# 相對強弱觀察清單：可重現的排序方法

相對強弱觀察清單以固定期間將證券與明確基準比較；它用來組織研究，不預測報酬，也不能取代風險分析。

標準網址: https://wiki.fcontext.com/zh-tw/stocks/relative-strength-watchlist/
事實查核日期: 2026-07-21

> 僅供教育參考，不構成投資建議

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## 直接答案

**相對強弱觀察清單**按固定回看期間，將證券報酬與明確基準比較並排序。簡單分數為 `RSᵢ = 證券 i 總報酬 - 基準總報酬`；波動較大時，財富比率 `(1 + 證券報酬) / (1 + 基準報酬) - 1` 更精確。應使用還原權值價格或總報酬資料，一致處理分配與拆股。

相對強弱只是研究篩選器，不是買進訊號。它不同於依證券自身漲跌計算的 **RSI（相對強弱指數）**。學術動能則是具有明確形成期、持有期、樣本及執行規則的投資組合效果。

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## 建立可比較排序

查看結果前先確定可投資樣本、基準、觀察日、報酬口徑、幣別與期間。`20/60/120` 個交易日可表示不同期限，但只是人為慣例。個股應同時對比大盤與相關產業基準，以拆分市場、產業與公司部分。

記錄代號、公司、產業、基準、`20/60/120` 日總報酬和超額報酬、成交量與價差、下一份申報或財報日期、待研究問題及計算日期。保存原始值與公式版本才能重現。

排名可能因資訊逐步反映而持續，也可能反轉。高排名只說明過去跑贏，無法解釋原因、是否已定價，或目前流動性與估值是否適合執行。

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## 數字範例

同一 60 個交易日內，假設大盤 ETF 總報酬 `5%`、產業 ETF `18%`、股票 A `35%`。產業算術相對強度為 `18% - 5% = 13` 個百分點；個股相對產業為 `35% - 18% = 17` 個百分點。個股相對大盤的複合財富比率為 `1.35 / 1.05 - 1 = 28.57%`。

股票 A 可進入研究清單，但計算不代表未來報酬。應檢查是否主要來自單日財報跳空、產業 ETF 是否合適、預期與公司申報是否支持變化，以及價差和週轉是否侵蝕結果。

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## 清單控制

- 依每個歷史時點固定當時樣本，避免倖存者偏誤。
- 只用計算時已知資料並落後基本面資料，避免前視偏誤。
- 對齊日期、交易日曆、幣別、公司行動與分配口徑。
- 分開記錄原始、大盤相對及產業相對報酬。
- 標記財報跳空、併購、IPO、陳舊價格、暫停交易與歷史不足。
- 視用途設定最低價格、流動性與交易歷史。
- 記錄估值、資產負債表風險、預期變化與待查一手申報。
- 衡量週轉、買賣價差、市場衝擊、稅費與再平衡頻率。
- 在多個期間與樣本外日期檢驗，避免事後挑選最佳規則。
- 將下市與破產視為結果，而非遺漏資料。

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## 常見誤解

- 「相對強弱能預測下一個贏家。」它只概括過去相對表現。
- 「相對強弱就是 RSI。」前者比較基準，後者是有界震盪指標。
- 「強產業的每檔成分股都強。」權重與公司結果不同。
- 「只看價格報酬即可。」分配與公司行動會改變排序。
- 「排名第一代表低估。」排名沒有估值結論。
- 「回測排名可直接執行。」偏誤、流動性、週轉與成本可能消除紙面結果。

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## 相關主題

- [動能因子](/zh-tw/stocks/momentum-factor/)
- [產業 ETF](/zh-tw/stocks/sector-etf/)
- [產業輪動](/zh-tw/stocks/sector-rotation/)

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## 權威來源

- [動能因子](https://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/Data_Library/det_mom_factor.html) - Kenneth R. French 資料庫
- [買進贏家、賣出輸家的報酬](https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb04702.x) - Journal of Finance
- [公司申報檢索](https://www.sec.gov/search-filings) - SEC