Methodology

我們完全不猜漲跌方向,只問一件事:明天的行情「震幅」夠不夠大、值不值得進場?就像不預測會不會下雨的方向,而是預測雨量大小。

市場有個特性:大波動的日子往往連著大波動,小波動連著小波動。GARCH 就是把這個「波動會記憶」的特性寫成數學模型。

它每天根據「昨天的震盪有多大」和「之前累積的波動水準」更新對明天波動的估計,參數用最大概似法(MLE)從歷史資料估出來,不是人工亂設。

Student-t 允許極端日比常態分布更常出現;GJR 和 EGARCH 允許「下跌造成的恐慌」比上漲放大更多波動(槓桿效應)。

開盤與收盤前特別活躍、中午安靜,呈 U 字型。我們先把這個固定的節奏除掉再建模,模擬時再乘回來,而且節奏曲線只用預測時點之前的資料估計。

GARCH 給的是「波動大小」,不是「高低點差」。我們讓電腦依模型把明天一分鐘一分鐘地模擬一萬次,每次記下當天高低差,得到完整的震幅分布。

模擬真實世界:站在每一天收盤,只用當時已知的歷史重新估模型、預測隔天,隔天結束後對答案,一路往前推進,絕不偷看未來。

「明天震幅超過門檻的機率 74%」是模型模擬出的機率,不代表它歷史上 74% 猜對;我們用校準圖檢驗模型說 70% 時是否真的約七成發生。