可轉債的行情與股票分開交易，多數看盤軟體要另外找才看得到。這份資料涵蓋 2007 年以來、累計超過 2,100 檔可轉債的每日行情：開高低收、成交張數、筆數與成交金額，搭配發行條款資料裡的轉換價格，就能算出每一天的轉換價值與轉換溢價率，每個交易日更新。
這份資料裡有什麼
可轉債行情（cb_price）是「日期 × 債券代號」的矩陣，七個欄位：開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交張數、成交筆數、成交金額。一行取出，完成安裝設定後登入即可：
顯示程式碼
finlab.login()
close = data.get("cb_price:收盤價")債券代號通常是標的股票代號後加一碼（例如某公司第三次發行的 CB 是「代號3」），取 close["<債券代號>"] 就是該檔 CB 的完整價格史。
怎麼判讀這份資料
上圖是可轉債市場的年度成交金額：2019 年約 1,645 億元，2024 年衝上 4,489 億，2026 年統計到 8 月已 4,213 億、有機會再創高，CB 市場的活絡度跟著多頭一起放大。目前的價格結構也反映多頭：最新一日有成交的 CB 中，約 81% 收在面額 100 元之上，中位數 115.6 元，最高的一檔已到 664 元（深度價內，幾乎等於持有股票）。
但先記住這個市場的量體感：近 60 日全市場 CB 日均成交金額約 24 億元，對照股票市場動輒數千億，是極小眾的市場；而且最新一日「有成交」的 CB 只有 194 檔，對照流通中的 383 檔，一半的可轉債當天根本沒有任何成交。
用這份資料最容易踩的兩個陷阱
第一個陷阱：拿收盤價當可成交價。一半的 CB 每天零成交，掛單價差大，看到的「收盤價」可能是好幾天前的舊價；回測若假設任何一天都能按收盤價進出，套利報酬會嚴重高估。務必搭配成交張數欄位過濾流動性。
第二個陷阱：價格與條款分開看。CB 的 115 元貴不貴，取決於轉換價值：同樣 115 元，價內 CB 是便宜的股票替代品，深度價外 CB 則是在付昂貴的選擇權時間價值。行情要與發行條款資料的當日轉換價格併用，算出轉換溢價率再下判斷，前視偏差的對齊原則同樣適用（轉換價會下修，用當日條款）。
怎麼接上策略
行情加條款可以做的研究：轉換溢價率的橫斷面比較（找出被低估的轉換權）、貼近賣回價的低風險候選（下檔保護）、以及 CB 與標的股票的價差收斂觀察。想把想法接成可回測流程，可從什麼是回測與台股選股完整指南入手。
怎麼自己取得這份資料
把市場活絡度與面額上比例整理出來，只要幾行：
顯示程式碼
from finlab import data
close = data.get("cb_price:收盤價") # 欄=可轉債代號
amt = data.get("cb_price:成交金額")
daily = amt.sum(axis=1) # 全市場每日成交金額
above_par = (close.iloc[-1] > 100).mean() # 面額上比例這份資料的涵蓋年限、筆數與更新狀態，本頁下方有即時健檢可以查；不想寫程式的話，頁面下方可以把取資料、算轉換溢價率與過濾流動性直接交給 AI 完成。