庫藏股是什麼？公告後買進的台股實測：19 年年化 25.4%，
近三年卻輸 0050

台灣公司公告買回庫藏股之後，跟著買進到底有沒有超額報酬？本文用 finlab 的 treasury_stock 資料庫，把 2007-10-12 到 2026-07-28 之間每一筆公告的「預定買回期間起始日」都當成訊號，隔天以開盤價買進、持有 20 個交易日：年化報酬 25.4%，同一段時間含息 0050 是 13.3%；換算成累積淨值，1 元分別變成 70.5 元與 10.4 元。同一份回測也給出兩個沒那麼漂亮的事實：持有天數拉長到 60 日以上，年化掉到 15% 以下、幾乎貼著大盤；而近三年（2023-07 到 2026-07）這個策略反過來輸給 0050。本文把五種持有天數、回撤、逐年成績與所有方法限制攤開來講。

關鍵數字

回測區間 2007-10-12 ~ 2026-07-28，五種持有天數與含息 0050 在同一視窗對照：

三個讀法：第一，事件效果集中在公告後的第一個月，持有 10 日與 20 日的年化都在 25% 以上，拖到 60 日以後只剩大盤水準。第二，10 日版本年化最高、回撤最淺，但平均只持有 9.2 檔，單一部位重、換股極頻繁；20 日版本在日夏普 1.21、月索提諾 2.05 的風險調整指標上最好，持股也較分散，本文的圖表以它為主。第三，全期 19 年來看，20 日版本在年化報酬（25.4% 對 13.3%）、日夏普（1.21 對 0.67）、最大回撤（-43.0% 對 -55.8%）三項都優於含息 0050；不過這個優勢近三年翻轉了，後面的衰退追蹤一節會攤開講。

庫藏股是什麼？

庫藏股（treasury stock）是公司從市場上買回、自己持有而尚未註銷的自家股票。 買回的股票沒有投票權，也不參與股利分配。台灣的庫藏股制度自 2000 年 8 月上路，依《證券交易法》第 28 條之 2，公司買回自家股票只能有三種目的：

1. 轉讓股份給員工：作為員工獎酬或認股計畫的股票來源。
2. 股權轉換：供發行的可轉換公司債、附認股權特別股等轉換之用。
3. 維護公司信用及股東權益：也就是俗稱的「護盤」，買回後必須辦理註銷減資。

制度上還有幾個約束：買回數量不得超過已發行股份總數的 10%、買回總金額不得超過保留盈餘加發行溢價及已實現資本公積的總和，而且必須在董事會決議後兩個月內執行完畢。公司決議買回時，會在公開資訊觀測站公告預定買回的期間、數量與價格區間，這份公告就是本文策略的資料來源。

第三種目的的註銷型庫藏股，效果等同於減資：流通在外股數變少，每股盈餘（EPS）被動提高。想看減資事件的另一面，可以參考減資事件的放空策略實測，那是一個方向完全相反的事件交易研究。

庫藏股是利多還是利空？學術文獻怎麼說

公司宣布買回庫藏股，市場通常解讀成兩層訊息：管理層認為股價被低估（訊號效果），以及公司即將在市場上出現一股持續的買盤（供需效果）。這個現象在財務學術圈有長期的實證：

• Ikenberry、Lakonishok 與 Vermaelen（1995）研究美股公開市場買回宣告，發現宣告後四年平均約有 12% 的累積異常報酬，價值型（高帳面市值比）公司更明顯；作者的解讀是市場對買回宣告反應不足（underreaction）。
• Peyer 與 Vermaelen（2009）用更近的樣本確認這個異常報酬在 1990 年代之後依然存在，而且集中在宣告前股價被重挫的小型股，與「市場對先前的壞消息過度反應、買回宣告觸發修正」的解釋一致。

台股的情境跟第二篇特別像：台灣公司往往在股價急跌後宣布庫藏股護盤，事件本身同時攜帶「跌深」與「公司自認低估」兩層資訊。這也預示了後面會看到的策略性格：買到的多半是跌深的中小型股，在反彈行情裡很猛，在權值股獨強的行情裡會脫隊。

策略設計：公告後隔天買進，持有固定天數

策略規則一句話講完：某公司公告的預定買回期間起始日一到，隔天開盤買進，持有 N 個交易日後退出；期間內所有觸發的股票平均分配資金。用 finlab 寫出來如下（執行時套件會自動引導登入，不需要在程式裡填任何金鑰）：

from finlab import data
from finlab.backtest import sim
import pandas as pd
 
close = data.get("price:收盤價")
 
