槓桿 ETF 耗損實測：TQQQ 每年波動耗損 15%、費用與融資 7%，
14 檔十年拆解

槓桿 ETF 的耗損有兩個來源，大小可以分開量。本文用 finlab 拆解 14 檔美股槓桿 ETF 從 2016 年 1 月到 2026 年 11 月的報酬：TQQQ 每年的對數報酬比「3 倍 QQQ」少 22.1 個百分點，其中 15.2 來自每日重設造成的波動耗損，6.9 來自費用與融資。換成年化報酬來看：QQQ 含息年化 18.7%；如果 TQQQ 真的給你 QQQ 的 3 倍（報酬取 3 次方），年化會是 67.2%；只扣波動耗損剩 43.6%；TQQQ 實際是 34.0%。波動耗損幾乎完全照公式走，602 個季度的實際值和公式平均只差 0.13 個百分點；費用與融資則跟著利率走，2023、2024 年短期國庫券報酬約 5% 時，TQQQ 一年的費用與融資項放大到 12% 到 13%。

耗損也集中在少數日子：前一天收盤時 QQQ 近 20 日波動高於 25% 的交易日只占 22.5%，卻貢獻了 TQQQ 52.7% 的波動耗損。常見的對策是「波動高就換回原型 ETF」，本文測了 TQQQ、QLD、UPRO、SOXL 與 00631L 五組，沒有一組通過驗證。TQQQ 版的日夏普 0.97 高於 QQQ 含息的 0.90，前後兩段、扣成本、拿掉最好的一年也都還贏，但 9 組鄰近參數只有 4 組贏；最接近的 QLD 版有 6 組，差一組。

槓桿 ETF 耗損的關鍵數字

期間是 2016-01-04 到 2026-11-05，共 10.8 年，價格都用含息還原價。中間三欄是每年的對數報酬差距（百分點）：ETF 的對數報酬 ＝ 倍數 × 標的的對數報酬 ＋ 波動項 ＋ 費用與融資項。對數報酬可以直接相加，所以波動項加費用與融資項就是合計（四捨五入後可能差 0.1）。表格依合計排序，標的波動越大，往下排得越後面。

槓桿 ETF 為什麼會耗損：兩個來源

第一個來源是每日重設。槓桿 ETF 保證的是「單日」報酬的倍數，每天收盤都把曝險調回 2 倍或 3 倍。舉一個簡單的例子：標的第一天漲 10%、第二天跌 10%，兩天下來是 1.10 × 0.90 ＝ 0.99，跌 1%；每天 3 倍的產品是 1.30 × 0.70 ＝ 0.91，跌 9%，比「3 倍的 -1%」多跌 6 個百分點。Cheng 與 Madhavan（2009）推導了這種每日再平衡讓長期報酬帶有路徑依賴；Avellaneda 與 Zhang（2010）把它寫成公式：槓桿 ETF 的對數報酬，約等於倍數 k 乘上標的的對數報酬，再減去 k(k−1)/2 乘上期間內日報酬的平方和（也就是累積的變異數）。上面的例子代進去：3 × 2 ÷ 2 × (0.1² ＋ 0.1²) ＝ 0.06，和多跌的 6 個百分點相當（精確的對數差距是 0.064）。英文常稱為 volatility decay、volatility drag 或 beta slippage，指的都是這一項。

第二個來源是費用與融資。3 倍 ETF 每 1 元淨值要持有 3 元的曝險，多出來的 2 元透過交換契約或期貨取得，等於付出 2 倍的短期利率加上利差，再加上經理費。所以短期利率每高 1 個百分點，3 倍 ETF 一年的成本理論上多約 2 個百分點，2 倍 ETF 多約 1 個百分點。反向 ETF 正好相反：-3 倍 ETF 的淨值與放空部位的資金都能收利息，利率越高，這一項反而越有利。

