投資警語：本文僅供教學參考，不構成投資建議。過去績效不代表未來表現，投資有風險。

技術分析 vs 基本面分析：到底誰贏？

這是投資界最經典的爭論：

「技術分析就是看線圖算命！」「基本面分析太慢了，等你看完財報股價早就漲完了！」

兩派各有擁護者，但很少有人用數據來驗證。

今天，我們用 15 年的台股回測數據（2010-2025），一次搞清楚：

純技術分析策略能賺多少？
純基本面分析策略能賺多少？
兩者結合又會如何？

結果可能出乎你的意料。

什麼是技術分析？什麼是基本面分析？

技術分析（Technical Analysis）

核心理念：價格反映一切。

技術分析不看財報、不管營收，只看股價和成交量的走勢。常用工具包括：

均線（MA）：趨勢方向
RSI：超買超賣
MACD：動能變化
KD 隨機指標：短期轉折

白話比喻： 技術分析就像看天氣預報——不管為什麼會下雨（氣壓、氣流），只看雲層和濕度來預測。

基本面分析（Fundamental Analysis）

核心理念：股價終究會回歸企業價值。

基本面分析看的是公司的財務數據：

營收成長：公司賺的錢有沒有變多
本益比（PE）：股價相對於獲利是否合理
ROE：股東權益報酬率
現金流：公司有沒有真的賺到現金

白話比喻： 基本面分析就像買房——你會看坪數、地段、屋齡，不會只看最近成交價的漲跌。

回測設計：公平對決

為了公平比較，我們設計了三組策略，回測條件統一：

設定	數值
回測期間	2010-2025（15 年）
流動性篩選	20 日均量 > 300 張
持股數量	10 檔
換股頻率	月度
單一持股上限	12%

策略 A：純技術分析

建立純技術分析策略：RSI > 50、MACD 黃金交叉、股價在 60 日均線之上

      
        
        顯示程式碼
        
      
      from finlab import data
from finlab.backtest import sim
 
# 取得數據
close = data.get('price:收盤價')
volume = data.get('price:成交股數')
 
# 技術指標
rsi = data.indicator('RSI', timeperiod=14)
macd, macd_signal, _ = data.indicator('MACD', fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)
sma60 = close.average(60)
 
# 技術分析條件
cond_rsi = rsi > 50                    # RSI 多頭
cond_macd = macd > macd_signal         # MACD 在信號線之上
cond_trend = close > sma60             # 價格在 60 日均線上
vol_filter = volume.average(20) > 300 * 1000
 
# 選出動能最強的 10 檔（用 RSI 排序）
cond = cond_rsi & cond_macd & cond_trend & vol_filter
position = rsi[cond].is_largest(10)
 
# 回測
report = sim(position.loc['2010':], resample='M', position_limit=0.12, upload=False)
    

策略 B：純基本面分析

建立純基本面策略：營收年增 > 15%、營收創 12 月新高、ROE > 8%

      
        
        顯示程式碼
        
      
      from finlab import data
from finlab.backtest import sim
 
# 取得數據
rev = data.get('monthly_revenue:當月營收')
rev_yoy = data.get('monthly_revenue:去年同月增減(%)')
roe = data.get('fundamental_features:ROE稅後')
volume = data.get('price:成交股數')
 
# 基本面條件
rev_ma3 = rev.average(3)
rev_new_high = (rev_ma3 == rev_ma3.rolling(12).max())  # 營收創新高
rev_growth = rev_yoy > 15                                # 營收年增 > 15%
roe_good = roe > 8                                       # ROE > 8%
vol_filter = volume.average(20) > 300 * 1000
 
# 選出成長最強的 10 檔（用營收年增率排序）
cond = rev_new_high & rev_growth & roe_good & vol_filter
position = rev_yoy[cond].is_largest(10)
position = position.reindex(rev.index_str_to_date().index, method='ffill')
 
# 回測
report = sim(position.loc['2010':], resample='M', position_limit=0.12, upload=False)
    

回測結果：兩者勢均力敵

指標	純技術分析	純基本面分析	差距
年化報酬率	17.7%	16.5%	+1.2%
夏普比率	0.66	0.61	+0.05
最大回撤	-54.7%	-48.8%	基本面較好

結果出乎意料：兩者差距很小！技術面略高，但基本面回撤更小。

兩者各有優勢

技術分析的強項：

進場時機：等 RSI > 50 再買，避免接下墜刀
趨勢確認：均線多頭排列才進場，過濾假突破
反應速度快：每天都有新信號

基本面分析的強項：

營收是硬數據：股價可以被短期情緒影響，但營收是真金白銀
回撤較小：選到好公司即使短期下跌也會回來
適合長期持有：不需要頻繁操作

技術分析 vs 基本面分析：台股 15 年回測的終極對決