# 庫藏股「預定買回期間-起」：每一格是該公司公告的買回起始日
raw = data.get("treasury_stock:預定買回期間-起")
 
# 攤平成「日期 × 股票」的事件表
events = pd.DataFrame({
    "stock_id": [s for s in raw.columns for _ in raw[s].dropna()],
    "dates": [d for s in raw.columns for d in raw[s].dropna()],
})
events["value"] = 1
 
# 同一檔同一天可能有多筆公告，要先去重，否則 pivot 會直接報錯
events = events.drop_duplicates(subset=["stock_id", "dates"])
events = events.pivot(index="dates", columns="stock_id", values="value").notna()
events = events.reindex(close.index, columns=close.columns).fillna(False)
 
# 只保留事件發生當天，避免整段買回期間都被標記
events = events & (~events.shift(-1).fillna(False))
 
# 事件隔天進場，持有 20 個交易日
position = events.shift(-1).rolling(20).sum().fillna(0)
report = sim(position, trade_at_price="open",
             fee_ratio=1.425 / 1000 * 0.2, market="TW_STOCK")

一個實作細節值得單獨講：本文 2023 年的初版程式碼少了 drop_duplicates 那一行，當年跑得動，但同一家公司後來出現同一天送出多筆買回公告的資料，pivot 會拋出 Index contains duplicate entries 錯誤直接中斷。如果你在別處抄過類似的事件策略程式碼，大概率也有同一顆地雷。

持有天數敏感度：事件效果只有一個月的保鮮期

初版文章只跑了持有 40 日這一種設定。這次把 10、20、40、60、120 日全部跑一遍，並對齊到同一個起始日（2007-10-12，理由見回測方法一節）：

年化報酬隨持有天數單調遞減：10 日 26.6%、20 日 25.4%、40 日 22.3%、60 日 14.7%、120 日 14.1%，對照含息 0050 的 13.3%。事件的超額報酬幾乎全部發生在公告後的第一個月，之後買盤退場，持股表現就退化成一籃子普通的中小型股。紅線的平均持股數則往反方向走：從 10 日的 9.2 檔一路增加到 120 日的 88.9 檔，分散是變好了，但稀釋掉的正是訊號最強的那段時間。

初版宣稱的「年化 20% 以上」（40 日版本）經這次重跑確認屬實：對齊視窗後年化 22.3%。這也是這篇改版的起點：當年的文章只給了一張截圖，沒有留下任何可下載、可重現的檔案，這次補齊。

互動式回測報告（持有 20 日版本）。要注意這份報表跑的是該策略自身的完整區間（2007-05-21 起），不是上表為了六列可比而切齊的 2007-10-12，所以面板上的年化與平均持股會略高於表格數字：

風險：最大回撤 -43%，護盤股照樣被海嘯打穿

年化 25% 的另一面是深回撤。下圖是持有 20 日版本與含息 0050 的水下曲線（距離前次淨值高點的百分比）：

2008 年金融海嘯時策略最深跌到 -43.0%，比 0050 的 -55.8% 淺。0050 那次是實實在在的腰斬，策略雖然沒到一半，四成的回撤同樣足以讓多數人中途放棄；2015 年最深回落 -30.0%，2021、2023、2025 年也各有 20% 上下的回撤。公司護盤不等於股價止跌，系統性風險來的時候，庫藏股買盤擋不住整個市場的賣壓。打算執行這類策略的人，要先確定自己承受得住連續數月帳面 -30% 以上的狀態。

逐年成績：19 個年度贏 14 年，輸的集中在最近

逐年對照下，策略在 19 個年度裡贏了 14 年。空頭年的防禦力很突出：2008 年策略 -24.7% 對 0050 的 -43.3%，2022 年策略 +52.2% 對 0050 的 -21.4%（那年大量公司在下跌中宣布護盤，事件供給暴增）。反轉年更是主場：2009 年策略 +207.7% 對 0050 的 +75.0%，正是 Peyer 與 Vermaelen 說的「跌深小型股修正」情境。

輸掉的 5 個年度裡，有 3 個是最近三年：2024 年策略 +19.6% 對 0050 的 +48.6%、2025 年 +11.9% 對 +36.8%、2026 年（統計至 7 月 28 日）+15.6% 對 +51.1%。這不是抽樣噪音，是結構性的，下一節單獨處理。

策略衰退追蹤：近三年為什麼輸 0050

依本站的季度重跑慣例，把最近三年（2023-07-28 ~ 2026-07-28）與 2026 年至今單獨切出來看：

兩個觀察。第一，事件訊號本身沒有失效：近三年 10 日版本年化仍有 42.0%，絕對報酬非常高。第二，相對表現全面落後，原因在基準端：這三年台股由台積電等權值股領漲，市值加權的 0050 年化衝到罕見的 47.6%，而庫藏股公告幾乎都發生在跌深的中小型股上，這個策略天生買不到帶動指數的那幾檔。權值股獨強的行情持續多久，這個策略就會落後多久；反過來，中小型股補漲或市場急跌後修正的環境，是它歷史上表現最好的時候。

