ETF 輪動策略回測：一個 QQQ 風險開關，
2 倍與 3 倍槓桿兩種版本

多數 ETF 輪動策略的回測只給一組規則、一條權益曲線。本文把「什麼時候該持有股票」和「要用多少槓桿」拆成兩個獨立的決定：同一個風險開關（risk-on／risk-off）訊號，分別接上兩種風險預算。訊號完全從 QQQ 讀出：QQQ 收盤價站上 200 日均線，而且過去 126 個交易日的報酬為正，就是 risk-on，否則就是 risk-off。保守版在 risk-on 時持有兩檔 2 倍指數 ETF（QLD 與 SSO），積極版只持有一檔 3 倍成長型 ETF（TQQQ 或 TECL）。進入 risk-off 之後，兩個版本都換到同一組防禦資產：中期美國公債、黃金或類現金的短天期公債。

2016 年 5 月到 2026 年 10 月，保守版年化報酬 24.3%、最大回撤 -19.3%，回撤只有 QQQ 買進持有（-35.1%）的一半多一點；積極版年化 41.0%、最大回撤 -32.4%，1 美元變成約 36.6 美元，同期含息 QQQ 只到 7.2 美元。兩個版本都通過下文的三項驗證（鄰近參數、前後兩段、交易成本），但積極版過關的餘裕小很多。所有數字都來自 finlab 回測，程式碼可以下載重跑。這份研究最有用的發現跟訊號本身有關：risk-off 月份的 QQQ 報酬並沒有比較差，訊號真正預測得到的是波動，而這一點決定了槓桿 ETF 能不能長期抱得住。這兩個系統屬於一組共用執行模型的十支美股策略，美股量化策略總覽把共用的引擎與十支策略的比較整理在一起。

關鍵數字：兩個版本對照 QQQ 與 SPY

基準用含息還原價（us_fund_price:adj_close），區間與策略完全相同，都是 2016-05-02 至 2026-10-26。本文所有夏普值與索提諾值都不扣無風險利率，策略與基準用同一套算法。槓桿 ETF 的價格序列本身已經包含每日重設的效果與內扣費用，所以 2 倍、3 倍產品的波動耗損已經反映在結果裡，沒有被假設掉。

兩個系統刻意設計成「同一個想法、兩種槓桿」：訊號與防禦資產完全相同，差別只在 risk-on 時持有什麼、停損設多少。同時跑兩個版本並不會分散訊號風險，訊號判斷錯的時候，兩個版本會一起錯。

ETF 輪動在這裡指什麼：兩層輪動

這個設計裡的「輪動」有兩層。第一層是風險開關：趨勢支持時持有股票部位，趨勢轉弱時換到防禦資產。這類規則在公開文獻裡有很長的紀錄。Faber（2007）用 10 個月均線在幾大類資產上做進出場，歷史上大幅降低了回撤，同時保留接近股票的報酬；本文「126 日報酬為正」的條件，則是 Moskowitz, Ooi & Pedersen（2012）在各類資產上記錄到的時間序列動能效應的直接應用。至於為什麼要切換，經濟上的理由是市場的報酬與風險會聚集成不同的狀態（regime），忽略狀態轉換對資產配置的代價很高，Ang & Bekaert（2002）用模型說明了這一點。

第二層是每組資產內部的輪動。保守版在 risk-on 時用 126 日報酬比較 QLD（2 倍那斯達克 100）與 SSO（2 倍標普 500），持有最強的兩檔；候選只有兩檔，所以只要在場內，幾乎就是各半同時持有。名稱上要釐清一點：這個系統在策略總表裡的分類是「產業相對輪動」，但它用的是指數 ETF，實際上是成長型指數與大盤指數之間的相對輪動，沒有用到任何產業 ETF。積極版用「3 個月報酬減 1 個月報酬」的動能比較 TQQQ（3 倍那斯達克 100）與 TECL（3 倍科技股），只持有較強的一檔。risk-off 時兩個版本都用同樣的 3 個月減 1 個月動能，在 IEF（7–10 年期美國公債）、GLD（黃金）、SHY（1–3 年期短天期公債）中挑最強的一檔。實際上防禦時間大多花在黃金：以每月再平衡時點計算，GLD 佔 11.8% 的月份，SHY 佔 6.3%，IEF 佔 3.9%。

