把「靈感」煉成「因子」:從感覺到證據的逆襲

封面圖片 你一定懂那種瞬間——螢幕上跳出一檔飆股,心裡直覺「它會漲」。但直覺不會每次都對。於是我們決定反過來做:把靈感拆成可驗證的「因子」...

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復刻與優化 00900 :使用 IC Decay 優化高股息策略成「長跑軍火庫」

封面圖片 前言 市場上的高股息 ETF 各有特色,這次將以富邦特選高股息30(00900)為例,分析其追蹤的「臺灣指數公司特選臺灣上市上櫃...

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揭開 OpenFE 在量化交易中的神秘面紗:高效自動化特徵生成的原理與實踐

量化交易的核心在於數據分析和模型建構,而特徵工程是連接原始數據與模型性能的關鍵環節。隨著數據規模和複雜度的增加,手動特徵工程變得越來越困難且耗時。OpenFE(Open Feature Engineering)作為一個高效的自動化特徵生成工具,為量化交易中的特徵工程提供了全新的解決方案。本文將詳細介紹 OpenFE 的原理,並探討其在量化交易中的應用。

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市場短線過熱新聞滿天飛,技術指標達到超買階段,究竟該不該賣股票呢?!

近期台積電突破千元,台股站上23000點,法人警示指標已達短線超買階段,短線過熱新聞滿天飛,究竟該不蓋把手中持股賣出呢? 本文將帶領讀者觀...

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5種低波動因子,高效策略快速實踐

低波動因子是一種量化指標,用來衡量股票或資產在給定期間內的價格波動程度。這些因子通常用於選擇那些價格波動相對較小的股票,並構建低風險的投資組合。常見的低波動因子包括標準差、平均真實波幅(ATR)、最大回撤等。

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探討一個全局有效的因子優化方法

在投資的世界裡,尋找有效的選股策略一直是投資者追求的目標。最近,我們意外發現一個簡單而有效的修改,就能讓現有因子進行選股時產生很不錯的結果。這篇文章將深入探討這個策略的背後邏輯,並展示如何通過簡單的代碼來實現。

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你太認真啦!文章都看完了!

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