作者： 放空回補天數是什麼？
未平倉空單除以日均量得出回補所需天數。結算數據顯示，GME回補天數遠高於AAPL，擁擠程度才是關鍵。
放空回補天數是未平倉空單除以日均成交量：也就是所有空頭回補持股所需的典型天數。它還有另一個名稱——放空比率——兩者意義相同。這是衡量空頭部位相對於退場流動性有多擁擠的標準指標。本頁說明如何解讀、誰會據此行動，以及它無法告訴你的事，並採用交易所最新申報的結算數據。
回補天數如何計算？
將已申報的未平倉空單——即目前所有已賣空的股數——除以該股票的平均每日成交量。一家公司若有2,000萬股被放空，而每日成交量為1,000萬股，其回補天數即為2.0天。這個數字是時間的估算：若空方平倉並吸納一整個交易日的所有成交量，這就是離場所需的時間。現實中的平倉絕不會如此乾淨俐落，但這個比率的威力在於比較——一支回補天數達10天的股票，遠比僅1天的股票更為擁擠。
以下為2026年6月30日結算日的四個熟悉標的：
每個數據背後的精確 SQL 語法
SELECT ticker,
round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m,
round(days_to_cover, 2) AS days_to_cover
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
AND ticker IN ('AAPL', 'GME', 'MU', 'TSLA')
ORDER BY ticker請觀察結構，而非絕對數值。AAPL 的未平倉空單為 140.5 百萬股——是GME 55.9 百萬股的兩倍以上——但其回補天數僅為 1.73：在每日成交量達 81.1 百萬股的情況下，該空頭部位在交易紀錄中僅是無關緊要的零頭。GME 則恰恰相反——規模較小的空頭部位，分攤在每日 5.2 百萬股的成交量上，使其回補天數達到 10.75 天，而這個曾上演2021年軋空行情的標的，再次成為擁擠的一方。未經加工的未平倉空單計算的是股數；回補天數計算的則是離場時間。
什麼樣的天數算高放空回補天數？
用全市場來校準。以6月30日結算時，每一檔流動性充足的股票（日均成交量500萬股以上）來看：
每個數據背後的精確 SQL 語法
SELECT multiIf(days_to_cover <= 1, '1 (the reported floor)',
days_to_cover < 2, '>1 to 2 days',
days_to_cover < 5, '2 to 5 days',
days_to_cover < 10, '5 to 10 days',
'10+ days') AS bucket,
count() AS names
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
AND avg_daily_volume >= 5000000
AND days_to_cover IS NOT NULL
GROUP BY bucket
ORDER BY min(days_to_cover)多數集中在低檔：323 檔股票顯示為報表下限值，另有 188 檔落在1到2天之間——大多數流動性充足的股票能在兩個交易日內回補其放空部位。中間區間，2到5天，涵蓋了 340 檔股票。超過這個水準後，數量急遽下降：5到10天區間有 91 檔，而達到10天或以上的僅有 5 檔。5天已不常見；兩位數更是極其罕見。
一項數據說明：數據來源將此比率的下限設在1.0，因此一檔真實計算結果僅為半天的巨型股，仍會顯示為1.0。請將「1」解讀為「一天或更短」。
小型股的高平倉天數是常態嗎？
成交量在分母，所以一檔流動性差的股票，其部位可能顯得擁擠，而流動性佳的股票則能輕鬆消化。將結算檔案依成交量分成四個層級，就能區分流動性與擁擠程度：
每個數據背後的精確 SQL 語法
SELECT multiIf(avg_daily_volume < 1000000, 'under 1M shares/day',
avg_daily_volume < 5000000, '1M to 5M',
avg_daily_volume < 20000000, '5M to 20M',
'20M+ shares/day') AS adv_tier,
count() AS names,
if(count() < 1000,
toString(count()),
concat(toString(intDiv(count(), 1000)), ',', leftPad(toString(count() % 1000), 3, '0'))) AS names_fmt,
round(min(days_to_cover), 2) AS lowest_reported,
round(quantileDeterministic(0.5)(days_to_cover, cityHash64(ticker)), 2) AS median_days_to_cover,
round(countIf(days_to_cover >= 5) / count() * 100, 1) AS pct_above_5_days,
round(countIf(days_to_cover = 1) / count() * 100, 1) AS pct_at_floor
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
AND days_to_cover IS NOT NULL
AND avg_daily_volume > 0
GROUP BY adv_tier