風險開關訊號到底知道什麼

這兩個系統是 ETF 擇時，底下沒有股票池，所以美股動能策略那種個股十分位排序在這裡用不上。對應的檢驗方式是拿訊號本身來問：旗標切換之後，QQQ 接下來實際怎麼走？

上圖用陰影標出 9 段持續至少 10 個交易日的 risk-off 期間。訊號避開了 2018 年底的修正、2022 年空頭的大部分，以及 2025 年 3 到 5 月的賣壓，2026 年 3 到 4 月也短暫轉為 risk-off。2020 年 3 月的崩跌則顯示趨勢濾網的極限：旗標到 3 月才轉成 risk-off，跌勢已經走了一段，積極版從 2020 年 2 月的高點仍然回落 25.5%。

接下來這張圖是多數輪動文章略過的部分，結果也跟直覺相反。把每個月按月底的訊號狀態分組，看 QQQ「下一個月」的表現：

risk-off 月份的 QQQ 平均報酬反而比較高，年化 23.4% 對 19.6%，因為最猛烈的反彈往往發生在趨勢訊號還是負值的時候。把這個訊號當成報酬預測工具，是誤讀了它。它真正的功能是過濾風險：risk-off 月份的年化波動 26.7%，risk-on 只有 15.6%；上漲月份比例 57% 對 68%；最差單月 -13.6% 對 -8.7%。對不加槓桿的指數投資人，這個取捨見仁見智。對持有 2 倍、3 倍每日重設 ETF 的人，它是關鍵，因為波動耗損會隨波動的「平方」放大。避開高波動的月份，正是讓槓桿複利撐得下去的原因，代價是錯過一部分反彈。

訊號實際上讓你留在場內多久？

整段期間有 78% 的交易日是 risk-on。年度的極端值最能說明問題：2017、2021、2024 三年全年都是 risk-on，2022 年只有 6.4%，系統幾乎整個空頭都待在黃金與公債裡。全樣本共有 19 段 risk-on 與 19 段 risk-off，risk-on 平均持續 112 個交易日（最長 571 天），但 risk-on 的「中位數」只有 4 天，risk-off 的中位數 9 天：多空交界常常來回翻轉好幾次，趨勢才確立。這類系統主要付學費的地方就在這些來回洗刷（whipsaw），深度空頭反而躲得比較好。

需要的資料與核心程式碼

兩個系統只需要 FinLab 美股基金市場的 8 檔 ETF 價格（訊號用的 QQQ，加上 7 檔交易標的），不需要其他資料。下面這段是風險開關訊號的核心，可以貼給 AI 代理，也可以複製到自己的環境執行：

import finlab
from finlab import data
 
finlab.login()  # 需要資料時，finlab 會自動引導登入
 
data.set_market("us_fund")
tickers = ["QQQ", "QLD", "SSO", "TQQQ", "TECL", "IEF", "GLD", "SHY"]
close = data.get("us_fund_price:adj_close")[tickers]
 
# 風險開關：QQQ 站上 200 日均線，而且 126 日報酬為正
qqq_trend = close["QQQ"] > close["QQQ"].rolling(200, min_periods=100).mean()
qqq_momentum = close["QQQ"] / close["QQQ"].shift(126) - 1
risk_on = qqq_trend & (qqq_momentum > 0)

us_fund_price:adj_close 是含息還原價，股利與分割不會扭曲訊號或基準。完整的部位建構（risk-on 資產排序、防禦資產排序、每月 sim() 回測與觸價停損）都在可下載的 strategy.py：改一行 STRATEGY = "conservative" 或 "aggressive" 就能切換版本，執行 python strategy.py --validate 則會跑完下文的三項驗證。美股資料表的命名與欄位，可以對照美股資料庫使用指南。

回測結果：保守版輪動

文首的權益曲線把兩個系統與 QQQ、SPY 都在共同起始日 2016-05-02 重設為 1 美元：保守版最後到約 9.7 美元，積極版約 36.6 美元，QQQ 7.2 美元，SPY 4.4 美元。下面是保守版的 finlab 互動式回測報告，回撤、月報酬與交易明細都可以自己點開檢查：

