《2020–2025 台灣上市上櫃漲停板全解析(截至 2025/11/07)》

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投資理財內容聲明

📘《台灣上市上櫃漲停板篇(2020–2025)》

—— 2025/11/07 全市場回溯統計(上市+上櫃)

這篇是「漲停板系列」的核心篇章。

基礎統計由 2465 檔上市/上櫃股票 × 2020–2025 日K 建立。

透過全市場 6 年數據,我們能看到:

  • 漲停其實不常出現
  • 一字漲停更是罕見
  • 多數連板股票其實只維持 1 天
  • 真正的「妖股級長連板」,一年通常只有幾檔

全文含圖、含表、含補充篇,給你最完整的一篇。


目錄

  1. 前言
  2. 一、每年到底有多少「漲停日」?
  3. 二、一字漲停 vs 非一字漲停:散戶追不追得到?
  4. 三、連板長度分布:7 連板以上是傳說級事件
  5. 四、連板裡的一字結構:愈長愈鎖
  6. 五、不同年度的連板結構:多頭年 vs 空頭年
  7. 補充篇:漲停板佔全市場的比例(重要!)
  8. 結語

前言

台灣股民最熟悉的一句話大概是——

「今天又有誰在連板?」

但你可能不知道:

  • 台灣一年出現的「真漲停日」其實極少
  • 一字鎖死的妖股級行情更稀有
  • 多數連板股票,其實只維持 1 天

本篇透過 2020~2025(截至 11/07) 的全市場資料,帶你完整看懂:

漲停板在整個市場中的稀有程度、連板的全貌、以及真正影響散戶的那個部份。


一、每年到底有多少「漲停日」?


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2025 為統計至 2025/11/07

📝 解讀:

  • 2020–2021 是疫情行情、資金盛世,漲停日大量出現
  • 2022~2023 景氣回落,市場轉弱
  • 2024 再度回升
  • 2025(截至 11/07)已相當強勢

漲停日的多寡,與整體市場氛圍高度相關。


二、一字漲停 vs 非一字漲停

—— 散戶到底追不追得到?



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📝 解讀:

  • 台灣漲停日中,90% 左右都是「非一字」漲停
  • 換句話說:
    散戶絕大多數時候是能在盤中追到漲停的

「一字鎖死」其實是極少數事件,不是常態。



三、連板長度分布:7 連板以上是傳說級事件


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📝 解讀:

  • 80% 是只有 1 天的「單日煙火」
  • 3 連板已經是非常少數的強勢股
  • 5 連板以上=妖股級,進入傳說級樣本

這也是為什麼散戶追「第二根」永遠是會議桌上吵不完的話題。


四、長連板裡的一字結構:愈長愈鎖

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📊 連板型態 × 長度

  • 1–2 連板:幾乎都是「非一字」,盤中追得到
  • 3–4 連板:一字出現率提升,但仍以非一字為主
  • 5 連板以上:一字比例急速飆升(常 40–70%)

📝 解讀:

真正的妖股長連板,多半會進入「鎖漲停」狀態。

也意味著:

長連板越後面越「進不去」。

這也是為什麼很多人一直喊妖股,但沒買到。


五、不同年度的連板結構:多頭年 vs 空頭年

漲停與連板,不僅與個股事件、題材有關,也反映:

整體市場的風險偏好。

簡略整理如下:

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多頭年:連板數變多、尾巴變長

空頭年:連板變短、3+ 連板明顯減少


補充篇:漲停板佔全市場的比例

—— 到底有多稀有?

這是「這篇文章最重要的補充」。

因為:「某年漲停 8000 次」其實沒有意義。 要看的是:

佔整個市場的機率是多少?

計算方式:

分母 = 所有股票 * 當年交易日數

分子 = 當年全市場漲停日數


這樣能反映市場「漲停密度」。


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📝 重點:

  • 漲停其實只佔 1~2% 的市場樣本
  • 換句話說:
    99% 的時間大多股票根本沒在漲停。

更驚人的是:

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📝 解讀:

  • 一字漲停只佔 0.06% ~ 0.21%
  • 非常稀有
  • 幾乎全部都是事件股、題材股、低流通股

這是一般投資人完全沒體會到的「市場真相」。


結語

整理 2020~2025 全市場上市上櫃日K後,得到三個核心結論:

① 80% 的漲停都是單日煙火(1 連板)

追高其實比想像中安全,因為 2~3 連板本來就極少。

② 一字漲停是極少數事件,不是常態

90% 以上都是「非一字」漲停,散戶其實追得到。

③ 真正妖股級的 5 連板、7 連板,一年頂多 1~3 檔

市場上看到的故事,其實是非常小的母體。




最後的小小免責 & 提醒

  • 本文所有統計,都是基於整理好的日 K 資料與暴漲標記邏輯(Yahoo Finance + 自己的 QA/清洗流程),
    仍然可能受到除權息、拆股、下市等資料品質影響。
  • 這是一篇統計觀察與交易行為研究,不是任何形式的投資建議。
    真正下單前,請務必自行做個股研究與風險控管。






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《炒股不看周月年K漲幅機率就是耍流氓》
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普通上班族,用 AI 與 Python 將炒股量化。我的數據宣言是:《炒股不做量化,都是在耍流氓》。
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