本文的費用與融資項是扣掉波動項之後剩下的全部差距，除了經理費與融資成本，也包括交換契約利差、標的配息的處理方式，以及 ETF 收盤價相對淨值的折溢價。

怎麼拆：同一段 QQQ 走勢，三種算法

開頭的圖把同一段 QQQ 走勢算成三條線，最上面那條虛線是「QQQ 報酬的 3 次方」：每一天的對數報酬都剛好是 QQQ 的 3 倍，沒有任何耗損。十年下來 1 元變成 260.2 元。中間那條是「每天 3 倍 QQQ、不計成本」：照槓桿 ETF 的規則每天重設，但不扣任何費用，1 元變成 50.2 元，和上一條的差距就是波動項。最下面的實線是 TQQQ 實際的含息淨值，1 元變成 23.8 元，和中間那條的差距是費用與融資項。同一段期間 QQQ 含息是 6.4 元。

為什麼用「3 次方」當參考，而不是大家常說的「QQQ 報酬 × 3」？因為簡單報酬乘 3 本身就不是沒有耗損的樣子。QQQ 一年漲 R，3 次方是 (1＋R)³ − 1，比 3R 多出 R²(3＋R)，R 最低只到 -100%，所以這一項不會是負的。QQQ 一年漲 54.9% 的 2023 年，3 倍是 164.6%，3 次方是 271.3%。所以有些年份 TQQQ「漲超過 3 倍」，並不代表那一年沒有耗損；下面的逐年表會看到，2023 年 TQQQ 漲了 198.3%，波動項與費用項加起來仍然吃掉 21.9 個百分點。

所有的拆解都在每個日曆年、每一季分別算一次：用期初、期末的價格算出 ETF 與標的的期間報酬，再用標的每天的報酬乘上 k、逐日連乘，得到「每日重設、不計成本」的理想報酬。

先核對 14 檔的價格

拆解要成立，槓桿 ETF 每天的報酬必須真的接近標的的 k 倍。我們拿每一檔的日報酬和「k × 標的日報酬」比對：主表 14 檔的相關係數都在 0.9975 以上，3 倍產品的實際倍數（迴歸斜率）在 2.94 到 2.99 之間，SQQQ 是 -2.96。例如 TQQQ 的相關係數 0.9989、斜率 2.96，2,726 個交易日裡只有 1 天和 3 倍 QQQ 差超過 2 個百分點。

有兩檔沒有放進主表。TYD（3 倍 7–10 年美債）對 3 倍 IEF 的相關係數只有 0.9093，35 天差距超過 2 個百分點，成交量小、收盤價常偏離淨值。00631L（元大台灣 50 正 2）對 2 倍 0050 只有 0.9746，原因是它主要用台指期貨建立曝險，走勢比較接近加權指數，下面另外用一節說明。

結果一：波動項照公式走，差別在 k(k−1)/2

上圖每一點是一檔 ETF 的一個季度，橫軸是標的當季的已實現波動（年化），縱軸是當季的波動項，虛線是公式 −k(k−1)/2 × σ² × 一季。三組點幾乎都落在自己的虛線上：602 個季度裡，實際波動項和公式的平均差距只有 0.13 個百分點，95.7% 的季度差距在 0.5 個百分點以內。差距最大的是 2020 年第一季的 SOXL，實際 -41.8 個百分點、公式 -36.6，那一季半導體指數的年化波動高達 70.9%，單日大漲大跌時公式省略的高階項才明顯。

公式裡決定耗損速度的是 k(k−1)/2：2 倍是 1，3 倍是 3，-3 倍是 6。同樣是 QQQ，QLD 每年的波動項 -5.0，TQQQ 是 -15.2，SQQQ 是 -30.1，剛好約為 1 比 3 比 6。另一個變數是標的的波動：同樣是 3 倍，標普 500 的 UPRO 每年 -9.6，半導體的 SOXL 是 -36.7，因為 SOXX 的波動（34.5%）約是 SPY（17.7%）的兩倍，平方之後就是四倍。

上圖把開頭表格的兩項畫成長條：橘色是波動項，藍色是費用與融資項。3 倍產品的藍色長條長度都差不多（每年 6.4 到 8.0 個百分點），差別幾乎全在橘色；SQQQ 是唯一藍色往右、對它有利的一檔。

