台灣股市行為因子之實證研究：以券商分點進出因子為例(上)
從「籌碼迷思」到「理性量化」：跟著分點買真的能賺錢嗎？
台灣股市向來以散戶參與度高、資訊公開透明著稱。每天盤後，臺灣證券交易所與櫃買中心都會公布詳細的「券商分點進出資料」，清楚記載全台各家證券分點在每一檔股票上的買賣張數與金額。相較於每週才公布一次的集保股權分散表，分點資料具備高頻率、可辨識交易主體與買賣方向等特性，成為台股投資人研究「誰在買、誰在賣」最熱門的籌碼工具。
然而，許多投資人看著分點資料買賣，卻常常跌入「跟風追高、一買就跌」的陷阱。行為財務學指出，市場參與者的資訊優勢與心理偏誤會反映在交易行為上：一方面，真正具備資訊優勢的大戶或機構（聰明錢），傾向以較大且集中的資金進場，推升股價後續走勢；另一方面，當某檔股票受到大眾高度關注時，容易吸引大量散戶衝動性集體買進，這種過度熱門與擁擠的情緒，反而常導致價格偏離基本面並隨後出現反轉。
與其憑感覺看籌碼，不如讓數據說話！
本文透過 TEJ 券商分點進出資料，將分點進出明細拆解為「資金流向」、「主力動向」、「散戶行為」與「群體跟風」等 20 項具體的行為指標，並藉由alphalens-tej 分析工具進行嚴謹的跨年度回測。TEJ直接帶你用最真實的數據，驗證籌碼選股在台股是否真能創造超額報酬，並找出實戰中真正能幫你賺錢的關鍵訊號！
二、資料與行為因子
本段描述本文使用的資料、樣本、股票池建構方法，以及券商分點行為因子的定義與計算方式。
2.1 資料來源與期間設定
本研究的所有數據均取自 TEJ 台灣經濟新報 資料庫，透過標準化處理確保跨年度數據的一致性。
資料來源：TEJ 券商各據點進出明細-證券別資料庫、TEJ 股價資料庫
樣本範圍：台灣上市櫃普通股，平均每週股票池約 1,595 檔
股票池篩選條件：排除上市櫃未滿一年、市值最小 5%、過去一年累積成交金額最少 5% 及股價低於 10 元之股票
回測期間：2020 年 12 月至 2026 年 06 月（共計 245 週）
再平衡頻率：每週最後一個交易日取樣因子值，於次一交易日（t+1）收盤價進場，持有一週（5 個交易日）
部位配置方式：等權重配置。
交易設定：採用盤後公布之分點資料，以取樣日次一交易日（t+1）收盤價作為計算進場與報酬率基準，避免前視偏誤
2.2 行為因子定義與計算
本小節說明如何利用券商分點進出資料建構行為因子。為便於表達，令 B ( i , j , t ) B(i,j,t) 與 S ( i , j , t ) S(i,j,t) 分別為分點 j j 於第 t t 日買進與賣出股票 i i 的股數， B A ( i , j , t ) BA(i,j,t) 與 S A ( i , j , t ) SA(i,j,t) 為對應的金額， N S ( i , j , t ) = B ( i , j , t ) − S ( i , j , t ) NS(i,j,t)=B(i,j,t)-S(i,j,t) 為淨買超股數； N ( i , t ) N(i,t) 為當日參與交易的分點家數； M A k ( ⋅ ) MA_k (⋅) 與 S k e w k ( ⋅ ) Skew_k (⋅) 分別代表過去 k k 個交易日的移動平均與移動偏態。除資金流向類因子外，其餘因子均限定當日參與交易的分點家數大於 30 家才納入計算，以避免交易稀疏的股票造成比例指標失真。
（一）分點資金流向
此類因子衡量「單一分點的平均下單規模」與「參與分點家數」相對於長期常態的變化。依 Kyle（1985）的知情交易理論，知情交易者傾向以較大單量集中下單，故平均每分點交易金額異常放大，代表資訊型資金參與度提升；而參與家數擴張則反映投資人關注度（Barber and Odean, 2008）的提升。分點平均交易金額、平均流入金額與平均流出金額分別以全體分點、有買進的分點（集合 B ( i , t ) B(i,t) ）與有賣出的分點（集合 S ( i , t ) S(i,t) ）計算，並與 200 個交易日前比較：
分點平均流入金額變動率（brkinchg）與分點平均流出金額變動率（brkoutchg）則分別以 A ( i , t ) i n A(i,t)^in 與 A ( i , t ) o u t A(i,t)^out 取代式（2）中的 A ( i , t ) A_(i,t) 計算。
