月營收選股訊號回測：8 個進階訊號 2 個成立，
營收加速、拐點單獨用都輸 0050

月營收是台股獨有的月頻基本面資料，最常見的用法是年增率與營收創新高。我們把論文與實務上常見的 8 種進階用法搬到台股：營收公布早晚、營收驚喜、年增率加速、累計年增率、年增由負轉正、連續年增、產業擴散與單月營收創新高。 其中「公布早晚」沒有可靠的歷史公布時間，無法回測；其餘 7 個各做兩種版本、每種 9 組參數，從 2015 年 2 月跑到 2026 年 10 月。

結果：單獨選股只有營收驚喜三項驗證都過，日夏普值 1.23 對 0050 含息的 1.06；年增率加速、累計年增率、由負轉正、連續年增與產業擴散 45 組參數沒有一組贏 0050。加在月營收動能選股上的組合版，只有營收創新高優先通過驗證（1.62 對原版 1.42）；年增率加速原參數 1.58 也高於原版，但 9 組只有 6 組高於原版，其餘有的追平、有的變差。

14 種寫法的關鍵數字

全部從 2015-02-11 起算到 2026-10-30，0050 是同一段日子的含息買進持有，前後兩段在 2020-12-18 切開。單獨版每月持有分數最好的 30 檔，組合版持有 10 檔；「9 組高於原版」比的是同持股數的原版月營收動能。用 finlab 2.2.24 實際跑出，手續費 0.1425% 與證交稅 0.3% 用 sim() 預設值扣除。

三項驗證怎麼判

本文的「贏」只有一個意思：同一段交易日裡，日夏普高於 0050 含息。日夏普＝日報酬平均 ÷ 日報酬標準差 × √252，不扣無風險利率。一個訊號要三項都過才算成立：

1. 換鄰近參數也要贏：每個訊號的主要參數取原值與上下各一個鄰近值，配上三種持股數，共 9 組，至少 7 組要贏 0050。
2. 前後兩段都要贏：回測期間在中點切開，原參數在兩段要各自贏 0050。
3. 含交易成本：sim() 預設的手續費與證交稅，不關成本。

組合版另外要比原版好：原參數日夏普高於原版 10 檔的 1.42，而且 9 組裡至少 7 組高於同持股數的原版（8、10、12 檔分別是 1.26、1.42、1.49）。原版月營收動能本身就比 0050 強很多，組合版幾乎都會贏 0050；這一條是用來判斷月營收訊號有沒有額外貢獻。

這些定義、參數與門檻都在看到任何結果之前寫在研究紀錄裡，之後沒有改過。

8 個訊號的定義與台股做法

月營收用 FinLab 的 monthly_revenue，每列是一個月，index 是營收公告期限日（每月 10 日，遇假日順延），當成可取得日。所有 rolling、連續 N 個月的運算都在月表上做完，再展開到每天；先展開再 rolling 會變成交易日，意思完全不同。年增率用 去年同月增減(%) 欄。

單獨版：上市櫃 4 碼普通股，排除金融保險與存託憑證，保留已下市股票；20 日平均成交金額 2,000 萬元以上。每月 11 日依分數取前 20／30／50 檔、等權持有。營收驚喜、加速、累計年增直接依分數排；由負轉正、連續年增、產業擴散、創新高是「符合條件」的訊號，符合的股票再依本月年增率排。產業分類用 security_categories，只算當月有年增資料的公司在 5 家以上的產業。

組合版：底是月營收動能選股（收盤價站上 20、60、120 日均線，近 3 個月平均營收高於近 12 個月，依 5 日平均漲跌幅取前 8／10／12 檔，每月 11 日換股、單檔 10% 停損）。候選股裡符合訊號條件的排前面：營收驚喜、加速、累計年增是當月全市場分數前 30%，其他照單獨版的條件，產業擴散是屬於前 K 個產業。

下面是 5 個訊號在月表上的寫法，7 個訊號、單獨與組合版、三項驗證的完整程式在文末的 research.py：

import numpy as np
import pandas as pd
from finlab import data
 
rev = pd.DataFrame(data.get("monthly_revenue:當月營收"))
yoy = pd.DataFrame(data.get("monthly_revenue:去年同月增減(%)")).replace([np.inf, -np.inf], np.nan)
 
# 營收驚喜：年成長金額比過去 24 個月的平常水準高出幾個標準差
yoy_change = rev - rev.shift(12)
past = yoy_change.shift(1).rolling(24, min_periods=24)
std = past.std()
surge = (yoy_change - past.mean()) / std.where(std > 0)
 
