當沖、漲停、盤後零股、鉅額交易回測：7 個台股熱門訊號選股都輸 0050

當沖、漲停、盤後零股、鉅額交易、爆量，是台股投資人每天在看的交易訊號。我們用 finlab 把 7 個常見用法做成策略：每個換 9 組參數、回測期間切成前後兩段、扣掉手續費與證交稅，和同期含息 0050 比日夏普。63 組參數沒有一組贏，連手續費和證交稅都設成 0，7 個策略也全部輸。

最明顯的是「漲停隔天追進」。2008 年以來 22,735 次漲停收盤，隔天平均還比股票池多漲 1.2%，但這段漲幅要漲停當天就買到才拿得到；隔天收盤才進場，之後 20 天平均超額報酬 -0.05%、中位數 -1.7%，持有 5 天的策略年化 -24.6%。當沖比率高的股票之後沒有比較差，當沖最高的五分之一，之後一個月平均反而多漲 0.30%。

我們也把 7 個訊號當濾網，疊在已驗證的 月營收動能策略 上。只有「避開一字漲停打開」照事先寫定的規則比原策略好：日夏普 1.46 對 1.42，9 組參數有 7 組比原策略高，前後兩段都比較好。這個組合版另外寫成 月營收動能避開一字漲停打開，有自己的策略頁。

關鍵數字

每個策略從第一次持股起算到 2026-10-30，0050 含息從同一天起算。漲停、一字漲停、爆量從 2008 年起；鉅額交易從 2015-01 起；當沖從 2016-02 起（當沖資料從這時起涵蓋所有可以當沖的股票）；盤後零股從 2016-04 起。前後兩段的 0050 日夏普在 0.41～1.27 之間，每一段都比策略高。

研究問題：7 個說法，各用哪份資料驗證

FinLab 沒有歷史漲停價，本文自己算：收盤價等於最高價，而且還原報酬至少 9.5%（2015-06-01 漲跌幅從 7% 放寬到 10% 之前用 6.5%），上市未滿 6 個交易日的不算。台股漲停價要捨去到最小跳動單位，實際漲停時的漲幅在 9.5% 到 10% 之間。資料欄位說明在 當沖資料、鉅額交易資料 與 股價成交資料。

回測方法

三項驗證的「贏」都指日夏普高於同期 0050 含息：

1. 參數高原： 每個策略 2 個主要參數，各取 3 個值（原值與上下各一個鄰近值），共 9 組，至少 7 組要贏。
2. 前後兩段： 原參數在前半段、後半段各自都要贏。
3. 交易成本： 用 sim() 預設的手續費與證交稅，不設成 0。

每個訊號的定義、鄰近參數與組合版的底，都在跑任何結果之前寫定，之後沒有改條件。

三項驗證的結果：63 組參數沒有一組贏

63 組裡離 0050 最近的是「一字漲停打開後追進」的連續 1 天、持有 10 天，日夏普 0.67，同期 0050 0.77。把手續費和證交稅都設成 0，7 個策略原參數的日夏普是 0.48 到 1.09，同期 0050 是 0.77 到 1.20，還是全部輸，輸 0050 不只是成本造成的。成本影響最大的是漲停追進：持有 5 天、每年進出約 1,200 次，不扣成本日夏普 0.57，扣了變成 -0.87。

訊號出現後 20 天：多數平均接近 0、中位數都是負的

把每一次訊號都當成一個事件，從訊號隔天收盤買進起算，看個股之後 20 個交易日比股票池等權平均多漲多少。這是事件研究法的做法，跟策略回測分開看：

股票停牌的日子報酬算 0，復牌第一天補上整段漲跌。6 個訊號之後 20 天的中位數都是負的，贏股票池的比例在 39.8% 到 45.0%，平均值靠少數大漲股撐住。等權持有一大籃這種股票，多數持股在拖累淨值，策略的日夏普自然比 0050 低。