（二）分點家數買賣力
此類因子從「參與人數」而非「資金量」的角度衡量買賣雙方的一致性。令 N ( i , t ) B = | B ( i , t ) | N(i,t)B=|B(i,t) | 、 N ( i , t ) S = | S ( i , t ) | N(i,t)S=|S(i,t) | 為買進與賣出分點家數， N ( i , t ) + 與 N ( i , t ) − 為 淨 買 超 （ N S > 0 ） 與 淨 賣 超 （ N S < 0 ） 分 點 家 數 N_(i,t)+ 與 N_(i,t)-為淨買超（NS>0）與淨賣超（NS<0）分點家數 。當買方家數大幅多於賣方時，代表大量投資人同向追價，屬於情緒擁擠而非資訊驅動（De Long et al., 1990），預期對未來報酬呈負向；偏態指標則捕捉買方家數間歇性暴增的右尾事件，預期為正向：
（三）分點散戶行為
本 文 以 分 點 當 日 平 均 交 易 股 數 ( B ( i , j , t ) + S ( i , j , t ) ) / 2 本文以分點當日平均交易股數 (B(i,j,t)+S(i,j,t))/2 不超過 5,000 股者定義為散戶型分點 （ 集 合 R ( i , t ) ） （集合 R(i,t)） ，並限定散戶型分點家數大於 30 家。 令 N ( i , t ) ( R + ) 與 N ( i , t ) ( R − ) 為 散 戶 型 令 N(i,t)(R+) 與 N_(i,t)(R-) 為散戶型 分點中淨買超與淨賣超的家數。依 Barber, Odean and Zhu（2009）的實證，散戶集體買超反映過度樂觀而非資訊，故三項因子均預期為負向:
其中，散戶分點買賣金額力道（brkramtpow）以金額 B A 、 S A BA、SA 取代式（7）中的股數 B 、 S 計 算 。 B、S 計算。
（四）分點主力行為
本文於每日依淨買賣超股數絕對值 | N S ( i , j , t ) | |NS(i,j,t) | 排序，取前 30 大分點定義為主力分點 （ 集 合 M ( i , t ) ） （集合 M(i,t)） ；另以淨買超前 30 大與淨賣超前 30 大分點分別定義集合 T ( i , t ) + T(i,t)^+ 與 T ( i , t ) − T(i,t)^- 。依聰明錢假說（Puckett and Yan, 2011），主力的方向性淨部位對未來報酬具正向預測力；主力周轉率則衡量主力交易對總股本的滲透率（Gervais et al., 2001）。令 V ( i , t ) V(i,t) 為個股當日成交股數、 S O ( i , t ) SO(i,t) 為發行股數：
其中，主力分點買賣金額力道（brkmamtpow）以金額 B A 、 S A BA、SA 取代式（8）中的股數計算。
須注意的是，主力分點賣超擁擠度（brkmsellcrd）的分子為淨賣超股數加總，其值恆為負，數值愈小代表主力倒貨愈嚴重。
（五）分點羊群效應
本文參考 Lakonishok, Shleifer and Vishny（1992）的 LSV 指標，以個股淨買超分點比例相對全市場當日平均買方比例 p t p_t 的偏離程度，衡量分點交易方向的一致性。分點羊群效應指標以全體分點計算，散戶分點羊群效應指標則以散戶型分點計算（將下式之 N + 、 N − N+、N- 替換為 N ( R + ) 、 N ( R − ) N(R+)、N(R-) ：
值得說明的是，式（11）保留偏離的正負號，衡量的是「買方羊群」的方向與強度，與原始 LSV 指標取絕對值後的羊群程度在概念上有些許差異。
（六）分點集中度與分歧度
