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期貨三大法人未平倉

已通過驗證

外資、投信、自營商在台指期等期貨商品的多空交易口數與未平倉淨額,判讀法人布局與避險方向。

台股 12 個資料欄位 2007-07-02 ~ 2026-07-03 每日更新

資料快照截至 2026-07-04

期貨三大法人未平倉資料,記錄外資及陸資、投信、自營商在台灣期貨市場各商品上的多空交易口數與未平倉部位。它和股票的三大法人買賣超不同:買賣超記錄法人今天買賣了多少股票,期貨未平倉記錄收盤後還留在場上的多空部位。期貨可以做多也可以放空,法人的淨未平倉等於他們對指數方向押注與避險的即時總表,其中外資在臺股期貨的淨部位,長年被市場當成大盤多空的風向球之一。

這一類資料涵蓋什麼

同一份資料有三種口徑。第一是交易口數,當天新成交的多方與空方口數,屬於流量;第二是未平倉口數,累積到收盤還沒平掉的部位,屬於存量;第三是契約金額,方便跨商品比較部位規模。三種口徑都拆成多方、空方與多空淨額。商品面涵蓋臺股期貨、小型臺指期貨、微型臺指期貨、電子期貨、金融期貨與 ETF 期貨等;法人面分成外資及陸資、投信與自營商。未平倉量、避險這些名詞的定義,可以查名詞解釋

怎麼判讀:流量看動作,存量看立場

交易口數反映法人當天做了什麼,未平倉反映他們累積站在哪一邊,實務判讀以未平倉淨額為主:正負代表偏多或偏空,變化代表加碼或減碼。三種法人性質差很多。外資部位最大、續航力最強,臺股期貨淨未平倉的趨勢與轉折,常被拿來對照大盤位置;投信部位小但方向相對單純;自營商帳上有大量造市與選擇權對沖部位,數字忽多忽空,方向參考價值最低。判讀時與其盯單日跳動,不如看淨額水準與一段時間的變化方向。

最容易踩的雷

第一個雷是把外資期貨空單直接當成看空。外資同時持有龐大的台股現貨,期貨空單有很大一部分是現貨部位的避險;只看期貨這條腿,很容易把避險誤讀成方向表態,要把現貨買賣超放在旁邊一起看。第二個雷是跨商品口數直接相加。臺股期貨、小型臺指與微型臺指的契約規模不同,小台一口約當大台的四分之一,微台約當大台的二十分之一,口數直接加總會嚴重失真,合併計算前要先按契約規模換算成同一單位。

怎麼接上選股與策略

這份資料最經典的應用是散戶多空比:全市場未平倉扣掉法人與大額交易人的部位,剩下的就近似散戶的淨部位。小台散戶多空比怎麼用才有效用本頁資料搭配大額交易人部位重建散戶多空比,回測發現台指與小台的訊號性質相反,並做成控制槓桿曝險的擇時策略,完整示範原始欄位怎麼變成可回測訊號。想知道三種法人在股票市場誰最值得跟,可以讀外資 vs 投信 vs 自營商:三大法人跟誰最準;股票現貨的法人買賣超在三大法人買賣超那一頁,期貨與現貨兩份資料常常搭配著看。想把籌碼訊號放進完整的量化流程,可以從量化交易完整指南入手。

怎麼自己取得這份資料

取得任何一種口徑都只要一行程式,回傳的表格以日期為列,欄位是「商品加法人身分」的組合:

顯示程式碼
import finlab
from finlab import data
 
finlab.login()
net_oi = data.get("futures_institutional_investors_trading_summary:多空未平倉口數淨額")
net_oi[["臺股期貨_外資及陸資", "臺股期貨_投信", "臺股期貨_自營商"]].tail()

把欄位名稱換成多方未平倉口數、空方交易口數或多空未平倉契約金額淨額(千元),就能取得其他口徑。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,幫你抓資料、算出法人淨部位走勢,再接成可回測的擇時訊號。

期貨三大法人未平倉包含的資料欄位

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
12 欄
時間範圍
2007-07-02 ~ 2026-07-03
更新頻率
每日更新
狀態
已通過驗證
data.get("futures_institutional_investors_trading_summary")

如何取得期貨三大法人未平倉

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。

免費試用

用 AI 開始 FinLab

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「期貨三大法人未平倉」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/futures-institutional-flow

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("futures_institutional_investors_trading_summary:")
df.tail()

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本頁資料涵蓋範圍與更新時間以實際資料為準,僅供研究與教學參考,不構成任何投資建議。

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