00632R反1避險回測：0050跌破均線才對沖，
9組全輸0050含息

本文提供研究結果，沒有推薦這些買賣規則。想自行重跑，可先 設定 FinLab 環境，再 下載研究程式（.py）；其他檔案見 研究下載區。

0050跌破均線時買進00632R反1對沖，2014到2026年9組參數全部沒贏0050含息。原設定是0050收盤低於60日均線時，用0050市值一半的金額買00632R，回到均線以上就全部賣掉：年化12.46%、日夏普0.86、最大回撤-28.36%；同期0050含息是20.06%、1.05、-33.96%。本文以反面教材為主。

最大回撤淺了5.6個百分點，年化卻少了7.6個百分點。把同樣平均比重的00632R一直放著不動，日夏普1.04，比均線擇時還好；把手續費和稅全部歸零，原設定日夏普1.051，也只和0050打平。00632R本身從2014年11月一路持有到2026年11月，最大回撤-94.34%，它只適合短期使用。

00632R是什麼：每天重設的反向一倍

00632R 元大台灣50反1追蹤台灣50指數單日報酬的負一倍：指數今天跌1%，它的目標是漲1%。關鍵在「單日」：它每天收盤後重新調整部位，持有超過一天的報酬，會和「指數這段期間的報酬乘以負一」有差距，漲跌來回震盪的期間差距特別大。Cheng與Madhavan（2009）推導槓桿與反向ETF每日再平衡造成的路徑相依；Avellaneda與Zhang（2010）用實際資料量出，持有期間越長、波動越大，反向ETF偏離目標倍數越多。

0050長期上漲，反向部位長期就是虧損，再加上每日重設的耗損與管理費。00632R在這12年裡只有2015、2018、2022三年沒有下跌，其中2022年0050含息-21.37%，00632R上漲15.88%。它能發揮作用的時間很短，所以避險的重點在「什麼時候持有」。

跌破均線才對沖：9組規則

0050含息價收盤低於N日均線時進入對沖狀態：00632R的金額是0050的h倍，資金分成0050占1/(1+h)、00632R占h/(1+h)；0050收盤回到均線以上，隔天全部換回0050。N取20、60、120日，h取25%、50%、100%，共9組。原參數在看結果前定為60日均線、對沖50%。

淨多頭曝險是0050比重減去00632R比重的粗估，只在對沖剛建立的那天成立；之後兩檔價格反向變動，比重會漂移，對沖期間不另外調回。這個表只示範規則，不含績效。訊號只用當天收盤已知的價格，sim()在下一個交易日收盤成交。00632R在2024-12-04到12-10、0050在2025-06-11到06-17（分割）各有五個交易日沒有價格，期間沿用前一天價格；00632R另有2021-03-08與2024-03-28起各三個交易日的價格沒有變動，照資料原樣使用。

期間從00632R第一筆價格2014-10-31開始，到2026-11-11，9組同一天開始。「贏」的定義是日夏普高於同期0050含息，日夏普為日報酬平均除以標準差再乘√252，不扣無風險利率。三項驗證都要過：鄰近9組至少7組贏、原參數前後半段各自贏、用sim()預設成本的全段也贏；這個設計有一段時間降低曝險，另外要贏「同平均比重固定持有」。

反1避險回測結果

手機閱讀表格時，可左右滑動查看全部欄位。

期間2014-10到2026-11。同平均比重固定持有是0050占90.3%、00632R占9.7%，每月調回。

互動報告是原參數的60日均線、對沖50%，沒有從9組挑最好的一組。報告內建的夏普採自己的無風險利率慣例，本文比較統一用不扣無風險利率的日夏普。

原設定在29.0%的交易日處於對沖狀態，平均下來00632R占資金9.7%。同樣的平均比重一直持有、每月調回，回撤-28.80%和原設定差不多，年化卻多了3.6個百分點。兩者都扣了預設成本；差距大部分來自擇時一年換倉十幾次的手續費與稅。不計成本時，原設定年化15.61%、日夏普1.051，和仍扣成本、每月小幅調回的固定持有1.044相近，均線擇時本身沒有帶來額外的好處。

9組參數全部落後

9組日夏普在0.48到1.04之間，全部低於0050的1.05。規律很清楚：對沖越多越差，均線越短越差。最接近的是120日均線、對沖25%的1.043；最差的是20日均線、對沖100%的0.48。最大回撤-21.32%到-35.29%，有一組比0050還深。

短均線的訊號切換頻繁，每次都要買賣一批00632R；長均線切換少，但進入對沖時0050通常已經跌了一段，離開時又已經漲了一段。原參數60日均線12年切換171次，一年約14次。均線擇時用在資產配置的代表研究是Faber（2007），他用月資料的10個月均線決定持有或轉成國庫券；本研究換成每日訊號與反向ETF，結果不能套用該文的結論。

前後半段、2022年與拿掉最好一年

前半段年化4.96%，0050是11.70%；後半段20.44%對28.99%。2015與2018年0050年內最深分別回檔21.0%與16.0%，原設定卻比0050多跌：2015年-11.33%對-6.28%，2018年-11.21%對-4.94%。均線訊號會落後，對沖可能在跌了一段之後才建立，反彈之後才解除，兩頭都吃虧。