此類因子衡量買賣雙方的集中程度與主力成本的離散程度。主力分點分歧度以淨買超前 30 大分點之平均買進價格 P ‾ ( i , j , t ) B P ‾_(i,j,t)B 的變異係數衡量，高離散度代表買盤來自多元價位，隱含對未來價值較分歧的評價（Miller, 1977）。賣方分點吉尼係數相對值以賣出股數由小到大排序 x ( ( 1 ) ) ≤ ⋯ ≤ x ( ( n ) ) x((1))≤⋯≤x((n)) 後計算吉尼係數 G ( i , t ) S G_(i,t)S ，並除以其過去 100 日平均做標準化，賣壓集中於少數分點多屬一次性調節，預期為正向。主力分點集中度（HHI）差值則以淨買超與淨賣超前 30 大分點之赫芬達爾—赫希曼指數相減，買方過度集中代表上漲缺乏廣度，預期為負向：
其中， H H I ( i , t ) + 與 H H I ( i , t ) − HHI_(i,t)+ 與 HHI_(i,t)- 分別為淨買超與淨賣超前 30 大分點之集中度：
整體而言，本文利用券商分點進出資料所建構的 20 項行為因子，其名稱、計算方式與預期方向整理如表 2.1 所示。
表2.1 券商分點行為因子定義
因子中文名稱 因子代碼 計算方式（摘要） 預期方向 分點資金流向 分點平均交易金額變動率 brkamtchg 全體分點平均交易金額相較 200 日前之變動率，式（1）（2） 正向 分點平均流入金額變動率 brkinchg 買進分點平均買進金額相較 200 日前之變動率，式（1）（2） 正向 分點平均流出金額變動率 brkoutchg 賣出分點平均賣出金額相較 200 日前之變動率，式（1）（2） 正向 分點參與交易家數變動率 brkpartchg 參與交易分點家數相較 100 日前之變動率，式（3） 正向 分點家數買賣力 分點買賣家數力道 brkcntpow (買進家數−賣出家數)/(買進家數+賣出家數)，10 日平均，式（4） 負向 分點淨買賣家數比 brkcntratio 淨買超分點家數/淨賣超分點家數，10 日平均，式（4） 負向 分點買賣家數力道偏態指標 brkcntskw 家數買賣力道之 100 日滾動偏態，式（5） 正向 分點散戶行為 散戶分點買賣家數力道 brkrcntpow 散戶分點(淨買超−淨賣超家數)/(淨買超+淨賣超家數)，10 日平均，式（6） 負向 散戶分點買賣張數力道 brkrvolpow 散戶分點(買進−賣出股數)/(買進+賣出股數)，10 日平均，式（7） 負向 散戶分點買賣金額力道 brkramtpow 散戶分點(買進−賣出金額)/(買進+賣出金額)，10 日平均 負向 分點主力行為 主力分點買賣張數力道 brkmvolpow 前 30 大主力分點(買進−賣出股數)/(買進+賣出股數)，10 日平均，式（8） 正向 主力分點買賣金額力道 brkmamtpow 前 30 大主力分點(買進−賣出金額)/(買進+賣出金額)，10 日平均 正向 主力分點買超擁擠度 brkmbuycrd 淨買超前 30 大分點淨買超股數/100 日平均成交量，10 日平均，式（9） 正向 主力分點賣超擁擠度 brkmsellcrd 淨賣超前 30 大分點淨賣超股數/100 日平均成交量，10 日平均，式（9） 負向 主力分點周轉率 brkmturnrat 前 30 大主力分點交易量/發行股數，10 日平均，式（10） 正向 分點羊群效應 散戶分點羊群效應指標 brkrherdidx 散戶分點淨買超家數比例−全市場平均比例，10 日平均，式（11） 負向 分點羊群效應指標 brkherdidx 全體分點淨買超家數比例−全市場平均比例，10 日平均，式（11） 負向 分點集中度與分歧度 主力分點分歧度 brkmdivg 淨買超前 30 大分點買進均價之變異係數，10 日平均，式（12） 正向 賣方分點吉尼係數相對值 brkginirel 賣方分點賣出量吉尼係數/其 100 日平均，式（13） 正向 主力分點集中度（HHI）差值 brkmhhidiff 淨買超前 30 大 HHI−淨賣超前 30 大 HHI，10 日平均，式（14） 負向
三、行為因子之橫斷面預測力分析
本文採用 Fama–MacBeth 迴歸（以下簡稱 FM 迴歸），並輔以投資組合分析法，檢驗各因子對次週股票報酬率的預測能力，以評估其在橫斷面上的資訊含量，並作為後續可交易性分析的基礎。
3.1 FM 迴歸
本小節採用 FM 迴歸檢驗行為因子在橫斷面上對股票報酬率的預測能力
