黃金ETF搭0050回測：00635U一到三成，
日夏普9組全贏0050

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。

在0050裡放一到三成黃金ETF，2015到2026年這段期間的風險調整報酬比單押0050好。0050八成、00635U兩成、每季調回比例的原設定年化17.94%、日夏普1.10、最大回撤-29.64%；同期0050含息是20.40%、1.06、-33.96%。黃金比重與再平衡頻率的9組日夏普全部贏，前後半段各自贏，拿掉組合報酬最好的2026年也贏；但拿掉黃金大漲56%的2025年，日夏普1.011對0050的1.014，就變成小輸。

代價是報酬：原設定年化比0050少2.46個百分點，換到回撤淺4.32個百分點、波動低3.26個百分點。另一個設計，0050、00679B美債與00635U各三分之一，9組全輸，日夏普1.03低於0050的1.15。這組黃金配置的每週漲跌和FinLab策略庫裡一支已上線的核心衛星策略相關0.955，所以不另外放進策略庫。

00635U是什麼：用期貨追蹤黃金的台幣ETF

00635U 期元大S&P黃金在台灣證交所掛牌、以台幣交易，用黃金期貨追蹤S&P GSCI黃金超額報酬指數，沒有直接持有金條。期貨要定期轉倉，報酬會和現貨金價有差距；它沒有做匯率避險，台灣投資人拿到的報酬包含金價、轉倉損益與美元兌台幣的匯率變化。

黃金單獨持有的日夏普只有0.48，報酬遠低於0050。它能讓組合的單位波動報酬變好，靠的是和0050的漲跌不同步：這段期間黃金漲最多的2025年，0050漲得比黃金少；0050大跌的2022年，00635U只小跌1.59%。下跌年也有例外：2015年00635U跌得比0050多，2018年兩者跌幅差不多。Baur與Lucey（2010）區分兩種角色：平均而言與股票不相關或負相關的叫「避險資產」，在股市極端下跌時仍不相關或負相關的叫「避風港」；他們在美、英、德股市找到黃金兼具兩種性質，但避風港效果只維持很短的時間。

兩個黃金設計怎麼測

黃金固定比例： 00635U占10%、20%或30%，其餘放0050；每月、每季或每年最後一個交易日調回目標比重，共9組。原參數在看結果前定為黃金兩成、每季調整。期間從00635U上市的2015-04-15開始。

股、債、金三分： 0050占25%、33.3%或40%，其餘由00679B美債與00635U黃金平分，同樣三種調整頻率，共9組。原參數是三者各三分之一、每季調整。期間從00679B上市的2017-01-17開始，所以三分法的基準數字和黃金固定比例不同。

「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。通過的設計再看拿掉最好的一年，並和站上已上線的台股策略比較週報酬相關。

黃金ETF回測結果

手機閱讀表格時，可左右滑動查看全部欄位。

黃金兩成是0050八成、00635U兩成；股債金三分是0050、00679B、00635U各三分之一。

互動報告是黃金固定比例的原參數，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。

黃金固定比例在日夏普、最大回撤和年化波動三項都優於0050，年化報酬較低。三分法的回撤最淺，只有-23.11%，但年化報酬不到0050的一半，日夏普也比較低；它只有三分之一在0050，另外三分之一的00679B在同批的00687B、00679B搭0050研究裡，上市以來含息年化是負的。

黃金一到三成：9組日夏普全贏

黃金固定比例的9組日夏普在1.07到1.11之間，全部高於0050的1.06，年化報酬則全部低於0050。黃金越多，波動與回撤越低，報酬也越低：黃金一成的三組年化約19.0%、最大回撤約-31.8%，三成的三組年化約16.5%到16.7%、回撤約-27.1%到-27.4%。三種比重的日夏普差距只有0.03左右，是一整片平坦的高原，沒有單點特別突出。

再平衡頻率中，每季調整在三種比重下都略好，差距最多0.02，小到不足以說明哪種頻率較好。黃金和0050常常輪流表現，例如2025年00635U上漲56.00%、2026年至11月11日下跌10.29%，固定比例每次調整都是賣出漲多的一邊、買進跌多的一邊。

三分法的9組日夏普0.87到1.11，全部低於同期0050的1.15，0050占比越低越差。DeMiguel、Garlappi與Uppal（2009）發現等權分配在樣本外常常不輸複雜的最佳化，但他們比的是各種配置方法之間，等權並沒有保證贏過組合裡表現最好的單一資產；這段期間0050本身的日夏普就很高。

前後半段與拿掉最好一年

前後半段的差距都不大，0.03到0.06，但方向一致。兩個半段的年化報酬都低於0050，前半段13.86%對16.26%，後半段22.12%對24.64%；贏的是單位波動的報酬，報酬本身兩段都輸。開跑前寫定的壓力測試是拿掉組合報酬最好的一年，也就是2026年；另外拿掉黃金最好的2025年，優勢就消失，這個結果相當依賴2025年的金價大漲。三分法在前後半段都輸，日夏普1.10對1.14、1.00對1.19，拿掉最好的2025年後是0.86對1.11。

逐年來看，黃金幫最多忙的是2022年與2025年。2022年0050含息-21.37%，00635U只跌1.59%，八成兩成組合-17.61%；2025年0050上漲36.83%，00635U上漲56.00%，組合上漲41.18%，高於0050。圖中2015年從4月16日收盤才建倉，少了0050當天上漲的1.53%，所以那年的組合比兩者都低。0050大漲的2024年與2026年，組合則少賺了不少。這是固定比例的本質：它不預測哪一年誰好，只確保不會全部押在同一邊。

