資料與策略實驗室 · 策略與心態
選股策略怎麼寫成可驗證規則?從一句想法到研究清單
本頁重點
- 可驗證策略不是一句口號,而是一組任何人用相同資料都能重現的規則。先定義股票池、資料時間、進出條件、成本與評估指標,再把一段資料留作樣本外檢查。
先把模糊詞換成可量測條件
「基本面好」「趨勢強」「籌碼集中」都太模糊。要改寫成具體欄位、計算期間與門檻,例如「最近四季營收年增率」或「收盤價相對 20 日均線」,並說明資料在判斷當下是否已公開。
固定六個必要欄位
- 股票池:上市、上櫃、ETF 是否包含。
- 資料時間:何時取得、何時可被策略使用。
- 進場與退出:觸發、成交假設與持有期間。
- 成本:手續費、稅、價差與滑價。
- 部位:每檔比例、同時持有上限與現金處理。
- 評估:基準、報酬、回撤、樣本數與樣本外。
缺資料要先有規則
財報未公布、成交量不足、停牌或欄位缺漏時,是跳過、沿用前值還是整個日期不評估?選擇會改變結果。較安全的預設是保留未知並跳過,不為了讓策略跑完而猜值。
避免用結果反推規則
看到歷史高點後才調整參數,會把未來資訊藏進設計。先寫研究假設,再決定可以調整的參數範圍;調整完成後,用沒有參與設計的期間檢查。
把策略結果寫成人能挑錯的報告
每次結果應顯示資料日期、觸發條件、未觸發條件、缺值、成本假設與風險,而不是只貼「買進」或分數。可解釋不代表正確,但能讓使用者知道數字從哪裡來、在哪裡可能失效。
最小研究範本
可以從一句話開始:「在 2018 至 2024 年上市普通股中,使用當日收盤後可得資料,若收盤站上 20 日均線且量能高於 20 日均量,隔日以可成交價格模擬持有 20 日;扣除成本,和同期間基準比較,另以 2025 年資料做樣本外檢查。」這仍不是好策略的保證,但已足以被檢查與重現。
資料來源與使用界線
- 臺灣證券交易所 OpenAPI(查核日 2026-07-26)
- 證券櫃檯買賣中心 OpenAPI(查核日 2026-07-26)
- TWSE 個股日成交資訊(查核日 2026-07-26)
- TPEx 上櫃股票每日收盤行情(查核日 2026-07-26)
- voidful/tw_stocker 開源資料庫(查核日 2026-07-26)
- mlouielu/twstock 開源函式庫(查核日 2026-07-26)
- stock-strategies-only 策略研究專案(查核日 2026-07-26)
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常見問題
策略規則越多越好嗎?
不是。條件越多越容易貼合歷史雜訊,也更難理解失效原因;應從最少且有理由的條件開始。
AI 產生的策略可以直接回測嗎?
可以把它當研究草案,但每個欄位、時間點與公式仍需人或確定性程式驗證,AI 文字不能取代資料與計算。
回測和選股清單有什麼差別?
選股清單描述某個時間點哪些股票符合條件;回測則要模擬跨時間的進出、成本、部位與資金曲線。
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