《A 股漲停研究 2020–2025 系列：第 1 篇》

為什麼 A 股一定要研究「漲停」？（更新至 2025/11/07）

一、先說結論：在 A 股，不研究漲停，等於少看一半市場

撿到就爽一波，沒撿到就算了。

但如果你把 2020–2025 的數據攤開來看，會發現幾件很殘酷的事：

1. 每一年都有上萬個漲停日（10%＋20% 合計），不是偶爾發生。
2. 年度漲幅越大的股票，有漲停紀錄的比例越高，而且漲停天數越多。
3. 很多年 K 20%–50% 的「長牛股」，背後都有一串漲停在撐。
4. 月 K 30% 以上的爆發月，超過一半樣本都出現過漲停。

所以，A 股有點像是：

「不研究漲停，就很難真正理解主升段的結構。」

這一篇，我們先只做最溫和、最基礎、完全不預測的整理，

把「漲停在這個市場裡到底有多常見」講清楚。

二、漲停到底有多常見？六年日級統計先攤開

1. 每年漲停日總數：不是偶發，而是日常

你整理出的日級統計（合併 10%／20%）如下：

| 年度 | 漲停日總數 |
| --- | --- |
| 2020 | 8082 |
| 2021 | 11084 |
| 2022 | 10826 |
| 2023 | 6760 |
| 2024 | 13593 |
| 2025* | 10168 |

* 2025 年資料截至 2025-11-07，尚非完整年度。

幾個重點可以直接說給讀者聽：

• 2021、2022、2024 都是 一萬多個漲停日 的年份，
  幾乎每天盤面都在「到處亮板」。
• 2023 是明顯冷的一年，只有 6760 個漲停日，相對前後年份明顯縮水。
• 2025 只到 11/7 就已經 10168 個漲停日，全年推算起來一點都不冷。

2. 10% 板 vs 20% 板：主戲還是 10% 板

從你整理的種類統計來看，10% 板才是真正的主流：

| 年度 | 10% 漲停日數 | 20% 漲停日數 |
| --- | --- | --- |
| 2020 | 7670 | 412 |
| 2021 | 10030 | 1054 |
| 2022 | 10257 | 569 |
| 2023 | 6196 | 564 |
| 2024 | 12028 | 1565 |
| 2025* | 9271 | 897 |

觀察口語整理：

• 10% 板永遠是主體，每年都是 9 成以上的漲停日。
• 20% 板在 2021、2024 特別活躍（> 1000 天），
  代表那幾年「高波動、題材股」偏多，主升段往往更極端。
• 即使是比較冷的 2023，20% 板仍有 564 天，
  代表「整體不好」≠「沒有瘋狂個股」。

3. 一字板 vs 正常換手板：封死還是有換手？

你也把「一字板」有沒有換手分開統計：

| 年度 | 非一字漲停日 | 一字漲停日 |
| --- | --- | --- |
| 2020 | 6920 | 1162 |
| 2021 | 10139 | 945 |
| 2022 | 10001 | 825 |
| 2023 | 6311 | 449 |
| 2024 | 12642 | 951 |
| 2025* | 9404 | 764 |

可以直接這樣解讀給讀者：

• 每一年，「非一字」漲停都遠大於「一字」漲停。
  市場上的主力炒作，多數還是伴隨換手，而不是直接鎖死不給人上車。
• 一字板的數量依然不小，2020 年超過 1100 天、2024 年也接近 1000 天。
  這些往往是最容易「情緒失控」的個股，也是很多短線交易者又愛又恨的區域。