所以「槓桿 ETF 會耗損多少」最主要看兩件事：倍數，以及標的的波動。波動是平方進去的，標的波動加倍，耗損變成四倍。

結果二：費用與融資項跟著利率走

上圖每一點是一個完整年度，橫軸是當年短期國庫券 ETF（BIL）的對數報酬，代表短期利率。TQQQ 的費用與融資項，2021 年利率接近 0% 時是 -2.3%，2023、2024 年利率約 5% 時是 -12.3% 與 -12.6%。用 2017 到 2025 年 9 個年度做迴歸，TQQQ 的斜率是 -1.97（理論值 -2），截距 -2.8%，代表利率為 0 時一年仍有約 2.8% 的費用與其他差距；QLD 斜率 -0.96（理論值 -1）。主表其他 3 倍產品的斜率落在 -1.67 到 -2.67，2 倍產品是 -0.96 與 -0.97，都接近理論值。

SQQQ 的斜率是 +4.12（理論值 +4）：利率越高，它的費用與融資項越正，2023 年是 +17.4%、2024 年 +19.1%。但 SQQQ 的波動項係數是 6，十年平均每年 -30.1，收的利息遠遠補不回來，2016-01 到 2026-11 共跌了 99.97%。

這一項對長期持有的影響不小。2016 到 2021 年利率低，TQQQ 每年的費用與融資項在 -2.3% 到 -5.9% 之間；2023 到 2025 年利率在 4% 到 5%，這一項每年都在 -11% 以上；2026 年到 11 月 5 日是 -7.9%。舊的回測如果多半落在低利率年代，拿來推估現在持有槓桿 ETF 的成本會低估。

結果三：TQQQ 逐年，哪一年贏過 3 倍、哪一年輸

2016 年從 1 月 4 日收盤起算，2026 年只到 11 月 5 日。波動項與費用與融資項是對數報酬的百分點。

• TQQQ 漲超過 QQQ × 3 的有 5 年：2017、2019、2021、2022、2023。這些年份要嘛波動低（2017 年 QQQ 波動只有 10.3%，波動項只有 -3.3），要嘛趨勢很強，3 次方帶來的複利多過耗損。2022 年 TQQQ 跌 79.1%，看起來比「-97.7%」好，但和沒有耗損的 3 次方 -69.4% 相比，還是多跌了快 10 個百分點。
• 波動大的年份耗損最重：2020 年 QQQ 漲 48.6%、波動 35.6%，波動項 -40.4；TQQQ 漲 110.1%，遠低於 3 倍的 145.9%。2018 年 QQQ 全年只跌 0.1%，TQQQ 跌了 19.8%。
• 2023 年起費用項變成主角：2023 到 2025 年 QQQ 波動不到 24%，波動項每年 -9.6 到 -16.0；費用與融資項同期每年 -11.1 到 -12.6，兩項差不多大。
• 2026 年到 11 月 5 日：QQQ 漲 5.7%，TQQQ 反而跌 3.7%。其中 11 月 5 日一天 QQQ 跌 6.5%、TQQQ 跌 18.9%，前一天收盤時 TQQQ 今年還漲 18.8%。半導體更極端：SOXX 今年漲 31.6%、年化波動 51.3%，SOXL 卻跌 2.9%，波動項一項就是 -70.5 個百分點；11 月 5 日 SOXX 單日跌 12.1%、SOXL 跌 38.7%，前一天 SOXL 今年還漲 58.5%。

耗損集中在高波動的日子

把 2016-04-04 到 2026-11-05（和下面的開關測試同一段日子）的每個交易日，依「前一天收盤時 QQQ 近 20 日的年化波動」分成兩組：高於 25% 的日子占 22.5%，換算約 2.4 年；其餘約 8.2 年。高波動那 2.4 年貢獻了 TQQQ 52.7% 的波動耗損（每天的波動項是 ln(1＋3r) − 3ln(1＋r)，r 是 QQQ 當天的報酬）。

