作帳行情是真的嗎？23 年台股數據：六月底買、七月中賣，
勝率近八成

每年六月底，財經版面都會出現「作帳行情」「半年報行情」這幾個字。投信要結帳、法人要美化半年報持股、外資要回補，所以六月底到七月會有一波上漲。聽起來很有道理，但它到底是真的可重複，還是只是事後看圖說故事？

我們用 finlab 把台股加權報酬指數（含息）拉出來，從 2003 年測到 2025 年，一年只取一個獨立樣本，做了一個乾淨的事件研究。結論是：作帳行情這件事在大盤層級確實存在、而且統計上站得住腳；但市場上對它的四種主流解釋，幾乎全部錯了。

關鍵數字（2003–2025，台股加權報酬指數）

（來源：finlab benchmark_return:發行量加權股價報酬指數，2003–2025 共 23 年，一年一個觀察值。t 值為跨年度單樣本 t 檢定，對虛無假設「平均報酬為零」。）

一句話：在六月結帳日收盤買進大盤、持有 8 到 15 個交易日（大約到七月中），23 年來平均報酬約 +2%，是同期間隨便挑十天平均報酬（+0.61%）的三倍多，而且 t 值穩定落在 2 以上。

作帳行情：泛指機構投資人在季底或半年底結帳日前後，為了美化財報或基金淨值持股，買進或撐住手中重押的股票，帶動指數短線走強的季節性現象。學名叫「window dressing（櫥窗效應）」。更多量化名詞可參考我們的量化投資詞彙表。

什麼是作帳行情？為什麼是六月？

台灣的會計年度以 12 月底為年結，6 月底則是「半年」的結帳點：上市櫃公司要編半年報、基金與法人要結算上半年淨值與績效。Lakonishok, Shleifer, Thaler & Vishny (1991) 研究美國退休基金時就發現，基金經理人傾向在季底「美化持股」，把表現好的、權值大的標的買到帳上，這就是 window dressing 的原始定義。

六月底還疊了第二件事：台股的除權息旺季落在七、八月，六月底正好站在配息行情的起跑線前。兩股力量加起來，使得六月半年結這個時間點，比其他三個季底更容易出現結帳後的延續性上漲。

但「有故事」不等於「可賺錢」。早在 Lakonishok & Smidt (1988) 用九十年資料檢驗各種日曆效應時就提醒，許多看似穩定的季節性其實經不起跨期考驗。更直接的陷阱，是 Sullivan, Timmermann & White (2001) 指出的「資料探勘」問題：你把一年 250 個交易日、各種月份與節氣都試一遍，總會挑到幾個看起來很神的日期。所以下面每一步，我們都用一年一個獨立樣本、跨年度檢定，並且和其他三個季底、和無條件基準對照，盡量把運氣的成分擠掉。

事件研究：持有十到十五個交易日最甜

把「進場後持有 N 個交易日」的平均報酬畫成一條曲線（上方第一張圖），你會看到報酬從結帳日起穩定往上爬，在第 8 到第 15 個交易日之間進入一段平台，平均累積報酬大約 +2.0% 到 +2.4%，t 值在這段都維持在 2.3 以上。超過 20 個交易日之後，平均報酬還在高點附近，但波動變大、訊號變鬆，性價比下降。

我們也測了進場日的敏感度。把進場點從結帳日前三天移到後兩天、持有天數從 5 天掃到 15 天，做成一張報酬與 t 值的網格，最強的組合是在結帳日前一個交易日進場、持有 10 個交易日，t 值高達 3.43。換句話說，這個訊號不是只在某一個精準的進出點才成立，它在一整片合理的進出組合上都站得住，這正是穩健訊號該有的樣子。

更重要的是穩健性檢查。我們對 10 日報酬做「逐年剔除」（jackknife）：每次拿掉一年再重算，23 次裡最低的 t 值還有 2.43，最高 3.15，全部都 ≥ 2.0。也就是說，這段報酬不是靠某一年撐起來的。貢獻最大的一年是 2003 年（+10.2%），最差的一年是 2008 年金融海嘯（−3.8%），把這兩個極端拿掉，結論都不變。

