融資餘額增加代表什麼？融資、注意股、跳空缺口 5 訊號都沒穩定贏 0050

散戶最常看的幾個籌碼與警示訊號，我們用 finlab 照字面做成 5 個策略：大盤融資餘額暴增就出場、買融資減少最多的股票、買融資使用率最低的股票、注意股公布後追進、向上跳空沒補就買。每個策略換 9 組參數、切前後兩段、扣手續費與證交稅，和同期含息 0050 比日夏普。45 組參數只有 1 組贏，5 個策略沒有一個通過三項驗證。

最常被誤讀的是融資餘額。把 2007 年以來的交易日依「大盤融資餘額 20 日增幅」分成五組，增幅最大的一組，0050 之後 60 個交易日平均漲 7.0%；融資餘額減少最多的一組，之後平均跌 0.4%。融資增加最多的那些期間，0050 在同一段 20 天裡平均已經漲了 5.4%，拿它當出場訊號，等於在多頭裡提早下車：「融資增幅超過 5% 就出場」從 2008 年到 2026 年年化只有 3.8%，同期 0050 含息是 14.5%。

同一批研究另外驗證了兩篇舊文的策略：融資維持率擇時 0050 沒過，處置股延後五天進場 在 2011 年 3 月到 2026 年 10 月的回測裡三項都過，但 2026 年 8 月 10 日處置新制上路後，它的規則已經不會再觸發，最後一次持股是 8 月 6 日。兩篇的完整驗證寫在各自的文章裡，本文只放在總表對照。

關鍵數字

每個策略都從第一次持股起算到 2026-10-27，0050 含息從同一天起算。前後兩段在 2017 年 5 月到 12 月之間切開（各策略起點不同）：融資餘額擇時與注意股在 2017-05-26 切，0050 前後兩段是 0.39／1.17；個股融資減少在 2017-12-27 切，0050 是 0.89／1.17；融資使用率在 2017-12-08 切，0050 是 0.93／1.17；跳空在 2017-06-03 切，0050 是 0.41／1.16。

研究問題：5 個說法，各用哪份資料驗證

這些資料在 FinLab 都查得到：融資融券資料 有融資餘額與使用率的欄位說明，注意股名單 有歷年注意股與處置股紀錄。大盤融資維持率的算法與即時走勢，整理在 融資維持率計算機。

回測方法

三項驗證的「贏」都指日夏普高於同期 0050 含息：

1. 參數高原： 每個策略 2 個主要參數，各取中心值與上下一個鄰近值，共 9 組，至少 7 組要贏。
2. 前後兩段： 原參數在前半段、後半段各自都要贏。
3. 交易成本： 用 sim() 預設的手續費與證交稅，不設成 0。

三項驗證的結果：45 組參數只有 1 組贏

每個點是一組參數的日夏普，灰色橫線是同期 0050。唯一贏的是注意股追進的原參數：持有 10 天、公告隔天就買，日夏普 0.83 對 0050 的 0.77。同一個策略只要晚 2 天進場，就掉到 0.66；持有 5 天或 20 天，分別是 0.47、0.49。9 組裡最差的是持有 20 天、晚 5 天進場，日夏普 -0.01。只有一格贏、鄰近的格子都輸，這比較像剛好挑到的參數。

前後兩段也一樣。融資使用率最低的策略前半段 1.01 贏 0050 的 0.93，後半段 0.90 輸給 1.17；注意股追進前半段 0.73 贏 0.39，後半段 0.93 輸給 1.17。2017 年以後台積電帶動 0050 的日夏普升到 1.17，5 個策略的後半段都追不上。

交易成本是第三個關卡。同一組持股不扣成本時，注意股追進年化 59.8%、日夏普 1.36，扣掉之後剩 28.7%、0.83；跳空策略從 13.4% 掉到 2.2%；個股融資減少從 17.4% 掉到 10.2%。這三個策略持有時間短、換股頻繁，年化報酬因此少了 7 到 31 個百分點。換股較少的兩個策略，不扣成本也贏不了：融資餘額擇時是 0.43 對 0.78，融資使用率最低是 1.04 對 1.06。

