網格交易QQQ回測：固定中心27組全未過關

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固定中心網格交易在這段 QQQ 回測沒有成立：27 組參數全輸同期 QQQ 含息日夏普。原設定年化報酬 0.78%、日夏普 0.31，QQQ 則是 18.86%、0.89。網格最大回撤只有 -6.82%，但平均曝險也只有 4.64%；改成每天固定持有同樣比例，日夏普仍有 0.89。本文以反面教材為主，檢查低回撤背後的持股與現金代價。

最重要的現象出現在 2017 年：原規則最後一筆正持股訊號在 4 月 18 日，其後全部離場。往後即使市場大跌，價格仍沒有回到最初固定的買入區間。這個網格在上漲初期逐步賣出，後面大部分時間都沒有參與。

美股網格交易與 QQQ 的關係

網格交易是一種逆勢調整部位的方法，跌到下一條價格線就增加持股，漲到上一條就減少持股。QQQ 發行人說明它追蹤 Nasdaq-100；本文只測這一檔 ETF，沒有每天從個股中選股票，也沒有使用槓桿。

手機閱讀表格時，可左右滑動查看全部欄位。

這與動能擇時的差異很大。動能通常順勢增加曝險；網格在價格上漲時反而減少曝險。兩者都能程式化，但需要的市場路徑不同，可搭配美股量化策略比較閱讀。

規則在看結果前固定

以第一筆可得的 QQQ 含息價為中心，格距取 3%、5%、7%，格數取 6、8、10，起始持股取 25%、50%、75%，共 27 組。原參數選正中間的 5%、8 格、50%，沒有根據績效選較好的那一格。

價格相對中心的對數除以 log(1+格距)，向零取整得到所在格數。目標權重為起始權重減掉「所在格數／格數」，再限制為 0 至 1。原參數上漲四格即賣光；下跌時可加到滿倉，再跌也不借錢加碼。價格一次跳過多格，下一交易日收盤直接調到新權重。

這是收盤訊號的權重網格，沒有模擬盤中掛單。每一個訊號都在下一交易日收盤成交，所以也沒有假設事先知道當日最高、最低價。買賣訊號和基準都使用含息調整價格，分割與配息不會被當成純價格衝擊。

全數參數的日夏普約 0.22 至 0.59，沒有達到 QQQ 同窗的 0.89。較大的起始部位、較寬的持有區間能改變離場時間，卻沒有在這片參數範圍內形成勝出的區域。這不等於網格在所有市場都無效；它表示這次固定中心、無核心持股的設計未達研究標準。

同平均曝險比較：小回撤來自什麼

平均曝險是把每日實際持有權重平均，包含兩次調整間的價格漂移。原規則平均為 4.64%，因此新增每日固定持有 4.64% QQQ 的對照。這個平均值事前未知，僅用來診斷網格的交易規則有沒有多帶來價值。

同曝險固定持有的年化較高，回撤又較淺。原網格早期有較高持股，在下跌中逐格加碼；上漲後則逐步退出。用全段很低的平均曝險，無法抵消早期真正承擔過的風險。SPY 是較廣市場的參考，並不是替代 QQQ 的驗證門檻。

藍線與灰線各用不同縱軸，分別顯示持股曝險和含息持有淨值。當藍線已經歸零，市場繼續上漲不會替網格增加資產；報表上平坦的線同時代表風險降低與錯過報酬，兩面都要看。回撤與夏普工具可協助拆開這些指標。

成本、短債與前後半段

FinLab 美股基金的預設手續費與交易稅皆為零。我們另外把每次買入與賣出各扣 0.1%，原網格年化由 0.78% 降為 0.74%，日夏普由 0.31 降為 0.30。這次失敗主要出在持有方式，不能只歸因於手續費。

刪掉 2016 年後，網格的日夏普反而升到 1.26。留下的少量低波動獲利把比值推高，但年化只有 0.27%，也無法挽回另外幾項失敗。這個例子說明，單看一個風險比值容易看漏策略是否仍在參與市場。

扣 BIL 是把每一天的策略報酬減掉同期短天期美國國庫券 ETF BIL 報酬，再計算夏普。它用來辨認長時間持有零息現金的代價；本研究沒有真的把閒置資金投進 BIL。也沒有做匯率換算，這是美元計價結果，台幣投資人的實際報酬另有匯率影響。

