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一、復刻0056高股息ETF的核心邏輯
市面上最受投資人青睞的高股息 ETF，莫過於 元大高股息 ETF（0056）。它是許多台灣投資人「存股領股利」的代表標的。0056 的選股方法，是從臺灣50指數與臺灣中型100指數為母體，優先篩選出具備相對高殖利率（預期下一年股息）之公司，最終組成 50 檔成分股。
然而，許多人只知道它「給股利」、風險似乎不高，卻很少真正挖掘其選股邏輯背後的細節和可能的缺陷。為了讓大家更深入了解這套機制，我們運用量化交易的方法，去「復刻」0056 的篩選邏輯，並嘗試更進一步的優化。這項研究花了相當多時間精力，從龐大資料的爬取、清洗、到回測比對，都一一經歷反覆測試，只為了呈現給投資人更清晰且更具行動價值的策略思路。
復刻 0056 的關鍵步驟
- 市值排名前 150 名股票作為初始篩選標的這代表先從台灣市值規模較大、較有流動性的公司中著手，排除一些可能成交量低、營運風險較高的股票。
- 近三年皆穩定發放現金股利0056 著重於「股息」，因此公司能否穩定配發現金股息，就顯得至關重要。
- 毛利率持續成長反映公司基本營運體質是否健康；若毛利率維持增長，通常代表公司具備較佳的競爭力。
- 設定交易流通性條件確保標的能有效買賣，避免「有好策略，卻掛不到單」的尷尬情況。
- 最終根據現金股利殖利率和現金股息年化報酬，選出前 50 檔股票這基本就複製了 0056 的核心精神：高殖利率作為重要排序依據。
在經過一連串比對後，復刻而得的策略股池與原版 0056 股池有 72% 的重疊率，報酬率曲線也高度相關。這意味著，我們的 復刻版 0056 確實能有效重現 0056 的選股結果。
相關性分析：
二、為什麼要優化 0056？
雖然 0056 深受大眾喜愛，但其單一依賴「殖利率」的選股標準，也帶來了不少潛在問題。最常見的疑問在於：如果公司未來的獲利或股價下滑，殖利率再高也未必保得住報酬。 因此，僅看現金股利殖利率，有時候會忽略公司實際的成長動能與股價穩定度。
- 缺乏成長潛力考量： 0056 更重視「現在」的高股息，卻無法保證公司未來能維持同等配息水準。
- 忽略股價風險： 有些殖利率高的公司，股價可能因營運不佳或大環境衝擊而下跌，使投資人因價差損失抵銷了領股息的好處。
事實上，根據許多長期回測的結果，0056 的投資績效常落後大盤。
復刻 0056 報酬：
長期持有 0056 報酬：
這也是為什麼我們要繼續進行第二階段的策略優化，希望既能拿到股利，也能兼顧成長與風險控管。
三、策略的優化方向
為了進一步提升報酬並減少下跌風險，我們引入了更全面的選股因子與風險控管條件，包括：
- 營收成長指標
- 為什麼重要？ 相較於只看當前股息，營收成長能更直接反映公司未來的成長動能。假如一家公司營收年年進步，往後維持股息或提高配息的機率也相對提高。
- 長期均線條件
- 為什麼重要？ 均線是一種技術分析常用的趨勢判定法。挑選「股價在長期均線之上」的公司，能有效排除股價長期走弱或進入空頭趨勢的標的。
- 股價波動率限制
- 為什麼重要？ 高波動可能意味著市場對公司基本面有疑慮，或財務體質波動度較大。過高的波動率會拉大投資組合的風險，限制波動度有助於穩定心態與獲利表現。
- 殖利率門檻
- 為什麼重要？ 雖然不能只看殖利率，但也不應該放棄。透過設置「殖利率至少在前 40%（或 60 百分位數以上）」的條件，既能保有高股息優勢，又不至於過度犧牲穩定度與成長性。
這些篩選條件的核心邏輯，就在於想同時享受「股利」與「成長」。最終，我們挑出能在長期維持向上趨勢、營運持續成長、且具有一定股利保證的股票，打造一個較能兼顧「領息」與「資本利得」的投資組合。
四、優化後的策略範例
以下程式碼範例，示範如何在量化平台上落實上述篩選邏輯。除了維持原先 0056「市值前 150 名」、「三年皆有發放股利」等規範，我們另外納入了營收成長、長期均線、波動度及殖利率門檻等條件。最後再綜合每檔股票的排名結果，只選擇前 20 檔表現優異的公司。
base_stocks = 市值.is_largest(150)
yield_ratio = data.get('price_earning_ratio:殖利率(%)')
殖利率條件 = (yield_ratio >= yield_ratio.quantile(0.6, axis=1))
去年同月增減 = data.get("monthly_revenue:去年同月增減(%)")
rev = data.get('monthly_revenue:當月營收')
