台股現股當沖:規則、成本與回測
現股當沖是在現股帳戶內,於同一天買進並賣出同一檔台股,只交割差額。一買一賣(來回)的成本常達數個跳動點,因此當沖規則只有在貼近實際的日內回測中,平均每筆損益明顯高於這個成本時,才值得信賴。
作者 Soren Huang · 發佈 · 更新於 · 編輯原則
現股當沖是什麼意思?
現股當沖(cash day trading)是指在現股帳戶內,於同一個交易日買進並賣出同一檔台股、數量相同,因此兩天後只交割價差、手續費與稅金。它不需要信用帳戶,依限時法律適用減半的證交稅,而成本決定一條規則能否通過回測。
現股當沖是在同一個交易時段內開倉並平倉的交易,使用一般證券帳戶,不借錢也不借券。交易人常簡稱為現沖。可以把它想成當晚就結清的酒吧帳單:你不必為每杯酒分別付款,只付最後的總額。
有兩種方向:
- 先買後賣:早上買進股票,收盤前賣出相同數量。
- 先賣後買:賣出未持有的股票,並在同一天買回。這個方向的資格條件較嚴格。
要當沖,須與券商簽訂當沖契約,並符合交易所規則中的帳戶歷史條件。券商也會為你的帳戶設定交易額度。只有配對成功的數量才算當沖。如果你買進 3 張、賣出 2 張,第三張就是一般買進,交割時要全額付款。一張等於一千股。
當沖規則值不值得交易,歸結為一個比較:平均每筆損益對上一買一賣(來回)的成本。勝率與期望值計算器可以把勝率、平均獲利與平均虧損換算成平均每筆損益。
現股當沖與資券當沖有什麼不同?
現股當沖只需要一般帳戶,資券當沖(資券當沖)則需要信用帳戶,並加上借錢與借券的規定。資券當沖是以融資(部分資金借款買進)或融券(賣出借來的股票)開倉,並在同一個交易時段內沖銷的當日交易。
| 問題 | 現股當沖 | 資券當沖 |
|---|---|---|
| 需要的帳戶 | 一般證券帳戶加當沖契約 | 信用交易帳戶,有自己的開戶條件 |
| 借入什麼 | 什麼都不借;兩個部位互相沖銷 | 多方借錢,空方借券 |
| 額外成本 | 手續費與證交稅 | 手續費、證交稅,以及空方的借券費 |
| 哪些股票 | 交易所當沖名單上的股票 | 可以信用交易的股票;融券可能被停止,例如股東會前後 |
| 如果當天無法平倉 | 先買:交割時全額付款。先賣:缺少的股票必須額外付費借入 | 你持有融資或融券部位,並支付利息或費用 |
期貨當沖是第三種方式,保證金與稅制規則都不同。我們的指南期貨當沖與扣除成本後的回測方法介紹這種方式。
哪些規則會變動,要去哪裡查證?
當沖稅率優惠與資格名單都會隨時間改變,所以交易前要先查證,回測時則要使用每個日期當時適用的數值。
- 證交稅。股票一般的證券交易稅為賣出金額的 0.3%,由賣方負擔。證券交易稅條例第 2-1 條對符合條件的當日沖銷交易訂有減半的 0.15% 稅率。減半稅率是限時的,已多次延長,所以要查證目前的截止日期。它也不是一直存在,在其開始之前的當沖交易適用一般稅率。
- 哪些股票符合資格。交易所公布哪些證券可以當沖,名單會變動。處置股可能採分盤集合競價,也可能需要預收款券,這會改變這些日子的當沖方式。
- 誰符合資格。帳戶年資與交易歷史條件載於交易所規則,由券商執行。
- 哪種方式適用優惠。減半稅率是針對特定的當日沖銷交易所訂。請向券商或依法律確認你的哪些交易符合資格。除非已確認,回測請使用一般稅率。
交易所與政府可能調整手續費、稅率、升降單位與交易時間。臺灣證券交易所網站與證券交易稅條例公布的條文,是確認現行數值的地方。
一買一賣(來回)的成本是多少:手續費、稅金與滑價?
一次當沖來回要付兩次手續費、一次稅金和兩次滑價,加起來常達數個跳動點。滑價是你的規則所假設的價格與實際成交價之間的差距。當沖規則的權益、回撤和逐筆交易都列在 AlphaPrime(Valynox) 的績效報表,每一筆結果可以拿去對照兩次手續費、一次稅金和兩次滑價。
- 手續費:每邊最高為成交金額的 0.1425%。許多券商會打折,有時是事後退回。請使用你實際付出的費率。如果券商對每筆委託收取最低手續費,小額委託付出的百分比會更高。
- 稅金:符合條件的當沖,為賣出金額的 0.15%,只在賣出那一邊收取一次。
- 滑價:以跳動點計算。跳動點是股票價格能變動的最小單位,大小取決於股價。
| 股價(新台幣) | 跳動點大小(新台幣) | 價格區間最低價時的一個跳動點 |
|---|---|---|
| 低於 10 | 0.01 | — |
| 10 到未滿 50 | 0.05 | 0.5% |
| 50 到未滿 100 | 0.1 | 0.2% |
| 100 到未滿 500 | 0.5 | 0.5% |
| 500 到未滿一千 | 1 | 0.2% |
| 一千以上 | 5 | 0.5% |
最後一欄說明了價位為何重要。股價剛超過 NT$100 的股票,以約 0.5% 的間距跳動,所以一個跳動點的滑價成本遠高於股價剛低於 NT$100 的股票。
假設範例
你當沖一張 NT$80 的股票,所以每一邊約值 NT$80,000,一個跳動點(NT$0.1)每張價值 NT$100。你的券商實際手續費為每邊 0.0855%,即 0.1425% 上限的 60%。你假設每邊有一個跳動點的滑價。
| 成本項目 | 每次來回(新台幣) |
|---|---|
| 手續費,兩邊(2 × 68.4) | 137 |
| 證交稅,NT$80,000 的 0.15% | 120 |
| 滑價,每邊一個跳動點 | 200 |
| 減半稅率下的合計 | 457 |
| 若適用一般 0.3% 稅率的合計 | 577 |
假設一條規則的毛平均每筆損益為每張 NT$600。在減半稅率下,扣除成本後剩 NT$143,在一般稅率下只剩 NT$23。NT$457 的成本約為成交金額的 0.57%,也就是超過四個跳動點。
想進一步了解如何為每次來回建立手續費與滑價模型,請見回測中的交易成本與平均每筆損益。
如何用日內資料回測當沖規則?