每邊千分之一代表買進一筆扣一次、賣出一筆再扣一次，來回並非只扣一次。在原設定已經長年離場的情況下，增加成本對全期年化的影響看起來很小，原因是沒有持續交易；不能據此推論高頻率的網格也不怕成本。

這與再平衡文獻支持的事情不同

Perold 與 Sharpe（1988）分析動態配置與價格路徑的關係，適合用來理解逆勢買賣為什麼有時受益於震盪。但固定中心網格會到達零持股或滿倉的邊界，與一直維持固定比例的策略不同。

Cover（1991）的固定比例組合理論也沒有保證特定網格參數會贏。參數測試的選擇偏誤可參考 Bailey 等人（2015）。因此研究保留事前指定的原設定，沒有把 27 組裡表現最好的那組換成文章主角。

回測方法與限制

資料來自 us_fund_price:adj_close，本次 QQQ 可得序列自 2016-01-04 起；下一交易日開始的共同評估窗為 2016-01-05 至 2026-11-06。原先預估可用到 2015 年 7 月，但這次實際資料沒有那段，沒有補成虛構歷史。實跑日為 2026-11-10，FinLab 版本 2.3.8。

股票池只有 QQQ，沒有個股流動性篩選、金融股或下市股處理，也沒有將今日 Nasdaq 成分股回填到過去。QQQ、SPY 基準直接從同窗含息價計算，不經策略模擬且不扣成本。網格現金報酬為零；同曝險對照每天再平衡。平均每月目標權重調整合計約 3.1%，單月最高 50%，未估最低手續費、點差、額外滑價與策略容量。

這是歷史全段樣本內研究，前後兩半檢查沒有變成獨立樣本外驗證。規則只用當時已知的含息價；價格調整會隨資料修補更新，日後重跑可能有小差異。完整研究方式可看回測入門及量化交易指南。

重現這個網格設定

透過 AI 輔助安裝後，把下載檔交給 AI，要求保留格距、格數、起始比例與資料截止日。這裡提供的是未通過驗證的研究，不設可部署的策略頁。

import numpy as np
from finlab import data
from finlab.backtest import sim
 
data.set_market("us_fund")
price = data.get("us_fund_price:adj_close")["QQQ"].dropna()
price = price.loc["2015-07-01":"2026-11-06"]
level = np.trunc(np.log(price / price.iloc[0]) / np.log1p(0.05))
position = (0.5 - level / 8).clip(0, 1).to_frame()
report = sim(position, upload=False, end_date="2026-11-06")
report.to_html("report_strategy.html")

下載研究資料：

• 完整研究程式
• 每日淨值與曝險
• 驗證數據

報告內建市場基準與本文另算的 QQQ 可能不同，文章對照表以下載數據為準。台股可對照0050 網格回測，調整槓桿的設計則見凱利公式。

美股網格交易常見問題

QQQ 網格可以完全空手嗎？

這個設計可以。原設定上漲四格就賣完，後來要回到相應格線才重新買入；沒有自動把中心往上移。

沒有手續費就會有效嗎？

不會。本研究預設零成本已未通過，每邊扣 0.1% 後的表現只再下降一點。

有現金就一定比較安全嗎？

現金能降低部分市場曝險，但全段平均值無法代表每個時點。網格可能在下跌時更接近滿倉，在上漲時更接近空手。

可以把閒置現金改買 BIL 嗎？

可以設計另一個持有版本，但本文沒有做。扣 BIL 夏普是機會成本比較，並非把 BIL 報酬加進策略淨值。

這次測了 TQQQ 嗎？

沒有。TQQQ 有每日槓桿與路徑依賴，不能把 QQQ 的結果直接乘三。更多名詞可查量化詞彙。

為什麼刪掉最好一年還是沒過關？

這項檢查單獨勝出，但鄰近參數、前後半段、成本與同曝險比較仍未通過。研究要求同時成立，不能挑一項較好就改變結論。

投資有風險，過去績效不代表未來表現。本內容僅供教學參考，不構成投資建議，請依個人風險承受度審慎評估。

最後更新：2026-11｜回測區間：2016-01-05 至 2026-11-06｜作者：FinLab 量化研究團隊。團隊以 FinLab 資料與 Python 研究台股及美股策略，保留設定與重現程式。