在第 6～7 篇你就可以把「一字 vs 高換手」往下拆成：

「哪種板型後續更容易走主升段」、「哪種更容易隔日大面」， 這一篇先只做描述，不下判斷。

三、從漲停到年 K：大牛股背後一定有板？

接下來看你整理好的「年 K 最終漲幅 × 漲停貢獻度統計（六年合併）」。

| 年K漲幅區間 | 樣本數 | 有漲停數 | 有漲停佔比 | 平均漲停天數 | 平均貢獻度 | 中位數貢獻度 | 貢獻度≥50% |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 0%–9% | 3418 | 1962 | 0.574 | 1.732 | 10.238 | 1.79 | 0.574 |
| 10%–19% | 2620 | 1620 | 0.618 | 1.987 | 1.504 | 0.922 | 0.618 |
| 20%–29% | 1916 | 1252 | 0.653 | 2.244 | 1.027 | 0.732 | 0.538 |
| 30%–39% | 1390 | 986 | 0.709 | 2.601 | 0.841 | 0.61 | 0.617 |
| 40%–49% | 1054 | 786 | 0.746 | 3.041 | 0.753 | 0.482 | 0.474 |
| 50%–59% | 752 | 594 | 0.79 | 3.253 | 0.674 | 0.546 | 0.532 |
| 60%–69% | 530 | 403 | 0.76 | 3.589 | 0.636 | 0.477 | 0.468 |
| 70%–79% | 426 | 325 | 0.763 | 3.472 | 0.543 | 0.43 | 0.495 |
| 80%–89% | 301 | 244 | 0.811 | 4.306 | 0.574 | 0.465 | 0.435 |
| 90%–99% | 232 | 187 | 0.806 | 4.336 | 0.534 | 0.508 | 0.509 |
| 100%–199% | 910 | 753 | 0.827 | 5.453 | 0.461 | 0.376 | 0.403 |
| 300%–399% | 229 | 196 | 0.856 | 7.668 | 0.34 | 0.297 | 0.249 |
| 400%–499% | 12 | 12 | 1 | 9.083 | 0.228 | 0.205 | 0 |
| 500%–599% | 3 | 2 | 0.667 | 5 | 0.099 | 0.068 | 0 |
| 600%–699% | 4 | 4 | 1 | 9 | 0.151 | 0.113 | 0 |
| 700%–799% | 1 | 1 | 1 | 6 | 0.079 | 0.079 | 0 |
| 900%–999% | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| ≥1000% | 2 | 2 | 1 | 6 | 0.082 | 0.082 | 0 |

可以帶讀者看幾條很關鍵的結論：

1. 年漲幅越高，有漲停的比例越高
2. • 0%–9% 區間，有漲停佔比約 57%。
   • 100%–199%，有漲停佔比已經接近 83%。
   • 300%–399%，更是 85% 以上幾乎都有漲停紀錄。 → 也就是說，漲一倍以上的大牛股，幾乎都跟漲停脫不了關係。
2. 漲越多，漲停天數也越長
3. • 0%–9%：平均漲停天數 1.7 天。
   • 50%–59%：平均 3.25 天。
   • 300%–399%：平均 7.7 天。 年度走出 3 倍的妖股，背後通常是「一整串板加上中間的回踩整理」。
3. 但漲停貢獻度未必越來越高
4. • 貢獻度這欄，是「漲停日總漲幅 / 全年總漲幅」。
   • 很有趣的是，反而是年漲幅 0%–9% 的區間，平均貢獻度數字特別大， 這多半是因為「分母太小 → 少數幾個板就佔掉全部漲幅，甚至超過」。
   • 到了 50%–100% 區間，多數股票的貢獻度中位數約 0.4–0.6 左右， 說明很多大牛股是「板＋趨勢」一起堆出來，而不是全靠板一口氣衝完。