如果再嚴格一點，扣掉「那一年大盤本來就有的平均漲幅」，只看超額的季節性部分，結帳後 10 日的超額報酬仍有 +1.68%（t = 2.36，p = 0.028）。所以這 +2% 不是把大多頭年的趨勢算進去而已，它本身就帶著一塊獨立的季節性溢酬。

逐年拆解：23 年裡有 16 年收紅

把每一年結帳後 10 日的報酬畫成長條圖，23 年裡 16 年收紅、勝率 70%，紅綠分佈相當均勻，沒有「全靠兩三根大紅棒」的脆弱感。下跌的年份多半對應到當年的系統性風險（2008 海嘯、2011 歐債、2015 股災、2022 升息），這也提醒我們：這是一個「平均而言占上風」的季節性偏向，不是每年保證上漲。

只有六月特別強：四個季底的對照

如果作帳行情只是「結帳日後大盤都會漲」，那 3、6、9、12 月底應該都一樣強。事實不是這樣。

（來源：finlab 加權報酬指數，2003–2025，結帳後 0 至 +10 交易日。）

四個季底裡，只有六月的結帳後延續性上漲達到統計顯著。九月、十二月幾乎沒有訊號，三月偏弱。這個對照很關鍵：它說明六月作帳行情綁定的是台灣半年報結算這個特定制度節點，而非泛泛的「結帳日通效應」，正好和 window dressing 的機制吻合。

值得一提的是，年底（12 月）在結帳「前」反而有明顯的卡位買盤（結帳前 10 日平均 +2.12%、t = 3.89），但那是另一個故事；本文聚焦的是可操作性最高、結帳「後」延續最穩的六月。

用 0050 實單複製：近八成勝率，含成本後依然站得住

指數不能直接買，但 0050（元大台灣 50）幾乎完美貼著加權指數。我們把規則落到 0050 上：在六月結帳日前一個交易日（倒數第二個六月交易日）收盤買進，約七月中（結帳後第 11 個交易日）賣出，一年只做這一趟，從 2007 測到 2025 共 19 年。

（來源：finlab price:收盤價 之 0050 收盤對收盤報酬，未計息為保守估計。成本敏感度為事後扣除來回交易成本。）

平均每趟 +2.88%、近八成年份收紅，這是一個曝險只有約 12 個交易日的季節性部位，不是長抱整年。即使把手續費與證交稅這類來回成本扣到 0.30%，平均報酬仍有 +2.58%、勝率不變，代表它不是被成本吃光的微小邊際。

為了給最保守的實測，我們再用 finlab 的回測引擎把它跑成一個「只有六月底到七月中進場 0050、其餘時間空手」的帳戶，內含手續費 0.1425%、ETF 證交稅 0.1%，而且部位變動隔一個交易日才以開盤價成交（更貼近實單）。下面是完整互動式回測：權益曲線、逐年報酬、月報酬全在裡面，可以直接在文章中操作：

這個含成本、隔日開盤成交的版本，19 年累積報酬 +48.3%、勝率 68%（13／19）、最大回撤 −11.1%。它比前面那張乾淨的 +68.9%（收盤對收盤、未扣成本）低，差距正是真實世界的摩擦：隔日開盤成交吃掉一點價差、加上交易成本。帳戶層的年化只有約 2.1%、日夏普約 0.06，看起來很低，但那是因為這個帳戶一年有 11 個月在空手、現金拖累了年化數字；它要看的是「每次進場的勝率與報酬」，不是「整年滿倉的夏普」。關於夏普這個指標怎麼讀、為什麼空手期會拉低它，可以參考夏普比率是什麼。

