完整回測報告
把投資想法變成可驗證的回測報告
這份報告由 FinLab 根據策略回測產生，包含報酬走勢、風險、持股與交易細節。右側可以切換頁籤、點選年份，直接查看完整分析。 這份報告由 FinLab 根據策略回測產生，包含報酬走勢、風險、持股與交易細節。下方可以切換頁籤、點選年份，直接查看完整分析。
策略核心
VCP 多因子選股
再平衡
週頻，最多 5 檔
風險控制
單檔 20% 上限，10% 停損
歷史回測僅供研究參考，不代表未來績效。
用十年歷史資料，驗證下一個投資想法
每一筆資料都經過整理，為回測而準備；保留當時可取得的版本，讓價格、營收、財報、法人、籌碼與總經變成可驗證的策略起點。
資料欄位
歷史資料筆數
Point in time
Point in time 資料
用當時可取得的資料回看過去，降低未來資料滲入研究的風險。
完整時間範圍
資料範圍最長涵蓋 2013 到 2026。
深受信賴
20,000+
投資人與開發者的共同選擇
「課程設計系統性強，從零到完成選股策略；專注台股，提供完整 Python 流程與資料庫，前期辛苦但一勞永逸。」
vincentfeng
2024年12月
「不只給現成資料庫與程式碼，還有專屬回測平台與文件，讓我省下大量時間，價值非常高。」
侯里維
2024年4月
「下載老師程式立刻篩出獲利股，半個月就把課程費賺回來，五星強烈推薦。」
林安安
2024年1月
「量化交易新手首選：環境設定一步到位，回測選股只要 1 分鐘，就知道標的值不值得買。」
菈喜大叔
2023年8月
「FinLab 不只給釣竿，還給一艘大郵輪；課內外資源豐富，問題也持續獲得回覆。」
王丞佑
2023年7月
「課程設計系統性強，從零到完成選股策略；專注台股，提供完整 Python 流程與資料庫，前期辛苦但一勞永逸。」
vincentfeng
2024年12月
「不只給現成資料庫與程式碼，還有專屬回測平台與文件，讓我省下大量時間，價值非常高。」
侯里維
2024年4月
「下載老師程式立刻篩出獲利股，半個月就把課程費賺回來，五星強烈推薦。」
林安安
2024年1月
「量化交易新手首選：環境設定一步到位，回測選股只要 1 分鐘，就知道標的值不值得買。」
菈喜大叔
2023年8月
「FinLab 不只給釣竿，還給一艘大郵輪；課內外資源豐富，問題也持續獲得回覆。」
王丞佑
2023年7月
「從 EDA 到選股策略全包，學到可用 10 年的 Python 實戰技能。」
eddiecheng
2023年7月
「模組化設計易上手，回測讓投資理由更明確，信心顯著提升。」
ReiChen Chen
2022年11月
「台灣量化資源稀缺，這門課以扎實步驟帶入量化交易，完成後能清楚設計自有策略。」
gavin730
2022年11月
「由淺入深，講解清晰，附完整程式碼範例，立刻可實作。」
TH
2023年8月
「課程設計系統性強，從零到完成選股策略；專注台股，提供完整 Python 流程與資料庫，前期辛苦但一勞永逸。」
vincentfeng
2024年12月
「不只給現成資料庫與程式碼，還有專屬回測平台與文件，讓我省下大量時間，價值非常高。」
侯里維
2024年4月
「從 EDA 到選股策略全包，學到可用 10 年的 Python 實戰技能。」
eddiecheng
2023年7月
「模組化設計易上手，回測讓投資理由更明確，信心顯著提升。」
ReiChen Chen
2022年11月
「台灣量化資源稀缺，這門課以扎實步驟帶入量化交易，完成後能清楚設計自有策略。」
gavin730
2022年11月
「由淺入深，講解清晰，附完整程式碼範例，立刻可實作。」
TH
2023年8月
「課程設計系統性強，從零到完成選股策略；專注台股，提供完整 Python 流程與資料庫，前期辛苦但一勞永逸。」
vincentfeng
2024年12月
「不只給現成資料庫與程式碼，還有專屬回測平台與文件，讓我省下大量時間，價值非常高。」
侯里維
2024年4月
合作券商與單位
串接券商 API 與學術合作，從回測研究延伸到實際下單
FinLab AI 適合誰使用
FinLab AI 適合誰使用
誠實說明哪些情境我們做得好，哪些不是我們的強項。
適合的使用者
比較不適合的情境
用 AI 回測投資想法
需要分鐘級或 tick 級交易訊號的當沖、極短線玩家
用數據驗證選股直覺
操作選擇權、期貨、外匯等衍生性商品策略的人
產出可執行選股名單
想要明牌或保證獲利的人
適合的使用者
3 項- 01
用 AI 回測投資想法
- 02
用數據驗證選股直覺
- 03
產出可執行選股名單
