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！
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。
用Python回測總經指標(3)｜台灣景氣燈號｜加減碼策略
國發會在12月底發布了上月景氣燈號數據，這個指標可以視為台灣總經的風向球。現進入低迷的藍燈，數值非常低，剩下12分，很久沒有這麼慘了。 取...
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...
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！
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。
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。
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？
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。