一、大盤融資餘額：增加越多，0050 之後反而漲越多

融資餘額是投資人向券商借錢買股票的總金額，上市與上櫃各自每天收盤後公布。2026 年 10 月 27 日上市櫃合計 8,326 億元，2026 年初是 4,657 億元，10 月 12 日最高到 8,817 億元，比 2026 年以前的最高點（2007 年 10 月 5,282 億元，資料從 2007 年起）多出六成以上。

融資餘額多少算高？只看金額會被股市規模誤導。融資餘額用的是市價，股價漲、股市變大，融資金額自然跟著變大。改看融資餘額占上市櫃總市值的比例，2026-10-27 是 0.51%，2013 年 4 月以來的中位數是 0.55%，最高是 2013 年 6 月的 0.98%，最低是 2020 年 4 月的 0.38%。金額創新高，比例落在歷史中間。

融資餘額增加代表什麼？把 2007 年以來的交易日依融資餘額 20 日增幅分成五組，每組約 942 天，看 0050 在同一段 20 天的漲跌，以及從隔天收盤起算之後的報酬：

增幅越大，同一段的 0050 漲得越多，之後的報酬也越好，五組由低到高排得很整齊。這些期間互相重疊，只能當描述統計看，方向卻很清楚：融資大增的期間，0050 本來就在上漲，之後平均還繼續漲。

做成策略的結果和這張表一致。「融資餘額 20 日增幅超過 5% 就出場」年化 3.8%、日夏普 0.30，同期 0050 是 14.5%、0.77；9 組參數裡最好的是 10 日、8%，日夏普 0.71，也是 9 組裡出場最少、最接近一直持有 0050 的一組。這組有 97.6% 的交易日持有 0050，原參數是 76.1%。門檻越鬆、出場越少，績效就越接近 0050。

Brunnermeier 與 Pedersen（2009）描述的是融資的另一端：價格下跌讓融資部位被追繳、被迫賣出，賣壓再壓低價格。這種螺旋發生在融資被斷頭的時候，對應的指標是融資維持率跌到低檔；融資維持率能不能拿來抄底，見 融資維持率擇時 0050 的三項驗證。

二、個股融資減少：籌碼「變乾淨」的股票沒有比較好

「融資減少、籌碼沉澱」是個股層級最常見的說法。我們每月底在流動性股票池裡，挑 20 個交易日前融資至少 200 張的股票，買融資餘額減少比例最大的 20 檔。結果年化 10.2%、日夏普 0.62，同期 0050 是 19.1%、1.04；9 組參數（回看 10、20、40 日，持股 10、20、30 檔）的日夏普都在 0.47 到 0.65 之間，沒有一組接近 0050。

融資減少常見的原因是股價下跌後融資戶停損或被追繳，也有股價大漲後獲利了結，兩種情況混在一起，平均起來沒有優勢。前半段（到 2017 年底）日夏普只有 0.37，0050 是 0.89。不扣成本時年化 17.4%、日夏普 0.96，仍輸給 0050。

三、融資使用率：使用率越高，風險調整後報酬越差

融資使用率是融資餘額除以融資限額，代表這檔股票能借的融資額度被用掉多少。每月底把流動性股票池依 5 日平均融資使用率分成五組、等權持有，2009 年到 2026 年的日夏普與最大回撤由低到高排得很整齊，年化報酬則是第 3 組略高於第 1 組：

使用率最高的那一組年化只有 4.7%，最大回撤 -78.8%，是散戶槓桿最集中的股票。使用率最低的一組回撤最淺，日夏普 0.98，仍低於同期 0050 的 1.06。只買使用率最低的 20 檔也一樣：年化 12.2%、日夏普 0.95、最大回撤 -24.9%，回撤比 0050 的 -34.0% 淺，報酬也少了 7 個百分點；前半段 1.01 贏 0050 的 0.93，後半段 0.90 輸給 1.17。9 組參數的日夏普在 0.80 到 0.97 之間，全部輸。

