一檔股票會不會配息、配多少，比除權息公告更早出現的正式訊號，是董事會決議（或擬議）的股利分派案。這份資料把台股上市櫃公司的董事會股利公告整理成事件表，累計超過 3.3 萬筆、涵蓋近 2,500 檔股票，欄位從每股現金股利、公積配息、配股，到可分配盈餘與股東會日期都有，是追「股利季」最上游的一條資料。2010 年起有零星回溯列，完整涵蓋自 2019 年起，每個交易日更新。
這份資料裡有什麼
董事會股利公告（board_dividend_announcement）每列一筆分派案，共 22 個欄位：決議（擬議）進度、董事會決議日、股東會日期、股利所屬期別、盈餘與公積各自發放的每股現金、配股、股東配發總金額，以及期初與分配後的未分配盈餘。在 finlab 一行取出，完成安裝設定後登入即可：
顯示程式碼
finlab.login()
df = data.get("board_dividend_announcement")進度欄記錄一筆分派案的生命週期：董事會擬議、董事會決議、到股東會確認，追單一公司的最新狀態時，取該公司同一期別最新的一列即可。
怎麼判讀這份資料
上圖是依董事會決議日加總的歷年宣告現金股利總額：2019 年約 1.6 兆元，2022 年站上 2.37 兆，2025 年 2.42 兆；2026 年只統計到 8 月，宣告總額已達 2.47 兆，超過 2025 全年，是這條序列的新高。台股配息以現金為絕對主流：3.3 萬筆分派案中，帶配股的只有約 13%。
第二個特徵是季節性非常集中。有董事會決議日的一萬八千多筆中，3 月單月就佔了約三分之二，2 月到 4 月合計近九成：年度財報在 3 月出爐、股東會多在 5 月到 6 月召開，董事會的股利案就擠在中間這個窗口。對投資人來說，這代表「股利季」的資訊是批次到貨的，想比市場早一步整理出「今年誰加碼配息」，盯的就是這兩三個月的公告潮。
用這份資料最容易踩的兩個陷阱
第一個陷阱：把擬議當定案。進度欄有擬議、決議、股東會確認三種狀態，擬議階段的金額可能在後續被調整，同一期別要以最新一列為準；要做嚴謹的事件研究，得對齊「當時市場知道的是哪個版本」，避免前視偏差。
第二個陷阱：按決議日統計時的缺漏列。表中約四成的列沒有董事會決議日（多為僅記錄股東會確認狀態的列），用決議日 groupby 時這些列不會進入統計；計算涵蓋率或做全市場加總前，先確認你的日期欄位有值的比例。
怎麼接上選股策略
這份資料最直接的用法是當「股利確定性」濾網：高股息策略常見的失誤是買在股利宣告前、結果當年縮水，先過濾「董事會已決議且金額成長」的公司可以把不確定性擠掉。站內的 00919 高股息 ETF 復刻與優化實測就用了這個條件排除董事會尚未決定股利金額的公司；已經公告後的除權息時程與行情統計，見上一層的除權息公告資料頁與除權息行事曆；想把股利條件接成完整選股流程，可從台股選股完整指南入手。
怎麼自己取得這份資料
把公告潮整理成年度總額，只要幾行：
顯示程式碼
from finlab import data
import pandas as pd
df = data.get("board_dividend_announcement")
d = pd.to_datetime(df["董事會決議（擬議）股利分派日"], errors="coerce")
cash = pd.to_numeric(df["股東配發之現金(股利)總金額(元)"], errors="coerce")
yearly = cash.groupby(d.dt.year).sum() / 1e12 # 歷年宣告現金股利總額(兆元)要追特定公司，用 df[df["stock_id"] == "2330"] 過濾並看最新一列的進度。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、去重與統計直接交給 AI 完成。