真正幫上忙的是2022年那種跌得久、跌得深的空頭：0050全年-21.37%，原設定-14.24%。可是2021年0050上漲21.92%，原設定只有2.50%，一年的避險收穫被前一年的來回洗掉。2014年只有11月起的兩個月，表中略去。

成本：每年換倉十幾次

sim()預設手續費買賣各0.1425%、賣出證交稅0.3%。台灣股票型ETF的證交稅實際是0.1%，所以預設成本偏高。原設定一年單邊周轉約4.7倍資金，成本的影響很大：

即使完全不計成本，日夏普1.051也只是和0050打平，年化仍少4.45個百分點。開跑前的定義用預設成本，成本敏感度只是描述；不管用哪一種成本，這套規則都沒有讓單位風險的報酬變好。

回測方法與限制

資料截至2026-11-11，實跑日2026-11-12，FinLab 2.3.8，價格來源etl:adj_close還原收盤價。參數格、起始日與勝出條件在看任何績效以前寫定，之後沒有更改。

• 交易成本： 見上一節，主要結論用sim()預設成本，沒有打折。
• 滑價與容量： 未另設滑價，未估容量。對沖訊號出現時市場通常波動較大，實際成交價可能比收盤價差。
• 周轉率： 原設定全期87筆交易紀錄，訊號切換171次，一年單邊周轉約4.7倍資金。
• 權重： 永遠滿倉，沒有現金；00632R是用資金買進的反向ETF，沒有融券、借券或期貨保證金。
• 前視與股票池： 只用0050與00632R，不涉及選股與下市；均線只用當天收盤已知的價格，隔日收盤成交，沒有前視偏差。
• 樣本內外： 全段樣本內。前後半段只是穩定度檢查，不能當成樣本外證據；Bailey等人（2017）說明了多次回測後挑選結果的風險。

用AI重跑反1避險

透過上方的FinLab設定入口，讓Claude Code、Codex或Gemini CLI載入FinLab skill，把下載的研究程式交給它：「用這份research.py重跑00632R對沖的9組參數與同平均比重對照，保留2026-11-11截止日與預設成本。」下面是原參數的核心寫法。

import numpy as np
import pandas as pd
from finlab import data
from finlab.backtest import sim
 
prices = data.get("etl:adj_close")[["0050", "00632R"]].ffill()
close = prices["0050"]
 
# 0050 含息價收盤低於 60 日均線就對沖
below = (close < close.rolling(60).mean()).loc["2014-10-31":"2026-11-11"]
 
# 00632R 的金額是 0050 的一半：0050 占 2/3、00632R 占 1/3
hedge = 0.5
position = pd.DataFrame({
    "0050": np.where(below, 1 / (1 + hedge), 1.0),
    "00632R": np.where(below, hedge / (1 + hedge), 0.0),
}, index=below.index)
 
# 部位一變就在下一個交易日收盤調整
report = sim(position, upload=False)

resample不設定時，sim()只在目標比重改變的那天調整，對沖期間兩檔的比重會隨價格漂移。日夏普的計算見夏普比率，回撤定義見量化詞彙表，回測流程見回測方法。

反1避險常見問題

00632R可以長期持有嗎？ 本研究期間一直持有的年化-19.45%、最大回撤-94.34%。它每天重設部位，長期持有會偏離「指數報酬乘以負一」，0050長期上漲時虧損更多。

用00632R避險要對沖多少？ 本研究25%、50%、100%三種比例都輸0050，對沖越多越差。避險是用報酬換取較小的回撤，不會憑空增加報酬。

跌破月線、季線、半年線哪個比較好？ 120日均線的三組最好，但仍然沒贏0050；20日均線切換最頻繁，結果最差。

2022年有用嗎？ 有。0050全年-21.37%，60日均線對沖50%是-14.24%。問題是前一年2021年少賺了將近二十個百分點。

反1和融券放空0050有什麼不同？ 反1用現金買進，不會被追繳，但有每日重設的路徑耗損與管理費；融券要保證金，可能被強制回補。本研究只測了00632R。

為什麼要比「同平均比重固定持有」？ 降低曝險本身就會讓波動與回撤變小。用同樣的平均比重一直持有當對照，才能看出均線擇時本身有沒有幫助。本研究扣成本後擇時輸給固定持有，不計成本時兩者接近，擇時沒有帶來額外的好處。

如果用0050正2搭配呢？ 那是另一個問題，可看0050正2（00631L）回測與美股的槓桿ETF耗損實測。

同一批研究還有00687B、00679B美債搭0050、00720B公司債搭0050與黃金ETF 00635U搭0050。用加權指數均線當大盤濾網的研究見台股大盤均線濾網。量化研究的整體方法可從量化交易指南開始，AI代理使用說明介紹如何讓AI重跑研究。

研究下載

投資有風險，過去績效不代表未來表現。本內容僅供教學與研究，不構成投資建議，請依個人風險承受度審慎評估。本文沒有推薦買賣特定ETF，也不保證任何避險方式能降低未來損失。

最後更新：2026-11｜回測區間：2014-10-31至2026-11-11｜作者：FinLab量化研究團隊（經量化研究員審閱）。團隊以FinLab資料維護台股、美股的可重跑研究。