這裡你之後可以在第 4、5 篇，挑幾個經典年分（例如 2021、2024）單獨拆解，

這一篇先讓讀者知道：「大牛股幾乎都跟漲停連在一起」。

四、從月 K 角度看：爆發月背後幾乎都有板

你也整理了一份「月 K 最終漲幅 × 漲停貢獻度，六年合併」，

我們同樣用方格子兼容表格列出來：

| 月K漲幅區間 | 樣本數 | 有漲停數 | 有漲停佔比 | 平均漲停天數 | 平均貢獻度 | 中位數貢獻度 | 貢獻度≥50% |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| 0%–9% | 98620 | 10200 | 0.103 | 0.129 | 0.677 | 0 | 0.103 |
| 10%–19% | 36176 | 8904 | 0.246 | 0.334 | 0.264 | 0 | 0.246 |
| 20%–29% | 12825 | 5248 | 0.409 | 0.635 | 0.3 | 0 | 0.22 |
| 30%–39% | 4762 | 2606 | 0.547 | 0.994 | 0.334 | 0.275 | 0.354 |
| 40%–49% | 2066 | 1360 | 0.658 | 1.431 | 0.383 | 0.409 | 0.269 |
| 50%–59% | 1023 | 729 | 0.713 | 1.838 | 0.396 | 0.374 | 0.386 |
| 60%–69% | 617 | 482 | 0.781 | 2.314 | 0.431 | 0.331 | 0.379 |
| 70%–79% | 344 | 290 | 0.843 | 2.642 | 0.445 | 0.41 | 0.433 |
| 80%–89% | 211 | 181 | 0.858 | 3.18 | 0.433 | 0.472 | 0.351 |
| 90%–99% | 144 | 123 | 0.854 | 3.326 | 0.425 | 0.431 | 0.438 |
| 100%–119% | 166 | 152 | 0.916 | 3.91 | 0.423 | 0.395 | 0.373 |
| 120%–139% | 63 | 57 | 0.905 | 4.587 | 0.426 | 0.472 | 0.381 |
| 140%–159% | 59 | 55 | 0.932 | 5.356 | 0.426 | 0.418 | 0.305 |
| 160%–179% | 22 | 21 | 0.955 | 4.818 | 0.362 | 0.368 | 0.136 |
| 180%–199% | 18 | 17 | 0.944 | 7.278 | 0.429 | 0.427 | 0.389 |
| ≥200% | 40 | 37 | 0.925 | 7.45 | 0.338 | 0.357 | 0.15 |

幾個重點可以寫成文字版結論：

1. 單月漲幅越大，有漲停紀錄的比例越高
2. • 0%–9% 區間：只有約 10% 的月出現過漲停。
   • 30%–39%：有漲停佔比已經超過 50%。
   • 50%–59%：有漲停佔比超過 70%。
   • 到了 100% 以上的「翻倍月」，有漲停佔比已經 90% 以上。
2. 單月 30% 以上，幾乎都會出現不只一天的漲停
3. • 30%–39%：平均漲停天數已接近 1 天。
   • 50%–59%：平均 1.8 天。
   • 100%–119%：平均 3.9 天。 → 也就是說，那種大家記憶中「一個月瘋狂暴走的股」背後，一定是一串板在那邊敲。
3. 貢獻度不是 100%，但比例不低
4. • 單月 50%–70% 的區間，貢獻度中位數大概落在 0.33–0.47 左右。
   • 代表很多時候是「先靠板把價格拉出箱體，再用走趨勢、小波段補完」。

這個部分，未來你可以做「月 K 貢獻度專篇」（像你之前台股做過的那種），

這裡就先用數據提醒讀者：爆發月背後，幾乎都看得到漲停的影子。

五、為什麼這一篇值得當「系列文第 1 篇」？

把上面幾個段落合在一起，其實它鋪陳的是同一件事：

A 股是一個「漲停高度參與年度報酬分配」的市場。

• 年度漲 100% 的股票，大多數都有 4～6 天的漲停。
• 單月漲 30% 以上，超過一半樣本都曾經亮板。
• 每一年都有上萬個漲停日，且大多數是 10% 板，
  一字板雖然不是主體，但每年也有數百到近千天規模。

所以：

• 如果你只看「日漲跌幅」做策略，不處理漲停板，統計會被嚴重扭曲。
• 如果你只看「年 K、月 K 報酬」，卻不拆開來看「板的角色」，
  很容易以為大牛股是慢慢走出來的，實際上很多是 「幾個爆發段 ＋ 一些整理 ＋ 再一個爆發段」的組合。

這一篇的角色，就是把這些「結構性的基本事實」先講清楚，

後面的篇章（首板成功率、連板模板、斷板風險、主升段進場點…）才有基礎。

六、統計期間與免責聲明

統計說明

• 觀察期間：2020–2025 年 A 股
• 日級漲停統計：包含 10% 漲停與 20% 漲停
• 年 K、月 K 貢獻度統計：以「期間內漲停日報酬加總／整段報酬」計算
• 2025 年所有統計僅計算至 2025-11-07，為不完整年度

免責聲明

• 本文僅針對歷史數據做統計整理，不構成任何投資建議。
• 過去的報酬與型態表現，不代表未來仍會重演。
• 股票市場風險極高，任何依本文或相關統計進行的交易決策，
  盈虧皆由投資人自行承擔。