ORDER BY min(avg_daily_volume)平倉天數超過五天的股票占比，隨著成交量層級上升而逐步下降：在 16,020 檔日均成交量低於一百萬股的股票中占 23.9%，在 100 萬至 500 萬層級中占 19.1%，在 500 萬至 2,000 萬層級中占 12.1%，而在 220 檔成交量最重的股票中僅占 3.6%。六天在一檔微型股上是常態，但在一檔日均成交兩千萬股的股票上則確實罕見。
不過，低成交量層級的兩端呈現分歧：低於 100 萬股的股票中有 46.5% 的平倉天數恰好落在最低值——極小的空頭部位配上極小的成交量——將其天數中位數拉低至 1.21 天，低於 100 萬至 500 萬層級的 2.77 天。每個層級都可見到最低值的影響：各層級所記錄的最低值均為 1。
現在哪些標的擁擠？
這個比率實際的用途是篩選。以最新結算資料來看，流動性最高的擁擠標的——日均成交量 500 萬股以上，排除低流動性造成的失真——如下：
每個數據背後的精確 SQL 語法
SELECT ticker,
round(days_to_cover, 2) AS days_to_cover,
round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date = '2026-06-30'
AND avg_daily_volume >= 5000000
AND days_to_cover IS NOT NULL
AND ticker NOT IN ('SPCX')
ORDER BY days_to_cover DESC, ticker ASC
LIMIT 12MPT 以 16.93 天位居榜首——138.1 百萬股的空單，對比 8.2 百萬股的日均成交量。這 12 檔標的全都超過 8.39 天，GME 也在其中。注意缺席的是什麼：沒有巨型股。這種擁擠集中在中型股和高成交量的小型股——正是最被放空的股票篩選所浮現的族群。在將任何這類名單解讀為今日持倉狀況之前，請留意下方關於數據時效性的提醒。
分數的分子與分母同時變動
多數解釋者略過的微妙之處在於：分母才是那個容易波動的部分。一波爆量——財報週、納入指數、某天爆紅——就能讓一檔股票的涵蓋天數減半，而沒有任何一個放空者平倉。成交量萎縮則會在沒有新增放空的情況下推高比率。GME 在 2021 年軋空走勢中的表現就是教科書案例：
每個數據背後的精確 SQL 語法
SELECT settlement_date,
round(days_to_cover, 2) AS days_to_cover,
round(max(days_to_cover) OVER (ORDER BY settlement_date), 2) AS peak_days_to_cover,
round(short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
round(avg_daily_volume / 1e6, 1) AS avg_daily_volume_m
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE ticker = 'GME'
AND settlement_date >= '2020-06-30'
AND settlement_date <= '2021-01-29'
ORDER BY settlement_date在該窗口的首次結算時，放空股數為 54.6 百萬股，而日均成交量僅 3.2 百萬股——17.03 天的涵蓋天數。該期間的最高點達到 25.82 天，圖表顯示該比率在秋季期間於個位數與兩位數之間擺盪，而放空部位幾乎沒有變動。接著是軋空行情：在 2021 年 1 月 29 日的結算中，日均成交量暴增至 96.8 百萬股，涵蓋天數印出 1——地板值——而仍有 21.4 百萬股處於放空狀態。部分空頭確實平倉了；但該比率的崩跌主要來自分母的變化。
放空天數 vs. 流通在外股數放空比例
另一個擁擠度指標是流通在外股數放空比例——放空股數除以可交易股數，而非除以每日成交量。流通在外股數比例衡量的是所有權大餅中有多少被放空；放空天數衡量的則是逃生門有多窄。這兩個指標對同一批股票的排序並不相同（下表分母為基本面快照中的總發行在外股數；真正的流通在外股數會排除內部人與受限制持股，因此數據供應商的流通在外股數比例數字會更高）：
每個數據背後的精確 SQL 語法
WITH share_counts AS (
SELECT ticker,
argMax(market_cap / price, date) AS shares_outstanding,
argMax(date, date) AS as_of
FROM global_markets.stocks_ratios
WHERE ticker IN ('AAPL', 'MSFT', 'NVDA', 'TSLA', 'MU', 'GME')
AND market_cap > 0
AND price > 0
GROUP BY ticker
)
SELECT si.ticker AS ticker,
round(si.short_interest / 1e6, 1) AS shares_short_m,
round(si.short_interest / sc.shares_outstanding * 100, 2) AS pct_of_shares_out,
round(si.days_to_cover, 2) AS days_to_cover,
formatDateTimeInJodaSyntax(sc.as_of, 'MMMM d, yyyy') AS share_count_as_of
FROM global_markets.stocks_short_interest AS si
INNER JOIN share_counts AS sc ON sc.ticker = si.ticker
WHERE si.settlement_date = '2026-06-30'
