葛蘭碧八大法則回測：12個設計都沒穩定贏0050

點圖可查看原尺寸；完整數字也列在下方的研究下載區。 葛蘭碧八大法則的四個買點，我們分別用於個股與0050，再把0050的持有時段反過來測，共十二個設計、108組參數，沒有一個通過這次的三項驗證。本文以反面教材為主：圖上看得出轉折，還需要回答轉折當時知不知道、什麼價成交，以及等賣點時付出了多少代價。

葛蘭碧八大法則是什麼

葛蘭碧八大法則以股價和移動平均線的關係，整理四個買進與四個賣出情境。第一類看均線轉向後突破，第二類看趨勢中跌破後站回，第三類看回測均線守住，第四類看遠離均線後的反彈。賣點可以用相反方向理解，但「走平」「短暫」「遠離」都不是可以直接交給電腦的數字。

Joseph Granville 的1960年著作可作為這套均線分析的歷史背景。本文把文字情境寫成一套事前固定的機械規則，沒有宣稱六十日均線或百分比門檻是作者唯一的原始設定。不同教材的八點編號也可能不同，因此表中同時寫出條件，避免只憑編號認策略。

這裡的賣出是把原先持股賣掉，沒有放空。買點與賣點同日出現時，賣出優先；沒有賣訊就繼續持有，未另外加停損。尤其第四點可能長時間等不到對應賣點，這個代價也算進結果。若研究的是均線本身，相關背景整理在均線擇時回測；兩條均線交叉的問題，則另見黃金交叉選股，不能把兩種實驗混在一起。

主要測試結果

先看「年化報酬」：平均每年賺或賠多少；「最大回撤」是從高點最多跌多少。日夏普比較報酬與波動，數字越高越好，但不保證獲利。

• 十二個設計都未通過，換鄰近參數後無法穩定領先。
• 第一買點0050版：年化報酬15.8%，期間最大跌幅34.0%；同期持有0050為年化13.9%、最大跌幅52.4%。
• 這組主要設定看似較好，但九組參數只有三組贏0050，未達至少七組的門檻。

完整逐項數字如下；手機可左右滑動表格比較。

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。

中心設定下，第一買點用於0050的日夏普為 0.95，高於同期0050的 0.74，但九格只有 3格贏。單一中心點較好，沒有形成可依賴的一片鄰近區域。四種個股買點則沒有任何一格勝過0050，不能用「每檔都有均線訊號」推論成分散後就有優勢。

第一買點個股版平均持有 274 檔，整段 3,531 筆交易；0050版 6 筆。持股數很多只能分散單一公司的風險，無法消除共同的市場下跌與進出成本。下方互動報告是第一買點個股版，另一份下載報告是同買點的0050版，均為中心參數，沒有從九格挑出成績最高者。

回測方法與判讀限制

資料截至 2026-11-09，重跑日為 2026-11-10，套件 finlab 2.3.8。期間從 2008-01-02 開始。基準採 etl:adj_close 的 0050 還原收盤價，包含配息與分割調整；停牌日沿用前一價格。基準用還原價比值計算買進持有，不經回測引擎，也不扣成本。所有表格與圖都用同一段交易日，起點淨值同為一；訊號還沒出現的空手日也保留。

「贏」採日夏普：日報酬平均除以標準差，再乘以252的平方根，不扣無風險利率。每個設計換兩個參數、各取三個值，共九格，至少七格要高於同期0050；中心參數在交易日對半切的兩段，也各自要高於0050；全部用扣成本結果。平均有多少天持股，就是表中的在場比例。有現金的設計還要高於「每天固定維持同平均權重的0050、其餘現金」對照，避免把少投資帶來的較小波動誤認成擇時能力。這個固定權重對照不扣調倉成本。

通過上述三項後，還須拿掉中心參數報酬最好的一個日曆年，再次高於同期0050，才算通過本次整體檢查；這不能補救前面未過的項目。未通過者不設成公開策略，也不提供把它當成已驗證策略的 Studio 捷徑。若要理解含息與一般收盤價的差異，可看回測方法；量化交易指南則說明研究結果與實際執行的距離。

換參數後，哪個買點還站得住

均線長度固定測四十、六十、八十日，中心為六十日。第一、二點的斜率用三、五、十日價差，中心五日；第三點的高低價距均線範圍為0.5%、1%、2%，中心1%；第四點偏離幅度為8%、12%、16%，中心12%。第三、四點的均線斜率都看五日。每個買點完整跑三乘三，沒有先看結果再改成另一條均線。

熱圖每格是策略減去0050的日夏普，藍色正值才是該格比較高，紅色負值代表比較低。個股版四張小圖全為負值；0050版第一點有局部正值，其他買點偶有一格勝出，互補方向也沒有達到七格門檻。「避開訊號、其他時間持有」仍要測，因為稀疏的反彈訊號容易讓資金長期空手；但改成互補方向也不能自動通過驗證。

淨值圖保留第一點的個股版與0050版，以及第四點避開後持有的版本，灰線為0050含息。累積線回答資金最後走到哪裡，前後段圖則回答改善是否只集中於某一段；兩個問題都需要看。回撤較小也可能來自大量現金，必須同時交代在場比例與少參與上漲的成本。

從圖形解讀到交易規則，中間差了什麼

第一，均線轉向是一段持續演變的過程。第一買點要求「當下轉平、之前沒有上揚」，第二買點要求「之前也在上揚」，所以同樣的向上突破會被分配到不同情境。若看到結果後把某次不漂亮的突破改稱「假突破」、排除在八法則之外，就無法得到可重跑的研究。

