Python 股票選股與回測教學：5 分鐘用 finlab 套件挑股票做回測

在這篇文章中，我們將介紹如何使用 Python 的 finlab 套件進行選股與回測。只需 5 分鐘，你將學會如何用 Python 挑選股票以及進行簡單的回測，讓你在投資股票時能減少賠錢付學費。最近在看一些比較古典而學術的策略文章，雖然已經眾所皆知，但是好像很少人用，這篇文章將介紹，如何利用 Python 實做建構股票的 portfolio 來實現股票持有的報酬率。

Portfolio Trading 就是選擇一籃子股票，並照著一定的比例買入持有一段時間，這篇文章先用最簡單的篩選法，選出一些股票，並觀察買入後一段時間的變化。本篇跑通之後，想把它升級成處理過前視偏差、流動性過濾、多因子複合與成本內扣的工程化版本，可以接著讀 Python 量化交易完整教學。

使用 AI 輔助安裝流程

首先，你需要使用 AI 輔助安裝流程。把下面這句提示詞貼給 AI：

幫我設定 FinLab，做第一個台股動能策略：https://finlab.finance/setup

匯入套件

在 Python 程式中，我們將匯入 finlab 套件的 data 和 backtest 模組，以取得股票數據和進行回測。

from finlab import data, backtest

取得股票數據

使用 data.get() 函數取得股票數據，方法如下：

price_data = data.get('price:收盤價')

你可以根據需要替換成其他股票數據，例如：price:開盤價、price:最高價 等。換的是資料表名稱，寫法完全一樣，所以同一行就能切到基本面或籌碼面資料：

revenue = data.get('monthly_revenue:去年同月增減(%)')        # 月營收年增率
roe = data.get('fundamental_features:ROE稅後')               # 稅後股東權益報酬率
trust_buy = data.get('institutional_investors_trading_summary:投信買賣超股數')  # 投信買賣超

完整台股資料表清單見 Python 台股資料完整指南。

選擇投資策略

在本教程中，我們將使用簡單的投資策略：選擇市場中 10 日均線價格最高的前 20% 股票。首先，計算 10 日均線：

moving_average = price_data.rolling(10).mean()

接著，找出每天市場中 10 日均線價格最高的前 20% 股票：

top_20_percent_stocks = moving_average > moving_average.quantile(0.8, axis=1)

回測投資策略

使用 backtest.sim() 函數回測投資策略，方法如下：

result = backtest.sim(top_20_percent_stocks, resample='M')

在這裡，top_20_percent_stocks 是選擇的投資組合，resample='M' 表示每月調整投資組合。假如你都看不懂，建議你先去看 finlab package 的新手教學。

什麼！回測竟然只要這麼少行！！是的因為我們是平均分散所有要買的股票，所以只要把選出來的股價做平均，買入這個平均指數就可以了。由於有了前面的假設，結果會是一樣的。

完整的範例

from finlab import data, backtest
 
price_data = data.get('price:收盤價')
moving_average = price_data.rolling(10).mean()
top_20_percent_stocks = moving_average > moving_average.quantile(0.8, axis=1)
result = backtest.sim(top_20_percent_stocks, resample='M')

近年來獲利普普，感覺還得加入其它的條件吧？ 大家可以新增一些指標，並且用類似的方法做回測喔！

另外，假如想要實做更多有用的指標，可以參考：超簡單108種技術指標，找一個你喜歡的吧！

除了開高低收，想要有更多數據做回測嗎？也歡迎到 財報爬蟲 月營收爬蟲 來找找喔！

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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：2026-06｜作者：FinLab 量化研究團隊（經量化研究員審閱）