# 年增率加速：本月年增率減前 3 個月平均
acceleration = yoy - yoy.shift(1).rolling(3, min_periods=3).mean()
 
# 年增由負轉正：本月年增為正，前 3 個月都是負
turn_positive = (yoy > 0) & (yoy.shift(1) < 0) & (yoy.shift(2) < 0) & (yoy.shift(3) < 0)
 
# 連續 6 個月年增
grow_6m = (yoy > 0).rolling(6).sum() == 6
 
# 單月營收創 12 個月新高
new_high = (rev > 0) & (rev >= rev.rolling(12, min_periods=12).max())

訊號 1：營收公布早晚為什麼無法回測

Kross 與 Schroeder（1984）在 Journal of Accounting Research 研究美國季報，發現提早公布財報的公司平均是好消息、之後股價較好，延後公布的偏向壞消息。台股公司每月 10 日前公布營收，有的 1 號、2 號就公布，有的拖到最後一天，看起來是做這個題目的好資料。

要做這個回測，需要每家公司每個月實際公布營收的日期。我們逐筆檢查 FinLab 月營收的寫入時間（monthly_revenue:key_date）：2023 年以前的紀錄全部是同一天的資料回補時間，不是公司實際公布的時間；2025 年也是整批回補，只有 2024 年與 2026 年是公告當天前後寫入的。兩段加起來不到兩年、中間還斷了一年，不夠做前後兩段驗證，用推估的公布日回測又等於自己造資料，所以這個訊號照實列為無法回測，不納入成立或不成立的計算。

結果一：單獨選股，只有營收驚喜三項驗證都過

開頭的圖是 7 個訊號原參數的日夏普。營收驚喜 1.23 是唯一明顯高於 0050 1.06 的；單月營收創 12 個月新高原參數 1.07，只比 0050 多 0.01，但後段 1.21 對 0050 的 1.22 沒贏，9 組也只有 4 組贏，所以不成立。

另外 5 個差得很遠：年增率加速 0.62、累計年增率 0.49、由負轉正 0.40、連續 6 個月年增 0.79、產業擴散 0.90。它們的年化波動在 23% 到 27% 之間，和營收驚喜的 26.6% 差不多，差在報酬：年化分別只有 12.7%、9.1%、6.5%、18.9%、20.9%，營收驚喜是 32.4%。不扣交易成本時，這 5 個的日夏普也只有 0.57 到 1.06，沒有一個高於 0050，輸不是因為成本。

由負轉正每個月符合的公司平均約 80 家，扣掉流動性門檻後常常湊不滿 30 檔，原參數平均只持有 20 檔。產業擴散在前段（2015-2020）還有 1.08 贏 0050，後段掉到 0.79。

結果二：加在月營收動能上，只有營收創新高明顯更好

原版月營收動能已經用了「近 3 個月平均營收高於近 12 個月」這一條，再加別的月營收條件，多半只是在同一批候選股裡換排序：

• 營收創新高（1.62）：9 組都高於同持股數的原版，前後兩段都贏 0050，是唯一過關的新策略，詳見營收創新高選股。它的改善集中在前段，後段 1.39 略低於原版的 1.47。
• 年增率加速（1.58）：原參數高於原版，但 9 組只有 6 組高於原版。只拿上個月比（k＝1）的三組是 1.20、1.41、1.41，全部低於同持股數的原版 1.26、1.42、1.49，換一個鄰近參數就不成立，不是一整片高原。
• 營收驚喜（1.41）：和原版 1.42 幾乎一樣，9 組 6 組高於原版。營收驚喜單獨用有效，當成月營收動能的加分條件沒有幫助。
• 連續年增（1.35）、由負轉正（1.27）、累計年增（1.18）：都比原版差。由負轉正與累計年增的後段（0.97、1.05）還輸 0050 的 1.22。
• 產業擴散（0.88）：比原版差 0.55，9 組只有 3 組贏 0050。優先買「同產業多數公司營收成長」的股票，可能反而把月營收動能選到的強勢股換掉了。

結果三：9 組鄰近參數

每一列是一個訊號、每一格是一組參數（參數低中高 × 持股 20、30、50 檔）。營收驚喜 9 格都是藍色，日夏普最低 1.17、最高 1.35；營收創新高 50 檔與 30 檔的幾格是藍色，20 檔都是紅色。其他 5 個訊號 45 格裡最高的是連續年增 12 個月、50 檔的 0.94，仍低於 0050。

結果四：前後兩段

前段（2015-02 至 2020-12）0050 只有 0.87，營收驚喜 1.16、產業擴散 1.08、營收創新高 0.93 三個都贏；後段 0050 升到 1.22，只剩營收驚喜的 1.29 還贏。後段是 0050 很強的一段，本文多數單獨版都跟不上。

為什麼大部分月營收訊號不成立

單月營收雜訊很大。 年增率加速、由負轉正、累計年增都在比較年增率的變化，而年增率在去年基期很低的公司會出現幾百 % 的數字，一筆接單或一次性收入就能讓排名翻轉。營收驚喜用金額差除以公司自己的標準差，等於把每家公司「平常會波動多少」扣掉，這可能是它在單獨版裡唯一成立的原因。

