全體製造業 PMI 告訴你景氣的溫度，各產業 PMI 告訴你熱在哪裡。這份資料把台灣製造業 PMI 拆到六大產業：電子暨光學、電力暨機械設備、基礎原物料、化學暨生技醫療、食品暨紡織、交通工具，每個產業都有完整的 12 項子指標（新增訂單、生產數量、人力僱用、供應商交貨時間、存貨、客戶存貨、原物料價格、未完成訂單、新增出口訂單、進口原物料、未來六個月展望），2012 年 8 月起月頻更新。對做產業輪動或電子股倉位的人，這是比全體 PMI 更貼近部位的領先指標。
這份資料裡有什麼
各產業 PMI（tw_industry_pmi）是「月份 × 產業」的矩陣，每個子指標一張表。一行取出，完成安裝設定後登入即可：
顯示程式碼
finlab.login()
ind = data.get("tw_industry_pmi:製造業PMI")回傳的欄位就是六大產業，取 ind["電子暨光學產業"] 看電子業的完整歷史；把欄位名換成「新增訂單數量」或「未來六個月展望」，就能拿到對應子指標。全體製造業的總指標在台灣製造業 PMI 資料頁。
怎麼判讀這份資料
PMI 的讀法以 50 為榮枯線：高於 50 代表擴張、低於 50 代表收縮。上圖把電子暨光學產業與全體製造業疊在一起，可以看到電子業的振幅明顯更大：2021 年 5 月衝到 73.3 的歷史高點，2023 年 2 月去庫存谷底掉到 35.2，十四年來約三成的月份處於收縮區。台股市值過半是電子股，電子業 PMI 的循環幅度，就是大盤波動的產業面來源之一。
最新一期（2026 年 8 月）的讀數：六大產業全數站上榮枯線，電子暨光學 65.5 居首，交通工具 59.5、電力暨機械 59.2 居次，全體製造業 61.7。六產業同步擴張的月份並不常見，判讀時值得把「幾個產業在線上」當成廣度指標，比單看總指標多一層資訊。
用這份資料最容易踩的兩個陷阱
第一個陷阱：把 PMI 當股價的同步指標。PMI 是受訪經理人對「這個月比上個月」的方向判斷，是擴散指數，量的是廣度不是幅度；65 不代表比 60 好百分之幾。而且發布時股價往往已反應大半，要拿它做擇時濾網，先做嚴謹的前瞻報酬檢驗，方法見什麼是回測。
第二個陷阱：忽略子指標的先後順序。新增訂單與未完成訂單通常領先生產與僱用，客戶存貨則反著看（客戶存貨太高，之後的訂單會弱）；只盯總指標會漏掉這些結構訊號，拿「新增訂單減客戶存貨」這類差值當領先指標，是常見的進階用法。
怎麼接上策略
產業 PMI 最自然的用法是產業輪動的總經濾網：電子業 PMI 站回 50 以上時放寬電子股曝險、收縮期收緊，搭配類股每日行情看價格面是否同步；景氣位階的另一條線是景氣對策信號。想把總經條件接進選股流程，可從量化交易完整指南入手。
怎麼自己取得這份資料
把六產業的擴張廣度整理成序列，只要幾行：
顯示程式碼
from finlab import data
ind = data.get("tw_industry_pmi:製造業PMI") # 欄=六大產業
breadth = (ind > 50).sum(axis=1) # 每月站上榮枯線的產業數
elec = ind["電子暨光學產業"].dropna() # 電子業 PMI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、算廣度與畫圖直接交給 AI 完成。