0050 正2（00631L）回測：報酬贏 0050、夏普輸，
槓桿 ETF 投資法也沒贏

2015 年 1 月到 2026 年 10 月，買進持有 0050 正2（00631L）年化 35.7%，是 0050 含息 20.6% 的 1.7 倍；但它的日夏普 1.02 低於 0050 的 1.08，最大回撤 -55.1% 也比 0050 的 -34.0% 深得多。網路上常見的三種改良做法：0050 站上均線才持有正2、一半正2一半現金的「槓桿 ETF 投資法」、正2 搭配美債 ETF，我們各測 9 組參數，27 組裡沒有一組的夏普贏過 0050。

報酬比較高、風險調整後卻沒有比較好，是這篇的主要發現。00631L 把 0050 的漲跌放大兩倍，報酬和波動一起放大，夏普值理論上不變；扣掉內扣費用與期貨成本，再加上追蹤差距，夏普通常會往下掉。這也是為什麼「正2 長期報酬是 0050 的好幾倍」和「正2 不如 0050」兩種說法同時在網路上流傳：前者看的是報酬，後者看的是承擔多少風險換到這些報酬。

0050 正2 各種用法的關鍵數字

前五列從 2015-01-05 起算到 2026-10-27，前後兩段在 2020-12-01 切開；00679B（元大美債 20 年）2017 年才上市，正2＋美債和最後一列從 2018-01-02 起算，在 2022-05-31 切開。0050 含息是同一段日子的還原價買進持有。定期定額的結果另外整理在後面：它在報酬上的表現和這張表很不一樣。

三項驗證怎麼判

本文的「贏」只有一個意思：同一段交易日裡，日夏普值高於 0050 含息買進持有。日夏普＝日報酬平均 ÷ 日報酬標準差 × √252，不扣無風險利率。一個做法要三項都過才算成立：

1. 換鄰近參數也要贏：兩個主要參數各取原值和上下各一個鄰近值，共 9 組，至少 7 組要贏 0050。原值放在中間，避免只有某一組剛好漂亮。
2. 前後兩段都要贏：回測期間在中點對半切，原始參數在兩段要各自贏 0050，避免只靠某一段行情。
3. 含交易成本：finlab sim() 預設的手續費 0.1425%（買、賣各一次）與證交稅 0.3%（賣出）。ETF 實際的證交稅是 0.1%，改用 0.1% 重跑，三個做法的夏普最多只差 0.01，結論不變。

三個做法都卡在第一關：27 組參數贏 0050 的是 0 組。拿掉全部成本也一樣，均線擇時 0.98、正2＋現金 1.05、正2＋美債 1.10，都低於各自同期的 0050。

定期定額比較特別。夏普值看的是每一天的漲跌，和錢分幾次投入無關；每月扣款買 00631L 的帳戶，扣除新投入的錢之後，每天的報酬率就是 00631L 本身的報酬率，所以它的夏普就是 00631L 買進持有的 1.02，同樣輸 0050。後段會再看投入的錢最後變成多少。

00631L 怎麼追蹤：比較像加權指數的 2 倍

00631L（元大台灣 50 正 2）的目標是臺灣 50 指數「單日」報酬的 2 倍。我們先核對資料：2014-10-31 上市以來，00631L 日報酬和 0050 日報酬兩倍的差距，中位數只有 0.30 個百分點，日報酬大致是 0050 的 1.9 倍。00631L 在 2026 年 3 月分割，3 月 25 日到 30 日停止交易，價格資料顯示為 1 股拆 22 股；本文用的 etl:adj_close 還原價已處理分割，停止交易那幾天沿用前一天的價格。

把每天的報酬逐年連乘，差距就看得出來了：

00631L 的走勢比較接近「加權報酬指數每天 2 倍」：用迴歸估計，00631L 日報酬對加權報酬指數的倍數是 2.06，對 0050 只有 1.88。原因在它的持股：00631L 主要用台指期貨（追蹤加權指數）建立 2 倍曝險，台積電在臺灣 50 指數的權重比在加權指數高。依經濟日報 2026 年 5 月的報導，當時台積電占加權指數 43.7%、占臺灣 50 指數 60.9%，元大投信因此增持台積電現股到約四成來縮小差距。2024 到 2026 年台積電大漲，0050 漲得比加權指數多，00631L 就跟著加權指數落後。反過來，2021、2023 年加權指數表現較好，00631L 也就贏過「0050 每日 ×2」。

把這段影響算成一個數字：0050 日報酬乘 2、零成本的「理想正2」，2015 年起年化 40.0%；實際的 00631L 是 35.7%，一年少了約 4 個百分點，包含經理費、期貨轉倉與上面說的追蹤差距。

