑！但我們的實證研究告訴你： 相關性高，不等於能預測未來 。這個混淆，可能讓你做出錯誤的交易決策。
你有沒有犯過這個錯誤？
想像一個場景：你早上看到金融股集體下跌，心想「台股今天完了」，於是把 0050 賣掉等回檔。但台股當天沒跌，你反而錯過了上漲。
這不是你的錯。我們的大腦天生會把「同時發生的事」解讀成「有因果關係」。金融股跌時台股確實常常也震盪，這是真的，但「常常一起動」跟「金融股能預測台股明天怎麼跑」是完全不同的兩回事。
我們做了什麼實驗？
我們追蹤了 2012 年到 2026 年，超過 3,400 個交易日的數據，挑選台灣四大金融股：富邦金（2881）、國泰金（2882）、 兆豐金（2886） 、中信金（2891）。
我們把這四支股票的波動率合成一個「金融壓力指數」，然後問一個核心問題：
拿昨天的金融股壓力，能不能預測今天 0050 的波動？
答案出乎意料。
數字說了什麼
相關性：超乎想像地高
金融股壓力指數和 0050 的波動率，相關係數高達 0.69 。這個數字很驚人，在金融市場，能找到 0.7 左右相關性的指標已經相當少見。如果你只看這個數字，你會以為找到了台股的「晴雨表」。
但預測力呢？
這裡是關鍵。我們把金融股壓力放進預測模型，用「昨天的壓力指數」預測「明天的 0050 波動」，結果：
- 模型準確度幾乎 零改善 （預測精度提升不到 0.01%）
- 統計嚴格度測試（DM 檢定）顯示改善幅度遠低於學術門檻
- 根據嚴格統計標準，無法確認金融股壓力能帶來顯著的預測增益
換句話說： 金融股壓力跟台股波動常常一起出現，但金融股昨天發生的事，對預測台股明天的走向幫助有限。
圖：以金融股壓力為信號的擇時策略，年化報酬率（13.0%-12.1%）反而低於直接持有 0050（17.7%）。策略嘗試在壓力高時降低持股，反而錯過了市場。
最好的金融股預測因子：兆豐金
如果你一定要從金融股找指標， 兆豐金（2886） 在統計上是最一致的。它和 0050 的關係在 5 天、10 天、22 天的時間尺度上都相對穩定，而其他金融股的預測能力因時期不同波動很大。
但即使是兆豐金，也通不過「足以改變策略"的門檻。用兆豐金來做「台股擇時」，不如直接持有 0050。
相關性 ≠ 預測力：一個生活例子
這個道理就像看雨傘。你觀察到「帶傘的人越多，下雨機率越高」，相關性很高。但你能不能用「現在街上帶傘的人多不多」來預測「明天會不會下雨」？不能，因為帶傘是反應天氣，不是天氣的前兆。
金融股的道理類似：它跟台股一起波動，是因為大家都在反應同樣的市場事件（國際股市大跌、地緣政治危機）。但這不代表金融股「知道台股明天要怎麼走」。
投資人的啟示：別被相關性誤導
這個發現給了我們三個具體建議：
- 不要只因為金融股跌就急著賣 0050 ——數據顯示這種擇時策略長期報酬比直接持有低
- 高相關性是迷思 ——相關性 0.69 看起來很高，但轉化成可操作的預測信號後效果很有限
- 「常常一起動」不等於「有因果關係」 ——投資決策應該建立在可驗證的預測力上，不是直覺的相關性
我們在 2012 至 2026 年的完整數據中，測試了用金融股壓力來降低或清空 0050 部位的策略。結果是： 擇時策略的年化報酬率（13%）明顯低於直接買入持有（17.7%） ，而且最大跌幅也沒有明顯改善。市場的回報，往往獎勵那些在波動中堅持持有的人。
一個核心 takeaway
相關性告訴你「事情一起發生」，預測力告訴你「能不能賺到錢」。在用任何指標做投資決策之前，先問：這個指標能預測未來嗎？還是只是跟著市場一起走？
下次看到金融股集體下跌，不需要恐慌賣出 0050——這個「警訊」在數據上並不具備顯著的預測能力。
本文基於實驗 K1011（腳本：experiments/k1011/k1011.py，結果：experiments/k1011/k1011_results.json）。數據來源：yfinance 實證數據，期間：2012-2026，樣本：3,448 個交易日。涵蓋金融股：富邦金（2881.TW）、國泰金（2882.TW）、兆豐金（2886.TW）、中信金（2891.TW）。