定期定額選哪天扣款？答案是：隨便——5 檔 ETF、33 年數據的真相

你可能在網路上看過這種文章：「定期定額選月底最後一個週五扣款，歷史回測報酬最高！」聽起來很有道理，還有圖表佐證。

我們用嚴謹的方式測了。結論分成兩層。

第一層：兩個軸的差距都小到不值得動作

K882 對 5 檔主流 ETF 做 DCA 時間測試：

• 測試標的 ：0050.TW、0056.TW、SPY、QQQ、VTI
• 資料期間 ：SPY 最長，自 1993-01-29 起、8,348 個交易日
• 測試維度一 ：每月第 1、5、10、15、20、25 天與當月最後一個交易日，共 7 套策略
• 測試維度二 ：週一到週五，共 5 套策略
• 統計方法 ：區塊自助抽樣 10,000 次，Bonferroni 校正 10 個檢定（α=0.005）

實驗在動手之前就訂了一條實務門檻： 年化差距要超過 10 bps/yr 才值得為它改變行為 。

挑每月第幾天，跨 5 檔的平均差距是 2.13 bps/yr ；挑星期幾是 1.99 bps/yr 。兩者都遠在 10 bps/yr 以下，實驗對兩個軸的實務顯著性判定都是否。

第二層：統計測得到，和值得你動作，是兩件事

這是這篇文章真正的主題。

挑每月第幾天 ：0 檔通過 Bonferroni 校正。最大的一檔是 0050.TW 的 4.66 bps/yr，單看 p 值是 0.0456，扣掉「一次做了 10 個檢定」的運氣成分後不成立。

挑星期幾 ：5 檔全部通過 Bonferroni 校正，自助抽樣的 p 值全部是 0.0。以 0050.TW 為例，週五與週三的年化差距是 3.92 bps/yr，而這個差距在統計上和「純屬運氣」分得開。

所以星期效應在這批資料上是 測得到的 。它沒有進入建議，理由在量級： 1.99 bps/yr 低於實驗事前訂下的 10 bps/yr 門檻 。在這個量級上，把星期幾當成扣款日的選擇依據，得到的好處會被任何一次「今天忘了扣」抵銷有餘。

「測不到」和「不值得動作」是兩個獨立的判準，而這個實驗在兩個判準上給的答案剛好一個是、一個否。

「週五最便宜」的比較為什麼需要一道手續

那些聲稱「週五買最便宜」的比較，多半直接比五個星期的終值。這裡有一個結構性問題： 五個星期的扣款次數本來就不一樣 ，因為假日分布不均。次數不同，投入總額就不同，終值當然不能直接比。

K882 的處理方式寫在結果檔的 note 欄位裡：星期軸的比較用 平均買入成本 與 每投入一元的終值比 ，而不用原始終值，目的就是把扣款次數不等這個混淆拿掉。

這道手續屬於方法上的防護，本身不構成一個發現：做完這道手續之後，差距依然通過 Bonferroni 校正，只是小。

「最佳日」確實會移動，而這件事有數字

「今天的最佳日可能是明天的最差日」這句話，結果檔裡有數字。

把資料切成滾動 5 年窗口重測，同一批 ETF 的最佳與最差日差距會放大好幾倍：

（單位 bps/yr）

任何一個 5 年窗口裡，差距的平均值都 超過 10 bps/yr 的實務門檻，最大值更是全樣本的好幾倍。換句話說：拿任何 5 年資料去找「最佳扣款日」，你幾乎一定會找到一個看起來值得行動的差距。把窗口拉長到全樣本，它就消失了。

0050.TW 的 13 個滾動窗口裡，「第 1 天」贏了 8 次、「第 15 天」2 次、「第 10 天」2 次、「第 5 天」1 次。贏家會換人。

那什麼才是真正重要的？

真正驅動 DCA 成效的因素，按重要性排列：

1. 有沒有投 （最重要）
2. 投多少 （第二重要）
3. 有沒有中斷 （第三重要）
4. ......（中間隔了很遠）
5. 哪天投（量級在 2 bps/yr 附近，低於實驗自訂的 10 bps/yr 門檻）

給你的行動建議

停止研究「最佳扣款日」，把這個時間拿去做更有意義的事：

• 選薪水入帳當天 ：錢一到就投出去，省去一切心理負擔
• 或選月初第一個工作日 ：簡單記憶，不需計算
• 選一個日期，終身不改 ：一致性是 DCA 最大的護城河

只要你能做到「每月固定投入，永不中斷」，扣款日的選擇對你的成效影響，小於一次中斷。

本文基於實驗 K882 的實證結果（數據來源：yfinance，SPY 自 1993-01-29 起、8,348 個交易日，5 檔 ETF：0050.TW、0056.TW、SPY、QQQ、VTI）。本文所有數字取自該實驗結果檔的具名欄位。

實驗腳本：experiments/k882/k882_dca_day_study.py | 結果數據：experiments/k882/k882_results.json