一、當沖：占成交量兩成以上，當沖熱門股之後沒有比較差

台股 2014-01-06 開放現股當沖，一開始只有約 200 檔可以當沖，2016 年 2 月起資料涵蓋所有可當沖的股票。上市櫃合計的當沖成交股數占比從 2014 年平均 1.2%，升到 2021 年的 26.5%，2025 年 22.9%、2026 年到 10 月 23.4%；股票池裡個股當沖比率的中位數，從 2016 年 6.2% 升到 2026 年的 29.8%。現在台股的成交股數有兩成多是當沖。

Barber、Lee、Liu 與 Odean（2014）用台灣證交所的完整交易紀錄研究當沖客，發現多數當沖客扣掉成本後虧錢，只有少數人長期賺錢。這講的是當沖客自己的損益。換成「當沖客多的股票之後會不會比較差」，台股資料的答案是不會：

每月底依當沖比率分五組、隔天收盤起算，當沖最低的一組之後一個月平均落後股票池 0.21%，最高的一組反而多漲 0.30%，五組由低到高依序變好。只買當沖最低的 20 檔，年化 4.7%、日夏普 0.51，同期 0050 是 23.4%、1.19。站上的 散戶反向策略 用 10 組、2015 到 2025 年、沒有成交金額門檻，看到兩端都差的 U 型；本文的分組數、期間與成交金額門檻都不同，差異可能來自門檻排除了成交冷清的小型股，本文沒有另外驗證。

當沖比率突然升到前 60 日平均 2 倍以上，追進持有 10 天，年化 1.7%。這類事件 2016 年 2 月以來有 10.7 萬次，隔天平均落後股票池 0.09%，之後 20 天平均落後 0.65%。當沖突然變熱的股票，接下來比較常是往下。

二、漲停隔天追進：隔天的漲幅收盤才買得到時已經拿不到

Seasholes 與 Wu（2007）用上海證交所的資料發現，股票漲停會吸引散戶注意，散戶在隔天大量買進，股價隔天續漲、之後回落，賺錢的是漲停當天就買進、隔天賣給散戶的人。台股也看到同樣的型態：漲停收盤（前 20 天沒有漲停）的隔天，平均比股票池多漲 1.22%；但要拿到這段，必須在漲停當天收盤前買到，漲停排隊通常買不到。隔天收盤才買，之後 20 天平均超額報酬 -0.05%、中位數 -1.7%。

漲停隔天收盤買進持有 5 天，2008 年以來 22,884 筆交易、勝率 43.2%，扣掉每次約 0.585% 的買賣成本後平均每筆 -0.18%，年化 -24.6%、最大回撤 -99.5%。持有 3、5、10 天，或要求前 10、20、60 天沒有漲停，9 組日夏普都在 -1.35 到 -0.20 之間。

一字漲停是開盤就漲停、整天沒打開，常出現在重大消息之後。連續 2 天以上一字漲停、第一次打開的隔天收盤買進，平均之後 20 天多漲 0.98%，但中位數是 -2.0%，事件也很少：股票池內 2008 年以來 785 次，2016 年只有 5 次。持有 5 天的策略平均同時只有 2.9 檔，22% 的日子空手，最大回撤 -87.3%。這裡的股票池有 2,000 萬元成交金額門檻；不設門檻、看 2015 年以來所有普通股，連續 2 天以上一字漲停打開之後 20 天平均落後股票池 1.8%，這是下面組合版過關的原因。

三、盤後零股：零股交易已經移到盤中

零股是散戶占比最高的交易，Barber 與 Odean（2008）發現散戶是新聞多、成交量異常放大、單日大漲大跌這類吸引注意股票的淨買方。台股 2020-10-26 開放盤中零股之後，零股交易大量移到盤中：上市櫃普通股的盤中零股成交，2021 年 34 億股、2025 年 83 億股，2026 年到 10 月已經 167 億股；盤後零股從 2020 年的 9.0 億股降到 2022 年後每年 3.7 到 4.7 億股。

本文照原本的題目用盤後零股（2016 年起有資料）：成交股數暴增到前 60 日平均 5 倍以上，追進持有 10 天，年化 7.3%、日夏普 0.43。前半段 0.66、後半段 0.24，盤中零股開放後的後半段更差；暴增事件之後 20 天中位數 -2.3%，只有 41.9% 贏股票池。