為什麼正2 的夏普很難贏 0050

夏普值是報酬除以波動。每天報酬放大 2 倍，平均報酬和標準差都放大 2 倍，比值不變：理想正2 的日夏普是 1.08，和 0050 一樣。實際的 00631L 每年比理想正2 少約 4 個百分點，波動卻一樣是兩倍，夏普就掉到 1.02。

所以只靠「買正2」本身，長期很難在夏普上贏 0050。追蹤差距兩個方向都會發生：前段（2015 到 2020-11）00631L 以 0.88 對 0.86 小贏，後段 1.14 對 1.26 輸回去。要穩定贏，得靠擇時或資產配置帶來 0050 本身沒有的東西，下面三個做法就是在測這件事。

結果一：0050 站上均線才持有正2，季線、半年線、年線都輸

規則：每天收盤看 0050 還原價和它的 N 日均線，站上均線就在隔天收盤買進 00631L，跌破就賣出、持有現金。為了減少在均線附近來回進出，再加一個緩衝：要站上均線 1%（或 0%、2%）才進場，跌破均線 1% 才出場。原始參數是半年線（120 日）加 1% 緩衝，鄰近參數是季線（60 日）與年線（240 日）、緩衝 0% 與 2%。

這類做法的學術版本是 Gayed 與 Bilello 2016 年獲得美國技術分析師協會 Dow Award 的論文 Leverage for the Long Run：在美股指數站上 200 日均線時用 2 倍、3 倍槓桿，跌破時改持有短期國庫券，1928 到 2015 年風險調整後報酬優於買進持有。他們的論點是指數在均線上方時，之後的波動通常較低，比較適合用槓桿。

台股 2015 到 2026 年的結果：

左邊 9 格的日夏普在 0.84 到 1.00 之間，全部低於 0050 的 1.08，最好的是年線加 2% 緩衝的 1.00。原始參數年化 26.4%，比 00631L 買進持有的 35.7% 少了 9 個百分點，最大回撤從 -55.1% 縮小到 -37.2%，但仍比 0050 深。

它輸在三個地方：

• 假訊號多，反彈又買得晚：11.8 年進出 24 次，在場時間 76%，只有 8 次賺錢，其他 16 次各賠 1% 到 11%，多半是在均線附近進出的假訊號。三次大跌它其實都提早出場（2020 年 3 月初、2022 年 3 月、2025 年 3 月），躲掉不少跌幅；但要等 0050 漲回半年線之上才買回，2020 年 3 月到 6 月、2022 年 10 月到 11 月、2025 年 4 月到 6 月的反彈都錯過了。
• 擋不住急跌：最大回撤 -37.2% 發生在 2024 年 7 月 11 日到 8 月 5 日。7 月 11 日 0050 還在半年線上方 27%，一路跌到 8 月 5 日收盤才跌破（低於半年線 3.9%），隔天賣出、再隔天又站回而買回，到 2025 年 9 月才回到高點。均線只能防慢慢跌的空頭。
• 訊號本身在 0050 上也沒有用：把同一個半年線規則用在 0050 上，日夏普 1.02，同樣輸給一直持有 0050 的 1.08。既然訊號沒辦法改善 0050 的夏普，套在正2 上也一樣改善不了。

分段看，前段（2015 到 2020-11）0.66 對 0.86、後段 1.16 對 1.26，兩段都輸。想看均線在個股上的另一種用法，可以參考台股均線擇時與 20 日線濾網，以及用大盤指標當進出場濾網的比較。

結果二：槓桿 ETF 投資法（正2＋現金）最接近 0050，但還是差一點

「槓桿 ETF 投資法」這個搜尋詞來自林政華 2023 年出版的同名書。核心想法是：0050 正2 的漲跌約是 0050 的兩倍，所以只要拿原本買 0050 一半的錢買 00631L，另一半留現金，就能得到和 0050 差不多的曝險，再定期把兩邊調回各半。

我們測 00631L 占 40%、50%、60%，再平衡頻率每月、每季、每年，原始參數是 50% 每季。結果（上圖中間）9 組的日夏普在 1.01 到 1.05 之間，最接近 0050 的 1.08，但沒有一組贏。

原始參數年化 19.0%、最大回撤 -31.1%、年化波動 19.0%，和 0050 的 20.6%、-34.0%、19.8% 比，報酬少 1.6 個百分點，回撤和波動略小。換句話說，它用一點報酬換到一點較淺的回撤，風險調整後打平偏輸。幾個細節：

