台北市 房價指數 基期 2016-01 = 100
投資人最想知道的是「現在在循環的哪裡」。這頁用重複交易指數（同一戶前後兩次成交，最接近「我的房子漲了多少」）看位置與回檔，再用三種方法互相對照確認可信度。
重複交易指數
131.5
2026-08・2016-01 = 100
距歷史高點
-3.7%
高點 137・2026-07
一年變化
-1.2%
五年 +22%・十年 +32%
年化報酬
+4.0%
近五年・十年 +2.8%
現在在循環的哪裡
藍實線＝重複交易指數（到資料完整月），藍虛線＝之後的初步值，灰虛線＝歷史高點，紅色陰影＝距高點的回檔。
各縣市一年變化（重複交易指數）
同一戶前後兩次成交的漲跌，同一把尺量全台。和縣市頁、行政區頁的「一年（中位數）」不同：中位數會受當年賣出哪些房子影響，兩者方向可能相反。
台北市 各行政區一年變化
行政區重複交易指數（季），數字為現在指數；與行政區頁「中位數・一年」口徑不同。點進去看該區指數與統計。
各行政區三年累積
三年前買到現在的帳面漲幅（不含租金）。
為什麼指數只到資料完整月
實價登錄申報有延遲：資料完整到 2026-08，之後的月份筆數還沒進完，指數與比較都以完整月為終點。這裡用歷史申報速度預估最終量，價格標示「初步」。
| 月份 | 已申報 | 預估最終 | 中位單價 | |
|---|---|---|---|---|
| 2026-10 | 19 | 資料未進 | — | 剛開始進 |
| 2026-09 | 222 | 資料未進 | — | 剛開始進 |
| 2026-08 | 601 | — | 81.9 | 完整 |
| 2026-07 | 831 | — | 80.8 | 完整 |
| 2026-06 | 991 | — | 85.8 | 完整 |
| 2026-05 | 1,126 | — | 81.6 | 完整 |
| 2026-04 | 1,032 | — | 80.9 | 完整 |
| 2026-03 | 999 | — | 82.0 | 完整 |
預估量 = 已申報 ÷（資料截止日時該月齡的歷史申報比例）；區間為比例 ±20–25%。申報比例低於三成的月份不推估（資料剛開始進來）；資料截止日之後的月份要等下一季季檔才有資料。初步中位（≥200 筆）僅供參考。（申報曲線為實測）
三種方法對照
同一份實價登錄用三種方法算：三條線走向一致就可信；分歧的地方通常是「市場組成在變」（例如當月豪宅成交多，中位數會跳、重複交易不會）。
模型回測誤差中位 10.59%・±10% 內 47.91%
中位數：每月成交單價中位數，會被當月成交的物件組成影響（大坪數多就偏低）。
重複交易：同一戶前後兩次成交的漲跌幅，去掉「不同房子」的干擾；樣本少的期別波動大。
Hedonic：把坪數、屋齡、樓層、型態、社區等控制住後，剩下的純時間效應。
各縣市五年年化
用來跟其他資產比：定存 1.5–2%、台股長期約 8%。
行情模型公開回測
每縣市一個 Hedonic 模型；用最近 6 個月「模型沒看過」的成交當考卷。
| 縣市 | 訓練筆數 | 誤差中位 | ±10% 內 | 偏誤 |
|---|---|---|---|---|
| 新北市 | 411,999 | 10.13% | 49.53% | -1.5% |
| 台中市 | 309,902 | 11.49% | 45.09% | 0.9% |
| 高雄市 | 304,442 | 12.81% | 41.51% | -2.2% |
| 桃園市 | 301,155 | 11.03% | 46.58% | 0.3% |
| 台北市 | 178,779 | 10.59% | 47.91% | -1.4% |
| 台南市 | 162,519 | 11.48% | 44.24% | 1.1% |
| 新竹縣 | 71,065 | 11.61% | 42.42% | 2.4% |
| 彰化縣 | 58,131 | 15.19% | 36.24% | -2.4% |
| 新竹市 | 54,087 | 12.94% | 41.53% | -0.7% |
| 屏東縣 | 53,154 | 16.58% | 32.01% | -8.4% |
| 宜蘭縣 | 49,683 | 14.77% | 37.39% | 2.0% |
| 基隆市 | 47,753 | 16.3% | 33.13% | -2.2% |
台北市 模型 v12・訓練於 2026/11/15・測試期自 2026-05-01
哪些指標真的能預測？
投資機會雷達的每一科，倒回過去每一季重算，看它能不能預測該行政區之後一年（或兩年）的重複交易指數變化。粗體＝目前計分的科目；灰色＝只觀察。權重依這張表調整，改動都會寫在下方。
距高點回檔有預測力
IC +0.132命中 86%・權重 —三個時期+0.10+0.23+0.10t 8.8
