均線糾結、均線扣抵回測：月線與季線七個設計都未通過

所有圖均可點開，手機可雙指放大；完整數字與逐日淨值可從文末下載。

均線糾結突破、月線與季線扣抵，這次七個設計、63組參數沒有一個通過驗證。本文以反面教材為主：均線聚在一起能量化，未來要移出的價格也能提前知道；這兩個事實仍不足以保證買入後有較高的風險調整報酬。

均線糾結與均線扣抵各自在看什麼

均線糾結指不同天期的移動平均線彼此靠近，常被理解為成本接近或方向尚未明朗。均線扣抵則觀察均線接下來要移除的舊價格，用來推估新價格進入後，平均值可能往哪裡走。前者看同一天多條線的距離，後者看同一條線的資料更替，兩者回答的問題不同。

月線、季線在本文分別以20、60個交易日為中心設定，並非每月最後一天或完整一季的日曆平均。市場遇到休市時，這些交易日會跨越不同長度的日曆期間。文章中的「未來三天」同樣指三個交易日，不能直接把日期加三個曆日。

均線糾結的數值定義

對每檔股票計算5、10、20、60日均線，取當天最大值除以最小值再減一。差距不超過2%，連續五天成立，才算中心設定的糾結。買點要求昨天還符合這段糾結，今天收盤由下穿上全部四條線；若昨天已經在線上，不會每天重複當成新突破。進場後持有到收盤跌破20日均線，賣訊優先，沒有另加停損。

這裡沒有要求今天仍維持2%以內，因為突破當日均線距離可能開始擴大。若把「今天也要緊密」與「今天突破」綁在一起，就會變成另一個更嚴格的規則。本文使用前一天已確認的連續糾結，並把所有條件寫在下載程式中，避免從圖上回看才圈出一段漂亮盤整。

扣抵可以提前知道多少

一條n日均線，在下一個交易日會拿掉今天往前數n減一日的價格。因此明天均線是否上升，取決於明天的新收盤價是否高於那個舊價；明天收盤尚未知，現在只能作情境比較。未來三天要移出的三個價格已經知道，未來三個新價格的平均則不知道。

本次把「未來k天將移出的舊價平均低於現價」定為持有條件，等於用今天價格當未來新價格的參考。它是明確的持有假設，沒有宣稱預知未來。月線用20日、季線用60日，k的中心為3天；0050符合就持有、不符合就現金。個股每天重新按相同條件與流動性篩選，當日合格持股等權。

均線糾結、月線扣抵與季線扣抵的結果

中心設定的比較如下，最大跌幅指從歷史高點最多下跌多少。

• 月線0050擇時：年化 5.51%，最大跌幅 37.52%。
• 季線0050擇時：年化 6.13%，最大跌幅 39.08%。
• 0050含息持有：年化 14.07%，最大跌幅 52.38%。
• 均線糾結個股：年化 −13.15%，最大跌幅 93.82%。

扣抵擇時減少部分跌幅，也犧牲長期報酬。

下表保留七個設計。手機可左右滑動，看最大回撤與前後半段；日夏普越高，代表報酬相對波動的表現越好。

本文提供研究結果，沒有推薦這些買賣規則。想自行重跑，可先 設定 FinLab 環境，再 下載研究程式（.py）；其他檔案見 研究下載區。

季線只有一格通過全段比較，沒有形成一片鄰近參數都成立的區域；均線糾結也沒有出現可依賴的突破優勢。

互動報告採均線糾結個股版；另一份下載報告是月線扣抵個股版。下圖另把月線0050、季線0050與0050含息持有畫在一起，所有線共用相同起點。表中保留月線與季線的個股版，以及「避開訊號、其餘時間持有0050」兩個方向，沒有只留下較好看的那一邊。