為什麼通過了卻不放進策略庫

FinLab的策略庫只收「不同的策略」：新策略的週報酬和任一支已上線策略相關達0.95以上，就不另外上架。黃金兩成配置和核心衛星策略（60% 0050＋40%四因子複合）在重疊的422週裡相關0.955；這支核心衛星策略本身就有六成0050，0050和它的週相關是0.966。兩者的大部分漲跌都來自0050，另外上架會讓策略庫重複同一種曝險。

那支策略的另外四成是選股，和黃金是完全不同的東西，相關高只代表兩者的週漲跌大多由0050決定。第二高的是國安基金進場後持有正2，相關0.930；圖上其餘四支在0.67到0.77之間。

台幣計價的黃金ETF有比較會避險嗎

這一節只做描述。2017-01-27到2026-11-06共511週，挑出0050週報酬最差的26週，比較00635U和美國掛牌、以美元計價、持有實體黃金的GLD。

00635U在這些週上漲的次數比較多，平均跌幅卻略大，和0050的相關也略高。兩者的差別同時包含匯率、期貨與現貨的差距、台美兩地收盤時間差了半天，這組數字看不出台幣計價讓黃金在0050大跌時更有用。Erb與Harvey（2013）也提醒，黃金的實質價格波動很大，用過去十年的漲幅推估未來報酬並不可靠。

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： sim()預設手續費買賣各0.1425%、賣出證交稅0.3%，沒有打折，高於台灣ETF實際的證交稅率。黃金兩成不計成本日夏普1.102，稅改0.1%是1.099，結論不變。
• 滑價與容量： 未另設滑價，未估容量。00635U的成交量比0050小，大額委託可能受買賣價差與折溢價影響。
• 周轉率： 黃金兩成每年單邊約調整5.8%的資產，全期94筆交易；三分法約10.6%、120筆。
• 權重： 永遠滿倉，沒有現金，沒有借款或槓桿。
• 前視與股票池： 只用三檔ETF，不涉及選股與下市；調整只用當天收盤已知的價格，隔日收盤成交。
• 樣本內外： 全段樣本內。拿掉2025年就小輸，結果明顯依賴那一年的金價大漲；題目本身也是在知道金價走勢之後才選的。前後半段只是穩定度檢查，不能當成樣本外證據，Bailey等人（2017）說明了多次回測後選擇結果的過擬合風險。

用AI重跑黃金配置

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0050搭00635U與股債金三分的18組參數，保留2026-11-11截止日與預設成本。」下面是黃金兩成原參數的核心寫法。

import pandas as pd
from finlab import data
from finlab.backtest import sim
 
prices = data.get("etl:adj_close")[["0050", "00635U"]].ffill()
days = prices.loc["2015-04-15":"2026-11-11"].index
 
# 0050 八成、00635U 黃金兩成
position = pd.DataFrame({"0050": 0.8, "00635U": 0.2}, index=days)
 
# 第一天建倉，之後每季最後一個交易日調回比例
quarter_ends = days.to_series().groupby(days.to_period("Q")).last()
rebalance = pd.DatetimeIndex(sorted({days[0], *quarter_ends}))
 
report = sim(position, resample=rebalance, upload=False)

改0.8與0.2就能測其他比重。日夏普的計算見夏普比率，回撤的定義見量化詞彙表，成交與偏差的處理見回測方法。

黃金ETF常見問題

黃金ETF要配多少？ 本研究一成、兩成、三成都贏0050的日夏普，差距只有0.03左右；黃金越多，回撤越淺、報酬越低。比重應該依自己能承受的回撤決定，本文不提供配置建議。

00635U和持有實體黃金的ETF有什麼不同？ 00635U用期貨追蹤指數，有轉倉成本與損益；實體黃金ETF直接持有金條，有保管費。兩者的報酬會有差距，本研究只測了00635U。

黃金一定能在股市大跌時上漲嗎？ 不一定。0050最差的26週裡，00635U只有54%的週上漲，平均還跌了0.73%，跌幅比0050的5.68%小很多。

股、債、金各三分之一好嗎？ 本研究9組全部輸0050的日夏普。回撤最淺，只有-23.11%，但年化報酬10.78%不到0050的一半；它只有三分之一在0050，美債ETF這段期間報酬又是負的。

黃金和美債搭0050的結果為什麼不同？ 00635U從2015年4月上市以來年化6.62%，00679B從2017年1月上市以來是-1.12%，兩者都和0050漲跌不太同步。資產本身報酬越低，放進組合後越難靠分散補回少賺的部分；黃金這邊的優勢也相當依賴2025年，拿掉那一年就小輸。本研究沒有把這些因素拆開驗證。

每季再平衡要怎麼做？ 每季最後一個交易日，把兩檔的市值調回八成與兩成。本研究每季調整略好於每月與每年，但差距很小。

這組配置會上FinLab策略庫嗎？ 不會。它和已上線的核心衛星策略週報酬相關0.955，超過0.95的門檻，策略庫只收不同的策略。

同一批研究還有00720B公司債搭0050與00632R反1避險。用美股ETF測的永久投資組合、黃金蝴蝶等配置見資產配置回測。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，也不保證黃金與股票的歷史關係會延續。

最後更新：2026-11｜回測區間：2015-04-15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。