大豆期貨：CBOT 規格、台灣時間交易時段與回測設定

目錄

1. CBOT 大豆期貨是什麼？合約規格、跳動點價值與交割月為何？
2. 大豆期貨一點值多少錢？
3. 大豆期貨在台灣時間幾點開盤？
4. 大豆回測應考慮哪些季節期間、USDA 報告日與漲跌停？
5. 如何轉倉大豆合約，並在測試前檢查資料？
6. 回測大豆期貨前應設定什麼？一份報表看起來是什麼樣子？
7. 常見問題
8. 參考資料

CBOT 大豆期貨是什麼？合約規格、跳動點價值與交割月為何？

CBOT 大豆期貨（代號 ZS）每口合約涵蓋 5,000 蒲式耳，以四分之一美分為一個跳動點，每跳動點價值 12.50 美元，全年交割月共七個：一月、三月、五月、七月、八月、九月與十一月。撰寫任何規則前，先確認這三項事實，因為它們決定每一次大豆回測的部位大小、成本模型與轉倉日曆。

跳動點是交易所允許的最小價格變動單位，大豆為每蒲式耳四分之一美分。5,000 蒲式耳乘以 0.25 美分，即每跳動點 12.50 美元。七個交割月以標準期貨月份代碼表示：F（一月）、H（三月）、K（五月）、N（七月）、Q（八月）、U（九月）與 X（十一月）。交易所可能調整合約價值，請以交易所的合約頁面為準；免費的期貨合約計算機可並排顯示跳動點大小、跳動點價值與點值。

項目	CBOT 大豆期貨（ZS）
合約規模	5,000 蒲式耳
報價單位	每蒲式耳美分
最小跳動點	0.25 美分 = 12.50 美元
一點（一美分）	50 美元
交割月	一、三、五、七、八、九、十一月
交割方式	實物交割；投機部位在第一通知日前平倉

月份表的重要性高於股價指數期貨，因為大豆是農作物。美國作物於四月到六月播種，九月到十一月收成。十一月是第一個交易新作物的交割月，所以一月到九月的合約屬於同一個作物年度，十一月開啟下一個作物年度。舊作與新作月份之間的價差，可能遠大於兩個季度股價指數合約之間的價差，這也是為什麼轉倉另有一節說明。設定黃金期貨回測的規格與交易時段時，同樣要先看合約頁面，但黃金沒有作物年度。

大豆期貨一點值多少錢？

大豆期貨一點為一美分每蒲式耳，每口合約價值 50 美元，因為 5,000 蒲式耳 × 1 美分 = 5,000 美分 = 50 美元。停損、停利與滑價都應以美分表示，而非美元或指數點，如此回測才會用交易所採用的同一個點值進行換算。

這是本文唯一的公式：每口合約的美元變動 = 5,000 蒲式耳 × 價格變動（美分）÷ 100。5,000 是合約規模，價格變動以每蒲式耳美分計，除以 100 則把美分換算成美元。因此每蒲式耳變動一美元（100 美分）即每口 5,000 美元。部分資料來源以八分之一表示大豆價格，例如 950'2 代表 950 又 2/8 = 950.25 美分。設定跳動點大小前，請先確認資料為十進位美分，否則每一個停損距離都會算錯。

大豆期貨在台灣時間幾點開盤？

大豆期貨在美國夏令時間時，隔夜 Globex 交易於台灣時間 08:00 開始；美國冬令時間時則於 09:00 開始。大部分成交量集中的日盤於台灣時間 21:30 或 22:30 開盤，並延續到清晨。回測會看到哪些 K 棒，完全取決於納入哪一個交易時段。

CME Globex 大豆交易時間為週日至週五中部時間（CT）19:00 至次日 07:45，以及週一至週五 CT 08:30 至 13:20，兩段之間休息 45 分鐘。台灣全年為 UTC+8。美國中部時間夏令為 UTC−5（三月第二個週日至十一月第一個週日），冬令為 UTC−6，因此台灣時間每年會隨之改變一小時兩次，而 CT 時間固定不變。免費的期貨交易時間工具可顯示任一日期在你所在時區的兩個交易時段。