回撤是風險開關真正發揮作用的地方：

保守版最深的回撤是 -19.3%，發生在 2022 年 3 月到 9 月，仍是十支策略裡最淺的一次，而它在大部分期間持有的是 2 倍槓桿基金。積極版最深回撤 -32.4%，是十支策略中最深的，從 2021 年 2 月的高點一路跌到 2023 年 9 月的低點。兩者都比不加槓桿的 QQQ 在 2022 年空頭的 -35.1% 淺：2022 整個年度，保守版虧 9.6%、積極版虧 12.2%，QQQ 則是 -32.6%。這一年最能說明風險開關買到的是什麼。

兩個系統實際持有什麼，也印證了「同一個想法、兩種預算」：

保守版有 76% 的月份同時持有 QLD 與 SSO，行為更像一籃 2 倍指數加上一個多空出口，主動挑選的成分很少。積極版的 risk-on 月份分給 TECL（43%）與 TQQQ（29%）。兩個版本約有 22% 的月份停在同一組防禦資產。剩下的一小部分是停損出場後的現金：保守版佔每月快照的 2.4%，積極版佔 6.3%。（持有比例以 127 個月底再平衡快照計算，接近但不完全等於交易日的比例。）

樣本外：2022 年起不再調整參數

兩個系統用 2016–2021 年的資料校準，2022 年之後完全不再調整；這段沒看過的期間涵蓋 2022 年空頭與之後的反彈。

兩個系統在樣本外都賺得比研究段少很多：保守版年化從 32.6% 降到 14.8%，積極版從 49.1% 降到 31.2%。QQQ 自己同期也幾乎腰斬（27.2% 到 13.3%），所以保守版在樣本外的報酬領先很薄（14.8% 對 13.3%），風險調整後的領先則守住了（月夏普 0.95 對 0.82）。積極版在報酬與夏普上都維持較大的差距（年化 31.2%、月夏普 1.02），主要是因為 2022 年躲在黃金與公債裡，避開了重創所有槓桿商品的那段行情。

研究段的基準欄也要看：2016–2021 年單純持有 QQQ 的月夏普就有 1.53，高於積極版的 1.36，只比保守版的 1.65 低 0.12。在強勢多頭裡，輪動相對買進持有的風險調整優勢其實很薄。最近一段同樣偏弱：從 2025 年底到 2026 年 10 月 26 日，保守版只漲 3.0%、積極版漲 7.1%，同期 QQQ 漲 16.3%。一個沒看過的市場循環是支持性的證據，但終究只有一個循環。

三項驗證：鄰近參數、前後兩段、交易成本

一個策略如果只在一組幸運的參數、一段幸運的期間、或不計成本時有效，實用價值就很低。所以每個版本都要過三關。這裡的「打敗 QQQ」定義為：在完全相同的日期上，日夏普值（日報酬平均除以標準差，乘上 √252 年化，不扣無風險利率）高於含息買進持有 QQQ。這是用日資料算的指標，數值和前面表格裡的月夏普不能直接比較。

鄰近參數。 訊號的兩個核心設定各往前後移動一格：QQQ 趨勢均線的長度（150、200、250 日，原始為 200 日），以及 QQQ 動能的回看天數（63、126、189 日，原始為 126 日），每個版本共 9 種組合，至少 7 組打敗 QQQ 才算通過。

• 保守版：9 組全數打敗 QQQ，日夏普介於 1.03 到 1.38，QQQ 為 0.95 到 0.96。
• 積極版：9 組中有 7 組打敗 QQQ，剛好及格。輸的兩組都用 63 日動能回看，分別搭配 200 日均線（0.93 對 0.95）與 250 日均線（0.94 對 0.95）；同樣用 63 日、搭配 150 日均線的那一組，也只以 0.97 對 0.95 小贏。