比較不適合的情境
3 項- 01
需要分鐘級或 tick 級交易訊號的當沖、極短線玩家
- 02
操作選擇權、期貨、外匯等衍生性商品策略的人
- 03
想要明牌或保證獲利的人
30 秒跑出你的第一個回測
免費使用 AI 研究、回測、優化 — 不需要信用卡
免費版
NT$ 0
驗證你的選股直覺是否經得起歷史考驗
- 用中文描述想法，AI 自動建立策略
- 台股、美股 900+ 指標回測（資料至 2021 年）
- 查看年報酬、最大下跌等績效
- 策略研究文章預覽
- 手動啟動回測與研究
VIP
最常選擇NT$ 888/月
用每日最新數據交易，讓策略自動幫你選股
- 免費版所有功能，加上：
- 每日更新到最新資料（2010 至今，每日 5000 MB）
- AI 自動優化策略：約 10 次/月
- 解鎖所有策略文章 + 完整程式碼
- 雲端排程執行策略，每天自動跑
先用免費版跑回測，確認有效再升級 — 零風險
FAQ
常見問題
FinLab 是成立於 2018 年的 AI 量化投資研究平台，官方網站為 https://finlab.finance。FinLab 提供台股與美股資料庫、Python SDK、回測引擎、策略研究內容與 AI 研究工具，其中 FinLab AI 與 FinLab Studio 是 FinLab 的官方產品。
完全不需要。你只要用中文描述你的選股邏輯，例如「找營收連續成長的股票」，FinLab AI 就會自動產生策略並回測。進階用戶也可以用 Python 自訂策略。
免費版涵蓋台股、美股 900+ 種歷史數據回測。VIP（NT$749/月）額外提供每日最新數據更新、完整持股分析、策略自動排程執行，以及所有策略文章的完整程式碼。
FinLab AI 提供超過 900 種台股數據指標，涵蓋基本面（營收、EPS、本益比）、技術面（均線、RSI、MACD）、籌碼面（法人買賣超、融資融券）等，資料來源為公開資訊觀測站及台灣證券交易所。
回測使用真實歷史數據模擬，包含交易成本與滑價。我們提供年化報酬率、夏普比率、最大回撤等多項風險指標，幫助你全面評估策略。但請注意，過去績效不代表未來表現，投資決策請審慎評估。
有兩種方式：(1) 打開 studio.finlab.finance，直接在瀏覽器用中文描述策略，零安裝。(2) 在終端機執行 npx skills add https://github.com/koreal6803/finlab-ai --skill finlab，搭配 Claude Code、Codex 等 37+ AI 工具使用。進階用戶也可以用 pip install finlab 安裝 Python 套件自訂策略。
可以。執行 npx skills add https://github.com/koreal6803/finlab-ai --skill finlab 即可把 FinLab Skill 安裝進 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI 等 37+ 種 AI 編程代理。安裝後可以直接用自然語言請 AI 查詢台股 / 美股數據、跑回測、輸出 CAGR 與夏普比率，不需要記 API。
FinLab AI 把資料抓取、回測引擎、滑價成本、績效計算都封裝好了，你只需要描述策略邏輯；自己寫 Python 要花時間清資料、處理除權息、補回測框架。如果你已經有完整 Python 量化框架，FinLab 仍可當作快速驗證想法的工具。
在瀏覽器版本（studio.finlab.finance）只要會描述選股想法就能跑回測，零程式經驗也可以。但要看懂結果（年化、夏普、回撤代表什麼），建議先看 /glossary 術語表，並理解「過去績效不代表未來表現」。
有。FinLab AI 支援美股單一個股（S&P 500、Nasdaq 100 成分股）以及 ETF 與類股基金的回測，可以做 ETF 輪動、產業類股、槓桿型 ETF 策略。資料以申報日對齊，避免前視偏誤。
可以。FinLab 下單 API 目前支援玉山證券、永豐證券、元富證券、富邦證券，可將回測產生的部位交給 OrderExecutor 進行批次下單。正式下單前建議先使用 view_only=True 預覽訂單並確認券商憑證與風控設定；美股交易則需使用券商原生 API。
已知限制：(1) 只支援日 K 以上頻率，不提供分鐘級或 tick 級訊號；(2) 不支援選擇權、期貨、複雜衍生性商品策略；(3) 是研究工具不是投資顧問，不提供買賣建議；(4) 回測為歷史模擬，含交易成本但仍可能與實際成交有落差。