• 現金部位沒有利息：sim() 把沒投入的錢當成零報酬。如果另一半現金放在年息 1% 的帳戶，年化會到 19.6%、日夏普 1.07，還是低於 1.08。
• 前段贏、後段輸：2015 到 2020 年 0.94 對 0.86 贏，2020-12 之後 1.15 對 1.26 輸。後段和前面說的 2024 到 2026 年追蹤落後有關：這種做法的報酬全部來自 00631L，0050 漲得比加權指數多的那幾年，它就跟不上。
• 再平衡頻率影響不大：50% 的三種頻率裡每季 1.04 略高於每月 1.03 與每年 1.02，都在 0050 之下。

想算算多拿或少拿幾個百分點報酬、長期會差多少，可以用複利計算機試算。

結果三：正2＋美債 00679B，股債同跌的年份抵消了效果

第三個做法把現金換成 00679B（元大美債 20 年）。邏輯是股票和長天期美債常常反向走，股市大跌時債券上漲，再平衡時賣債券買正2。00679B 2017 年才上市，所以這組從 2018 年起算，對照同期 0050 的日夏普 1.17。

9 組的日夏普在 0.96 到 1.12 之間（上圖右邊），全部輸。原始參數年化 22.4%、日夏普 1.10、最大回撤 -38.4%，三項都輸 0050 的 24.3%、1.17、-34.0%。

前段（2018 到 2022-05）日夏普 1.10 對 0.88，贏得很明顯，那幾年股債確實反向：00631L 和 00679B 日報酬的相關係數，2018 年 -0.40、2019 年 -0.44。後段 1.11 對 1.41 輸。2022 年美國升息，股票與長天期美債同時大跌（那一年 00679B 跌 22.1%、00631L 跌 36.4%），相關係數接近 0；2023 年轉成 +0.19。債券在最需要它的時候沒有發揮避險效果，加上 2024 年後 00631L 的追蹤落後，整段就輸了。

定期定額 00631L：最後錢比較多，過程跌得比較深

前面說過，定期定額的夏普就是 00631L 本身的 1.02。但多數人關心的是「每個月扣一樣的錢，最後誰的錢比較多」。我們模擬每月 6 日（遇假日順延）收盤各買 1 萬元 00631L 或 0050，手續費 0.1425%，從不賣出：

從 2014 年 11 月扣到 2026 年 10 月，共 144 個月、投入 144 萬元：00631L 帳戶市值 2,309 萬元，0050 是 750 萬元。換成年化的內部報酬率，00631L 42.2%、0050 25.4%。代價在途中：00631L 帳戶最慘的時候，市值比已投入的本金少 33.0%；0050 最多少 15.3%。

為了看起點的影響，我們把每一個月都當成開始扣款的月份，各扣 3 年、5 年、10 年，期末算到最後一筆扣款後一個月：

3 年的起點從 2014-11 到 2023-11，只有 2017 年 4 月與 2022 年 5 月兩個起點是 0050 最後比較多：前者在 2020 年 4 月結束，後者在 2025 年 5 月結束，都是剛經歷一段急跌、還沒完全反彈的時候。

這組數字建立在一段 0050 年化 20.6% 的期間上。定期定額會讓後面投入的錢承受較少的過去下跌，但不會改變正2 的本質：遇到一次長空頭，帳面虧損大約是 0050 的兩倍。表中「帳面最大虧損 -47.6%」發生在 2020 年 1 月開始扣款的情況：只扣了三個月就碰上 3 月急跌，帳戶只剩投入金額的一半左右。扣款多年、本金變大之後才遇到空頭，虧掉的金額會更大；帳面腰斬時還能不能繼續扣，是定期定額正2 最大的考驗。和其他存股標的比較，可以參考用量化數據挑定期定額標的。

波動耗損：持有越久，影響越被趨勢蓋過

槓桿 ETF 每天把曝險調回 2 倍，長期報酬就不等於期間報酬乘 2。Cheng 與 Madhavan（2009）指出，每日再平衡讓槓桿 ETF 的長期報酬帶有路徑依賴，盤整來回時對長期持有者不利；Avellaneda 與 Zhang（2010）把它寫成公式：槓桿 ETF 的對數報酬＝槓桿倍數 × 原型的對數報酬，再減去一項和期間內累積變異數（波動的平方）成正比的耗損。趨勢明確時，複利放大的效果大於耗損；來回震盪時，耗損占上風。