交易時段	中部時間（CT）	台灣時間，美國夏令	台灣時間，美國冬令
隔夜 Globex	19:00（週日至週四）至 07:45	08:00 至 20:45	09:00 至 21:45
休息	07:45 至 08:30	20:45 至 21:30	21:45 至 22:30
日盤	08:30 至 13:20（週一至週五）	21:30 至次日 02:20	22:30 至次日 03:20

回測會因此產生三個影響。第一，全時段資料的「日線」可能從前一晚 CT 19:00 開始，而只含日盤的資料則從 CT 08:30 開始；兩者的收盤價與波幅不同，需先決定你的規則所指為哪一種。第二，週日 CT 19:00 的開盤在台灣是週一早上，所以週末跳空會出現在週一的第一根 K 棒上。第三，若在全時段 K 棒上測試日內規則，大部分 K 棒會落在流動性較薄的隔夜時段，那裡一個跳動點的滑價假設過於樂觀；請用日盤 K 棒測試同一規則，並比較交易次數。已經處理過新加坡交易所富時中國 A50 期貨回測日夜盤切換的交易者，會發現同樣的問題反過來出現：在台灣，活躍時段落在夜間。

大豆回測應考慮哪些季節期間、USDA 報告日與漲跌停？

大豆回測應標記作物階段、排定的 USDA 報告日，以及合約當日觸及價格漲跌停限制的日子，然後檢查移除這些日子後結果是否改變。若結果只靠少數報告日撐起，那就是在賭報告，而不是在賭規則。

作物日曆賦予大豆股價指數期貨所沒有的季節節奏。美國播種期為四到六月，生長季與其天氣風險為七到八月，收成期為九到十一月。南美收成期（主要是巴西）大約在二到四月，在美國淡季供應市場。這些期間會改變波動度，以及各交割月之間價格曲線的形狀。若一項規則只在美國生長季表現良好，它仍然是一項結果，但那是季節性結果，交易者在三月實際下單前應該知道這一點。

美國農業部（USDA）的排定報告是第二套日曆。每月的 WASDE 報告（世界農業供需預估）更新供需；三月底的 Prospective Plantings 與六月底的 Acreage 報告確定種植面積；季度的 Grain Stocks 報告分別於一月、三月底、六月底與九月底發布，統計倉儲中的存量。這些報告於美國東部時間中午發布，落在 CBOT 日盤時段內，約為台灣時間午夜。測試這些日子對規則是助益還是傷害的方法，與股價指數期貨相同，詳見經濟日曆事件的回測方法一文：分別在納入與排除報告日的情況下執行策略，並比較兩者結果。

漲跌停是指價格達到交易所允許的每日最大變動幅度的日子，之後直到下一個交易時段前，都不能以超出該價格的價格成交。交易所會在每年固定時間重新計算大豆的漲跌停幅度，並在合約頁面公布目前數值與擴大規則，因此不要硬寫死美元數字。對回測而言危險很單純：超出漲跌停價位的停損單無法成交。日 K 棒會停在漲跌停價位收盤，而未做處理的回測仍會把停損成交在該價位，但真實的出場可能要等到下一個交易時段，往往遠差得多。就像電梯門關上時你還在裡面：你會在它下一次開門的樓層離開，而不是你按下的那一層。

實務上的檢查方式，是列出一根 K 棒的最高價或最低價等於當日漲跌停價位的日子，然後重新執行回測，把這些日子的停損成交改到下一個交易時段的開盤價。若淨損益幾乎沒有變化，代表規則並不依賴漲跌停日。

如何轉倉大豆合約，並在測試前檢查資料？

大豆合約應依事先寫好的規則轉倉，通常是在第一通知日前幾天。在選擇未調整或後復權連續序列時，要知道這個選擇對大豆回測的影響，比對股價指數回測更大。原因在於作物年度：即將到期的七月合約與十一月合約之間的價差，是兩種不同作物之間真實的價格差異，而不是小額的資金成本價差。

