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FinLab 開發與研究月報 (2022-11)

這個月我們發佈了許多研究與教學,希望讓大家上手 FinLab量化平台 ,並示範如何用Python實作出量化策略,除了程式範例,我們也在下述「關鍵研究報告」的文章中詳細寫出策略背後的巧思,讓你不僅知道如何寫程式,更進一步了解設計原理與細節規劃。 FinLab量化平台 的訂閱服務與過往課程最大的不同是內容會不斷加值並推陳出新,觀察市場變化,研發新的武器,陪大家在程式交易的路上一起成長茁壯! 如果您前些日子因忙碌而錯過內容,隨時都可以再回來複習,以下為本月研究月報。

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選股回測系統豆知識 (2)|持股比例上限設定

策略回測最怕測到快樂表,什麼是快樂表?簡而言之就是紙上談兵的表現嚇嚇叫,但實際操作時卻很難貼合回測,通常這類情況多是流動性風險問題,而另一種快樂表就是回測數據的解讀錯誤,像是看到超高年化報酬率就很嗨,卻沒注意到在勝率普通的情況下,高報酬是不是剛好靠幾檔交易重壓而生成?若真是如此,那運氣成分可能佔比很大。 本文會利用一些簡單的技巧去避免統計的陷阱,讓你注意到策略中因持股重壓導致的失真問題。

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選股策略系統性學習(1)|新手初訪

FinLab 策略實驗室 的選股策略程式範例琳瑯滿目,初來乍到,你是否有選擇障礙的困擾?感覺每一道都很厲害,但又不確定適不適合自己的口味與程度?擔心程式太難,導致自己體會不出精妙所在,該如何由淺入深來學習策略思維與程式?

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月營收選股|股價創新高|新手必學的雙動能策略

月營收是台股獨特的基本面因子,操作台股的玩家,都知道月營收的影響性,常可先預判季財報,究竟月營收選股條件要怎麼寫?這篇就用超簡單的語法,結合「突破策略豆知識」技巧寫出15年來年化報酬37%的高報酬率策略,讓你迅速上手月營收突破這個台股經典的策略。

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用Python回測總經指標(2)|美國失業率 vs S&P 500指數

FED 打通膨不擇手段地升息,開始影響到實體經濟,除了一連串財爆,10-11月許多著名科技業如 Twitter、Meta都開始為了蹲節而裁員滾滾,從 裁員統整網站 資料可以見到一串觸目驚心的數字,10月的美國失業率是3.7%,還不是特別高,這個月失業率會不會噴出要等12月初才知道。究竟美國失業率要如何應用到策略上?FinLab量化平台能否支援 S&P 500指數 的回測?本篇文章帶給你相關洞見與程式撰寫方法。

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Python爬蟲教學|美國勞動部統計局API|失業率

美國科技業近期大裁員,媒體上充滿失業率的話題,美國失業率的指標要去哪裡抓? 本篇文章介紹如何使用「美國勞動部統計局」的 API 來撈取美國總經數據,把總經分析戰線擴充到國際市場。 除了就業相關數據如失業率、非農、就業津貼,還有物價指數CPI、PPI,都能幫助我們後續做分析,趕緊學會該 API 的使用法則,打造總經分析武器庫。

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Python爬蟲教學|台股數據|集保戶股權分散表

籌碼數據豐富是台股一大特色~ 集保餘額可以幫助我們判斷不同持股分級的持股者間的資金流動變化,每週公佈的特性可當較同步的指標,也減低日週期資料如「分點籌碼」的雜訊。 分析前得先要有資料,讓我們開始執行我們的Python爬蟲吧!

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機器學習選股策略

低波動本益成長比策略 | MAE_MFE 機器學習選股

有時我們有了初始策略輪廓,寫出來發現年化報酬率不錯,但夏普率不高、最大回撤率過大,若拿去實戰,持有歷程會遇上信心考驗,績效跳動範圍也大。有沒有辦法讓策略能夠報酬率更高、波動更低? 本篇範例會利用基礎的機器學習演算法 Kmeans 分群 mae_mfe 指標,製作決策樹使用的 Labels,優化原本的"本益成長比"策略,示範 scikit-learn 搭配 finlab 模組是多麼強大又簡單!

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用Python回測總經指標(1)|M1B & M2 年增率

利用上一篇「Python爬蟲教學|台灣貨幣總計數 M1B & M2」的資料,我們可以用來回測該指標是否為具有領先性的大盤濾網,並測試看看資金流動性指標是否能優化股價動能策略,在市場資金變保守時,能否減低動能策略回檔的殺傷力?

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Python爬蟲教學| 財經數據|台灣貨幣總計數 M1B & M2

全球經濟面臨空頭襲擊,資金行情被美國聯準會升息潮打擊,很多人說 2022 是總經盤, 牛市階段,個股棒棒開花,投資人反倒覺得總經不夠靈敏,而現今熊市時刻,覆巢之下無完卵 ,投資人開始注意總經的影響力。市面上有不錯的總經平台,如「財經M平方」提供數據圖表,可惜沒提供財經數據API的服務,若要使用總經數據,還是得自己想辦法,所幸有Python爬蟲可以幫我們解決需求。貨幣總計數M1B和M2象徵「流動資金」與「保守資金」的消長,或能幫助資金行情判斷,這篇文章將示範如何爬取M1B和M2的年增率。

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