高波動的日子裡，QQQ 一年仍有 15.1% 的對數報酬，TQQQ 卻只剩 2.1%。這張表就是「波動高就換回原型 ETF」這個想法的來源：如果能在高波動時持有 QQQ、平靜時持有 TQQQ，就能保留大部分的槓桿報酬，又避開一半以上的耗損。Cooper（2010）用這個思路設計槓桿 ETF 的波動管理規則：波動比報酬容易預測，波動高時降低槓桿。Moreira 與 Muir（2017）則發現，依前一段時間的變異數反向調整股票部位，夏普值會提高。不過上表是「事後」把日子分組；下一節要測的是，用當時看得到的波動訊號換倉，能不能真的做到。

波動開關：5 個設計怎麼定義、怎麼判

規則只有一條：每天收盤算標的近 N 個交易日的已實現波動（日報酬標準差 × √252），高於門檻就持有標的的 1 倍 ETF，不高於門檻就持有槓桿 ETF；訊號一變，下一個交易日以收盤價換倉，不持有現金。

門檻取各指數長期的波動水準附近：那斯達克 100 約 25%、標普 500 約 20%、費城半導體約 35%、台灣 50 約 20%。美股從 2016-04-01 起算（最長的 40 日波動要先有資料），台股從 2015-01-05 起算，都到 2026-11-05。規則、參數與通過條件都在看任何結果之前定好，之後沒有改過。

本文的「贏」只有一個意思：同一段交易日裡，日夏普值高於基準的含息買進持有。日夏普＝日報酬平均 ÷ 日報酬標準差 × √252，不扣無風險利率。一個設計要五關都過才算成立：

1. 換鄰近參數也要贏：9 組參數至少 7 組贏。
2. 前後兩段都要贏：回測期間在中點切開（美股 2021-07-20，台股 2020-12-04），原始參數兩段各自要贏。
3. 含交易成本也要贏：finlab 美股預設的手續費與交易稅都是 0，這一關另外在每次買進、賣出各扣 0.1%，代表買賣價差與滑價。台股每次回測都已經用 sim() 預設的手續費 0.1425% 與交易稅 0.3%。
4. 要贏同樣平均權重的固定組合：例如 TQQQ 開關有 77% 的日子持有 TQQQ，就拿「77% TQQQ ＋ 23% QQQ、每月再平衡」比較，確認贏的是換倉時機，而不只是平均槓桿。
5. 拿掉最好的一年也要贏：把策略報酬最高的那個日曆年從策略與基準同時拿掉，剩下的日子仍要贏。

波動開關結果：沒有一個設計五關全過

美股各列從 2016-04-01 起算，台股兩列與 00631L 開關從 2015-01-05 起算，都到 2026-11-05。「拿掉最好一年」是策略對基準；TQQQ、QLD、SOXL 開關最好的一年都是 2023 年，UPRO 是 2021 年，00631L 是 2019 年。00631L 開關的成本已經含在主回測裡，所以「每邊扣 0.1%」那欄不另算。

TQQQ 開關是最有說服力的一組：年化 42.1%，比 TQQQ 長期持有的 35.3% 高約 7 個百分點，最大回撤從 -81.7% 降到 -57.5%，日夏普 0.97 也高於 QQQ 的 0.90。前後兩段、扣成本、固定組合、拿掉 2023 年，四關都過。它輸在第一關：9 組鄰近參數只有 4 組贏 QQQ。原始的 20 日 25% 是 0.97，同樣 25% 門檻改用 40 日波動只有 0.87，10 日波動配 30% 門檻只有 0.81，9 格裡有 5 格低於 QQQ 的 0.90。QLD 開關的形狀相同，6 組贏，差一組就達到 7 組的門檻。

下面是 TQQQ 開關原始參數的互動回測報告，可以看每一次換倉與逐年報酬：

為什麼過不了：高波動也是大反彈的時候

第一，換倉時機很敏感。開關一年換倉約 5.6 次（SOXL 開關 9.9 次），每一次都在判斷「波動已經夠高」或「已經平靜下來」。波動天數從 20 日換成 10 日，訊號變得太靈敏，一次急跌就換回 QQQ；換成 40 日又太慢，波動下來很久才換回 TQQQ。熱圖上 9 格有 5 格輸，代表結果相當依賴剛好選中的那組參數。