這個訊號的方向主要在高使用率那一端：使用率最高的五分之一，日夏普 0.31、最大回撤 -78.8%，是散戶槓桿最集中的股票。把「避開使用率最高的股票」加進既有策略能不能改善結果，本文沒有測試，要另外做三項驗證。

四、注意股：公告後平均續漲，但成本吃掉一半

注意股是證交所與櫃買中心在股價、成交量、週轉率等出現異常時公布的股票，公布本身沒有交易限制；同一檔股票連續或在一段期間內多次達到注意標準，才會升級成處置股。注意股會怎樣？要看它是怎麼被列入的。2008 年以來流動性股票池約有 5 萬次注意公告，其中約四成是「累積漲幅過大」觸發，其他是成交量放大、週轉率過高等條款。

兩類的後續走勢方向相反。漲幅觸發、而且 20 個交易日內第一次被列注意的 3,500 次，相對股票池等權平均的累積超額報酬在第 10 天是 +2.1%，第 13 天最高 +2.6%，之後回落到第 20 天的 +1.9%。成交量、週轉率等其他條款觸發的 30,250 次，隔天就是 -0.4%，之後 20 天都在 -0.1% 到 -0.5% 之間。

平均續漲不代表多數會漲。漲幅觸發、20 天內第一次被列注意的股票，10 天後跑贏股票池的只有 48.5%（所有漲幅觸發的是 49.7%），平均值被少數大漲的股票拉高。Barber 與 Odean（2008）發現個人投資者會集中買進上新聞、成交量異常的「吸睛」股票；Seasholes 與 Wu（2007）在上海股市發現，觸及漲停的股票會吸引散戶隔天追買。注意股公告就是這類吸睛事件，本文看到的短期續漲和這些研究方向一致，但扣成本後不夠賺。

追進策略的原參數是公告隔天收盤買、持有 10 天：年化 28.7%，比 0050 的 14.5% 高，日夏普 0.83 也小贏 0.77；代價是最大回撤 -72.6%。不扣成本時是年化 59.8%、日夏普 1.36，平均每年 188 筆交易的成本吃掉一半報酬。9 組參數只有這一組贏，晚 2 天進場或改持有 5 天、20 天都輸；後半段（2017 年 5 月起）0.93 輸給 0050 的 1.17。

2026 年 8 月 10 日起，證交所與櫃買中心修正注意與處置規定，其中「6 個營業日收盤價起迄價差」這一款改成只適用收盤價逾千元的股票。本文的資料涵蓋新制前後，新制只有不到 3 個月，還看不出差異。

五、向上跳空不補：缺口多半會補，沒補的也不夠強

本文的向上跳空，指當天最低價高於前一天最高價，K 線之間留下空白；之後最低價回到前一天最高價，就算缺口回補。2008 年以來流動性股票池共有 117,497 次向上跳空（用還原價計算，避開除權息與減資造成的假缺口）。

跳空缺口一定會回補嗎？不一定，但多數會：1 天內回補 24.9%，3 天內 42.5%，5 天內 52.0%，10 天內 62.8%，20 天內 71.4%，60 天內 82.4%。也就是說，五分之一的缺口三個月後還沒補。Plastun、Sibande、Gupta 與 Wohar（2020）研究美國三大指數 1928 到 2018 年的缺口，結論是「缺口總會回補」的說法不成立。他們的缺口定義是開盤價和前一天收盤價不同，比本文的「最低價高於前一天最高價」寬，回補比例不能直接比較；在本文較嚴格的定義下，台股個股的缺口也不是每次都補。

「跳空缺口三日判定強弱」的說法也能檢驗。跳空後 3 天內沒補的 67,125 次，第 4 天收盤進場、之後 20 個交易日相對股票池的超額報酬平均 +0.14%；3 天內就補的 49,695 次，同樣期間是 -0.44%。沒補的確實比較強，兩者差 0.58 個百分點，還不到一次買賣的成本 0.585%。

