投信買賣超股數,就是國內投信基金(也就是我們常買的那些股票型基金)在某一檔股票上「當天買進的股數,減掉當天賣出的股數」算出來的淨額。正數代表投信整體淨買進,負數代表整體淨賣出。它值得單獨看,是因為投信規模沒有外資那麼大,卻背著每季比績效的壓力,進出往往很集中,連續買超的股票常常就是它這一季想重壓的核心持股,因此被很多人當成台股最值得跟的一群法人籌碼。
投信買賣超股數是什麼,怎麼算
算法非常單純:把投信當天在這檔股票買進的所有股數加總,扣掉當天賣出的所有股數,差額就是當日的買賣超。可以想成一群基金經理人在同一檔股票上進進出出,有人加碼、有人調節,盤後把雙向的量結算成一個淨值,就知道投信今天到底是「整體在搬貨進場」還是「整體在減碼出場」。
要記得的是,這一欄記錄的是股數,單位是「股」,不是金額。台股每個交易日盤後,證交所會公布每一檔股票的外資、投信、自營商買賣超。投信、買賣超、法人這些名詞的精確口徑,可以對照 量化交易詞彙表 裡的定義,確保大家講的是同一件事。
怎麼判讀一張投信買賣超走勢圖
只看某一天投信買了或賣了多少,參考價值其實有限,因為投信也會因為換股、調節而今天買、明天賣。比較有用的看法,是把每天的買賣超「逐日累加」起來,看一段時間下來投信到底是把這檔股票愈買愈多,還是一路在減碼。下面這張圖,就是把台積電(2330)投信的每日買賣超累計後畫成的曲線。

看這張圖,重點不在某一天的高低,而在曲線的斜率:往上走代表這段期間投信持續淨買進、在堆部位;往下走代表投信在持續調節出場;走平則是買賣大致互相抵銷。以截至 2026 年 6 月、換算成金額後的近幾筆累計值為例:
| 日期 | 投信累計買賣超 |
|---|---|
| 2026-06-15 | 1.83 億 |
| 2026-06-16 | 1.87 億 |
| 2026-06-17 | 1.87 億 |
| 2026-06-18 | 1.80 億 |
| 2026-06-22 | 1.79 億 |
| 2026-06-23 | 1.80 億 |
這幾天累計值都在一點八億上下小幅來回,代表投信對這檔股票既沒有再明顯加碼、也沒有大舉撤退,整段曲線是接近橫盤的狀態。學會讀這張圖,就懂了所有法人買賣超資料的看法:把每日進出累加,用方向和斜率讀資金的態度,而不是被單日的正負號牽著走。
投信買得多算好嗎,怎麼放到市場中比較
很多人直覺認為「投信一直買就是好標的」,但這個判斷要小心兩件事。第一,買賣超的多寡和股票本身的規模、成交量高度相關,一檔熱門股每天的投信進出股數,本來就遠大於冷門股,直接拿絕對股數比大小沒有意義。要在全市場裡橫向比較,比較合理的做法是把買賣超換算成「佔股本的比例」或「佔當日成交量的比例」,讓不同規模的股票站上同一個基準再排序,落在比例偏高那一側的,才是投信相對用力買的標的。
第二,投信偏好中小型成長股,連續買超的標的常常已經是盤面上走勢偏強的股票;但投信買超並不等於股價保證會漲,因為它隨時可能因為基金贖回或季底調節而反手賣出。把投信籌碼當成「資金態度的方向參考」,而不是「買進命令」,才不會在它調節時被反向走勢嚇到。
用這份資料最容易踩的兩個陷阱
第一個陷阱,是把個股的投信買賣超股數乘上股價,當成投信投入的金額。個股層級的資料只有股數、沒有金額,自己換算往往會比官方數字膨脹好幾倍。要看金額口徑,請改用整體市場的三大法人買賣超金額欄位,那才是官方直接公布的數字。
第二個陷阱,是拿單日數字追買追賣。投信常有季底作帳、換股的需求,某一天的大買大賣可能只是調倉,把當天訊號當成明確的多空方向,很容易追在拉抬尾段。比較穩的做法,是看連續多日的累計買賣超,等資金態度形成趨勢再判斷,這也是上面那張累計曲線比單日數字更有參考價值的原因。
怎麼用投信買賣超選股
在量化選股上,投信籌碼最常見的角色是「濾網」,而不是單獨的進場訊號。實務邏輯通常是:先用月營收成長或獲利動能選出一批候選股,再要求這些股票同時要有投信連續買超撐腰,把投信正在調節、籌碼鬆動的標的剔除掉,留下基本面好、又有投信資金認同的股票。
外資、投信、自營商三類法人各有脾性,到底跟誰的買超最準值得分開驗證,想看實測比較可以讀 外資 vs 投信 vs 自營商:三大法人跟誰最準?。把外資賣超和投信買超放在一起設計策略的做法,可以參考 外資賣超原因與投信買超策略;如果想更進一步自己動手把法人資料做成指標,自製三大法人指標選股教學 示範了怎麼把買賣超變成可篩股的訊號。要把這些籌碼濾網接進一套完整的選股流程,可以從 股票選股完整指南 開始,把籌碼、基本面與估值組成更穩健的多因子策略。
怎麼自己取得這份資料
在 finlab 套件裡,登入後用一行就能取出個股的投信買賣超,再用 cumsum 累加,就是上面那張累計曲線:
顯示程式碼
finlab.login()
df = data.get("institutional_investors_trading_summary:投信買賣超股數")
trust_cum = df["2330"].dropna().cumsum()回傳結果以日期為列、股票代號為欄,可以直接和股價或營收對齊,計算連續買超天數或做排序時不必自己對齊時間軸。把欄位名稱換成「外陸資買賣超股數(不含外資自營商)」或「自營商買賣超股數(自行買賣)」,就能取得另外兩類法人的進出;要看官方公布的整體市場金額,則改取 institutional_investors_trading_all_market_summary 裡的買賣超欄位。投信買賣超在每個交易日盤後公布,當天就能取得當日數字。不會寫程式也沒關係,頁面下方可以把這件事直接交給 AI,由它幫你完成取資料、跑回測的流程。