月營收公開而且很早就被反映。 月營收每月 10 日前就公告，市場有很多人在看，年增率、創新高這些最直觀的用法很難再有多餘的報酬。月營收公告漂移的回測也發現，只依年增率排名買前 30 檔贏不了 0050。

這 11 年是 0050 很強的 11 年。 0050 含息在這段期間年化 20.2%、日夏普 1.06，後段日夏普 1.22。只做多、等權持有 30 檔，要在風險調整後贏過市值加權的 0050 並不容易，這和台股學術異常回測看到的情況相同。

組合版的底已經很強。 原版月營收動能日夏普 1.42，加任何條件都是在它的候選股裡換排序。只有營收創新高能讓 9 組全部高於原版，其他條件不是沒差，就是把好的候選股換掉。

回測方法與限制

security_categories 是目前的產業分類，已下市公司保留下市前最後的分類，分類改過的公司會用到當時還沒公布的分類，產業擴散的結果會受影響。月營收用 FinLab 的鎖定版，少數晚於期限才公布的公司，在本文會被當成期限日就知道。14 種寫法、126 組參數在同一段資料上測試，碰巧過關的機率不低，這是本文把過關的兩個寫成獨立文章、但同時列出所有失敗結果的原因；這類風險可以看回測過度擬合的機率，前視偏差的定義在名詞解釋頁。

這個結果代表什麼、不代表什麼

代表：在本文的設定與 2015 到 2026 年這段期間，年增率加速、累計年增率、由負轉正、連續年增與產業擴散，單獨拿來選股都贏不過 0050，加在月營收動能上也沒有比原版好。營收驚喜可以單獨用，營收創新高適合當月營收動能的排序條件。

不代表：這些訊號完全沒有資訊。本文只測了「每月持有 20／30／50 檔、等權、持有一個月」與「加在月營收動能上」兩種用法，沒有測多空、分五組價差（營收驚喜的五組結果見營收驚喜選股）、更長的持有期或其他市場。月營收的這些用法也可能在不同的股票池（例如只看大型股）或不同期間有不同結果。

常見問題

月營收選股最有用的是哪個指標？

在本文測的 7 個訊號裡，單獨選股最有用的是營收驚喜，也就是本月年成長比公司平常的年成長多出幾個標準差。如果已經在用月營收動能，加上「營收創 12 個月新高的先買」最有幫助。

營收年增率加速是好訊號嗎？

單獨用不是：9 組參數日夏普介於 0.42 到 0.75，全部輸 0050 的 1.06。加在月營收動能上原參數是 1.58，看起來不錯，但只拿上個月比的三組都低於原版，鄰近參數不穩，照研究前寫定的規則不算成立。

營收由負轉正（營收拐點）之後會漲嗎？

本文的回測裡不會比大盤好。前 3 個月年增都是負、本月轉正的股票，每月最多持有 30 檔（符合的股票不多，平均只持有約 20 檔），年化 6.5%、日夏普 0.40，9 組參數全部輸 0050。

連續好幾個月營收成長的股票值得買嗎？

連續 6 個月年增的股票，年化 18.9%、日夏普 0.79，輸 0050。連續 3 個月與 12 個月的版本也一樣，9 組都沒贏。

為什麼不測營收公布早晚？

需要每家公司每個月實際公布營收的日期。FinLab 月營收的寫入時間在 2023 年以前與 2025 年都是資料回補的時間，不是公司公布的時間，只有 2024 年與 2026 年的紀錄不夠做前後兩段驗證，所以列為無法回測。

產業擴散（類股營收輪動）有效嗎？

前段 2015 到 2020 年日夏普 1.08 贏 0050，後段 0.79 輸。加在月營收動能上更差，日夏普從 1.42 降到 0.88。

可以自己改參數重跑嗎？

可以。文末的 research.py 會跑完 7 個訊號的單獨版與組合版、每種 9 組參數與前後兩段，約 5 分鐘，輸出 metrics.json 與 data.csv。

延伸閱讀

• 營收驚喜選股：本批唯一成立的單獨版訊號，含策略頁與完整驗證。
• 營收創新高選股：本批唯一成立的組合版，月營收動能優先買營收創 12 個月新高的股票。
• 月營收動能選股：組合版的底，策略頁每天更新。
• 用 Python 做月營收選股的三種方法：年增率、創新高與動能三種基本寫法。
• 月營收公告漂移：月營收公布前後的股價反應。
• 台股學術異常回測：10 個學術因子在台股的同類回測。
• Python 抓取月營收：自己下載全台股月營收。
• 股票選股完整指南：基本面、技術面、籌碼面選股方法的總覽。

下載資源

風險提示

本文所有策略與回測結果僅供教學與研究用途，不構成投資建議。過去績效不代表未來表現，本文多數訊號在回測期間落後 0050，成立的兩個訊號近幾年也落後。投資一定有風險，請依自身風險承受能力審慎評估。

最後更新：2026-10｜回測區間：2015-02 ～ 2026-10｜作者：FinLab 量化研究團隊（經量化研究員審閱）