前後兩段。 把回測期間按交易日數切成兩半，每一半都要單獨打敗 QQQ：

兩個版本在前後兩段都贏過 QQQ。後半段的每一個夏普值都比前半段低，QQQ 也一樣，這和上一節的樣本外結果一致。

交易成本。 finlab 美股市場預設的手續費與交易稅都是 0，對應美股的零佣金券商，所以主要回測完全沒有扣交易成本。這項驗證在每一次買進與每一次賣出各扣 0.1%（fee_ratio=0.001），用來代表買賣價差與滑價。扣成本之後，保守版年化 23.3%（未扣成本為 24.3%），日夏普 1.17 對 QQQ 的 0.95；積極版年化 39.3%（未扣成本為 41.0%），日夏普 1.08 對 0.95。年周轉率只有 2.5 倍與 4.9 倍，所以成本每年大約只吃掉 1.0 與 1.7 個百分點的年化報酬。

結論：兩個版本都通過三項驗證。 保守版每一關都過得很寬裕。積極版過關的餘裕小得多：鄰近參數剛好壓在 7/9 的及格線上，改用較短的 63 日動能回看時，日夏普只比 QQQ 高 0.02 以內，甚至落後。

想自己重現本節的每一個數字，下載 strategy.py 之後執行 python strategy.py --validate，它會依序對兩個版本跑完三項驗證。

回測方法與限制

這組策略的評估門檻是至少一項風險調整指標達到 1.5，這裡一律以月報酬、不扣無風險利率計算。兩個系統都靠月索提諾值過關：保守版全期 3.16、樣本外 2.72，積極版分別是 2.72 與 2.69。保守版研究段的月夏普 1.65 也過關，但同一段 QQQ 自己就有 1.53，所以這個數字反映的多半是 2016–2021 年的多頭，策略本身的貢獻有限。單看全期月夏普（1.30 與 1.18）都低於 1.5，因此風險調整面的論據在索提諾值與回撤，不在夏普值。換句話說，系統保留下來的波動集中在上漲方向；若看對稱的「每單位波動換到多少報酬」，只比 QQQ 的 1.09 好一些。夏普值與索提諾值的差別，可以用夏普值計算工具自己算一遍。

槓桿 ETF 的風險：上車前要先懂的四件事

上面的所有結果都建立在 2 倍與 3 倍每日重設的產品上，槓桿本身就是最可能傷到你的地方：

• 每日重設與波動耗損。 槓桿 ETF 每天重設槓桿倍數，盤整震盪的行情即使指數最後打平，淨值也會被侵蝕；再平衡的機制在 Cheng & Madhavan（2009）有完整推導。風險開關能減少待在高波動環境的時間，但耗損的機制本身還在。想看另一種用回撤控制槓桿倍數的做法，可以參考用 MDD 動態調整槓桿的實測。
• 3 倍的路徑依賴與跳空。 積極版只持有一檔 3 倍基金。月中的快速崩跌，在停損或下一次月度再平衡之前，都是用滿槓桿承受；隔夜的大跳空也可能讓成交價遠低於回測假設的 10% 觸價停損。它 -32.4% 的最大回撤從 2021 年 2 月延續到 2023 年 9 月，直到 2024 年 1 月才回到前高；十年間一共有六段各自獨立、深度 25% 以上的回撤（2018–2019、2020、2021–2023、2024、2024–2025、2025–2026）。這種深度的回撤是這個風險預算的常態成本，不會只發生一次。
• 停損的來回洗刷成本。 兩個版本的觸價停損都可能在震盪但最終上漲的反彈中把你洗出場；以月底快照計算，保守版有 2.4% 的時間在現金，積極版 6.3%。保守版交易 185 次、積極版 107 次，部分原因是保守版每次進出都牽涉兩檔基金。
• 集中度。 只持有一到兩檔 ETF，等於押注單一主題（美國大型成長股）；防禦資產那 22% 的月份裡，有一半多的時間是黃金。

如果 36% 的年化波動與 -32.4% 的回撤超出你能承受的範圍，保守版就是為此存在；同一個訊號的不加槓桿版本（risk-on 持有 QQQ、risk-off 換防禦資產）在可下載腳本裡只要改一行，交給 AI 代理就能重跑。

適合誰、不適合誰

兩個版本都不適合需要資金穩定、無法每月檢查一次再平衡、或對任何時候持有槓桿商品都感到不安的人。

常見問題

ETF 輪動策略是什麼？

ETF 輪動策略是一套規則化的系統：市場狀態訊號為正時持有股票型 ETF，轉負時換到防禦型 ETF（公債、黃金、類現金基金）。本文的訊號是 QQQ 站上 200 日均線且 126 日報酬為正，在每月底收盤時檢查一次，下一個交易日以收盤價換倉；停損則在觸及當天出場。想了解這類系統在整個程式交易流程裡的位置，可以從程式交易完整指南開始。