表 3.1 呈現各項行為因子的 FM 迴歸結果。實證結果顯示，各因子的平均迴歸係數介於 -0.0011 至 0.0010 之間，意即因子值每增加一個橫斷面標準差，次週股票報酬率約變動 -0.11% 至 0.10%。在 20 項因子中，共有 15 項因子至少在 10% 顯著水準下顯著（其中 14 項達 5% 顯著水準），且所有因子係數的正負號皆與屬性表所列之預期方向一致。
在正向預測因子方面，主力分點買賣張數力道與金額力道均於 1% 顯著水準下呈正相關，支持主力方向性淨部位具資訊優勢的聰明錢假說；分點平均流入、流出金額變動率與參與交易家數變動率亦呈正向顯著，說明單分點下單規模與參與廣度的擴張，隱含資訊型資金與關注度的提升。
在負向預測因子方面，其係數均於 1% 顯著水準下呈負相關，顯示買方家數一面倒、散戶同向淨買超與買方過度集中等「擁擠」特徵，均預示後續報酬反轉。
另一方面，「散戶分點買賣張數力道」、「散戶分點買賣金額力道」、「主力分點買超擁擠度」、「主力分點賣超擁擠度」、「主力分點分岐度」在控制近一月報酬、市值與淨值股價比後，係數未達 10% 顯著水準，其預測資訊可能已被控制變數吸收，或其與報酬之間並非線性關係，本文將於下一小節以投資組合分析法進一步檢驗。
表3.1 券商分點行為因子FM 迴歸結果
行為因子 截距項 行為因子 1個月動量 市值 淨值股價比 分點資金流向 分點平均交易金額變動率 0.0035*
(1.95) 0.0005*
(1.83) 0.0009**
(1.96) 0.0001
(0.21) 0.0000
(0.01) 分點平均流入金額變動率 0.0035*
(1.95) 0.0006**
(2.15) 0.0009*
(1.88) 0.0001
(0.24) 0.0000
(0.04) 分點平均流出金額變動率 0.0035*
(1.95) 0.0007**
(2.51) 0.0008*
(1.89) 0.0000
(0.16) 0.0000
(0.03) 分點參與交易家數變動率 0.0035*
(1.94) 0.0005**
(2.05) 0.0009**
(2.00) 0.0001
(0.41) -0.0000
(-0.02) 分點家數買賣力 分點買賣家數力道 0.0036*
(1.95) -0.0011***
(-3.85) 0.0007
(1.56) -0.0001
(-0.25) -0.0001
(-0.20) 分點淨買賣家數比 0.0036*
(1.95) -0.0006***
(-3.24) 0.0009*
(1.91) 0.0001
(0.32) -0.0001
(-0.24) 分點買賣家數力道偏態指標 0.0037**
(1.96) 0.0009***
(5.74) 0.0011**
(2.35) -0.0001
(-0.24) -0.0002
(-0.44) 分點散戶行為 散戶分點買賣家數力道 0.0036*
(1.94) -0.0010***
(-4.55) 0.0006
(1.38) -0.0000
(-0.10) -0.0001
(-0.26) 散戶分點買賣張數力道 0.0036*
(1.94) -0.0001
(-0.62) 0.0010**
(2.16) -0.0001
(-0.27) -0.0001
(-0.33) 散戶分點買賣金額力道 0.0036*
(1.94) -0.0001
(-0.64) 0.0010**
(2.15) -0.0001
(-0.26) -0.0001
(-0.33) 分點主力行為 主力分點買賣張數力道 0.0036*
(1.95) 0.0009***
(4.73) 0.0008
(1.57) -0.0000
(-0.14) -0.0002
(-0.47) 主力分點買賣金額力道 0.0036*
(1.95) 0.0009***
(4.72) 0.0008
(1.61) -0.0000
(-0.13) -0.0002
(-0.46) 主力分點買超擁擠度 0.0037**
(1.96) 0.0006
(1.43) 0.0009*
(1.67) 0.0000
(0.08) -0.0002
(-0.55) 主力分點賣超擁擠度 0.0037**