第一通知日是多頭部位持有人可能被要求實物交割的第一天，對 CBOT 大豆而言，是交割月前一個月的最後一個營業日。最後交易日是交割月十五日曆日之前的營業日。投機性回測應在第一通知日之前離開該月份合約，因此常見的轉倉規則是在此日前固定的營業日數，或是當次月成交量超過即將到期月份時就轉倉。把規則寫下來，並套用到每一次轉倉；在一次糟糕的轉倉後才修改規則，就是在調整參數。期貨回測的合約規格與轉倉的一般原則同樣適用於此，但有一個差異：在大豆上，轉倉跳空通常是序列中最大的單一「變動」，因此絕不能讓它被計為一筆交易。

連續序列是把連續的交割月合約接成一條價格歷史。未調整序列保留每一口合約的真實價格，把轉倉跳空顯示為一次跳動；後復權序列則把更早的價格整體平移相同的跳空幅度，使接合處平滑。後復權就像重新編排書本頁碼，讓章節連續而沒有中斷：頁碼改變，文字不變。因此後復權序列中的價格水準並非真實價格，任何以百分比為基礎的規則、保證金估算，或是建立在它上面的「價格高於 1000」篩選器，都是錯誤的。美元損益必須來自點值乘以美分變動，絕不能來自平移後的價格水準。

特性	未調整序列	後復權序列
價格水準	各合約的真實價格	已平移；可能遠離任何真實價格
轉倉跳空	可見的跳動；規則可能誤判為變動	已移除；轉倉時不會產生假交易
百分比規則與篩選器	正確	受平移後的水準扭曲
美元損益	來自點值 × 變動美分	來自點值 × 變動美分（相同）
最佳用途	檢查價位、保證金與漲跌停	測試作用於價格變動的規則

在首次執行前，請依下列順序檢查資料本身：

1. 轉倉跳空只出現在預期的位置。不在轉倉日的跳動就是錯誤的跳動點資料。
2. 日盤缺漏。美國交易所假日沒有日盤；在這類日子出現的 K 棒值得懷疑。
3. 漲跌停日。最高價或最低價落在漲跌停價位的 K 棒，以及報告後波幅為零的 K 棒。
4. 價格格式與時區。十進位美分，而非八分之一；時間戳記以 CT 或交易所時間表示，且交易時段邊界落在上表所示的位置。
5. 轉倉時的成交量。若序列在即將到期的月份仍占大部分成交量時就轉倉，代表轉倉規則套用得太早。

回測大豆期貨前應設定什麼？一份報表看起來是什麼樣子？

首次執行大豆回測前，請依序設定七項內容：點值與跳動點、交易時段、轉倉規則與序列類型、每一買一賣的手續費與滑價（以跳動點計）、次根 K 棒執行、標記報告日與漲跌停日，以及樣本內與樣本外的切分日期。事後讀到的報告，其可信度只取決於這七項輸入。

1. 點值每美分 50 美元，跳動點 12.50 美元。以交易所頁面確認；把跳動點大小設為 0.25 美分，讓停損價格對齊可交易的價位。
2. 以 CT 設定交易時段。全時段（19:00–13:20）或僅日盤（08:30–13:20）；決定你的日 K 棒所代表的收盤。
3. 轉倉規則與序列類型。第一通知日前固定的天數，規則測試用後復權序列，並保留未調整序列以供價位檢查。
4. 每一買一賣的手續費與滑價，以跳動點計。日盤每邊至少一個跳動點；另以兩個跳動點測試。
5. 次根 K 棒執行。依某根 K 棒收盤做決定的規則，應在下一根 K 棒的開盤成交，而非在同一收盤價成交。
6. 標記報告日與漲跌停日。如此才能在排除這些日子後重新計算結果。
7. 寫下切分日期。用於調參的樣本內期間與用於評等的樣本外期間，須在首次執行前決定。

AlphaPrime（Valynox）會將你設定的手續費、滑價、交易時段與次根 K 棒執行套用到它評估的每一個候選策略，因此這份檢查表中的大豆設定只需輸入一次，你從其回測中讀到的排名就已反映這些設定。至於要輸入哪些策略類型，則是另一個問題；期貨演算法交易策略類型與各類回測方法一文涵蓋突破、趨勢與均值回歸規則，這些規則都可以以美分為單位撰寫在大豆上。

