資產配置:獲得年報酬 40% 的穩健投資組合 (腳本公開)

在這篇文章中,大家將瞭解該如何透過資產配置來分配選股策略的資金比重,來大幅度降低投資組合的總風險。我們做了5000次的參數組合實驗,告訴大家該如何應用效率前緣的概念,去判斷參數的好壞。同時我們也提供了簡易的試算器,讓大家根據自己的風險承受度,適當放大槓桿並獲得更高的報酬!

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給小資族的禮物|低價股量化策略的實戰訣竅

模擬剛畢業的一般社會新鮮人,考量在有限的資金與以低價股的限制下,如何擬定交易攻略? 翻倍的低價股再起漲前有沒有共同特徵?還是垃圾堆裡根本挖不出黃金?低價股策略的風險在哪裡?都會深入探討。 最後使用量化平台建構策略,回測驗證能否達到「在xx歲前達到資產XXX萬」的目標。

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Read more about the article 建構出自己的 Smart ETF 00905 2.0 ! Part1 – 公開說明書內容解析
Project manager looking at computer with forex echange charts, working on financial statistics with sales data and project investment. Trading analyst using stock market trend and index.

建構出自己的 Smart ETF 00905 2.0 ! Part1 – 公開說明書內容解析

簡介 ETF的介紹與憂患 ETF(exchange traded fund),又稱作指數股票型基金,是指買賣交易方式和股票一樣的指數型基金...

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別買 ETF 因為存在根本性的缺陷!| 程式交易特別企劃 – 建構出自己的ETF (前導篇)

在此篇文章中,我們將探討為何00905宣稱使用自創的Smart Beta因子進行選股,兩年績效卻與0050相差不到0.5%? 不是Smart Beta因子無效,而是流動性的檢驗機制限制了Smart Beta的表現,導致ETF就如同是被閹割過一般。 為什麼ETF必須引劍自宮呢? 散戶投資人能否拿掉這些限制以獲得更好的績效? 更詳細的內容,歡迎各位客官自行享用囉!

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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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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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