股利與除權息

資料狀態待確認

上市除權息參考價、權值與息值、配息事件資料，計算含息真實報酬的原料。

台股 13 個資料欄位 2003-05-06 ～ 2026-07-20 每日更新

資料快照截至 2026-07-17

除權息與股利資料，記錄的是上市公司每年把賺到的盈餘發還給股東的事件：每股配多少現金股利與股票股利、除權息當天股價要扣掉多少（權值與息值）、以及除權息後的參考價。這是一份「事件型」原始資料，不是算好的選股指標。它真正的價值在於：少了它，你算不出一檔股票的真實長期報酬，因為帳面股價在除權息那天會被往下調整，配息卻進了你的口袋。把這兩塊接回去，才看得到「含息」的完整報酬。

這一類資料涵蓋什麼

除權息與股利資料主要包含三個欄位面向。第一是配息金額，也就是每股配發的現金股利與股票股利。第二是除權息參考價與權值、息值，這是除權息當天從股價扣除的部分：公司把現金與股票發給股東，公司價值就等額減少，股價會跟著向下調整。第三是事件時點，也就是每一檔在哪一天除權、哪一天除息、董事會何時決議分配。這些都是「發生了什麼」的原始紀錄；至於把配息除以股價換算成殖利率高不高，那屬於估值面的衍生計算，放在殖利率資料那一頁，本頁不重複。配息、權值息值這類名詞的公式定義，可以參考名詞解釋。

為什麼「含息」和「只看價差」差這麼多

除權息資料最重要的用途，是把配息接回價格序列、還原成「含息報酬」。下面這張圖把同一檔 0050，用兩種口徑各畫一條累積淨值，兩條都從 100 起跳：

0050 含息 vs 只看價差累積報酬對照（2007–2026，起點=100）

藍線是含息總報酬（用還原股價），橘線是只看收盤價價差。從 2007 年 4 月到 2026 年 6 月這段，含息口徑累積到約 1325、年化約百分之十四點四；只看價差的口徑只累積到約 178、年化約百分之三。同一檔股票、同一段期間，差別只在「有沒有把配息算進去」，年化報酬就差了約十一個百分點。這條藍橘之間的缺口，就是除權息資料的價值所在：忽略它，你會以為 0050 這十九年只漲了不到一倍，但把配息還原回去，它其實漲了十二倍以上。

回測最容易踩的雷：把配息算兩次

用這份資料做回測，最致命的錯誤其實是反過來：把股利當成天上掉下來的免費報酬，卻忘了除權息當天股價會等額蒸發。如果你用「沒有還原權值」的股價序列去回測，又另外把領到的配息加上去，等於同一筆錢算了兩次，績效會嚴重灌水，實單根本複製不出來。正確做法只有一種：用還原股價計算總報酬，讓配息直接吃進價格序列，這樣衡量的才是真實的含息報酬，不必、也不該再手動把配息加回去。本頁的 data.get 欄位提供的就是還原所需的權值與息值原料。

怎麼自己取得這份資料

完成 FinLab 安裝設定後，登入只要一行，就能把整份除權息資料抓回本機：

      
        顯示程式碼
        
      finlab.login()
data = data.get("dividend_tse:權值+息值")

這份原始資料的涵蓋年限、資料筆數與更新狀態，本頁下方有即時健檢可以查；想直接拿還原好的含息股價，FinLab 也有對應的還原價序列可取用，省去自己接權值息值的工。不會寫程式也沒關係，頁面下方可以把這件事直接交給 AI，幫你把資料抓下來、畫出含息與價差的對照，再一步步教你接成可回測的策略。

拿這份資料能做什麼

除權息資料本身是原料，真正的價值在接成策略。想看高股息怎麼從單純的買進持有，升級成可回測、可驗證的策略，可以讀 00919 高股息 ETF 復刻與優化與 00900 高股息 ETF 用 IC Decay 優化的長跑實測，再看金融股存股攻略的十年回測。想了解除權息事件本身怎麼當訊號操作，可以讀除權息行情策略回測與高股息 ETF 比較。想把配息因子接進完整的選股流程，把高股息和獲利品質、估值組成更穩健的組合，可以從台股選股策略完整指南入手。若要追的是事件本身的時間軸，也就是公司何時宣布配息、何時除權除息入帳，可以對照除權息公告的事件流資料。

股利與除權息包含的資料欄位

這個分類是一張完整的資料表，取出整張表後再挑欄位使用。完整涵蓋範圍與更新狀態如下：

欄位數: 13 欄
時間範圍: 2003-05-06 ～ 2026-07-20
更新頻率: 每日更新
狀態: 資料狀態待確認

data.get("dividend_tse")

名詞速解

揭露與更新除權息資料於各公司除權息日前後公布。

除權息: 公司發放股利時股價依比例下調的動作；長期回測要用還原股價才正確。
殖利率: 一年現金股利 ÷ 股價，存股與高股息策略最看的數字。

看完整名詞解釋 →

如何取得股利與除權息

不會寫程式也沒關係，把下面這句話交給你的 AI，它會帶你完成設定並做出第一個策略。

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把這句話交給你的AI，它會帶你完成設定並做出第一個策略。

告訴你的AI：

幫我設定 FinLab，取得「股利與除權息」資料，挑一個欄位畫出走勢圖，並示範一個用它選股的回測，請讀：https://finlab.finance/setup?relatedUrl=/data/dividends

免安裝，直接讓 AI 寫策略

想自己寫程式？看取得資料的程式碼

finlab Python 套件用一行 data.get() 就能取得這些資料；第一次使用時 finlab.login() 會自動引導登入，不需要手動處理 token。

from finlab import data

df = data.get("dividend_tse:")
df.tail()

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