第二，回測守住要事前定義。本文用當日最低價距均線的百分比範圍，收盤再確認仍在線上；這會排除跌得太深才拉回的長下影線。另一位研究者可以採不同定義，但應先寫定，再完整公布相鄰參數。這份結果只適用於表中設定，不能延伸成所有均線回檔都無效。

第三，負乖離大可能伴隨市場風險持續上升。知道價格離均線很遠，不代表知道反彈哪天開始；等到對稱賣點又可能錯過先前反彈。把乖離率改當排名因子是另一個題目，相關機制可對照技術指標研究，不能把那類組合的成績移植到本次單獨買賣規則。

Brock、Lakonishok與LeBaron（1992）研究過移動平均與區間突破，對象與年代不同，不能直接替這十二個台股設計背書。Sullivan、Timmermann與White（1999）則提醒，多看許多技術規則再挑最好者，會引入資料探勘偏誤。本次固定參數與完整表格可以減少挑漂亮格子的空間，但沒有做該論文的統計檢定。

常見問題

葛蘭碧八大法則適合看日線還是週線？

本文只測日線。改成週線會改變訊號確認、持有長度與成交次數，屬於新的研究，不能直接沿用這次數字。

葛蘭碧法則一定要用二百日均線嗎？

沒有在這次研究測二百日。本次事前固定四十、六十、八十日，目的是觀察季線附近的敏感度，不提供一條適用所有市場的最佳天數。

四個買點可以混在一起使用嗎？

可以另提組合假說，但本次分開測。混用後還要寫清楚哪個賣點管理哪次進場，不能在出場時才挑當時看起來最有利的解釋。

回測均線有撐就能當天買進嗎？

當日最低與收盤價要到收盤後才完整確定。本文隔日收盤成交，因此沒有把事後已知的支撐買回當日最低價。

沒有通過，是否代表技術分析都沒用？

只能說這十二個固定設計在這段台股期間沒有穩定勝過0050。加上其他資料、換市場或換持有方式，都是需要另驗的題目。可對照大盤均線濾網的不同用途。

新手可以怎麼重跑？

從下載研究程式開始，保留原參數與固定迄日，對照本文的九格與逐日淨值。能重現後，再把新想法當成新實驗；程式交易入門說明整個流程。

用Python表達第一買點

這段是第一買點用於0050的中心設定。hold_until把進場事件延續到對應賣出事件，期間仍包含沒有新訊號的交易日。完整研究程式另跑其他買點與所有鄰近參數。

from finlab import data
from finlab.backtest import sim
 
close = data.get("etl:adj_close")[["0050"]].loc[:"2026-11-09"]
ma = close.rolling(60).mean()
slope = ma.diff(5)
cross_up = (close > ma) & (close.shift(1) <= ma.shift(1))
cross_down = (close < ma) & (close.shift(1) >= ma.shift(1))
buy = cross_up & (slope >= 0) & (slope.shift(5) <= 0)
sell = cross_down & (slope <= 0) & (slope.shift(5) >= 0)
position = buy.hold_until(sell) & close.notna()
report = sim(
    position.loc["2008-01-02":],
    retain_initial_cash=True,
    end_date="2026-11-09",
    upload=False,
)

目標權重變化與月周轉

下表將每日目標等權部位的變化取絕對值，買進與賣出相加後按月加總。持股從零到滿倉計100%，再全部賣出另計100%；只轉換同一檔持股的期間不重複計算。這是不含價格漂移的目標權重周轉估計，並非回測引擎實際成交金額除淨值；平均包含空手月份，資料最後不足一個月也納入。交易筆數則可能同時包含許多檔股票，不能拿來替代周轉率。

下載與重跑

只想看結果，不用安裝軟體或執行程式。 下方兩份互動網頁可查看歷年報酬與最大跌幅；要自行重跑全部研究，再選擇下載Python程式。

• 買點一・個股互動報告：看本文主要測試的結果。
• 買點一・0050互動報告：看另一個固定設計。
• 完整研究程式（Python，.py）：自行執行三個主題、全部162組。
• 全部統計（JSON）：查看本文全部參數與指標。
• 每日淨值（CSV）：下載本文中心參數的每日淨值。

選擇性：自行重跑完整研究

1. 下載共用研究程式，存成 research.py。
2. 依FinLab設定流程準備環境，安裝finlab、numpy與pandas，依套件指示登入。資料權限依登入帳號而定。
3. 在程式所在資料夾執行：

python research.py --out results

這個命令會跑三個主題、十八個設計的全部162組，並非只跑本文。輸出的 results/metrics.json 包含完整參數與統計，各設計另有具名的互動HTML報告與每日淨值CSV；程式不會部署或下單。

兩份互動報告對應表格具名的兩個中心設計，沒有從九格中挑最好者。報告內建市場線不替代本文依同期0050還原價算出的對照表。後續資料修補或套件更新可能使重跑數字小幅不同；本文保留這次執行的數字與日期。

投資有風險，過去績效不代表未來表現。本文僅供教學與研究參考，不構成投資建議，不推薦買賣任何個股。最大回撤、空手機會成本與交易成本請一併評估。

最後更新：2026-11｜回測區間：2008-01-02～2026-11-09｜作者：FinLab 量化研究團隊。團隊以歷史資料與可重跑程式研究台股及美股策略。