(1.96) -0.0004
(-1.03) 0.0010*
(1.92) -0.0000
(-0.02) -0.0002
(-0.51) 主力分點周轉率 0.0037*
(1.95) 0.0010**
(1.99) 0.0008**
(1.99) -0.0001
(-0.36) 0.0001
(0.45) 分點羊群效應 散戶分點羊群效應指標 0.0036*
(1.94) -0.0010***
(-4.55) 0.0006
(1.38) -0.0000
(-0.10) -0.0001
(-0.26) 分點羊群效應指標 0.0036*
(1.95) -0.0009***
(-4.17) 0.0007
(1.56) -0.0000
(-0.06) -0.0001
(-0.27) 分點集中度與分歧度 主力分點分岐度 0.0036*
(1.95) 0.0008
(1.51) 0.0008**
(2.13) 0.0002
(0.58) 0.0001
(0.24) 賣方分點吉尼係數相對值 0.0037*
(1.85) 0.0006***
(3.81) 0.0011**
(2.50) 0.0001
(0.15) -0.0002
(-0.39) 主力分點集中度（HHI）差值 0.0036*
(1.94) -0.0008***
(-6.74) 0.0012***
(2.63) -0.0000
(-0.02) -0.0001
(-0.26)
說明：本表列示各行為因子每週橫斷面迴歸係數的時間序列平均值，括號內為 Newey–West（落後 5 期）調整後之 t 統計量。因子與控制變數皆經每週橫斷面縮尾與標準化處理。***、** 與 * 分別表示在 1%、5% 與 10% 顯著水準下達到統計顯著。
整體而言，FM 迴歸結果證實，本文所建構的券商分點行為因子多數於橫斷面上對股票報酬率具備顯著的預測能力。本文後續接著採用投資組合分析法，以進一步觀察不同分位組間的報酬單調性與多空組合表現。
3.2 投資組合分析
相較於 FM 迴歸必須建立在線性假設的基礎上，投資組合分析的優勢在於能捕捉因子與股票報酬率之間的非線性關係。具體而言，本研究於每週末根據因子值將股票等分為十個分位組，各組採等權重配置，持有一週後再平衡。透過觀察因子值從低（Q1）至高（Q10）的報酬單調性，以及多空組合（High-minus-Low, H-L）的績效表現，評估行為因子對次週報酬的預測能力。
表 3.2 呈現 2021 年 10 月至 2026 年 06 月期間，各項行為因子之分組報酬表現。實證結果顯示，在 20 項因子中，全部 20 項因子的 H-L 組合週報酬至少於 10% 顯著水準下異於零。
在正向因子方面，以「主力分點買賣金額力道」為例，Q1 至 Q10 的週平均報酬由 0.16% 遞增至 0.64%，H-L 組合週報酬為 0.47%（t=6.07），為所有因子中 t 統計量最高者；「主力分點買賣張數力道」的 H-L 週報酬為 0.47%（t=6.04），兩者結果高度一致。「主力分點周轉率」的 H-L 週報酬為 0.58%（t=2.57），報酬幅度為各因子之冠，但其多空組合週報酬的波動度較高，t 統計量相對較低。這顯示主力分點的方向性買超與籌碼換手，在台股市場具備顯著的正向資訊優勢。
在負向因子方面，對應的 p 值均達 1% 顯著水準。前四項因子均衡量「買方家數」的一致性，顯示當大量分點（尤其是散戶型分點）同向淨買進時，往往伴隨後續的報酬反轉，印證散戶在市場中扮演資訊落後者的角色。
值得注意的是，「散戶分點買賣張數力道」、「散戶分點買賣金額力道」、「主力分點買超擁擠度」與「主力分點分岐度」在 FM 迴歸中不顯著，但在分組分析中 H-L 組合仍達 5% 顯著水準，顯示其預測力主要來自極端分位組的非線性效果，或與短期動量等控制變數有所重疊。
表3.2 券商分點行為因子分組投資組合週報酬率
行為因子 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 H-L 分點資金流向 分點平均交易金額變動率 0.19
(1.03) 0.16
(0.98) 0.23
(1.42) 0.26*