四個常見說法，資料全部否決

這一節是這篇和市場上其他作帳行情文章最不一樣的地方。大盤層級的季節性是真的，但坊間用來「教你怎麼賺」的四種版本，我們逐一用資料檢驗，結果全軍覆沒。

說法一：「投信作帳會把特定個股拉上去，跟著買就賺」

我們在六月中與結帳日，用「投信近 8 日淨買超股數 ÷ 近 60 日均量」這個強度指標，挑出投信買最兇的前 30 檔流動性股票組成籃子，和整個流動性股票池對照，從 2012 測到 2025。結果：持有 10 日，投信認養籃子平均 +0.88%，流動性股票池 +0.87%，兩者幾乎沒有差別（差距 +0.01%、t = 0.02）。多空（買最兇減賣最兇）也只有 +0.20%、t = 0.32，毫無統計意義。

換句話說，「跟著投信買認養股」吃不到超額報酬。作帳行情不是一個選股訊號，是一個指數現象。如果你想認真研究法人籌碼怎麼用，我們在法人籌碼選股策略與外資買賣超避險指標裡有更細的拆解。

說法二：「作帳行情是小型股雨露均霑、全市場普漲」

如果是全市場普漲，那把每檔股票等權重平均（breadth，廣度報酬）應該漲得比市值加權的大盤指數更多。事實正好相反。

（來源：finlab 流動性股票池等權報酬 vs 加權報酬指數，2007–2025。）

結帳後 10 日，等權重廣度反而比市值加權落後 1.16%（t = −2.35，p = 0.031），跨結帳日落後更達 1.83%。作帳行情高度集中在權值大、被法人重押的大型股，不是小型股普漲。這也和 window dressing 的邏輯一致：要美化半年報持股，買的是檯面上的權值龍頭，不是冷門小股。

說法三：「六月底搶息，高殖利率股最會漲」

台股七、八月除權息旺季在即，很多人以為六月底買高殖利率股「搶息」最甜。我們把流動性股票池依殖利率分三組，從結帳日前一天買進持有 12 日，2007 至 2025：高殖利率組平均只有 +0.02%，低殖利率組卻有 +1.37%，高減低的「搶息溢酬」是 −1.35%（t = −3.24，p = 0.006），方向完全相反。結帳後這段，資金明顯偏向成長型、低息的權值股，而不是高息定存股。

說法四：「外資作帳，結帳日前後大買」

把 2012 到 2025 年外資每日買賣超在結帳日前後加總起來看，結帳日前後十個交易日，外資平均是累積淨賣超，一路到七月中（結帳後第 9、10 日）才轉成買超。所以推動六月作帳行情的，並不是外資的結帳買盤。外資在大盤裡的角色我們另外在為什麼外資大賣，台股反而漲有完整討論。

把四個說法放在一起看，結論很乾淨：六月作帳行情是一個集中在權值大盤、偏成長型大型股、和個別法人籌碼與搶息都無關的季節性現象。能吃到它的工具，是大盤型 ETF（0050），不是任何一種選股版本。

回測方法與口徑限制

漂亮的數字必須交代清楚是怎麼算出來的，否則只是另一篇看圖說故事。以下是本文的回測口徑：

最大的限制要說在前面：季節性異象天生有資料探勘風險（Sullivan, Timmermann & White, 2001）。我們用跨年度檢定、逐年剔除、跨季底對照、子期間切分四道關卡來壓低這個風險，但它仍是一個「平均而言占上風」的統計偏向，不是物理定律。任何一年都可能因為當年的系統性事件而失效（2008、2022 就是例子）。回測方法與更多陷阱可參考什麼是回測。

怎麼用？用 AI 跟 finlab 跑一次

FinLab 的核心是讓你用白話跟 AI 對話、由 finlab 套件在底層跑真資料，而不需要你去背 Python 語法。上面所有數字，核心邏輯其實只有幾行：

from finlab import data
import pandas as pd
 
# 1. 載入台股加權「報酬」指數(含息),以及交易日曆
#    finlab 需要資料時會自動引導你登入,照指示操作即可
bench = data.get("benchmark_return:發行量加權股價報酬指數").iloc[:, 0].dropna()
trading_days = pd.DatetimeIndex(sorted(bench.index))
 