避開扣抵訊號的兩組也沒有通過，所以這次結果沒有支持「訊號正著做沒用，反過來就有效」。訊號與互補訊號各自有買賣成本，兩條策略淨值不能相加當成買進持有；空手那段市場上漲，也可能是長期報酬落後的來源。本文沒有估計哪種原因佔多少，不能把圖上的差距直接解讀成單一因果。

回測方法與驗證門檻

資料截至 2026-11-10，於 2026-11-11 重跑，使用 finlab 2.3.8。區間為2008-01-02至2026-11-10，前置資料從2006年載入以暖機。基準採 etl:adj_close 的0050還原收盤價，包含配息與分割調整，純粹以價格比值計算含息持有，不經回測引擎，也不扣交易成本。所有比較保留相同交易日與空手日，淨值共同從一開始。

本研究的「贏」定義為日夏普高於同期0050：日報酬平均除以標準差，再乘252的平方根，不扣無風險利率。每個設計有九組鄰近參數，至少七組要贏；事前指定的中心參數在前、後半段也必須各自贏，全部使用扣成本結果。中心取參數中間值，沒有改採績效最好的格子。

有現金的設計另比較「每天固定維持同平均市場權重的0050，其餘現金」。平均權重取隔日成交後的目標總權重；個股等權持有任意檔時總權重為一，完全空手才是零，不能把股票數量或訊號出現頻率當曝險。固定權重對照不扣調倉成本，用來檢查低波動是否只是少投資造成。通過前三項後，再拿掉報酬最好的一個日曆年，要求日夏普仍高於同期0050。

下表的周轉為目標權重變動絕對值的月合計，包含買與賣，沒有除以二；不是按實際成交金額與價格漂移計算的周轉率。交易筆數也不能當成周轉率。這個估計可以顯示換股負擔，但不足以推算實際資金容量。

九格參數與前後半段

糾結門檻固定為1%、2%、3%，連續天數取3、5、10，中心為2%與5天。月線長度取15、20、25日；季線取50、60、70日，兩者的扣抵天數都取1、3、5。四條均線的糾結設計只改差距與持續天數，沒有同時另找均線組合；七個設計共63格，全部保留。

每張圖都列完整三乘三，不能只看中心格或某一格日夏普較高就宣告有效。月線與季線的對照也不能用同一條還原價、不同起點各自正規化；本篇所有格子使用共同交易日，結果檔列出相同基準數字，讀者可以逐格檢查。

前後半段圖將糾結、兩個個股濾網、兩個0050擇時及兩個避開方向一起列出。即使某組在後段市場較強時改善，也必須回頭檢查前段與九格門檻，不能用全期平均掩蓋時間不穩定。表中的日夏普衡量報酬與波動，不代表年化報酬一定較高；技術指標總覽也區分了趨勢訊號與獲利保證。

均線上彎與交易優勢之間，還少什麼

扣抵公式最有用的地方，是把「均線可能轉向」寫成可核對的價格條件。但高於一批舊價，可能只是價格已經上漲的結果；現在買入仍要支付進出成本，未來的新價格也可能迅速下跌。糾結後突破則可能遇到來回穿越，短均線很快變動，長均線仍然遲緩，單次收盤站上不能保證趨勢延續。

Brock、Lakonishok與LeBaron（1992）的〈Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns〉，刊於《The Journal of Finance》47卷5期、1731–1764頁，研究移動平均與區間突破規則。它提供歷史技術規則檢驗的背景，並未替本文的四均線糾結或未來三日扣抵條件提供直接證明。

Sullivan、Timmermann與White（1999）的〈Data-Snooping, Technical Trading Rule Performance, and the Bootstrap〉，刊於同刊54卷5期、1647–1691頁，討論大量挑規則造成的資料探勘偏誤。本次先固定九格並完整刊出，是避免只報好看參數的基本做法；並沒有執行該文的完整自助抽樣檢定，也沒有宣稱統計顯著。