第二，高波動的日子也有最大的反彈。2020 年 2 月底 QQQ 的 20 日波動升破 25%，要到 5 月 20 日才降回 25% 以下，開關這段期間持有 QQQ，錯過了 TQQQ 從 3 月低點大漲的一段：2020 年開關漲 76.6%，TQQQ 長期持有漲 110.1%。2022 年則反過來，開關跌 51.6%，TQQQ 跌 79.1%。兩種年份互相抵銷，平均下來的改善不大，換一組參數就可能不見。

第三，UPRO 與 SOXL 各差在不同地方。UPRO 開關 9 組全輸 QQQ，SPY 的波動低，20% 門檻讓它大部分時間都持有 UPRO，改善的幅度不夠彌補標普 500 本身比 QQQ 低的夏普。SOXL 開關的日夏普 1.02 是五組最高，2026 年還漲了 99.5%（SOXL 長期持有 -2.9%），但前半段 1.168 對 QQQ 的 1.175，差一點點，9 組參數也只有 5 組贏。

第四，第 4 關顯示時機確實有用，只是不夠穩。四組美股開關都贏了同樣平均權重的固定組合，例如 TQQQ 開關 0.97，77% TQQQ ＋ 23% QQQ 的固定組合只有 0.82。依波動換倉確實避開了不少耗損；問題在於，它對 QQQ 本身的優勢只有 0.08 左右，在本文的驗證條件下不夠穩定。

00631L：波動耗損一年 3.9%，追蹤差距逐年擺盪更大

00631L（元大台灣 50 正 2）從 2014-10-31 上市到 2026-11-05，年化 34.8%，0050 含息 20.2%。用同樣的方法拆：每天 2 倍 0050、不計成本的理想值年化 39.0%，波動項每年 -3.9 個百分點，和公式的 -3.9 一致；剩下的差距每年 -3.1 個百分點。

這 -3.1 不能直接當成費用。前面的價格核對裡，00631L 對 2 倍 0050 的日報酬相關係數只有 0.9746、實際倍數 1.89，主要因為它用台指期貨建立曝險，走勢比較接近加權指數。所以「剩下的差距」逐年大幅擺盪：2021 年 +11.8、2022 年 +7.6，2024 年 -26.7、2025 年 -15.5，2026 年到 11 月 5 日 -17.8，台積電漲得比大盤多的年份，00631L 就跟不上 2 倍 0050。這部分在 0050 正2（00631L）回測有完整的分析，該文也用滾動持有期間看了複利與耗損的消長。

00631L 開關（0050 的 20 日波動高於 20% 就換回 0050）9 組參數全輸 0050 含息，日夏普 0.83 對 1.03，甚至輸給「73% 00631L ＋ 27% 0050」固定組合的 0.98。台股換倉成本高：開關一年換倉 7.2 次，每次賣出一檔、買進另一檔，sim() 預設要付兩次 0.1425% 手續費與一次 0.3% 交易稅，一年約 4 個百分點。ETF 的實際交易稅是 0.1%，我們在看完結果後另外用 0.1% 重跑一次當參考，日夏普也只到 0.88，仍然輸 0050。

程式碼

核心只有幾行。下面這段先把 TQQQ 每年的落後拆成波動項與費用與融資項，再跑 TQQQ 開關的原始參數；完整的 research.py 會跑完 16 檔槓桿 ETF 的逐年、逐季拆解，以及 5 個開關設計的五關驗證。

import math
 
import finlab
import pandas as pd
from finlab import data
from finlab.backtest import sim
 
finlab.login()  # 需要資料時，finlab 會自動引導登入
data.set_market("us_fund")
close = data.get("us_fund_price:adj_close").loc[:"2026-11-05"]
qqq = close["QQQ"].dropna()    # 休市日是空白列，先拿掉再算報酬
tqqq = close["TQQQ"].dropna()
 