(1.65) 0.31*
(1.96) 0.32**
(2.04) 0.38**
(2.36) 0.47***
(2.70) 0.52***
(2.71) 0.64***
(2.62) 0.45***
(3.35) 分點平均流入金額變動率 0.19
(1.05) 0.16
(0.95) 0.24
(1.49) 0.26
(1.62) 0.30*
(1.85) 0.35**
(2.15) 0.35**
(2.20) 0.46***
(2.64) 0.55***
(2.89) 0.61***
(2.66) 0.42***
(3.33) 分點平均流出金額變動率 0.17
(1.02) 0.20
(1.22) 0.26
(1.63) 0.27*
(1.71) 0.28*
(1.74) 0.35**
(2.11) 0.39**
(2.35) 0.43**
(2.48) 0.50***
(2.60) 0.61***
(2.62) 0.44***
(3.39) 分點參與交易家數變動率 0.16
(0.94) 0.25
(1.43) 0.29*
(1.68) 0.33*
(1.89) 0.36**
(2.14) 0.37**
(2.19) 0.39**
(2.26) 0.35**
(2.16) 0.43**
(2.42) 0.54***
(2.61) 0.38***
(3.69) 分點家數買賣力 分點買賣家數力道 0.61***
(3.58) 0.58***
(2.81) 0.46**
(2.14) 0.38*
(1.79) 0.41**
(2.05) 0.34*
(1.81) 0.29
(1.59) 0.29*
(1.74) 0.19
(1.25) 0.12
(0.92) -0.49***
(-5.74) 分點淨買賣家數比 0.58***
(3.42) 0.53***
(2.76) 0.37*
(1.88) 0.40**
(2.05) 0.38*
(1.95) 0.32*
(1.66) 0.32*
(1.68) 0.32*
(1.84) 0.25
(1.53) 0.20
(1.38) -0.38***
(-5.04) 分點買賣家數力道偏態指標 0.29
(1.37) 0.24
(1.38) 0.29*
(1.70) 0.31*
(1.87) 0.28*
(1.67) 0.36**
(2.05) 0.37**
(2.08) 0.50***
(2.87) 0.46**
(2.48) 0.59***
(2.72) 0.30***
(4.49) 分點散戶行為 散戶分點買賣家數力道 0.63***
(3.59) 0.52***
(2.71) 0.42**
(2.14) 0.43**
(2.15) 0.37*
(1.91) 0.31
(1.60) 0.35*
(1.88) 0.27
(1.53) 0.24
(1.47) 0.13
(0.87) -0.50***
(-6.05) 散戶分點買賣張數力道 0.42***
(2.76) 0.48***
(2.65) 0.37**
(1.97) 0.39**
(2.00) 0.35*
(1.79) 0.37*
(1.88) 0.35*
(1.82) 0.36*
(1.92) 0.35*
(1.95) 0.24
(1.56) -0.18***
(-3.04) 散戶分點買賣金額力道 0.43***
(2.78) 0.47***
(2.63) 0.37*
(1.96) 0.40**
(2.08) 0.34*
(1.75) 0.37*
(1.88) 0.34*
(1.80) 0.36*
(1.90) 0.35**
(1.98) 0.24
(1.54) -0.19***
(-3.16) 分點主力行為 主力分點買賣張數力道 0.16
(0.83) 0.29
(1.46) 0.26
(1.37) 0.34*
(1.81) 0.40**
(2.23) 0.34**
(2.04) 0.37**
(2.34) 0.41**
(2.55) 0.46**
(2.56) 0.63***
(3.24) 0.47***
(6.04) 主力分點買賣金額力道 0.16
(0.84) 0.30
