ECMT -XAUUSD浅研

最近花了几天时间，把 2015–2025 十年间的黄金（XAU/USD）日度数据做了一次完整的尾部风险评估（Value-at-Risk）。这次我不仅用了传统的历史模拟（HS），还加入了 GARCH(1,1) 滤波后的 FHS 方法，对比在不同市场波动环境下，哪个模型能更准确识别极端风险。

很多人只看价格，却忽略了波动本身也有趋势——黄金最典型的特征就是“波动聚集”：平静的时候很平静，一旦波动放大，就会呈现连续的剧烈震荡。

这也是为什么同样是 1% 的风险水平，静态的 VaR 给出 2.44%，历史模拟给出 2.79%，但当我加入波动率调整后（FHS），风险值直接升到 4.34%。

——这不是模型夸张，而是黄金真实尾部风险的放大。

两条曲线（HS vs FHS）的对比也非常直观：

在 2020 年疫情冲击、2024–2025 地缘政治升温时，FHS 的风险曲线明显更快、更高、更敏感，能够提前反映市场的“情绪温度”。

简单说：

HS 代表历史，而 FHS 代表现在的波动 reality。

最后，我用 Hit 回归和 Diebold–Mariano 统计量做了预测准确性检验。两个模型都通过了覆盖率测试，但 FHS 在极端行情下表现更稳、更贴近真实市场的风险结构。

黄金是一个“价格靠情绪、风险靠波动”的资产。

对于喜欢黄金的人，我想说：

看涨不难，看懂风险才难。

真正的专业不是预测涨跌，而是理解波动背后是什么力量在推动市场。

—— YT · Gold Research