標籤:: 選股

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創新高有多高?

創多少天新高,才叫創新高?今天用非常紮實的回測,來分析一下多少天創新高,才是真正的創新高。看到很多名師選股,都是用創新高的思路,然而買在創新高就是會讓人怕怕的,這麼高了!真的可以買嗎?尤其是對於價值型投資者來說,看到創新高的股票,有些本益比都快噴發60倍,避之唯恐不及,怎麼可能還買呢!? 今天分享給大家,創新高真的沒問題嗎?越創越高難道真的越好?(真的越好)究竟為何會發生這種現象? 股價突破

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坊間沒在教的RSI選股技巧

RSI在個股預測上,都還算滿准的,有很多台指期策略都是使用RSI,但是在選股的時候,假如還是用一樣的方法囫圇吞棗,則會悽慘無比,就算不算手續費好了,經過我的實測,RSI黃金交叉死亡交叉的選股買賣,效果非常不好,甚至落後大盤。要如何改進呢?請接著看: RSI 超直覺介紹!RSI到底要怎麼用在選股上呢?首先讓我們來簡單複習一下RSI: 上圖中,紅色跟綠色代表漲跟跌,長度代表漲跌幅。可以發現,當股價

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威廉.納葛維茲-價值型選股策略

最近偶然看到了TEJ網頁中,有很多策略,公式都寫好了,只要無腦回測!好開心XD,但裡面策略也太多了吧!有些有用,有些沒用,還是要慢慢撈珍,原本在大海裡撈珍,現在在河川裡撈珍,輕鬆多了。 今天要介紹的是裡面的 威廉.納葛維茲-價值型選股策略 然而為了讓回測更有用,我有做了一些小調整,條件做了一些更動,以下是這篇策略的思路: 營運合格的小市值股票這個價值型策略,尋找的標的是小而美的股票,價格都在五十塊

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市值營收比-幫你找到便宜獲利股

我才疏學淺,最近才發現這個指標,一用之下大為驚嘆,回測的效果還滿好的,今天分享給大家。網路上有各種算法,究竟要用財報上的營收總額算,還是直接用月營收算?用月營收算的話,要加總幾個月比較好?在這篇做簡單的分析。 市值營收比的計算方式如下: $$ 市值營收比 = 市值 / n個月營收總和 $$ 一般來說,我們都是希望 市值營收比 越小越好,因為 市值營收比 越小代表市值越小,而營收越高,也代表較便

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Python:利用Pandas輕鬆選股

上一篇的Python教學中,我們學會了怎麼爬財報,但是爬完的資料要怎麼運用呢?這篇會給大家一些方向。那篇有點不好意思,好像有兩個package沒有import,下次發現的話,可以在下方留言告訴我,我會盡快更正。 今天這篇的前置作業,請參考連結把當中的function給copy過來,然後就開始吧! 資料處理首先,我們要先使用這個function,可以直接在jupyter視窗內輸入,來取得爬取今天的主

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Python 財報爬蟲

本系列已經介紹了各式各樣的爬蟲,從每天、每月,現在終於要季了,在尋找了各式各樣的網站,交叉比對之下,發現公開資訊觀測站的總報表還滿好抓的,所以就從這個網站下手。 Python中有個非常好用的package,叫做pandas,利用它我們就可以簡潔的把網頁上的表格,轉換成dataframe,也就是整理成程式看的懂的表格,我們幾乎不需要做太多的處理!這也是我喜歡用python一點。 這邊我用的是py

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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。 以下是 本益成長比 的公式: 近4季稅後淨利年增率:(近4季稅後淨利總和 / 去年同期近4季稅後淨利總和 - 1)

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超簡單台股每日爬蟲教學

今天教大家如何下載今日的股價,並從中篩選本益比較低的股票,重點是超簡單,只要15行以內就可以辦到!以後這個blog會偶爾釋放一些程式片段,讓大家組裝成一個功能健全的回測+當日選股的架構。 大家最終最終會學到: 如何爬取每日資訊 如何爬取財報 利用上述資料來篩選股票 觀察篩選後的股票在歷史回測中是否能獲利 每日計算當天獲利與明天操作 只要長期追蹤這個blog,當我某天心血來潮就會放上一些code

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絕無僅有的超強指標!

今天介紹一個滿常使用的指標,這套指標是我個人發明的,外面絕對看不到,然而我只講個大概,可以自己去實做,或是去拿來衡量個股。 上一篇中,機器學習發現月收入是一個很好的指標,而且不能只看最近一個月,要一次看好幾個月,其實跟我做出來的實驗結論一致。月收入真的非常好用! 今天介紹的這個指標,其概念是:希望某股月營收越來越高,之後股價越容易上漲。但是很難定義越來越高,因為有時候會有一些不規則的地方,我們必須

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Machine Learning 表示:看季線最無用!

最近喜歡做 machine learning 的預測,發現機器學習看財報,預測下季收盤價還滿準的。 Alpha Go 讓人類的圍棋可以到達新境界,機器學習中學習到一些它判斷財報的方法,今天來剖開上一篇教學中,機器學習的大腦,來看一下機器人如何選股! Machine Learning:季線無用!機器學習的模型就像是一個黑盒子,很難知道他其中的工作原理,只能看到線性化後,每個feature的權重。