我們從 00631L 上市起，每個交易日都當成買進日，看持有不同長度後的報酬：

持有 1 到 3 個月，00631L 有一半以上的時候低於「0050 報酬 ×2」，差距不大；持有 3 年、5 年，大多數時候反而高於 0050 ×2，5 年中位數 395.5% 對 267.9%。5 年的差距主要來自複利：這 12 年台股以長多為主，複利放大的效果（中位數 102 個百分點）遠大於耗損。3 年的差距裡，追蹤差距（已扣費用，主要來自追蹤加權指數，中位數 6.7 個百分點）比複利（5.5 個百分點）還大。

上圖每一點是從某個月第一個交易日起持有一年，虛線是「0050 報酬 ×2」，點線是「和 0050 一樣」，落在點線下方就是輸給 0050 本身。0050 一年下跌的 28 個起點裡，有 18 個在虛線之上，代表正2 跌得比兩倍少；0050 漲超過 80% 的 8 個起點有 5 個在虛線之上。0050 漲 40% 到 80% 的 21 個起點只有 7 個在虛線之上，56 個紅點（低於兩倍）裡有一半是 2023 年 3 月到 2025 年 10 月起算的窗口，這段主要是前面說的追蹤加權指數、跟不上台積電。持有一年輸給 0050 本身的機率是 25.7%，其中約四分之三是 0050 那一年也下跌的窗口。

樣本外的提醒：2008 年如果有正2

00631L 上市前沒有實際價格。用 0050 每天報酬乘 2、不扣任何成本來模擬，2007-10-29 高點到 2008-11-20 低點，0050 含息跌 55.8%，2011-01-28 回到高點；模擬的 2 倍跌 83.1%，要到 2014-07-10 才回到高點，等了將近 7 年。2008 全年 0050 含息 -43.3%，模擬的 2 倍 -72.7%。實際的正2 還要再扣費用與追蹤差距，只會更差。

本文所有正2 的數字都來自一段沒有這種空頭的期間。00631L 上市後跌超過 35% 的有四次：2015 年 -41.7%（同一段 0050 最深 -21.0%）、2020 年 3 月 -52.1%（-28.2%）、2022 年 -51.3%（-34.0%），以及 2024 年 7 月到 2025 年 4 月的 -55.1%（-27.5%）。四次分別在 2016 年 9 月、2020 年 7 月、2024 年 1 月與 2025 年 9 月回到高點，2022 年那次花了兩年。下一次空頭會不會更長，回測沒辦法回答。

程式碼

下面這段跑出均線擇時與「一半正2、一半現金」兩個做法，再和同一段日子的 0050 含息比較日夏普。完整的 research.py 會跑完 27 組參數、前後兩段、成本對照、定期定額與持有期間分析。

import pandas as pd
from finlab import data
from finlab.backtest import sim
 
close = data.get("etl:adj_close")
 
# 1. 均線擇時：0050 站上半年線 1% 才持有 00631L，跌破 1% 才出場
price = close["0050"]
ma = price.rolling(120).mean()
state = pd.Series(float("nan"), index=price.index)
state[price > ma * 1.01] = 1
state[price < ma * 0.99] = 0
state = state.ffill().fillna(0).loc["2014-12-31":]
timing = sim(state.to_frame("00631L"), upload=False)
 
# 2. 槓桿 ETF 投資法：一半 00631L、一半現金，每季再平衡
days = close.loc["2014-12-31":].index
half = pd.DataFrame({"00631L": 0.5}, index=days)
mix = sim(half, resample="Q", upload=False)
 
 
# 3. 和同一段日子的 0050 含息比較日夏普
def daily_sharpe(curve):
    daily = curve.pct_change().dropna()
    return round(daily.mean() / daily.std() * 252 ** 0.5, 2)
 
 
for name, report in [("均線擇時", timing), ("一半正2", mix)]:
    curve = report.creturn.loc["2015-01-05":]
    bench = close["0050"].loc[curve.index[0]:curve.index[-1]]
    print(name, daily_sharpe(curve), "0050", daily_sharpe(bench))

這段在我們的環境（資料到 2026-10-27）印出均線擇時 0.94、一半正2 1.04，0050 都是 1.08，和上面的表一致。把它交給裝好 FinLab 技能的 AI 助理，可以請它換成季線、年線，或把現金換成短天期債券 ETF 再比一次。

下面是 50% 00631L＋50% 現金、每季再平衡的完整互動式回測，可以看每一季的部位與報酬：

回測方法與限制

這個結果代表什麼、不代表什麼

在本文設定下，2015 到 2026 年，持有 00631L 的報酬遠高於 0050，但每承擔一單位波動換到的報酬比較少；用均線擇時、搭配現金或美債再平衡，都沒有把夏普拉到 0050 之上。最接近的是一半正2、一半現金，它和 0050 的差距小到換個現金利率就幾乎打平，可以視為「用另一種方式持有 0050」，報酬與風險都和 0050 相近。