四、鉅額交易：成交價中位數就是前一天收盤

鉅額交易是不經過一般撮合、事先議定的大筆交易，常用在大股東轉讓或法人換手。Holthausen、Leftwich 與 Mayers（1990）在美國發現，買方主動的大筆交易之後股價會維持在較高的位置，賣方主動的則先跌後回。台股的鉅額交易從價格看不出明顯方向：2015 年以來 72,309 個鉅額交易日，加權平均成交價對前一天收盤的差距中位數是 0.0%，46.5% 低於前一天收盤，低超過 5% 的只有 8.5%。

鉅額交易股數至少是前 20 日平均成交量的一半、隔天買進持有 20 天，年化 1.2%、日夏普 0.16，同期 0050 是 20.4%、1.07。這種事件每年約 300 到 590 次，之後 20 天平均落後股票池 0.42%。

五、爆量：照本文做法，台股沒有看到高成交量溢酬

Gervais、Kaniel 與 Mingelgrin（2001）用美國紐約證交所 1963 到 1996 年的資料發現，成交量相對自己過去 50 天特別大的股票，之後一個月的報酬比較高，稱為高成交量溢酬；他們的設定是當天成交量落在過去 50 天的前 10%，看高量股減低量股的多空組合。本文參考同樣的 50 日窗口，改成更嚴格的創 50 日新高、只做多：隔天買進持有 20 天，2008 年以來年化 -0.6%、日夏普 0.08，同期 0050 0.78。8.4 萬次爆量之後 20 天，平均落後股票池 0.40%，中位數 -1.9%。改成 20 日或 100 日新高、持有 10 或 40 天，9 組日夏普都在 -0.12 到 0.37 之間。爆量和價格的關係也可以參考 OBV 能量潮指標回測。

疊在月營收動能上：只有避開一字漲停打開過關

單獨做都輸，當濾網加在已驗證的策略上會不會有用？底是站上的月營收動能選股（站上 20／60／120 日均線、近 3 個月平均營收高於近 12 個月、5 日平均漲跌幅最強 10 檔、每月 11 日換股、10% 停損），參數原樣不動，只多一條濾網。要算一個新策略，除了三項驗證，還要比底好：原參數日夏普高於同期的底，而且 9 組裡至少 7 組高於底。

底從 2015-02-11 起年化 45.9%、日夏普 1.42、最大回撤 -35.6%，同期 0050 含息 20.2%、1.06、-34.0%。月營收動能原文寫的年化 46.5%、日夏普 1.44 算到 2026-10-27，本文多了 3 個交易日的資料。當沖的兩個組合版從 2016-03 起、零股從 2016-02 起，底在這兩段的日夏普是 1.42 與 1.43。

幾個濾網反而讓結果變差，原因在底本身就是追強勢股。底近 12 年 1,403 筆交易，有 638 筆（45%）的進場訊號日前 5 天內剛漲停，這些交易平均每筆賺 4.1%，其他的 3.3%；2016 年 3 月起的 1,274 筆裡，當沖比率前 20% 的 440 筆平均 4.8%，其他 3.1%。把它們排掉，等於排掉底裡賺比較多的那一群。

「只留近 20 天爆量過的」原參數日夏普 1.52，比底高 0.09，但改成 100 日新高的 3 組裡有 2 組低於底，9 組只有 6 組比底高，照規則不算新策略。

過關的是「排除近 10 天一字漲停打開」：日夏普 1.46 對 1.42，連續 2 天、3 天以上一字漲停的 6 組都比底高，只看連續 1 天的 3 組有 2 組比底低；前後兩段 1.40、1.52，底是 1.38、1.47。效果不大，只換掉底 1,403 筆交易裡的 59 筆。被排掉的 59 筆平均每筆 2.5%、勝率 40.7%，其他交易平均 3.7%。完整說明在 這篇策略文。