用Python核對未來三日的月線扣抵

以今天為t，20日均線接下來三天要移出的價格是t減19、t減18、t減17。程式先往後移17天，再取三天平均，取得的正是這三筆已知舊價。直接使用未來價格或負向位移，會把未知資料帶回今天；前視偏差說明這種錯誤為何會讓回測變好看。

import finlab
from finlab import data
from finlab.backtest import sim
 
finlab.login()
data.truncate_end = "2026-11-10"
close = data.get("etl:adj_close")[["0050"]]
outgoing = close.shift(20 - 3).rolling(3).mean()
position = close.gt(outgoing) & close.notna()
report = sim(position.loc["2008-01-02":], resample=None,
             upload=False, retain_initial_cash=True, end_date="2026-11-10")
report.to_html("month_deduction_report.html")

完整研究程式另含全部個股流動性條件、九格與互補方向。單獨跑這段只會得到月線0050中心設定，不能拿它當成整個七設計已重跑完成。若要從視覺看均線和價格的關係，可另讀均線擇時研究；它測價格在線上與其他均線規則，和本篇的糾結距離與待移出價格不同。

均線糾結與扣抵常見問題

均線糾結多久比較有效？

本次固定測3、5、10天，九格都未提供穩定優勢。不能從這次結果選出最漂亮的一天數，再稱它是最佳等待時間。

扣抵低值，均線一定上彎嗎？

仍要看新進來的收盤價。已知的是舊價，未知的是未來價格；現價高於舊價只是本次策略採用的參考條件。

月線和季線要一起看嗎？

本文分開測，沒有把兩條線都符合才買的交集當成第八個設計。合併可能改變在場比例、成本與持股，必須另驗。

均線糾結與黃金交叉一樣嗎？

糾結限制多條線的距離，突破再加價格位置；黃金交叉看兩條線穿越，兩者不互相替代。葛蘭碧八大法則又加入均線方向與乖離情境，不能共用同一份績效。

可以用收盤價乘成交量當成交金額嗎？

還原價和原始股數尺度可能不同。本文採用資料中的成交金額，減少公司行動造成的篩選失真。

個股濾網失敗，能當買賣建議嗎？

不能。本篇只記錄固定規則的失敗結果；十字線與錘子線回測測反轉型態，寶塔線研究測線段翻色，各有不同條件。程式交易完整指南提供把假設寫清楚再驗證的入門路徑。

研究下載與重跑

看現成結果請開啟互動回測報告；要自行重跑，再下載研究程式。

• 研究程式 .py：三篇共用的完整程式，一次重跑12個設計、108組回測，每組另存HTML報告。
• 逐日淨值 .csv：只列本文中心參數與0050的每日淨值。
• 完整數字 .json：只列本文全部參數、扣成本指標、前後半段與移除最佳年結果。
• 互動報告 .html：本文主要設計的回測儀表板。
• 對照報告 .html：本文說明的另一組規則報告。

從AI輔助安裝流程設定 FinLab 後，把下載檔交給AI並要求「保留固定日期、參數與預設交易成本，重跑這份研究」。程式會引導登入、讀取所需資料，先產出各組結果，再彙整；資料權限與下載額度依帳號方案，原始資料不隨文章再散布。重跑期間較長，可先閱讀現成的逐日淨值與報告。這些未通過驗證的設計沒有公開策略頁與 Studio 策略捷徑。

歷史資料修補與套件更新可能讓同區間重跑數字不同；本文採本次完整執行結果，不把不同快照的成績拼在一起。若研究自己的新規則，應另留一段完全未看過的資料，並在下一次實驗前寫定條件。回測方法說明常見偏差，量化交易指南則整理從研究到執行需要補足的證據。

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。本文結果僅涵蓋指定規則、成本與期間，未驗證實盤可成交性，也沒有保證未來報酬。

作者簡介：FinLab量化研究團隊以FinLab資料與Python程式整理台股、美股的策略研究，提供規則、回測與可下載產物，讓讀者能核對研究結果與限制。

最後更新：2026-11｜回測區間：2008-01-02～2026-11-10｜作者：FinLab量化研究團隊