# 1. 每年拆成波動項與費用與融資項（對數報酬，可以直接相加）
year_ends = qqq.groupby(qqq.index.year).tail(1).index
for start, end in zip(year_ends[:-1], year_ends[1:]):
    daily = qqq.loc[start:end].pct_change().dropna()
    qqq_log = math.log(qqq[end] / qqq[start])
    ideal_log = math.log((1 + 3 * daily).prod())   # 每天 3 倍、不計成本
    tqqq_log = math.log(tqqq[end] / tqqq[start])
    volatility_term = ideal_log - 3 * qqq_log
    cost_term = tqqq_log - ideal_log
    print(end.year, f"波動項 {volatility_term:+.1%}", f"費用與融資項 {cost_term:+.1%}")
 
# 2. 波動開關：QQQ 20 日波動不超過 25% 就持有 TQQQ，否則持有 QQQ
volatility = qqq.pct_change().rolling(20).std() * 252 ** 0.5
calm = (volatility <= 0.25).astype(float).loc["2016-04-01":]
position = pd.DataFrame({"TQQQ": calm, "QQQ": 1 - calm})
report = sim(position, trade_at_price="close", upload=False)
 
# 3. 和同一段日子的 QQQ 含息比較日夏普
curve = report.creturn.loc[:"2026-11-05"]
benchmark = qqq.reindex(curve.index).ffill()
for name, series in [("Volatility switch", curve), ("QQQ", benchmark)]:
    returns = series.pct_change().dropna()
    print(name, round(returns.mean() / returns.std() * 252 ** 0.5, 2))

這段在我們的環境印出 2017 到 2026 年的兩項數字，和上面的逐年表一致（2023 年是波動項 -9.6%、費用與融資項 -12.3%），最後兩行是 0.97 與 0.9。把它交給裝好 FinLab 技能的 AI 助理，可以請它換成你持有的槓桿 ETF 重算，或一次只改一個參數（波動天數、門檻、換回的標的），每改一次都重跑五關驗證。

回測方法與限制

這個結果代表什麼、不代表什麼

在本文的設定與這 10.8 年裡，槓桿 ETF 的耗損可以拆得很清楚：波動項由倍數和標的波動決定，幾乎照公式走；費用與融資項由利率決定，近三年明顯變大。這兩項是持有槓桿 ETF 一定要付的代價，長期持有的報酬能不能超過標的，取決於標的的趨勢夠不夠強、波動夠不夠低。這十年 QQQ 的趨勢很強，TQQQ 年化 34.0% 仍然贏 QQQ 的 18.7%；但同樣是 3 倍，波動較大或趨勢較弱的 TNA、EDC、LABU、YINN 與 TMF，長期持有都輸給自己的標的，LABU 與 YINN 十年分別虧了 85.9% 與 90.4%。

「波動高就換回原型 ETF」確實避開了一部分耗損：四組美股開關都贏了同樣平均權重的固定組合，TQQQ 開關的最大回撤也比長期持有少了 24 個百分點。它沒有證明的是穩定勝過直接持有 QQQ 的風險調整後報酬：在本文的條件下，換一組參數、換一段期間，優勢就可能消失。這段期間 QQQ 20 日波動連續高於 25% 的長段落只有四段：2018 年底、2020 年春、2022 年上半年與 2025 年春，樣本不多。

想用波動訊號管理部位，同一個網站上有通過三項驗證的做法：QQQ 波動度目標策略每月依 QQQ 的實現波動調整權重、其餘放短債，不用槓桿，也有每天更新績效的策略頁。想用槓桿又想過驗證，可以對照 ETF 輪動策略與美股低波動策略，兩者都只在 QQQ 站上 200 日均線時持有槓桿 ETF。只靠均線擇時的版本在 TQQQ 200 日均線策略回測，7 個規則同樣沒有過驗證。

常見問題 FAQ

槓桿 ETF 為什麼會耗損？

兩個原因。一是每日重設：槓桿 ETF 每天把倍數調回 2 倍或 3 倍，標的來回震盪時就會一直追高殺低，標的漲 10% 再跌 10%，3 倍產品會多跌 6 個百分點。二是費用與融資：3 倍產品要借 2 倍的資金，付出短期利率、利差與經理費。2016 到 2026 年，TQQQ 每年兩項加起來比 3 倍 QQQ 少 22.1 個百分點（對數報酬），波動項 15.2、費用與融資項 6.9。