為什麼都贏不了 0050

1. 熱度之後是回落。 漲停、當沖驟升、零股暴增、爆量都是「很多人在看」的訊號，訊號出現時價格已經反映了大部分消息，隔天收盤才進場，買在注意力最高的時候。
2. 報酬集中在少數股票。 6 個事件訊號之後 20 天的中位數都在 -1.0% 到 -2.3%，贏股票池的不到一半，平均值靠少數大漲股撐住。
3. 周轉太高。 漲停追進每年 1,200 次以上的買賣，每次約 0.585% 的成本，一年下來吃掉的報酬比訊號本身能帶來的多。
4. 同期的 0050 很強。 2015、2016 年起算的策略，同期 0050 含息日夏普在 1.06 到 1.20；2008 年起算的也有 0.78。等權持有一大籃股票的策略，很難在風險調整後勝過它。

用 finlab 重現：漲停隔天追進

下面是「漲停隔天收盤買進、持有 5 天」的完整寫法，用 report.creturn 算出的年化 -24.6%、日夏普 -0.87 與上表相同；report.display() 顯示的夏普扣了 2% 無風險利率，會略低一些。把 rolling(5 換成 3 或 10、把 rolling(20 換成 10 或 60，就是 9 組鄰近參數：

import numpy as np
import pandas as pd
from finlab import data
from finlab.backtest import sim
 
close = data.get("price:收盤價")
high = data.get("price:最高價")
adj_close = data.get("etl:adj_close")
turnover = data.get("price:成交金額")
 
# 1. 股票池：上市櫃普通股，20 日平均成交金額 2,000 萬元以上
stocks = [s for s in adj_close.columns if len(s) == 4 and s.isdigit() and not s.startswith(("0", "91"))]
days = adj_close.loc["2008-01-01":].index
 
 
def on_days(df):
    return pd.DataFrame(df).reindex(index=days, columns=stocks)
 
 
liquid = on_days(turnover.rolling(20).mean()) > 2e7
 
# 2. 漲停收盤：收盤等於最高價，還原報酬至少 9.5%（2015-06-01 前漲跌幅 7%，用 6.5%）
adj = on_days(adj_close)
limit = pd.Series(np.where(days < "2015-06-01", 0.065, 0.095), index=days)
limit_up = (
    (on_days(close) == on_days(high))
    & adj.pct_change(fill_method=None).ge(limit, axis=0)
    & adj.shift(5).notna()
)
 
# 3. 前 20 個交易日沒有漲停收盤，才算一次新的漲停
before = limit_up.astype(float).rolling(20, min_periods=1).max().shift(1, fill_value=0) > 0
event = limit_up & ~before & liquid
 
# 4. 漲停當天收盤確認，sim() 隔天收盤買進，持有 5 個交易日
position = event.astype(float).rolling(5, min_periods=1).max() > 0
report = sim(position.loc[:, position.any()], upload=False)
report.display()

7 個訊號、7 個組合版與所有統計都在下方的 research.py，安裝 finlab 後直接執行，約 2 分鐘跑完。

這些資料可以怎麼用

• 漲停隔天不要追。 隔天的漲幅收盤前就發生了，收盤才買進的人，之後 20 天中位數落後股票池 1.7%。
• 當沖比率高不代表股票之後會差。 加了成交金額門檻之後，當沖最高的五分之一之後一個月平均還多漲 0.30%；當沖比率比較適合用來看股票的投機熱度，不適合單獨拿來選股。
• 盤後零股的訊號在變弱。 2021 年以後零股交易主要在盤中，盤後零股暴增追進的後半段更差；盤中零股的訊號本文沒有測。
• 鉅額交易本身沒有方向。 成交價中位數等於前一天收盤，要判斷是誰在買賣，還要搭配法人籌碼或大股東申報。
• 選股策略裡可以避開一字漲停剛打開的股票。 這是本文唯一照規則過關的用法，對月營收動能的改善不大，日夏普多 0.04。

常見問題

當沖比率高的股票能買嗎？

以 2016 年 2 月以來、20 日平均成交金額 2,000 萬元以上的股票來看，當沖比率最高的五分之一，之後一個月平均比股票池多漲 0.30%，最低的五分之一落後 0.21%。當沖比率高的股票沒有之後比較差；只買當沖比率最低的 20 檔，年化 4.7%，遠低於 0050 的 23.4%。

當沖比怎麼算？

本文用個股當日沖銷成交股數除以當天成交股數，再取 20 日平均。上市櫃合計的當沖占比 2025 年平均 22.9%，股票池個股當沖比率的中位數 2026 年約 29.8%。FinLab 的 intraday_trading 從 2014 年 1 月起，2016 年 2 月起涵蓋所有可當沖的股票。