只有在使用日內 K 棒、遵循真實交易時段、收盤前強制出場平倉,並計入所有成本時,當沖回測才算貼近實際。臺灣證券交易所的一般交易時段是 09:00 到 13:30。委託從 08:30 開始接受,開盤採集合競價。最後五分鐘,13:25 到 13:30,是收盤集合競價。集合競價是一種撮合方式,先蒐集委託,再以同一價格全部成交。
- 使用與交易時段吻合的日內 K 棒。常見的是 09:00 到 13:30 的一分鐘或五分鐘 K 棒。請使用原始價格,不要用還原股利的價格,因為成本與跳動點取決於真實價格。
- 在 K 棒收盤時決策,下一根 K 棒成交。下一根 K 棒成交是指在某根 K 棒收盤時形成的訊號,以下一根 K 棒的價格成交。這是你實際上能成交的價格。
- 每天強制平倉出場。在 13:25 之前最後一根連續交易 K 棒平掉所有未平倉部位,或以收盤競價價格成交。如果回測讓部位隔夜持有,就不再是在測試當沖。
- 以每筆的金額計入成本。兩邊都計手續費,依賣出金額計稅,並依該股票所在的價格區間以跳動點計算滑價。
- 處理鎖漲跌停的日子。台股每日漲跌幅限制為上下 10%。當股票停在漲跌停價時,要假設你的出場可能無法成交。
- 使用當時存在的股票名單。納入之後下市的股票。使用每個日期當時適用的當沖資格與處置狀態。
- 檢查規則從未見過的資料。掃描大量股票與規則,會讓最佳結果看起來比實際更好。Sullivan、Timmermann 與 White(1999)指出,在不計入所有嘗試過的規則下評判眾多技術規則中的最佳者,可能把運氣看成實力。推進分析會在規則未曾調整過的期間上測試它。
| 檢查項目 | 好跡象 | 壞跡象 |
|---|---|---|
| 淨平均每筆損益 | 為正,且是成本的數倍 | 扣成本前為正,扣成本後接近零 |
| 滑價加倍、一般稅率 | 仍為正 | 轉為負 |
| 獲利來自哪裡 | 分散在許多天與許多股票 | 少數幾個漲停日 |
| 樣本外(OOS)期間 | 表現與調整期間相近 | 優勢消失 |
AlphaPrime把這套紀律用在期貨 K 棒資料上,包括台指期。它的回測在評估每個候選策略時,都會計入手續費、滑價、下一根 K 棒成交與交易時段。關於台灣當沖的期貨面向,請見台灣期貨當沖資格及其對回測的影響。
如果你使用 AlphaPrime,這代表:第一次執行前先輸入你實際的一買一賣(來回)成本與交易時段,讓每個策略都以扣除成本後剩下的結果來排名。然後在交易任何東西之前,先看平均每筆損益與樣本外(OOS)的結果。
常見問題
現股當沖是什麼意思?
現股當沖是指在一般現股帳戶內,於同一個交易日買進並賣出同一檔台股、相同股數。兩個部位互相沖銷,所以兩天後只交割差額、手續費與稅金。你必須先與券商簽訂當沖契約。
現股當沖的手續費怎麼算?
券商手續費在買進與賣出兩邊都收,最高為每邊成交金額的 0.1425%,再扣掉券商給你的折扣。再加上賣出那一邊的證交稅。若要得到貼近實際的總額,每邊還要再加上至少一個跳動點的滑價。
現股當沖的證交稅是多少?
依證券交易稅條例第 2-1 條,符合條件的當日沖銷交易,以賣出金額的減半稅率 0.15% 課稅,而不是一般的 0.3%。這項減半是限時的,已多次延長。請查證目前的截止日期,以及哪些交易符合資格。
如果現股當沖當天無法平倉會怎樣?
如果你先買但沒有賣出,股票會留在你的帳戶,交割時你要全額支付買進金額。如果你先賣但沒有買回,缺少的股票必須借入,你要支付額外成本。之後賣出隔夜持有的股票,適用一般稅率。
現沖與資券當沖有什麼差別?
現沖使用一般現股帳戶,不借任何東西。資券當沖使用信用帳戶,在同一天以融資買進沖銷融券賣出。它會加上借券費,且取決於該股票是否可以信用交易與融券。
參考資料
- Sullivan, R., Timmermann, A., & White, H. (1999). Data-Snooping, Technical Trading Rule Performance, and the Bootstrap. The Journal of Finance, 54(5), 1647–1691.