做成策略：跳空後 5 天都沒補，第 5 天收盤確認、隔天收盤買進，持有 20 天，平均同時持有約 175 檔。年化 2.2%、日夏普 0.21，最大回撤 -65.6%；不扣成本是年化 13.4%、日夏普 0.66，仍輸給 0050。9 組參數（確認 3、5、10 天，持有 10、20、40 天）的日夏普在 -0.22 到 0.35 之間，持有越短越差。

同批另外兩個說法：融資維持率與處置股

• 融資維持率擇時 0050（舊文補驗證）： 大盤融資維持率 10 日均線跌破 1.42 或向上穿越 60 日均線就買 0050，漲破 1.84 或跌破 60 日均線就賣。2009 年 7 月到 2026 年 10 月年化 9.6%、日夏普 0.88、最大回撤 -17.3%，回撤比 0050 淺，日夏普輸給同期 0050 的 0.97；4 個參數的 81 組只有 2 組贏，三項都沒過。細節見 融資維持率擇時策略的三項驗證。
• 處置股延後五天進場（舊文補驗證）： 5 分盤與 20 分盤的處置股，處置第 6 個交易日開盤買、出關當天開盤賣。2011 年 3 月到 2026 年 10 月，日夏普 2.30 對 0050 的 0.95，9 組參數贏 8 組，前後兩段都贏，扣成本後也贏。2026 年 8 月 10 日新制把處置期間縮短為 5 個營業日、撮合改成每 2 分鐘一次，舊規則從此沒有再觸發，所以不開策略頁。新制前後的對照見 處置股策略的三項驗證與新制。

為什麼都贏不了 0050

1. 融資增加跟著漲勢。 融資餘額用市價計算，股價上漲時金額自然變大；融資增加最多的五分之一期間，0050 同一段 20 天平均已漲 5.4%。拿它當出場訊號，會在多頭裡提早下車。
2. 短持有期的成本太重。 注意股與跳空策略持有 10 到 20 天，不扣成本時注意股追進的日夏普 1.36、遠高於 0050；扣掉手續費與證交稅後只剩 0.83。
3. 事件後的平均報酬被少數股票拉高。 漲幅觸發、20 天內第一次被列注意的股票，10 天後只有 48.5% 跑贏股票池，平均值靠少數大漲撐住，策略的回撤因此很深。
4. 2017 年以後 0050 很強。 5 個策略後半段對照的 0050 日夏普都在 1.15 以上，等權持有中小型股的策略很難跟上市值加權、台積電權重最大的 0050。

用 finlab 重現：融資餘額暴增就出場

本文的數字全部出自文末的 research.py。下面是表格第一列「融資餘額 20 日增幅超過 5% 就出場」的程式，可以直接貼進 Python 或交給 AI 助理執行：

import pandas as pd
from finlab import data
from finlab.backtest import sim
 
# 1. 大盤融資餘額：上市加上櫃的融資金額（元），每天收盤後公布
margin_total = data.get("margin_balance:融資券總餘額")
loan = (margin_total["上市融資交易金額"] + margin_total["上櫃融資交易金額"]).dropna()
 
# 2. 融資餘額 20 個交易日的增幅
growth = loan / loan.shift(20) - 1
 
# 3. 增幅低於 5% 就持有 0050，超過就空手
days = data.get("etl:adj_close").loc["2008-01-01":].index
hold = (growth.dropna() < 0.05).reindex(days).ffill().fillna(False).astype(bool)
position = pd.DataFrame({"0050": hold})
 
# 4. 回測：sim() 在訊號隔天收盤成交，預設已扣手續費與證交稅
report = sim(position, upload=False)
report.display()

把 0.05 改成 0.08、20 改成 10，就是 9 組參數裡日夏普最高的那一組；把 sim() 加上 fee_ratio=0, tax_ratio=0，可以看不扣成本的結果。finlab 需要資料時會自動引導登入，不需要在程式裡填 token。

