在第一篇 Python 新手教學文章中，我們介紹為什麼要用 python 來做量化投資，在這篇文章，我們將介紹「做量化投資所會遇到的挑戰 」。量化投資並非交易的聖杯，而是還有很多需要突破的困難，在這個單元中我們會一一的來介紹，並且跟大家分享，在實務上和學術上的解決方案！

Pandas 的 DataFrame 可以很方變得幫我們處理時間序列，只需要短短幾行，就能達到在其他程式語言要寫數十行的功能，但是DataFrame就夠了嗎？當我們在處理財務金融時，常常會需要分析時間序列（例如股價）但是有時候用dataframe來計算，還是免不了寫一些數學計算，增加程式碼的複雜度，讓閱讀程式碼變得比較辛苦。

投資可以很複雜，超多的商品選擇，分批持有買賣點設定等等，但是每天花這麼多心力，真的有比大盤好嗎？ 其實投資也可以很簡單的，我們可以稍微更智慧一點，投資「大盤」跟「公債」！

你為什麼要用Python投資？Python投資有什麼好處？處在訊息萬千的時代中，如何不被淘汰？雖然本blog都一直在宣揚python，但是我們似乎漏掉了最重要的一點，「為何要用Python來投資」？那今天就讓我娓娓道來吧！

今天要介紹VIX，以及查看VIX如何幫助我們做美股長期投資。首先，究竟是什麼是VIX呢？VIX是一個預估12個月的波動程度，假如市場上的不確定因素越高，代表將來的股價會有非常高的不確定性，則VIX越高，假如市場普遍穩定，則VIX就會比較低。

上一篇文章中，帶大家寫了一個簡單的策略，然而，在現實生活中並沒有這麼管用，20年才賺三倍！？所以這篇文章將帶介紹如何利用修改參數，來調整策略，進而達到更好的績效！

上一集我們介紹了Sharpe ratio，可以用來衡量風險跟報酬的指標（也就是報酬 / 風險），這集我們就利用Sharpe ratio來進行台股的模擬買賣，假裝我們這20年來，都使用sharpe ratio的策略，可以得到多少獲利呢？

今天我們來看一下市場上常見的風險與報酬指標：夏普比率（sharpe ratio），這是一個風險跟報酬的比例，有了夏普比率，你就知道為什麼要投資美股而不是台股了！

為什麼美股大跌，在台灣的投資人要很緊張？原因就是相關性！想知道台股跟哪國指數最同步嗎？不是S&P 500美國指數，也不是深圳指數，那究竟是哪國呢？這篇文章我們就來研究一下吧！