※ 引述《msjulianacd (Juliana)》之銘言：
: 我承認我是紙上談兵，到目前都只是下模擬單。
: 我發現從2012年到去年，操作台指期，有好幾年都是累積到了六月還是幾乎沒賺，甚至小
: 賠，但是年底時全年績效轉正。
: 各位有經驗的好手，會覺得下半年比較容易賺到錢嗎？
如果是演算交易或是程式交易，是對過去歷史資料做類似挖礦的動作。
並且發現"效應"或是重複性顯著的因子。
而您所感覺的一般稱之為季節效應，對單純持多者而言舉個例子類似
_半年作帳效應
_季底作帳效應
_年底12月作帳效應
_元月效應
等等..，也就是說若有季節效應則在此之前應該會有超額報酬。
常用的分析工具例如 事件研究法 (Event Study)。
而期貨交易多為多空雙向交易，
假設交易損益期望與波動度呈現正向關係，意即當波動度增加，獲利增加;
反之獲利減少或是虧損。
這樣的分析以GARCH模型，並以上半年與下半年作虛擬變數 FH、SH代表
標的:台指期貨連續近月價格，並做換月價格處裡。
期間:2000/1/4~2015/12/31 日資料
簡單AR(1) TGARCH
公式:略
虛無假設:波動度增減沒有上半年、下半年效應，FH=0，SH=0
若FH、SH顯著異於零則波動度增減存在季節效應
推測期貨交易策略可能也存在季節效應
**由於主要觀察的變異數方程式，均數方程式省略節省版面。
結果
1.上半年
Variance Equation
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C 1.540E-06 0.0000 5.46 0.0000
RESID(-1)^2 0.0254 0.0050 5.14 0.0000
RESID(-1)^2
*(RESID(-1)<0) 0.0746 0.0075 9.91 0.0000
GARCH(-1) 0.9298 0.0044 210.83 0.0000
FH 2.190E-07 0.0000 0.78 0.43610
2.下半年
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C 1.760E-06 0.0000 6.63 0.0000
RESID(-1)^2 0.0254 0.0049 5.14 0.0000
RESID(-1)^2
*(RESID(-1)<0) 0.0745 0.0075 9.91 0.0000
GARCH(-1) 0.9298 0.0044 210.90 0.0000
SH -2.186E-07 0.0000 -0.78 0.4358
結果可以發現FH、SH兩變數的p值並沒有小於5%的顯著水準，
因此未能拒絕虛無假設。
也就是說藉由上述模式分析，台指期貨的波動性並沒有下半年比較大的狀況。
------
若波動性存在某因素的顯著性，可以嘗試增加在系統內，算是一種條件機率
捕捉到某種現象或可增加獲利，或是避免風險。
上述分析顯示推測若期貨交易與波動呈現正向關係，則應該沒有下半年賺比較多的現象。
也因此不需要在系統中針對下半年這項變數做特別的參數處裡。
--
一般來說，國家愈窮，
購買力平價的修正效果就愈高。
[21世紀資本論] p.70
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: 我承認我是紙上談兵，到目前都只是下模擬單。
: 我發現從2012年到去年，操作台指期，有好幾年都是累積到了六月還是幾乎沒賺，甚至小
: 賠，但是年底時全年績效轉正。
: 各位有經驗的好手，會覺得下半年比較容易賺到錢嗎？
如果是演算交易或是程式交易，是對過去歷史資料做類似挖礦的動作。
並且發現"效應"或是重複性顯著的因子。
而您所感覺的一般稱之為季節效應，對單純持多者而言舉個例子類似
_半年作帳效應
_季底作帳效應
_年底12月作帳效應
_元月效應
等等..，也就是說若有季節效應則在此之前應該會有超額報酬。
常用的分析工具例如 事件研究法 (Event Study)。
而期貨交易多為多空雙向交易，
假設交易損益期望與波動度呈現正向關係，意即當波動度增加，獲利增加;
反之獲利減少或是虧損。
這樣的分析以GARCH模型，並以上半年與下半年作虛擬變數 FH、SH代表
標的:台指期貨連續近月價格，並做換月價格處裡。
期間:2000/1/4~2015/12/31 日資料
簡單AR(1) TGARCH
公式:略
虛無假設:波動度增減沒有上半年、下半年效應，FH=0，SH=0
若FH、SH顯著異於零則波動度增減存在季節效應
推測期貨交易策略可能也存在季節效應
**由於主要觀察的變異數方程式，均數方程式省略節省版面。
結果
1.上半年
Variance Equation
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C 1.540E-06 0.0000 5.46 0.0000
RESID(-1)^2 0.0254 0.0050 5.14 0.0000
RESID(-1)^2
*(RESID(-1)<0) 0.0746 0.0075 9.91 0.0000
GARCH(-1) 0.9298 0.0044 210.83 0.0000
FH 2.190E-07 0.0000 0.78 0.43610
2.下半年
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C 1.760E-06 0.0000 6.63 0.0000
RESID(-1)^2 0.0254 0.0049 5.14 0.0000
RESID(-1)^2
*(RESID(-1)<0) 0.0745 0.0075 9.91 0.0000
GARCH(-1) 0.9298 0.0044 210.90 0.0000
SH -2.186E-07 0.0000 -0.78 0.4358
結果可以發現FH、SH兩變數的p值並沒有小於5%的顯著水準，
因此未能拒絕虛無假設。
也就是說藉由上述模式分析，台指期貨的波動性並沒有下半年比較大的狀況。
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若波動性存在某因素的顯著性，可以嘗試增加在系統內，算是一種條件機率
捕捉到某種現象或可增加獲利，或是避免風險。
上述分析顯示推測若期貨交易與波動呈現正向關係，則應該沒有下半年賺比較多的現象。
也因此不需要在系統中針對下半年這項變數做特別的參數處裡。
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一般來說，國家愈窮，
購買力平價的修正效果就愈高。
[21世紀資本論] p.70
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