這些資料可以怎麼用

• 融資餘額看比例，不看金額。 融資餘額創新高時，先看它占總市值的比例與增加的速度；本文的資料顯示，融資快速增加的期間，0050 之後平均是漲的。
• 融資使用率先看高的那一端。 使用率最高的五分之一股票，最大回撤 -78.8%；能不能當成既有策略的過濾條件，要另外驗證。單獨用使用率最低來選股，追不上 0050。
• 注意股看觸發條款。 漲幅觸發的注意股短期平均續漲，成交量、週轉率觸發的平均落後；兩種都不適合直接追，扣成本後沒有優勢。
• 跳空缺口當參考，不當進場訊號。 缺口 5 天內回補的機率約一半，3 天沒補的後續只比回補的好 0.58 個百分點。
• 跟其他籌碼研究對照。 散戶反向策略 用集保小於十張的持股比例搭配法人與營收，籌碼選股 7 個訊號實測 測過千張大戶、股東人數與券資比，兩篇都附三項驗證結果。

常見問題

融資餘額增加代表什麼？是好事還是壞事？

代表投資人借錢買股票的金額變多。2007 年以來，大盤融資餘額 20 日增幅最大的五分之一期間，0050 之後 60 個交易日平均漲 7.0%；融資減少最多的五分之一期間，之後平均跌 0.4%。融資增加最多的期間，0050 同一段 20 天平均已經漲了 5.4%，單獨看融資增加沒辦法判斷頂部。

融資餘額多少算高？

金額會隨股市規模長大，建議看占總市值的比例。2026-10-27 上市櫃融資餘額 8,326 億元，占總市值 0.51%；2013 年 4 月以來的中位數是 0.55%，最高 0.98%（2013 年 6 月），最低 0.38%（2020 年 4 月）。

融資餘額增加、股價下跌代表什麼？

代表有人在下跌時用融資攤平或抄底。這種時候要看的是融資維持率：維持率跌到 130% 附近就會被追繳，接近斷頭時的賣壓才是風險來源。大盤維持率的計算與歷史走勢，可以用 融資維持率計算機 查詢。

注意股是什麼意思？被列為注意股會怎樣？

注意股是交易所在股價漲跌、成交量、週轉率等出現異常時公布的提醒，公布當下沒有交易限制。同一檔股票在一段期間內多次被列注意，才會變成處置股，改成分盤撮合、需要預收款券。本文的資料顯示，漲幅觸發、20 天內第一次被列注意的股票，之後 10 天平均跑贏股票池 2.1%，但只有 48.5% 的股票跑贏。

注意股可以追嗎？

公告隔天買、持有 10 天的原參數，年化 28.7%、日夏普 0.83，小贏同期 0050，最大回撤卻是 -72.6%；換鄰近的 8 組參數都輸，2017 年 5 月以後也輸。結論是平均有短期續漲，但扣成本後沒有穩定優勢。

跳空缺口一定會回補嗎？

不一定。2008 年以來台股流動性股票的向上跳空，5 天內回補 52.0%，20 天內 71.4%，60 天內 82.4%，有約五分之一三個月後還沒補。

融資使用率多少算高？

2026 年 10 月最新一天，有融資資料的上市櫃股票融資使用率中位數約 5%，四分之一高於 12%。本文把股票依使用率分五組，最高一組的最大回撤是 -78.8%，日夏普只有 0.31。

為什麼不把參數調到贏 0050 為止？

45 組參數裡總會有幾組剛好贏，挑出來報告就是過度擬合。注意股追進的原參數贏了，但同一策略的其他 8 組都輸，換一個相近的參數就不成立，所以本文照規則判定沒過。驗證口徑可以參考 夏普比率怎麼算 與 前視偏差 的說明。

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• 周轉率是什麼
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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。

最後更新：2026-10｜回測區間：2008-01 ~ 2026-10（各策略起點不同，資料快照 2026-10-27，重跑日 2026-10-28）｜作者：FinLab 量化研究團隊（經量化研究員審閱）