為了說明這類執行的報表長什麼樣子，以下是一次真實的 AlphaPrime 執行。這是一個替代範例：它測試的是 ES（E-mini S&P 500）日 K 棒，期間為 2019-01-02 至 2025-06-30，而非大豆；唯一的進場與出場為 HiLo Activator 規則，沒有停損、停利或篩選器。它是搜尋從 1,024 個嘗試中保留下來的唯一候選策略，依其報酬相對於回撤挑選。事後挑選保留下來的候選策略會使其看起來更好，正如 Bailey 及其共同作者（2014）對任何「從眾多中挑最佳」的選擇所示，因此以下數字僅描述這一次執行，不代表其他。

請用讀取你自己大豆報表的方式來讀這張表。最大回撤 65,790 美元幾乎與淨損益 75,345 美元一樣大，因此兩者的比率是首先要判斷的數字。六年半內只有 34 筆交易，樣本很小；平均每筆損益 2,216.03 美元，若其中兩三筆交易改變，就可能大幅移動。在場時間比率 94.61% 表示規則幾乎一直持有部位，若用在大豆上，就會包含每一個報告日與每一個漲跌停日。這些都不代表這條規則能帶來交易者可以預期的獲利；它只說明一個被保留的候選策略，在一段歷史上扣除成本後的表現。

Pardo（2008）建議以最佳化從未見過的樣本外區段來評斷規則，而 Harvey 與 Liu（2015）建議依背後的測試次數對任何結果打折；這兩點套用在大豆回測上特別有力，因為作物日曆讓規則有許多種偶然看起來很好的方式。下一步是具體的：載入你的大豆序列，執行上一節的五項資料檢查，並計算落在你寫下的樣本外期間內的漲跌停日與報告日有幾天。若這個數量超過樣本外交易日的十分之一，請在看任何一條權益曲線之前，先規劃有與無的比較。

常見問題

CBOT 大豆期貨的代號是什麼？

CME Globex 代號為 ZS，後接月份代碼與年份。七個月份代碼為 F（一月）、H（三月）、K（五月）、N（七月）、Q（八月）、U（九月）與 X（十一月）。CBOT 也有交易小型大豆合約，每口 1000 蒲式耳；其跳動點價值請見交易所的合約頁面。

如果交易大豆期貨，我必須實物交割嗎？

只有在多頭部位超過第一通知日後才需要。對 CBOT 大豆而言，第一通知日是交割月前一個月的最後一個營業日。投機交易者與回測會在該日期前幾天平倉或轉倉。最後交易日是交割月十五日曆日之前的營業日，交易所會公布每個月份的這兩個日期。

大豆回測需要注意哪些股價指數回測沒有的問題？

有三點。舊作與新作月份之間的轉倉可能形成很大的價格跳空，規則可能誤判為變動。排定的 USDA 報告在日盤時段發布，可能單獨左右結果。每日價格漲跌停可能讓交易停在回測原本會穿越成交的價位，因此漲跌停日的停損成交應改到下一個交易時段。

台灣交易者應回測哪一個大豆交易時段？

兩者都測試，並比較交易次數。日盤為 CT 08:30 至 13:20，在美國夏令時間為台灣時間 21:30 至次日 02:20，冬令時間為 22:30 至次日 03:20，通常集中大部分成交量。隔夜時段在台灣時間 08:00 或 09:00 開始，流動性較薄，那裡每邊一個跳動點的滑價假設過於樂觀。

參考資料

• Bailey, D. H., Borwein, J., López de Prado, M., & Zhu, Q. J. (2014). Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism: The Effects of Backtest Overfitting on Out-of-Sample Performance. Notices of the American Mathematical Society, 61(5), 458–471.
• Harvey, C. R., & Liu, Y. (2015). Backtesting. The Journal of Portfolio Management, 42(1), 13–28.
• Pardo, R. (2008). The Evaluation and Optimization of Trading Strategies (2nd ed.). John Wiley & Sons.