200 日均線擇時在美股有用嗎？

在本文的設定下，它的用處在於降低波動，報酬預測則談不上。risk-off 月份的 QQQ 下個月年化報酬 23.4%，反而高於 risk-on 月份的 19.6%；但 risk-off 月份的波動 26.7% 幾乎是 risk-on（15.6%）的 1.7 倍，最差單月 -13.6% 也更深。對持有槓桿 ETF 的人，降低波動就足以改善長期複利。台股的均線用法可以對照台股 20 日均線濾網的 11 年回測。

TQQQ 可以長期持有嗎？

本文沒有回測單純長抱 TQQQ。積極版只在 risk-on 時持有 TQQQ 或 TECL，而且有 10% 停損，即使如此，最大回撤仍有 -32.4%，十年間出現六段 25% 以上的回撤。3 倍 ETF 每日重設，盤整時會持續耗損，長期持有前要先確定自己承受得住這種路徑。

保守版和積極版應該先看哪一個？

先看保守版。它的回撤較淺（-19.3%），全期月夏普較高（1.30），76% 的月份持有單純的 2 倍指數部位，三項驗證也過得比較寬裕。積極版是同一個訊號配上更大的風險預算，多出的約 17 個百分點年化報酬，代價是 -32.4% 的回撤與 36% 的年化波動。

換成別的均線天數或動能天數，結果還成立嗎？

保守版比積極版穩。在 150／200／250 日均線與 63／126／189 日動能的 9 種組合裡，保守版 9 組的日夏普都贏 QQQ，積極版贏 7 組，在三組 63 日動能裡輸了兩組。

回測沒扣手續費，實際交易會差多少？

主要回測依 finlab 美股預設不扣手續費與交易稅。另外在每次買賣各扣 0.1% 代表價差與滑價之後，保守版年化從 24.3% 降到 23.3%，積極版從 41.0% 降到 39.3%，日夏普仍高於 QQQ。周轉率低（每年 2.5 倍與 4.9 倍）是成本影響小的主因。

為什麼每月再平衡，而不是每天檢查？

每月檢查讓年周轉率維持在 2.5 到 4.9 倍，也避免對每一次來回洗刷都做出反應；risk-on 期間的中位數只有 4 個交易日，risk-off 是 9 個交易日。代價是月中的快速崩跌要用滿槓桿承受，直到停損觸發。

需要什麼資料？可以自己跑嗎？

只需要 FinLab 的 us_fund_price:* ETF 價格，兩個系統都不用個股資料，一般 FinLab 帳號就涵蓋。照 AI 輔助安裝流程設定好環境後，下載下方的腳本就能執行。

下載與自己重現

兩個檔案可以重現上面所有的數字：

• strategy.py：兩個版本寫在同一個腳本，設定 STRATEGY = "conservative" 或 "aggressive" 後執行；加上 --validate 參數會跑三項驗證。
• data.csv：兩個系統、QQQ 與 SPY 以 1 美元起算的每日權益曲線，加上每日的風險開關旗標。

最快的改法是請 AI 代理幫你動手：拿掉槓桿、把防禦資產的 GLD 換成 IEF、或改掉 126 日回看天數，再讓它重跑回測。想看這兩個系統和同一組其他八支策略的比較，可以讀美股量化策略十支總覽；同樣以槓桿 ETF 執行、改用 QQQ 創新高突破當訊號的是美股突破趨勢策略，改用 QQQ 波動濾網決定進出、只持有一檔 2 倍 ETF 的是美股低波動策略。換個角度看市場恐慌時該怎麼做，可以參考 VIX 恐慌指數抄底美股的回測。年化報酬率等指標的定義在名詞頁，量化研究的整體方法則在量化交易完整指南。

**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 ETF 另有波動耗損與虧損放大的風險，文中所有績效均為歷史回測，不保證未來報酬，請依自身風險承受度評估。

最後更新：2026-10｜回測區間：2016-05～2026-10｜作者：FinLab 量化研究團隊（經量化研究員審閱）