對於早期的股市投資者而言，技術分析與業界消息一度是決策的主要依據。然而對散戶來說，這些方法的效果往往不盡人意。
或許大家都有接觸過一些基於線圖的股票交易方法，然而實際操作時卻難以確定繪製的趨勢線應該放在何處。以一名理工人的角度來看，這些方法會顯得不夠精確且令自己困惑。
大約在 2015 年左右，我第一次接觸到 F-Score。那時我閱讀了一本名為「麥克風的股市求生手冊」的投資書籍，這本書由一位在 PTT 社群中的名人麥克風所撰寫。當時他的投資策略偏向價值投資。他主張投資低估的價值股，但同時要分散風險，持有多檔股票，儘管每一檔股票可能有盈虧，整體而言能夠跑贏市場。F-Score 在書中作為一種評估股票的方式，終於有一個可以量化比較的評估方法對我來說是一則重要的好消息。
對於專注於台灣股市的投資者來說，元大高股息ETF（代號：0056）提供了投資於台灣高股息股票的機會。這種ETF旨在追蹤高股息指數，並尋求穩定的股息回報與資本增值機會。本文將介紹如何使用Python的finlab庫進行策略分析和回測，以揭示此ETF的優勢和潛在弱點，並制定更精確的投資策略。
如果想要抓飆股即時的轉折，必須要靠「技術面指標」當主要賣出訊號，基本面訊號頻率太低，像月營收一個月才發佈一次，如果以基本面當訊號，很容易太慢。
因此即便該公司的基本面很好，當技術面賣出訊號出現時，還是得賣。「飆股的長相」作者提出3個運用賣出指標的重點，讓你今後賣股能當機立斷，不必求人或瞎猜。
探索富邦台灣中小ETF (00733) 的投資潛力，從基本資料、選股邏輯到Python回測代碼，提供全面的投資指南。雖然策略較高的成長潛力，但也伴隨著較大的波動性。投資者應該全面評估自己的風險承受能力，並作出相應的投資決策。然而在最差的狀況下，就算此策略完全失效，使用此策略跟投資00733的績效應該是類似的。
這篇文章提供了一個基於財務指標毛利率的股票篩選方法。透過這種數據驅動的分析，投資者可以更有根據地判斷在毛利率創新高的股票是否可能會帶來正面的投資回報。這種數據所帶來的魔法，正是現代投資世界中的重要利器，讓我們能夠站在更高的位置，抓住更多的投資機會。
台灣之光台積電 (TSM)是一個經典的例子，不斷投入的研發費用和資本支出最終拉開與競爭者的差距，現在高階製程在對手看不到車尾燈的情況下，還可以在毛利50%的情況下再漲價，且沒有客戶敢抱怨啥，營收持續成長，讓台積電股價持續在緩步上升，就知道研發實力、企業競爭力、股價有所關聯。
下載資料不要再涓涓細流，每一檔股票慢慢下載，每一天重複慢慢等待，現在是 5G 的時代，大數據這個名詞也已經用到爛，偏偏台股這種小數據，蒐集...
不蓋你，真的只要三行！我創立 FinLab 以來，一直想要打造一個優質的 Python 回測服務，挑戰技術上的突破，為台灣的小資金融做出更進一步的貢獻。只需要 pip install finlab 就可以下載所有歷史資料、經過兩三行的選股程式碼，就可以模擬歷史績效囉！讓你用短短三天的時間，從零到一百，實戰台使用 Python。
這支影片將教你，如何打造歷史績效 30％ 的泡沫選股策略，並且用一百萬測試看看 我們現在處於一個大泡泡中， 全球指數漲翻天， 更不缺像是比特幣、特斯拉這種倍數增長的個股， 你要怎麼在這樣的炒作行情下獲利，甚至是高效獲利， 將小泡泡吹成大泡泡， 就讓我們用數學的方法算給你看！