漲停隔天會繼續漲嗎？

平均會。2008 年以來 22,735 次漲停收盤，隔天平均比股票池多漲 1.22%。但漲停當天通常買不到，隔天收盤才買進的話，之後 20 天平均超額報酬 -0.05%、中位數 -1.7%，持有 5 天的策略年化 -24.6%。

一字漲停打開可以買嗎？

回測不支持。連續 2 天以上一字漲停後第一次打開，隔天收盤買進持有 5 天，年化 4.7%、日夏普 0.32，同期 0050 0.80；事件之後 20 天中位數 -2.0%。放在選股策略裡避開這類股票，反而讓月營收動能的日夏普從 1.42 升到 1.46。

盤後零股和盤中零股差在哪？

盤後零股是收盤後 13:40 到 14:30 掛單、14:30 一次撮合；盤中零股從 2020-10-26 開放，在 9:00 到 13:30 的盤中定時撮合。上市櫃普通股的盤中零股成交，2025 年 83 億股，盤後零股約 3.7 億股。

鉅額交易是利多還是利空？

從成交價看不出方向。2015 年以來的鉅額交易，成交價對前一天收盤的中位數差距是 0.0%，46.5% 低於前一天收盤。鉅額交易之後買進持有 20 天，年化 1.2%，事件之後 20 天平均落後股票池 0.42%。

爆量後會漲嗎？

照本文的做法不明顯。成交量創 50 日新高之後 20 天，平均落後股票池 0.40%、中位數 -1.9%；美國研究的高成交量溢酬，用本文的設定在台股 2008 年以來的資料沒有看到。

為什麼不把參數調到贏 0050 為止？

63 組參數裡總會有幾組剛好表現好，挑出來報告就是過度擬合。本文每個訊號的參數都在看結果前寫定，9 組裡要 7 組贏才算通過。在同一段資料上反覆挑規則的風險，可以看 回測過度擬合的機率 與 前視偏差 的說明。

參考文獻

• Barber, B. M., Lee, Y.-T., Liu, Y.-J., & Odean, T.（2014）. The cross-section of speculator skill: Evidence from day trading. Journal of Financial Markets, 18, 1–24。台灣證交所完整交易紀錄裡的當沖客損益，多數扣除成本後虧損。
• Barber, B. M., & Odean, T.（2008）. All that glitters: The effect of attention and news on the buying behavior of individual and institutional investors. Review of Financial Studies, 21(2), 785–818。散戶是吸引注意股票的淨買方。
• Seasholes, M. S., & Wu, G.（2007）. Predictable behavior, profits, and attention. Journal of Empirical Finance, 14(5), 590–610。漲停吸引散戶在隔天買進，股價隔天續漲後回落。
• Holthausen, R. W., Leftwich, R. W., & Mayers, D.（1990）. Large-block transactions, the speed of response, and temporary and permanent stock-price effects. Journal of Financial Economics, 26(1), 71–95。大筆交易的買賣方向與之後的價格反應。
• Gervais, S., Kaniel, R., & Mingelgrin, D. H.（2001）. The high-volume return premium. Journal of Finance, 56(3), 877–919。紐約證交所成交量特別大的股票，之後一個月報酬較高。

延伸閱讀

• 避開一字漲停打開的組合版：本文唯一過關的設計
• 月營收動能選股：組合版的底，含原版的三項驗證
• 融資、注意股、跳空缺口 5 個散戶訊號回測
• 散戶反向策略：融資、當沖、集保
• 台股學術異常回測：10 個經典因子
• 新股抽籤與上市後買新股回測
• 台股選股完整指南
• 周轉率是什麼
• FinLab 公開策略庫

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，投資有風險。

最後更新：2026-11｜回測區間：2008-01 ~ 2026-10（當沖 2016-02 起、鉅額交易 2015-01 起、盤後零股 2016-04 起，資料快照 2026-10-30，重跑日 2026-10-31）｜作者：FinLab 量化研究團隊（經量化研究員審閱）