# 2. 找出每一年六月的最後一個交易日(半年報結帳日)
def june_close(year):
    june = trading_days[(trading_days.year == year) & (trading_days.month == 6)]
    return june[-1] if len(june) else None
 
# 3. 從結帳日買進、持有 10 個交易日,計算每一年的報酬
returns = []
for year in range(2003, 2026):
    anchor = june_close(year)
    position = trading_days.get_loc(anchor)
    one_year = bench.iloc[position + 10] / bench.iloc[position] - 1
    returns.append(one_year)
 
result = pd.Series(returns)
print(f"平均報酬 {result.mean():.2%}，勝率 {(result > 0).mean():.0%}")
# 平均報酬 2.06%，勝率 70%

你可以把整段邏輯貼給你的 AI 助理，請它幫你改成 0050 實單、加上交易成本、或換成其他季底再測一次。完整的事件研究腳本與每年進出場明細，都在文末提供下載。想看更多用 AI 對話做量化研究的範例，可以從量化交易完整指南開始。

適合誰、不適合誰

這是一個季節性「偏向」，最務實的用法是把它疊在既有的長期部位上，而不是當成獨立致富策略。把它和其他季節性研究一起看會更有感：例如我們對紅包行情的實測（網傳 80% 勝率其實只有 60%）、冰風暴概念股季節效應，以及處置股進出場時機。

常見問題

Q1：作帳行情到底是真是假？ 在大盤層級是真的。台股加權報酬指數在六月結帳日後 10 個交易日，2003–2025 平均上漲 2.06%、勝率 70%、t = 2.73，並通過逐年剔除與子期間檢驗。但坊間「跟投信買個股」「搶息」「買小型股」等操作版本，經資料檢驗都沒有優勢。

Q2：為什麼是六月，不是其他季底？ 六月底是台灣半年報的結帳點，疊上七、八月除權息旺季在即。四個季底對照中，只有六月的結帳後延續上漲達統計顯著（九月、十二月幾乎無訊號），顯示它綁定的是半年報結算這個制度節點。

Q3：最佳的進出場時間是什麼時候？ 統計上最強的組合是六月結帳日前一個交易日進場、持有約 10 到 15 個交易日（大約到七月中）。但訊號在一整片合理的進出組合上都成立，不需要追求精準到某一天。

Q4：用 0050 真的可以複製嗎？成本會不會吃掉？ 可以。0050 季節性進出 2007–2025 平均每趟 +2.88%、勝率 79%；扣 0.30% 來回成本後仍有 +2.58%、勝率不變。它曝險只有約 12 個交易日，週轉率低，成本不是主要障礙。

Q5：買投信認養股、外資作帳股可以嗎？ 資料顯示不行。投信買最兇的前 30 檔，持有 10 日只贏流動性股票池 +0.01%（t = 0.02）；而外資在結帳日前後其實是累積賣超。作帳行情是指數現象，不是選股訊號。

Q6：這個策略每年都會賺嗎？ 不會。它是一個平均而言占上風的季節性偏向，23 年裡有 7 年是負的，通常對應當年的系統性風險（2008、2011、2015、2022）。請把它當成提高勝算的偏向，不是保證。

Q7：我要怎麼自己驗證？ 文末提供完整的 Python 事件研究腳本與每年進出場、報酬的 CSV，你可以用 pip install finlab 自己重跑，或把程式碼貼給 AI 助理改成你想測的版本。

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下載與重現

• 完整事件研究與 0050 季節性回測腳本：strategy.py
• 每年進出場日期與報酬資料：data.csv
• 完整互動式回測報告已內嵌於本文上方，可直接操作

最後更新：2026-06｜回測區間：2003-06 至 2025-07（事件研究）／2007–2025（0050 實單）｜資料截至 2026-06-17｜作者：FinLab 量化研究團隊（經量化研究員審閱）

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參考，不構成投資建議，請依個人風險承受度審慎評估。