雷達總分 v4（未採用）有預測力
IC +0.146命中 82%・權重 —三個時期+0.19+0.23+0.01t 7.9
殖利率＋動能（參考）有預測力
IC +0.138命中 84%・權重 —三個時期+0.16+0.25+0.02t 7.5
候選：殖利率＋指數動能（等權）有預測力
IC +0.150命中 84%・權重 —三個時期+0.16+0.30+0.01t 7.3
殖利率有預測力
IC +0.169命中 82%・權重 45三個時期+0.26+0.23-0.03t 7.2
雷達總分 v3（現行）有預測力
IC +0.126命中 84%・權重 —三個時期+0.15+0.24+0.00t 6.8
指數四季動能有預測力
IC +0.129命中 78%・權重 —三個時期+0.14+0.20+0.05t 6.4
雷達總分 v2（過渡）有預測力
IC +0.081命中 80%・權重 —三個時期+0.08+0.18+0.01t 5.1
價格動能（一年漲幅）有預測力
IC +0.079命中 77%・權重 35三個時期+0.07+0.11+0.07t 5.0
交屋潮（未來一年）無
IC -0.095命中 26%・權重 —三個時期-0.18+0.01-0.03t -4.9
交屋潮（第二年）無
IC -0.105命中 33%・權重 —三個時期-0.20+0.05-0.07t -4.8
價格平穩（v1 舊科目）無
IC -0.067命中 22%・權重 —三個時期-0.06-0.10-0.06t -4.7
雷達總分 v1（舊權重）無
IC -0.034命中 35%・權重 —三個時期-0.04-0.01-0.04t -2.8
一年量增有預測力
IC +0.039命中 71%・權重 10三個時期+0.08+0.06-0.05t 2.7
比新案便宜無
IC +0.022命中 55%・權重 10三個時期-0.05+0.21-0.02t 1.0
供給少（預售量比）無
IC -0.021命中 49%・權重 —三個時期-0.05+0.08-0.06t -1.0
近 3 月量能無
IC +0.003命中 51%・權重 —三個時期+0.03-0.04+0.00t 0.2
| 指標 | 雷達權重 | IC | t 值 | 命中率 | 五等分 | 分位差 | 三個時期 | 逐季 IC | 結論 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 距高點回檔 | — | +0.132 | 8.8 | 86% | +2.0% | +0.10+0.23+0.10 | 有預測力 | ||
| 雷達總分 v4（未採用） | — | +0.146 | 7.9 | 82% | +2.5% | +0.19+0.23+0.01 | 有預測力 | ||
| 殖利率＋動能（參考） | — | +0.138 | 7.5 | 84% | +2.4% | +0.16+0.25+0.02 | 有預測力 | ||
| 候選：殖利率＋指數動能（等權） | — | +0.150 | 7.3 | 84% | +2.1% | +0.16+0.30+0.01 | 有預測力 | ||
| 殖利率 | 45 | +0.169 | 7.2 | 82% | +2.6% | +0.26+0.23-0.03 | 有預測力 | ||
| 雷達總分 v3（現行） | — | +0.126 | 6.8 | 84% | +2.1% | +0.15+0.24+0.00 | 有預測力 | ||
| 指數四季動能 | — | +0.129 | 6.4 | 78% | +2.0% | +0.14+0.20+0.05 | 有預測力 | ||
| 雷達總分 v2（過渡） | — | +0.081 | 5.1 | 80% | +1.5% | +0.08+0.18+0.01 | 有預測力 | ||
| 價格動能（一年漲幅） | 35 | +0.079 | 5.0 | 77% | +1.5% | +0.07+0.11+0.07 | 有預測力 | ||
| 交屋潮（未來一年） | — | -0.095 | -4.9 | 26% | -1.2% | -0.18+0.01-0.03 | 無 | ||
| 交屋潮（第二年） | — | -0.105 | -4.8 | 33% | -1.3% | -0.20+0.05-0.07 | 無 | ||
| 價格平穩（v1 舊科目） | — | -0.067 | -4.7 | 22% | -0.9% | -0.06-0.10-0.06 | 無 | ||
| 雷達總分 v1（舊權重） | — | -0.034 | -2.8 | 35% | -0.7% | -0.04-0.01-0.04 | 無 | ||