這一段的用意是把衰退據實記錄下來，而非調整參數讓數字變好看。持有 10 日在近三年比 20 日強，是事後才知道的結果，本文維持以風險調整指標選出的 20 日為主要版本。

回測方法與限制

完整可重現的檔案都放在文章目錄下，歡迎下載重跑：strategy.py（一次跑五種持有天數與 0050 對照）、data.csv（六條累積淨值日序列）、metrics.json（本文表格的全部數字）。想系統性了解回測要注意的坑，可以從回測完整指南開始。

用程式自動下單

這個策略每天都要盯公告、算部位，適合交給程式。finlab 的下單模組可以把回測部位直接轉成券商委託單，以永豐證券為例（需先申請 API，金鑰透過環境變數設定）：

import os
from finlab.online.sinopac_account import SinopacAccount
from finlab.online.order_executor import OrderExecutor, Position
 
# 金鑰放在環境變數，不要寫死在程式裡
# SHIOAJI_API_KEY / SHIOAJI_SECRET_KEY / SHIOAJI_CERT_PERSON_ID
# SHIOAJI_CERT_PATH / SHIOAJI_CERT_PASSWORD
 
# 以 30 萬台幣計算當前帳戶應該持有的部位
fund = 300000
target_position = Position.from_report(report, fund)
 
# 產生並送出委託單
acc = SinopacAccount()
order_executor = OrderExecutor(target_position, acc)
order_executor.create_orders()

程式會比對目前帳戶與目標部位的差異，自動送出買賣委託；預設用限價單，也可以透過客製化設定改成漲跌停價、零股或融資券。

常見問題

庫藏股是利多還是利空？

實證上偏利多：美股文獻顯示買回宣告後有長期正異常報酬，本文的台股回測也顯示公告後一個月內有明顯超額報酬。但它同時是「公司股價已經跌深」的訊號，利多兌現與否跟後續市場環境高度相關，2024 到 2026 年策略連三年輸給 0050 就是例子。

公司實施庫藏股，股價一定會漲嗎？

不一定。2008 年金融海嘯期間照樣宣布庫藏股的公司，策略組合當年仍然 -24.7%；護盤買盤擋不住系統性賣壓。庫藏股提供的是統計上的勝率優勢（19 個年度贏 14 年），對單一公司、單一事件沒有保證。

庫藏股買回的股票後來會怎麼處理？

依目的而定：轉讓給員工、供可轉債等轉換，或辦理註銷。註銷會讓股本縮小、EPS 被動上升，效果等同減資。依規定買回的股票須在期限內處理完畢，逾期未處理即視為未發行並辦理註銷。

庫藏股公告要去哪裡查？

官方來源是公開資訊觀測站的重大訊息與庫藏股專區。用程式抓的話，finlab 的 treasury_stock 資料表整理好了每筆公告的預定買回期間、數量與價格區間，本文的策略只用到「預定買回期間-起」一個欄位。

這個策略 2026 年還有效嗎？

絕對報酬仍在（近三年 10 日版本年化 42.0%、20 日 21.6%），但近三年全面輸給含息 0050 的 47.6%，因為這波行情由權值股帶動，跌深中小型股為主的事件組合吃不到。把它當成「與大盤性格互補的事件策略」比當成「打敗大盤的聖杯」更符合數據。

為什麼持有越久報酬越差？

超額報酬集中在公告後約一個月內，那是買回買盤實際在場的時間。持有 60 日以上，事件效果被攤薄，組合退化成一籃子中小型股，年化就掉回大盤水準（14% 左右）。

手續費和證交稅有算進去嗎？

有。sim() 預設內扣賣出證交稅 0.3%，本文另設手續費 0.1425% 的 2 折。滑價未假設；由於周轉率極高，成本假設對這個策略的影響比一般月調倉策略大，券商折扣越少，實際績效與回測的差距越大。

想更進一步優化這個策略？

進階版把買回目的、公司規模等條件疊進來篩選事件，見 庫藏股策略再優化（Part 2，VIP 文章）。另一個角度是把「全市場庫藏股實施家數」當成大盤情緒指標，見庫藏股實施家數：崩盤後的長線抄底訊號。

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• 庫藏股實施家數：崩盤後的長線抄底訊號

投資警語：本文僅供教學與研究參考，不構成投資建議。過去績效不代表未來表現，投資一定有風險，請審慎評估自身風險承受能力。

最後更新：2026-07｜回測區間：2007-10-12～2026-07-28｜作者：FinLab 量化研究團隊（經量化研究員審閱）