槓桿 ETF 一年耗損多少？

看倍數、標的波動與利率。本文 14 檔裡，2 倍的 SSO、QLD 每年合計 7.0 與 8.8 個百分點；3 倍的 UPRO 16.6、TQQQ 22.1；波動最大的半導體 SOXL 44.7。單一年度差異更大：TQQQ 在 2017 年只有 6.8，2020 年是 44.6。

波動耗損怎麼算？

用對數報酬算最簡單：波動項約等於 −k(k−1)/2 × 期間內日報酬平方的總和，k 是倍數。以年化波動 σ、持有 T 年來估，就是 −k(k−1)/2 × σ² × T。QQQ 波動 22.3%、3 倍產品一年約 3 × 0.223² ≈ 15 個百分點，和實測的 15.2 一致。602 個季度的實測值和公式平均只差 0.13 個百分點。

反向 ETF 的耗損比正向大嗎？

大很多。-3 倍的係數是 (-3)×(-4)/2 ＝ 6，是 3 倍產品（3）的兩倍。SQQQ 每年的波動項 -30.1，TQQQ 是 -15.2。高利率時 SQQQ 的費用與融資項反而是正的（2024 年 +19.1%），但補不回波動項，2016-01 到 2026-11 SQQQ 跌了 99.97%。

利率上升對槓桿 ETF 有什麼影響？

成本跟著變大。TQQQ 的費用與融資項對短期國庫券報酬的迴歸斜率是 -1.97，利率每高 1 個百分點，一年約多 2 個百分點的成本；2021 年是 -2.3%，2023 年 -12.3%。2 倍產品的斜率約 -1。

為什麼有些年份 TQQQ 漲超過 3 倍？

因為「QQQ 報酬 × 3」本身就低估了沒有耗損時的報酬。每天 3 倍的對數報酬會複利成 QQQ 報酬的 3 次方，趨勢強或波動低的年份，複利多過耗損，就會超過簡單的 3 倍。2017、2019、2021、2022、2023 年都是這樣，但和 3 次方相比，TQQQ 每一年都比較少。

波動高就換回原型 ETF 有用嗎？

能減少耗損與回撤，但在本文的驗證下沒有穩定贏過 QQQ。TQQQ 開關年化 42.1%、最大回撤 -57.5%、日夏普 0.97 對 QQQ 的 0.90，可是 9 組鄰近參數只有 4 組贏；QLD 開關 6 組，UPRO 與 00631L 開關 0 組。高波動的時候也常是大反彈的時候，2020 年開關就少賺了一大段。

00631L 的耗損有多大？

2014-10 到 2026-11，00631L 的波動項每年 -3.9 個百分點，和公式一致；其餘的差距每年 -3.1，主要是它追蹤加權指數、跟 0050 的差距，逐年從 +11.8 到 -26.7 擺盪。00631L 年化 34.8%，0050 含息 20.2%。

延伸閱讀

• TQQQ 200 日均線策略回測：7 個槓桿 ETF 擇時規則與三項驗證
• 0050 正2（00631L）回測：台股槓桿 ETF 的追蹤、均線擇時與定期定額
• 美股量化交易策略十支總覽：十支以槓桿 ETF 執行的美股策略
• 用 MDD 動態調整槓桿的實測：另一種控制槓桿倍數的想法
• 策略最佳化與過擬合：為什麼要換鄰近參數再測一次
• 個股頁：TQQQ、00631L；工具：回測工具

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。槓桿與反向 ETF 有波動耗損與虧損放大的風險，3 倍產品可能在數月內虧損八成以上，不適合長期不看的持有方式；文中所有回測均為全段樣本內結果，前後兩段只是穩定度檢查，未經樣本外驗證。

最後更新：2026-11｜回測區間：2016-01～2026-11｜基準：QQQ 含息、0050 含息｜作者：FinLab 量化研究團隊（經量化研究員審閱）