| 一年量增 | 10 | +0.039 | 2.7 | 71% | +0.5% | +0.08+0.06-0.05 | 有預測力 | ||
| 比新案便宜 | 10 | +0.022 | 1.0 | 55% | +0.5% | -0.05+0.21-0.02 | 無 | ||
| 供給少（預售量比） | — | -0.021 | -1.0 | 49% | -0.9% | -0.05+0.08-0.06 | 無 | ||
| 近 3 月量能 | — | +0.003 | 0.2 | 51% | +0.1% | +0.03-0.04+0.00 | 無 |
樣本 2013-01 – 2025-07，每季約 118 個行政區・期間平均未來 4 季指數變化 +5.2%（五等分的柱以此為零線）・指標往前推 1 季計算（模擬申報延遲）。
我們從回測學到什麼（2026-09）
- 先講壞消息：2022 年以後，現行雷達評分（v3）幾乎沒有預測力。2013–2021 年它每一季都選對方向（之後一年 IC 0.15–0.23）；2022–25 年一年期 IC 只有 0.01，兩年期甚至是負的。看上表「三個時期」那一欄就看得到。
- 原因是殖利率與動能輪流失效。殖利率在 2013–21 最強，但 2022–24 新青安多頭時，低殖利率的熱區漲得更多，它反向了；2025 年起又轉回正向。中位價動能剛好相反：2022–24 有效，2025 信用管制後轉負。
- 唯一三個時期都有效的，是重複交易指數本身的動能（距歷史高點越近、過去四季漲越多的區，之後傾向續漲；2022 年後仍有 86–90% 的季方向正確）。缺點是只有 166 個樣本足夠的行政區算得出來，雷達上約一半的區沒有。
- 舊版「價格平穩」是反向的，近 3 個月量能與預售供給量沒有預測力，所以 v3 已拿掉。
- 交屋潮（約三年前簽約的預售即將交屋）在 2013–18 年明顯壓抑房價，2019 年後這個關係消失，所以只當供給背景顯示、不計分。
- 怎麼用這個雷達：把分數當作「長期（跨多空循環）平均而言較好的起點」，不是對未來一年的預測；多頭或急轉的年份，它可能完全失靈。我們會每週重跑回測，權重的任何改動都會寫在這裡。
- 限制：只有 166 個行政區有季指數（樣本偏大城市）；各季未來報酬期間重疊，t 值偏高；權重是用同一段歷史比較少數幾組版本挑出來的，實際效果可能比表上差。人口與戶數資料只有 2019–20 與 2025 年起，尚無法回測。
三種指數白話說明
- 中位數指數
- 把當月所有成交的單價排一排取中間那個。簡單，但這個月若剛好多賣了幾間豪宅，指數就跳上去，跟「房價漲了」不是同一回事。
- 重複交易指數（Case-Shiller 作法）
- 只用「同一戶」前後兩次成交（間隔 ≥ 180 天），問「同一間房子隔幾年賣，價差多少」，再把所有配對拼成一條走勢。不會被房子組成干擾，代價是樣本少；最近幾個月配對太少的期別不畫。
- Hedonic（特徵價格）
- 把每筆成交拆成「坪數 × 屋齡 × 樓層 × 型態 × 社區 × 成交月份」，用迴歸算每個因素各值多少錢；「成交月份」那項就是指數，同一個模型也用在開價分析的推算，所以回測誤差也說明了推算的可信度。
指數涵蓋：社區（季）2015 條、社區（年）4780 條、縣市（月）21 條、行政區（季）170 條。資料：內政部實價登錄。非投資建議。
和內政部、信義、國泰、永慶的房價指數差在哪
新聞常引用的房價指數，資料和算法都不一樣，回答的是不同的問題，數字方向偶爾會相反。
| 指數 | 用哪些成交 | 方法 | 頻率・範圍 |
|---|---|---|---|
| 內政部住宅價格指數 | 實價登錄 | 類重複交易：找和本季成交相似的房子，比較不同時點的價格 | 每季・全國與六都 |
| 信義房價指數 | 信義房屋經手的成交，不含預售 | 特徵價格法 | 每季・全台與台北、新北、桃園、新竹、台中、台南、高雄（2016 Q1 = 100） |
| 國泰房地產指數 | 新推個案（預售屋、新成屋），用建商容許議價後的可能成交價 | 特徵價格法 | 每季・全國與主要都會區 |
| 政大永慶房價指數 | 永慶成交，加上實價登錄的建物資料 | 特徵價格法（約 35 個變數） | 每季・全台與七都，2020 年起 |
| 本站重複交易指數 | 實價登錄，只用同一戶前後兩次成交 | 重複交易法 | 縣市每月、行政區每季（2016-01 = 100） |
- 想知道「我家漲了多少」：看用實價登錄、比較同一戶或相似房子的指數（本站、內政部）。本站算到行政區，內政部只到六都。
- 想知道新案開價的方向：看國泰。它只看新推個案，反映的是建商定價，和中古屋成交可能走不同方向。
- 想要比較即時的訊號：信義、永慶的成交資料來自自家，不受實價登錄申報延遲（約 1～3 個月）影響，永慶標榜當季公布當季數據；但樣本只有自家經手的物件。