(1.52) 0.27
(1.38) 0.34*
(1.78) 0.38**
(2.13) 0.37**
(2.16) 0.37**
(2.36) 0.39**
(2.40) 0.46**
(2.56) 0.64***
(3.27) 0.47***
(6.07) 主力分點買超擁擠度 0.28
(1.11) 0.34
(1.53) 0.33
(1.60) 0.36*
(1.88) 0.37**
(2.14) 0.38**
(2.28) 0.33**
(2.12) 0.31**
(2.11) 0.39***
(2.62) 0.60***
(3.77) 0.32**
(2.20) 主力分點賣超擁擠度 0.55***
(3.47) 0.35**
(2.39) 0.36**
(2.41) 0.31**
(1.98) 0.36**
(2.17) 0.37**
(2.09) 0.37**
(1.98) 0.34*
(1.68) 0.37
(1.64) 0.30
(1.19) -0.25*
(-1.71) 主力分點周轉率 0.15
(1.45) 0.22*
(1.70) 0.29**
(2.02) 0.30*
(1.90) 0.34**
(1.98) 0.36*
(1.92) 0.39*
(1.92) 0.35
(1.60) 0.53**
(2.14) 0.73**
(2.54) 0.58**
(2.57) 分點羊群效應 散戶分點羊群效應指標 0.63***
(3.59) 0.52***
(2.71) 0.42**
(2.14) 0.43**
(2.15) 0.37*
(1.91) 0.31
(1.60) 0.35*
(1.88) 0.27
(1.54) 0.24
(1.47) 0.13
(0.87) -0.50***
(-6.05) 分點羊群效應指標 0.60***
(3.44) 0.53***
(2.79) 0.42**
(2.14) 0.41**
(2.05) 0.37*
(1.91) 0.32*
(1.66) 0.36*
(1.93) 0.28
(1.57) 0.26
(1.58) 0.12
(0.85) -0.48***
(-5.76) 分點集中度與分歧度 主力分點分岐度 0.18*
(1.78) 0.24*
(1.80) 0.30*
(1.95) 0.31*
(1.78) 0.34*
(1.84) 0.36*
(1.81) 0.42**
(1.96) 0.46**
(2.10) 0.52**
(2.27) 0.55**
(2.31) 0.37**
(2.06) 賣方分點吉尼係數相對值 0.30*
(1.66) 0.32*
(1.70) 0.29
(1.54) 0.34*
(1.73) 0.33*
(1.73) 0.47**
(2.39) 0.38*
(1.95) 0.41**
(2.08) 0.43**
(2.23) 0.53***
(2.70) 0.23***
(3.50) 主力分點集中度（HHI）差值 0.38***
(2.65) 0.34**
(2.04) 0.46**
(2.51) 0.34*
(1.75) 0.39*
(1.91) 0.39*
(1.89) 0.39*
(1.93) 0.42**
(2.15) 0.43**
(2.39) 0.15
(1.05) -0.23***
(-5.61)
說明：本表列示各行為因子十分位投資組合的平均每週報酬率（單位：%），括號內為 t 統計量，根據每週報酬率時間序列平均值計算而得。H-L 為 Q10 減 Q1 之多空組合。***、** 與 * 分別表示在 1%、5% 與 10% 顯著水準下達到統計顯著。
本節運用 FM 迴歸與投資組合分析法檢驗券商分點行為因子在橫斷面上的預測能力。實證結果顯示，多數因子均能有效預測股票的期望報酬率，其中「主力分點買賣金額力道」在 FM 迴歸中於 1% 水準顯著（t=4.72），其多空組合的 t 統計量為所有因子之冠，且分組報酬具良好的單調性（十分位平均報酬與組別的等級相關係數為 0.95），整體表現最為穩健。本文後續將以此因子為例，進一步運用 alphalens-tej 評估其預測力與訊號的可交易性。