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期貨大額交易人未沖銷部位

資料狀態待確認

台指期等期貨商品買賣方前五大、前十大交易人與特定法人的未沖銷部位與占比,衡量大戶籌碼集中度的擇時原料。

台股 17 個資料欄位 2004-07-01 ~ 2026-07-03 每日更新

資料快照截至 2026-07-04

期貨大額交易人未沖銷部位,是台灣期貨交易所盤後公布的籌碼集中度資料:把每一項期貨商品的所有交易人,依未沖銷(未平倉)部位的大小排名,統計買方與賣方「前五大」與「前十大」交易人合計握有多少部位、占全市場未沖銷部位的比率,並另外拆出其中屬於「特定法人」的部分。它回答的問題很直接:這個商品的多單與空單,有多少集中在少數大戶手上。

這一類資料涵蓋什麼

欄位分成三個面向。第一是買方與賣方各自的前五大、前十大交易人部位數與占比;第二是其中特定法人的部位數與占比,特定法人指具機構身分的交易人,例如證券商、外資機構、投信基金與政府基金;第三是全市場未沖銷部位數,也就是計算占比時的分母。要注意的是,同一交易人在不同帳戶的部位會合併計算,所以它衡量的是真實的集中度,不會被分倉稀釋。

它和三大法人買賣超是兩種口徑:三大法人依「身分別」統計外資、投信、自營商的進出;大額交易人依「部位規模」排名,且不揭露身分,前十大裡可能是法人,也可能是資金雄厚的個人大戶。未沖銷部位、未平倉這類名詞的定義,可以對照量化交易詞彙表

怎麼判讀、為什麼重要

常用的切法有兩種。第一是看買賣雙方的力量差:買方前十大交易人占比明顯高於賣方前十大時,代表大戶陣營偏多;反過來則偏空。第二是做身分拆解:把前十大交易人的部位減去前十大特定法人的部分,剩下的就是非機構身分的大戶,這群人動向平常被三大法人資料完全蓋住,只有在這份資料裡看得到。另外,未沖銷部位是「存量」概念,判讀重點在逐日增減的方向與速度,而非某一天的絕對水位。

最容易踩的雷

第一個雷是把它和三大法人買賣超混著加減。前者是未平倉存量、依部位規模排名;後者是當日買賣的流量、依身分別統計,兩者口徑不同,無法互相換算,只能各自解讀後交叉印證。第二個雷是結算日效應:台指期每月結算,結算週全市場未沖銷部位會自然大減,前十大部位數跟著縮水,這只是換月的機械現象,和大戶翻空無關。比較穩的做法是看占比而非部位口數,或和上一個相同的到期週期比較。

怎麼接上選股與策略

期貨籌碼是大盤擇時的原料。可以拿它和小台散戶多空比對照,當大戶與散戶站上對立面時,歷史上通常是大戶那邊比較值得跟;也可以延伸三大法人跟誰最準的實證思路,檢驗前十大交易人偏多或偏空,對後續大盤報酬有沒有預測力。想把這類擇時訊號接進可回測、可驗證的完整流程,可以從量化交易完整指南開始。

怎麼自己取得這份資料

完成 FinLab 安裝設定後,各取一行就能抓回買賣雙方的前十大占比,直接相減就是大戶多空力量差:

顯示程式碼
from finlab import data
 
buy_top10 = data.get("tw_taifex_futures_large_trader:買方前十大交易人占比(%)")
sell_top10 = data.get("tw_taifex_futures_large_trader:賣方前十大交易人占比(%)")

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,幫你把資料抓下來、畫出大戶多空占比的走勢,再一步步接成可回測的擇時策略。

期貨大額交易人未沖銷部位包含的資料欄位

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
17 欄
時間範圍
2004-07-01 ~ 2026-07-03
更新頻率
每日更新
狀態
資料狀態待確認
data.get("tw_taifex_futures_large_trader")

如何取得期貨大額交易人未沖銷部位

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「期貨大額交易人未沖銷部位」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-taifex-futures-large-trader

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_taifex_futures_large_trader:")
df.tail()

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