油價反彈，ETF為何回不去？重看元大S&P原油正2風暴:量化回測漏算轉倉成本的致命代價

原油漲幅不等於ETF報酬，轉倉與複利才是關鍵。

2020年4月，西德州原油期貨首度跌至負值，台灣市場上的元大S&P原油正2成為風暴核心。許多投資人以為，只要油價日後反彈，槓桿ETF就能加倍收復失土；真正發生的卻是，現貨油價回升，商品期貨ETF的淨值仍可能遠遠落後。

這不是單純看錯方向，而是看錯商品。原油ETF通常不持有油桶，而是持有近月或特定月份的期貨合約。回測若只拿WTI現貨價格乘上2倍，會漏掉至少3筆帳:每日槓桿再平衡、期貨轉倉損益，以及基金費用與交易摩擦。少算其中一項，績效曲線就可能從風險警報，變成一張漂亮卻不存在的獲利圖。

關鍵1:期貨升水每月侵蝕，油價不動也可能虧錢

假設近月期貨為每桶70美元，次月合約為72美元。ETF賣出70美元的舊合約、買入72美元的新合約，若到期前價格逐步向現貨收斂，即使現貨維持70美元，新合約仍可能產生約2.8%的價格損耗。若類似結構連續出現12次，成本不能用2.8%乘以12簡化，而要以複利計算，年度拖累可能超過兩成。

2020年的極端之處，在於儲油空間、交割壓力與流動性同時失衡，近月合約和遠月合約價差急遽擴大。持續買近月、固定日期轉倉的模型，等於反覆賣低買高。油價後來反彈，先前付掉的轉倉成本卻不會自動退還。

關鍵2:正2追蹤的是每日報酬，不是長期漲幅的2倍

槓桿ETF通常追求單日指數報酬的倍數。假設標的第一天跌20%，第二天漲25%，價格會從100降至80，再回到100；若以每日2倍重設，ETF則可能先跌40%至60，再漲50%至90。標的兩天回到原點，2倍產品仍虧10%。

震盪愈大，波動耗損愈明顯。對原油這類可能單日劇烈波動的資產，投資期間從1天拉長到30天，報酬不再是「油價漲跌幅乘以2」的直線題，而是路徑相依的複利題。2020年的案例揭露了一個殘酷差異:方向判斷正確，不代表工具選擇正確。

策略1:回測必須重建期貨鏈，而非下載一條現貨價格

較可靠的Python流程，應匯入每個到期月份的期貨資料，建立交易日曆與轉倉規則，再依ETF追蹤指數的方法拼接報酬。核心邏輯可寫成:每日先計算持有合約的價格報酬；進入轉倉窗口後，按權重逐日賣出舊月、買入新月；最後套用每日2倍曝險，扣除管理費、價差、手續費與滑價。

Backtrader適合快速建立事件驅動策略，但研究者必須自行處理多月份合約與轉倉。Zipline的管線化研究方便，商品期貨資料維護成本較高。Lean支援期貨鏈、連續合約與實盤整合，較適合把研究推進到交易系統。若只用pandas，也能完成驗證，前提是資料表保留合約代碼、到期日、成交量、未平倉量與結算價，不能只留下調整後連續價格。

策略2:至少比較3種轉倉法，才能看見模型脆弱處

第一種是固定日期轉倉，例如到期前5至10個交易日移倉；第二種以成交量或未平倉量交叉決定換月；第三種則在多個月份分散持倉，降低單一天期價差衝擊。參數不應只挑歷史報酬最高的一組，而要做滾動樣本外測試，並檢查不同油價階段是否仍有效。

一個可用的壓力測試，至少應涵蓋正常升水、逆價差、波動暴增及流動性驟降4種情境。交易成本也不該固定為零；可分別設定低、中、高3組滑價，觀察策略是否只在最樂觀假設下獲利。

避雷1:連續期貨圖表可能把成本藏進接價方法

資料商常以價差調整或比例調整，消除換月時的價格跳空。這種序列適合觀察趨勢，卻未必能直接代表可交易損益。若模型同時使用已調整價格，又另外計入轉倉成本，可能重複扣款；若完全忽略合約切換，又會高估績效。研究報告必須說明連續合約如何建立，以及報酬來自價格變動、展期收益還是槓桿。

避雷2:用收盤後才知道的資料下單，就是前視偏誤

以當日結算價判斷是否換月，又假設能用同一價格成交，是典型的前視偏誤。較保守的設定，是用前一交易日資訊產生訊號，下一交易日開盤或可成交時段執行。若以成交量交叉換月，也要確認資料發布時間，避免模型偷看未來。

台灣交易者若透過Shioaji或Fugle串接行情與下單，可將ETF成交價、折溢價、成交量及期貨代理變數納入監控；但券商API只能解決傳輸與執行，無法替研究者補上不存在的歷史期貨鏈。真正的防線，是把回測損益逐日拆成價格報酬、轉倉損益、槓桿再平衡與成本4欄。

下一次油價急漲，市場仍會出現「正2為何沒有漲兩倍」的疑問。更值得交易團隊追問的是:螢幕上的回測獲利，有多少來自可成交的策略，又有多少只是被連續價格悄悄修飾過的幻覺？

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