台灣 ETF 清單
資料狀態待確認台灣掛牌 ETF 的基本資料清單:證券簡稱、上市日期、發行人與標的指數,一檔一列,是 ETF 篩選與回測名單的起點。
資料快照截至 2026-07-04
台灣 ETF 清單,是把在台灣掛牌交易的 ETF 逐檔列出來的基本資料表:每一檔的證券簡稱、上市日期、發行人、追蹤的標的指數,以及對應公開資訊觀測站(MOPS)的基金名稱、簡稱與 ETF 詳情頁連結。它與股價、淨值這類每天變動的時間序列不同,屬於一檔一列的靜態屬性資料。這張表看起來平凡,卻是所有 ETF 研究的地基:先知道市場上到底有哪些 ETF、各自追蹤什麼指數,後面的比較、篩選與回測才有名單可用。
這一類資料涵蓋什麼
每一列描述一檔 ETF 的身分:證券簡稱是它在交易所掛牌的名字;上市日期記錄掛牌時點,直接決定回測能回溯多遠;發行人是負責這檔 ETF 的投信公司;標的指數說明它複製的是哪一套選股規則,這一欄是整張表資訊密度最高的地方,一檔 ETF 的個性幾乎都由它決定。另外還有 MOPS 基金名稱與 MOPS 簡稱,把交易所的代號接到公開資訊觀測站的申報資料,方便進一步查公開說明書與持股明細;ETF 詳情頁欄位則直接附上官方頁面的連結。標的指數、追蹤誤差這類名詞的定義,可以查量化交易詞彙表。
為什麼一張靜態清單值得認真看
第一個用途是圈出研究母體。想比較高股息家族、或回測 ETF 輪動策略,第一步都是回答「哪些 ETF 屬於同一類」,靠證券簡稱與標的指數就能把市場分群。第二個用途是控制回測起點:每檔 ETF 掛牌時間不同,用上市日期過濾,才不會拿只有短短歷史的新 ETF 和老牌 ETF 硬比同一段期間。第三個用途是當主檔:以代號為鍵,把這張清單和價格、淨值、配息等時間序列對齊,後續所有 ETF 分析都從這張表出發。
最容易踩的雷
最大的地雷是用名稱猜內容。市面上名稱都帶「高股息」或「科技」的 ETF 很多,選股規則卻可能差很大,判斷一檔 ETF 的本體要看標的指數欄,同名不同指數的兩檔,長期表現可以差出一大截;槓桿型與反向型也要從名稱和標的指數辨識出來,避免混進長期投資的名單。第二個地雷是把短歷史當作長期證據:上市日期晚的 ETF 可能只經歷過單一市況,把它算出來的報酬與波動直接外推,很容易高估穩定性,回測前先用上市日期篩掉資料長度不足的標的。
怎麼接上 ETF 挑選與策略
用清單圈出名單後,下一步是排序與比較。想直接看台灣掛牌 ETF 依風險調整後報酬的排名,可以用夏普值排行工具,它把每檔 ETF 的報酬與波動放在同一把尺上衡量。想看單一 ETF 的選股規則怎麼被拆開、重現再優化,可以讀 00919 高股息 ETF 復刻與優化;想比較高股息家族成員的差異與長期表現,可以讀高股息 ETF 比較。
怎麼自己取得這份資料
取得整張清單只要一行程式,回傳的表格一列一檔 ETF,欄位包含證券簡稱、上市日期、發行人與標的指數等:
顯示程式碼
from finlab import data
df = data.get("tw_etf_basic_info")
df.head()這份清單收錄的檔數與更新狀態,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,幫你把清單抓下來、依標的指數分群,再接上價格資料比較各族群的長期表現。
台灣 ETF 清單包含的資料欄位
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
- 7 欄
- 更新頻率
- 每日更新
- 狀態
- 資料狀態待確認
data.get("tw_etf_basic_info")如何取得台灣 ETF 清單
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。
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「台灣 ETF 清單」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/tw-etf-basic-info
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("tw_etf_basic_info:")
df.tail()用台灣 ETF 清單跑出的研究
先以市值乘公眾流通量複製 0050,再用五分位回測證實台股小市值報酬最高;加入日成交量 200 張、60/120/250 日均線與波動篩選後集中持 15 檔每季換股,年化從 13% 提升到 37%,最大回撤從 -33% 降到 -31%,勝過 0050 與 00639 台灣 50 正二。
金融股存股攻略:10年回測揭密最佳策略新光金 20 年含息倒賠 1.94%,但 13 檔金控等權重 CAGR 9.40%、輸給 0050 的 13.02%。用 FinLab 回測 10 種金融股策略,找到年化 13.15%、MDD 僅 35% 的高殖利率前 5 名選法,附 IFRS 17 衝擊與稅務攻略。
00900 高股息 ETF 復刻:IC Decay 優化長跑策略復刻富邦特選高股息 30(00900)選股邏輯:市值前 200、流動性前 90%、營業利益為正,再用 IC Decay 挑出七月股利率+十二月股利率組合,120 天 IC IR 超過 1.5,打造長線高股息策略。
00919 高股息 ETF 復刻與優化:玩轉精選高息策略完整復刻 00919 群益台灣精選高息 ETF 的五月與十二月雙審核選股邏輯與 8 檔替換上限,再用 IC/IR 剔除負貢獻條件、加入 ROE 與年化股息率高預測力因子,年化報酬從原版拉高到約 47%、夏普比率從 1.16 提升至 1.83,最大回撤幾乎不變。
騰落指標 ADL 怎麼看?判斷台股盤勢與順勢操作回測騰落指標 ADL 用每日漲跌家數搭配 MA5/MA60 均線,判斷台股真正多空,避開只漲台積電的拉G盤。多方訊號加碼中小型股、空方期間改持有 0050 ETF,回測比一路持有 0050 報酬更穩定,金融海嘯期間也成功躲過大跌;文末附 plotly 互動圖表與 colab 完整程式範例連結。
紅包行情完全攻略:用 AI 回測揭開封關抱股的真相用 FinLab AI 回測 2016-2025 紅包行情,破除網傳 80% 勝率迷思:10 年真實勝率僅 60%、平均報酬 0.36%。同期長期持有 0050 年化 12.6%、夏普 0.93,遠勝春節擇時策略;附 0050 歷年走勢圖與完整 Python 程式碼。
相關資料分類
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。
回資料庫總覽