營收成長 = (rev.average(3) > rev.average(12))
均線條件 = (close>close.average(120)) & (close>close.average(240))
std = close.pct_change().rolling(60).std().rank(axis=1, pct=True)
波動條件 = (std < 0.5)
conds = (
(close>0)
& base_stocks
& vol_cond
& eps_cond
& 近三年皆有發放現金股利
& 毛利成長率優良
& 營收成長
& 均線條件
& 波動條件
& 殖利率條件
)
position = (cash_dividend_annual.rank(axis=1, pct=True) + 現金股利殖利率.rank(axis=1, pct=True) + 去年同月增減.rank(axis=1, pct=True))[conds].is_largest(20)
dates = []
y_start = position.index[0].year
y_end = position.index[-1].year
for y in range(y_start, y_end+1):
dates.append(f"{y}-05-31")
dates.append(f"{y}-12-27")
resample = pd.to_datetime(dates)
report2 = sim(position.reindex(resample, method='ffill'), resample=resample, upload=False)
report2.display()以上範例，用來呈現大致邏輯。重點在於「為什麼要加入這些條件」，而不只是條件本身。唯有理解每一步驟背後的意義，才能在投資時有所依據，也更能說服自己這樣嘗試，也歡迎大家優化加入更多因子或是優化相關的參數。
五、因子IC/IR分析
在量化投資的領域，經常會透過「Information Coefficient 資訊係數」來確認某個因子是否確實能帶來正向貢獻。以下名詞簡單解釋：
- IC（Information Coefficient，訊息係數）： 量度某因子的預測能力，IC > 0 代表該因子對未來報酬有正向預測力。
- IR（Information Ratio，訊息比率）： 代表因子收益與風險的平衡程度，IR > 1 通常表示該因子效果不錯。
更詳細的內容歡迎參考之前的文章，Information Coefficient 是什麼，要如何使用？
經分析顯示，營收成長、現金股息年化報酬、殖利率條件等因子都對整體績效貢獻較大，尤其是營收成長與長期均線兩因子的 IC/IR 表現最亮眼。這進一步佐證了「高息 + 成長 + 走勢向上」的組合，更能帶來勝率與報酬的提升。
因子 IC / IR 分析：
六、終極版策略的績效分析
把所有優化條件整合後，使用強大的 finlab.optimize 「文檔連結」可以更方便的進行條件排列組合與大規模回測，最終得到「終極版」的選股策略。其結果遠遠優於單純追求殖利率的 0056，以下為量化回測的關鍵指標：
- 年化報酬率： 提高至約 31%，相較於原版 0056 明顯領先。
- 最大回撤： 降至 24.3%，顯示波動與下跌風險獲得更佳控管。
- 夏普比率： 超過 2 以上，代表收益相對於風險具高度吸引力。
除了高報酬率，更難能可貴的是兼顧到風險面與投資體驗：投資組合的走勢相對平穩，不必日日擔心股價大幅震盪。如此一來，投資人就能同時享有領股利的安心感，又能捕捉股價成長的爆發力。
獲利能力分析：
抗風險能力分析：
風險報酬分析：
勝率期望值分析：
七、結語與投資行動建議
從最初單純「復刻 0056 高股息」的思路，到後來發現 0056 可能有所不足，再進一步優化篩選條件並不斷迭代測試。正是因為投入了大量的程式回測、因子分析，才有這次所呈現的量化成果。
對於想靠股息過日子，或喜歡「領息 + 穩定增值」的投資人而言，本文提供了另一個思考角度：
- 高殖利率當然好，但若同時輔以「營收成長」、「股價走勢」以及「風險控管」等條件，也許能得到更好的投資體驗與回報。
- 0056 作為大眾入門選擇並無不可，但若你願意花些心思了解量化策略，自己動手選股或透過更進階的工具優化組合，或許就能在領股期的同時「多賺一點，少跌一點」，甚至大大超越原始 ETF 的表現。
最後，若對量化選股或因子策略有更多好奇心，不妨實際嘗試應用文中提到的篩選方式，或直接透過量化平台進行回測調整，也歡迎參考 Colab範例檔 。祝大家研究和投資順利、盈收長紅！
