重訊公告

重訊公告是台灣上市櫃公司依規定發布的重大訊息：董事會決議、合併收購、財報揭露、澄清媒體報導、增資減資，都會以重訊形式公告在公開資訊觀測站。這份資料把 2006 年以來的每一筆重訊整理成事件表，涵蓋 3,505 檔股票、累計超過 125 萬筆，記錄哪家公司、在哪個時間點、公告了什麼標題與內文，每個交易日多班更新。想回答「這檔股票最近發生什麼事」或把公告事件變成可回測的訊號，這是最完整的一條原始序列。

這份資料裡有什麼

重訊公告資料（important_info_announcement）是一張逐筆事件表，每列一則公告，欄位包含公司代號與名稱、公告時間、標題與內文全文。在 finlab 一行取出，完成安裝設定後登入即可：

finlab.login()
df = data.get("important_info_announcement")

回傳的表格一列就是一則重訊，用公告時間與標題關鍵字過濾，就能整理出特定公司的事件時間軸，或全市場某類事件的完整清單。

怎麼判讀這份資料

上方圖表是歷年重訊件數：2006 年約 4.2 萬筆，之後一路墊高，2025 年達 84,370 筆創下歷史新高，2026 年只統計到 8 月就已超過 6.6 萬筆。以一年約 240 個交易日換算，現在的台股平均每個交易日產生三百多筆重訊，靠人工逐則盯是不可能的，這也是把它變成結構化資料的價值所在。

判讀時先了解它的組成：重訊絕大多數是例行的公司治理申報，標題含「董事會」的約 38.9 萬筆，佔了三成以上，其次是合併收購相關約 10.9 萬筆、財報相關約 8.9 萬筆、股利相關約 6.5 萬筆；市場最愛看的「澄清媒體報導」約 3.5 萬筆，佔比其實不高。另一個實用的特徵是發布時間：重訊高度集中在 15:00 到 18:00 之間發布，也就是收盤之後，盤中發布的是少數。

用這份資料最容易踩的兩個陷阱

第一個陷阱：把「有重訊」當成訊號。中位數而言一檔股票二十年累計有 280 筆重訊，其中大半是例行申報，「有沒有重訊」幾乎沒有資訊量；有意義的做法是按標題關鍵字把事件分類，再對特定事件類型做統計檢驗，事件研究的完整做法可參考減資事件放空策略的範例。

第二個陷阱：用當日收盤價回測公告效果。重訊高峰在收盤後的 15:00 到 18:00，公告當天的收盤價多半形成於公告之前，拿當日收盤當進場價等於偷看未來；回測事件反應一律從公告後的下一個交易日起算，前視偏差與回測方法的基礎見什麼是回測。

怎麼自己取得這份資料

把事件表變成可分析的統計，只要幾行：

from finlab import data
import pandas as pd
 
df = data.get("important_info_announcement")
d = pd.to_datetime(df["date"], errors="coerce")
counts = d.groupby(d.dt.year).size()   # 歷年公告件數

要追特定公司，用 df[df["stock_id"] == "2330"] 過濾；要追特定事件，用標題關鍵字過濾（例如「澄清」「合併」「股利」）。監管面的事件資料可搭配注意股名單一起監控，想把事件訊號接成完整選股流程，可從台股選股完整指南入手。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、分類與統計直接交給 AI 完成。