ORDER BY pct_of_shares_out DESC若以發行在外股數比例排序（股數數據截至 July 14, 2026），GME 以 12.45% 居首——在放空天數上也以 10.75 領先。之後兩者就分道揚鑣了。MU 在放空比例上排名第二（2.8%），但在放空天數上卻敬陪末座，僅有 1：該公司有相當大的部位被放空，但成交量足夠深厚，逃生門寬度僅需一天。AAPL 則是鏡像對照——六檔中放空比例最低，僅 0.96%，但其 1.73 的放空天數讓它排在中段班。兩種篩選方式，兩個「最擁擠」的答案。
誰會使用回補天數，又是如何運用的？
放空者衡量出場難度。 放空部位真正的風險不只是價格，而是出場的門有多窄。在一檔回補天數達十天的股票上，一旦所有人同時搶著出場，市場根本無法用任何接近正常的價格來吸收這些回補買盤。因此，部位規模會相應縮減。
尋找軋空布局的獵人。 動能交易者會使用上方這樣的篩選器，針對高回補天數且具備可交易流動性的標的，尋找那些一出現反彈就可能碰上擁擠空單的股票。他們篩選的，是軋空的「前置條件」，而非事件本身。
風險控管單位標記過度擁擠。 基金會追蹤整體投資組合的這項指標：如果好幾個放空部位同時也是別人的擁擠空單，那麼這個投資組合就承擔了單一股票走勢圖看不出來的相關出場風險。回補天數，搭配每日放空成交量和借券成本，就是衡量這種風險的方式。
高放空回補天數能預測軋空嗎？
不能 — 它描述的是擁擠程度，而非預測。軋空的運作是透過借券機制：借券成本攀升、貸方召回已借出的股票、券商發出強制買回通知以市價平倉，而隨著股價上漲使每張放空持股成本更高，保證金部門會要求追加擔保品。放空者在交易清淡時回補會推高價格，下一輪循環便隨之啟動。放空回補天數衡量的是排在那扇門後的買單量；它完全無法說明是否有人會打開那扇門。
在這次結算中，91 檔流動性較高的標的落在五到十天之間，5 檔超過十天 — 遠多於真正能登上頭條的軋空事件。高放空回補天數很常見；軋空則不然。這個比率還有滯後性：GME 在 2021 年 1 月 29 日結算時，軋空進行到一半，該比率早已崩跌至 1 天。
這個數字有多新？
放空回補天數不是每日統計。交易所每半個月申報一次放空餘額，而且檔案送達的時間遠晚於它所涵蓋的交割日：
每個數據背後的精確 SQL 語法
SELECT settlement_date,
formatDateTimeInJodaSyntax(settlement_date, 'MMMM d, yyyy') AS settlement_label,
formatDateTime(toDate(min(_ingest_time)), '%Y-%m-%d') AS arrived_in_warehouse,
dateDiff('day', settlement_date, toDate(min(_ingest_time))) AS lag_days,
count() AS names_reported,
if(count() < 1000,
toString(count()),
concat(toString(intDiv(count(), 1000)), ',', leftPad(toString(count() % 1000), 3, '0'))) AS names_reported_fmt
FROM global_markets.stocks_short_interest
WHERE settlement_date >= '2026-03-01'
AND settlement_date <= '2026-06-30'
GROUP BY settlement_date
ORDER BY settlement_date8 筆交割資料橫跨四個月——每月兩次，從不每日更新。涵蓋 22,207 的 2026年6月30日檔案，在交割日後 11 天 才送達；March 13, 2026 的檔案則花了 19 天。任何網站上顯示的「最新」放空回補天數——包括這裡的每一個數字——都是一張一到數週前的持倉快照。為何放空餘額數據會落後兩週 說明了這個時間差。
常見問答
多少天數算高或算好的放空回補天數？
沒有官方門檻；市場的分布才是參考依據。截至2026年6月30日結算日，323 檔具流動性的股票落在回報的最低值一天，91 檔達到五至十天，5 檔超過十天。也應搭配成交量層級來判斷：五個交易日以上的情況，出現在 23.9% 成交量低於一百萬股的股票中，以及 3.6% 成交量最活躍的股票中。
放空回補天數與放空比率是相同的嗎？
是的——同一種計算方式的兩種名稱：放空餘額除以平均每日成交量。有些資料來源將其縮寫為 SIR。不同供應商所採用的成交量平均期間各異，因此不同網站間的比率會略有差異。
放空回補天數高，是否意味著軋空即將發生？
不是。它描述的是相對於每日成交量，放空方的擁擠程度——這是一項先決條件，而非預測。軋空行情的驅動力來自借券成本、股票召回、強制買回及保證金追繳；放空回補天數高的股票遠多於實際發生軋空的股票，而 GME 本身的比率在2021年1月29日結算日、軋空進行中時，就已降至 1 天。
放空回補天數是每日更新嗎？
不是。放空餘額每半個月申報一次，並延遲發布，因此放空回補天數大約每兩週更新一次。2026年3月至6月期間共有 8 次結算；6月30日的數據檔案在結算日後 11 天才送達此資料庫。
放空回補天數能否在放空者並未回補的情況下下降？
可以，而且經常發生：成交量飆升會擴大分母，從而在放空部位不變的情況下降低比率。GME 在2021年1月29日結算日印出 1 天，當時仍有 21.4 百萬股被放空——造成此降幅的主因是軋空期間的巨額成交量，而非已完成的平倉。
以上每個數字都是針對交易所申報的放空餘額檔案所執行的儲存查詢——展開任一區塊的 SQL，或在 Strasmore 終端機上為您自選的觀察清單提取放空回補天數。