【Python量化回測】16年數據揭密：這些股票真的有季節性規律？
📂 分類：量化交易 x 季節性策略 x 數據回測
在台股投資市場中，我們常聽到許多關於「季節性」的說法，例如：「電子股元月有行情」、「五窮六絕七上吊」、「暑假是遊戲股旺季」。
作為一個習慣用程式解決問題的量化分析師，我對於這些「口耳相傳」的經驗談始終抱持保留態度。感覺是會騙人的，但數據不會。
為了驗證這些台股月曆效應，我寫了一支 Python 回測程式，撈取了台股 2000 多檔股票、過去 16 年的月度歷史資料。我的目的只有一個：將市場傳言與歷史數據直球對決，看看真相究竟長什麼樣子。
🧪 實驗設計與資料說明
- 回測區間： 2009/01 ～ 2024/12（共 16 年）。
- 計算方式： 月初開盤買進，月底收盤賣出。
- 股價調整： 採用還原權值，排除除權息缺口。
- 篩選門檻： 樣本數 > 10 年，避免新股數據偏差。
🔎 發現一：有些股票在特定月份，確實存在「高度慣性」
數據顯示，部分股票在過去 16 年中，於特定月份上漲的機率極高。這可能與該公司的營收週期、產業淡旺季，或是外資法人的固定操作節奏有關。
🔥 精選：歷史勝率 > 80% 的個股清單
我們挑選了幾檔樣本數足夠，且表現驚人的案例供參考：
| 月份 | 代號 | 名稱 | 回測/上漲 | 歷史勝率 | 平均漲幅 | 數據觀察 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1月 | 5403 | 中菲 | 16年/13漲 | 81% | +2.8% | 軟體服務業，年初表現穩定，可能有紅包行情。 |
| 2月 | 3088 | 艾訊 | 16年/15漲 | 94% | +4.6% | 工業電腦族群，16年來僅1年下跌，慣性極強。 |
| 2月 | 3624 | 光頡 | 14年/13漲 | 93% | +6.5% | 被動元件廠，2月份有明顯的價格支撐。 |
| 3月 | 2414 | 精技 | 16年/15漲 | 94% | +2.9% | 電子通路商，Q1 末端股價表現規律。 |
| 5月 | 5269 | 祥碩 | 13年/12漲 | 92% | +15.9% | IC設計高價股。平均漲幅高但波動也大。 |
| 12月 | 2722 | 夏都 | 13年/12漲 | 92% | +2.1% | 觀光類股，反映年底旅遊旺季效應。 |
註：平均漲幅為幾何平均值，僅供參考，實際波動可能極大。
🔎 發現二：數據打破迷思，許多「都市傳說」其實不存在
這是本次研究中最讓我驚訝的部分。許多投資人習以為常的觀念，在數據面前其實是站不住腳的。
❌ 迷思 1：暑假旺季，遊戲股就會漲？
市場傳言： 許多人認為 7 月放暑假，遊戲股營收好，股價會漲。
🔴 殘酷真相：
數據顯示，5、6 月漲跌互見，但 7 月往往是利多出盡。像 4946 辣椒、6169 昱泉等，7 月份下跌機率顯著高於其他月份。
數據顯示，5、6 月漲跌互見，但 7 月往往是利多出盡。像 4946 辣椒、6169 昱泉等，7 月份下跌機率顯著高於其他月份。
❌ 迷思 2：年底作帳，人人有獎？
數據真相： 3492 長盛（過去 15 年，12 月上漲機率 0%）。
量化分析： 年底雖有作帳行情，但同時也是法人「結帳」（賣出表現不佳持股）的時刻，並非所有股票都會在 12 月上漲。
🔎 發現三：ETF 的季節性規律，反映了資金流動
ETF 的規律性通常比個股更具參考價值，更能反映整體市場的資金流向。
| 月份 | 代號 | 名稱 | 歷史勝率 | 平均漲幅 | 數據觀察 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1月 | 00670L | NASDAQ 正2 | 87% | +4.4% | (樣本8年) 美股年初資金回補，帶動科技股。 |
| 2月 | 006201 | 元大富櫃 50 | 80% | +2.2% | (樣本15年) 台灣中小型股(櫃買)在2月相對活躍。 |
| 7月 | 00725B | 國泰投資級債 | 100% | +2.1% | (樣本8年) 連續8年7月全漲，推測與法人資產調整有關。 |
| 12月 | 00646 | 元大 S&P500 | 90% | +3.3% | (樣本10年) 驗證美股「聖誕行情」確實頻繁發生。 |
📝 研究總結
- 記憶不可靠： 我們容易記住賺錢的那次，卻忘了虧錢的 9 次。數據能幫我們破除生存者偏差。
- 賣點比買點更清晰： 以遊戲股為例，雖然「何時起漲」不一定，但「何時該跑」(7月) 的訊號卻非常明確。
- 樣本數的重要性： 觀察數據時，必須確認該股票上市夠久，數據才具有參考價值。
*(免責聲明：本文僅為數據研究分享，不構成任何投資建議。投資前請自行評估風險。)*