這個結果也不等於正2 沒有用途。如果目標是在能承受約兩倍回撤的前提下拿到更高的報酬，00631L 在這段期間確實做到了，定期定額 3 年以上幾乎每個起點都比 0050 多；問題在於這段期間台股以長多為主，2008 那樣的空頭沒有出現在樣本裡。它也不代表均線擇時在任何市場都沒用：Gayed 與 Bilello 的美股長期樣本裡就有效，只是在台股這 12 年、急跌後多半很快反彈的環境下，均線遇到急跌來不及出場、反彈時又進場太晚。

美股也有同樣的取捨：美股 ETF 輪動策略用 TQQQ 這類 3 倍 ETF，報酬和回撤都更極端。用槓桿配合年齡調整曝險的長期觀點，可以看生命週期投資法；用融資維持率判斷 0050 進場時機的另一種擇時，見融資維持率抄底 0050。想先建立回測與風險指標的整體框架，可以從量化交易完整指南開始。

常見問題 FAQ

0050 正2（00631L）是什麼？

元大台灣 50 正 2，目標是臺灣 50 指數單日報酬的 2 倍，主要用台指期貨建立槓桿，2026 年 5 月時另持有約四成台積電現股，讓報酬更貼近臺灣 50 指數。最新股價與相關數據可以看 00631L 個股頁。

0050 正2 可以長期持有嗎？

2015 到 2026 年買進持有的年化報酬 35.7%，但最大回撤 -55.1%，日夏普 1.02 低於 0050 的 1.08。它在 2020 年、2022 年與 2024 到 2025 年各跌掉約一半，2022 年那次花了兩年才回到高點；如果遇到 2008 年那樣的空頭，以 0050 每日 2 倍模擬會跌 83%、近 7 年才回到高點。

0050 正2 定期定額好嗎？

在 2014 到 2026 年這段期間，每月扣 1 萬元定期定額 3 年，109 個起點裡有 107 個最後錢比 0050 多，年化內部報酬率中位數 31.8% 對 16.3%。代價是帳面最大虧損可能到投入本金的 -47.6%，0050 是 -25.0%。

槓桿 ETF 投資法（一半正2、一半現金）有用嗎？

它的日夏普 1.04，9 組參數在 1.01 到 1.05 之間，都略低於 0050 的 1.08；年化 19.0%、最大回撤 -31.1%，和 0050 的 20.6%、-34.0% 相比是報酬稍少、回撤稍淺。現金有 1% 利息時夏普 1.07，接近打平。

為什麼 00631L 的報酬不是 0050 的兩倍？

有兩個原因。第一是複利：每天 2 倍，長期報酬不等於期間報酬乘 2，趨勢明確時會多、來回震盪時會少。第二是追蹤：00631L 主要用台指期貨，走勢接近加權指數的 2 倍，2024 年 0050 含息漲 48.6%，00631L 只漲 59.0%，加權報酬指數每日 2 倍是 66.2%。

0050 正2 分割會影響回測嗎？

不會。00631L 在 2026 年 3 月分割，價格資料顯示為 1 股拆 22 股；0050 也在 2025 年 6 月 1 股拆 4 股。用 finlab 的還原價 etl:adj_close 回測，分割前後的價格已經連續，不會出現假的暴跌。

0050 站上年線再買正2 比較好嗎？

在 2015 到 2026 年沒有。年線（240 日）三種緩衝的日夏普 0.95 到 1.00，季線 0.84 到 0.95，半年線 0.92 到 0.97，全部低於一直持有 0050 的 1.08。均線能讓最大回撤從 -55.1% 縮小到 -37% 左右，但會錯過不少反彈。

可以自己改參數重跑嗎？

可以。先完成 AI 輔助安裝，下載文末的 research.py 直接執行，資料下載完成後約 1 分鐘會重跑本文所有數字。

延伸閱讀

• 夏普值怎麼算、多少算好、回測報表怎麼讀
• 0050 個股頁、00679B 個股頁
• 同一套三項驗證的台股研究：台股 10 個學術異常回測

下載資源

**投資警語：本文僅供教學參考，不構成投資建議。過去績效不代表未來表現，槓桿型 ETF 的虧損可能遠大於原型 ETF，投資有風險。**本文所有回測均為全段樣本內結果；前後兩段只是穩定度檢查，未經樣本外驗證。

最後更新：2026-10｜回測區間：2015-01～2026-10｜基準：0050 含息｜作者：FinLab 量化研究團隊（經量化研究員審閱）