美股探險記第4課:美股選股池分類器使用教學|本益成長比最適合用在哪些產業?

美股該如何選股?如果你有實際開發過美股策略,會發現一件很奇怪的事,那就是台股有用的策略,在美股幾乎都失效。除了高效率市場的因素,我想還有一...

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機器學習選股策略

低波動本益成長比策略 | MAE_MFE 機器學習選股

有時我們有了初始策略輪廓,寫出來發現年化報酬率不錯,但夏普率不高、最大回撤率過大,若拿去實戰,持有歷程會遇上信心考驗,績效跳動範圍也大。有沒有辦法讓策略能夠報酬率更高、波動更低? 本篇範例會利用基礎的機器學習演算法 Kmeans 分群 mae_mfe 指標,製作決策樹使用的 Labels,優化原本的"本益成長比"策略,示範 scikit-learn 搭配 finlab 模組是多麼強大又簡單!

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七七四十九種PEG本益成長比,找出潛力成長股,製作年報酬率 30% 的選股策略!

前情提要 本益成長比(簡稱:PEG)是本益比(簡稱:PE)的延伸,將公司未來獲利成長因素納入考量,解決PE對成長股反應過慢、估值過高的問題...

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本益成長比真的越低越好!?

很久之前有寫過 本益比 如何使用,本益比 就是看企業股價和獲利之間的關係,選擇小一點的本益比是可以幫助我們選到好股票的,但是每一家公司的本益比都有著天壤之別,所以必須要校正, 本益成長比 就是一個本益比的進化版。本益成長比 不只可以看當下,還考慮了一家公司未來是否能繼續盈利一個指標。

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你太認真啦!文章都看完了!

好像出現怪怪的狀況,請按重新整理~