Li way Cheng
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目前在金融相關產業擔任菜鳥AI工程師，對量化投資、因子投資、機器學習非常有興趣。聯絡信箱:[email protected]
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這個專題會分享有關投資、量化、因子以及機器學習相關的內容。主要會以我有興趣的內容進行分享，希望能透過實際回測及實驗做為佐證，找尋股票市場中的ALPHA。
全部內容
由新到舊
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近幾年來，個股期貨的流動性越來越好，也有越來越多靠著股票期貨發家致富的故事，當然也有人不當使用這個商品而破產。這篇文章不會教你如何靠股票期貨發財，而是利用股票及期貨之間的差異性進行短線風險性較低的類套利交易。
績效回顧
獲利：+1007238
報酬率：+42.84%
MDD：-12%
Murmur
今年算是有找回投資的熱忱，主要是年初參加了愛榭克的演講，還有去年底被老闆說的一句話打醒：「股票要賺錢就是要打自己擅長的球」。審視了一下自己過往的績效，幾乎每次大回檔都是做了一些不擅長的事。
去年第一
賺爛啦！
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前言
這次除了00940上市的話題很熱門之外，吃00940豆腐的話題也是非常火熱。老實說身邊有在吃豆腐的人比有買00940的人多非常多，這也導致高殖利率股票在這一周波動非常大。
可以看到前十大成分股之一的漢唐最近兩周上下波動非常劇烈，基本上都是長紅K或是長黑K所組成。
手中00940持
前言
最近市場上最熱門的股票不是台積電也不是任何一檔飆股，而是還沒上市的00940元大臺灣價值高息。這檔ETF申購首日就突破650億元，最終規模應該很有機會接近2000億。2000億的資金湧入成分股勢必會造成股價被拉抬的情況發生，如果能夠提前在00940買進前先卡位的話，或許就能偷吃到00940的
關於下檔有撐，從 ETF 的原始條件應該是下面這段描述，原文件裡面有提到如何計算下行風險。最近252 日下行風險3之倒數屬前90% 高。這段 pytnon code 是 ChatGPT 幫我寫的，沒驗證過，供參考。 differences = np.minimum(0, returns - target_return) downside_risk = np.sqrt(np.mean(differences**2))
前言
有多少人因為股票價格一路下跌，而心生進場抄底的念頭呢？市場上流傳著一句俗話：「新手死於追高，老手死於抄底，高手死於槓桿。」這句話彷彿提醒著我們，在投資的道路上，抄底似乎是一個充滿風險的行為。然而，我們是否曾真正理解抄底的奧秘？本篇文章將探討這個議題，並透過回測的方式，以數據為基礎，揭示抄底背
前言
作為小型投資者，您是否常覺得手頭的資金遠遠不足以與大型機構競爭？但實際上，小額資金在股市中也存在著一些大型機構難以參與的投資機會，其中最具代表性的便是流動性因子。 今天要介紹的就是一個能在台股繳出26%驚人年化的流動性因子。
ZEROTRADE
如其名所示，zerotrade意味著無交易
請問策略進場點是怎麼抓的呢，例如當月無成交量的天數累積達5天，就以隔天開盤價作為成本?持有期間又是抓多長呢
前言
上一篇以月的角度探討買進時機，先是從月中的每一日進行實測，再將一個月切成月初、月中、月底進行探討。這一篇則是以周和日的視角探討。
周視角
周的視角就不像月的視角一樣能探討月初、月中、月底，只能從星期一到星期五進行回測了。回測方式一樣會看5日、10日、20日、60日平均報酬。報酬率計算的基
前言
在股票市場中，選擇何時進場往往是獲取成功的關鍵。本系列文透過數據統計的方式，從月、周、日三個維度探索最佳的買進時機。讓我們一同深入瞭解，如何在市場的波動中精確制定買進策略，以獲得更為優異的投資回報。
實驗方式
這一篇會先聚焦在月週期上，分別統計每個月1號~31號所有股票的5日
前言
這篇會拿Finlab上的策略與機器學習預測線圖的因子進行結合。由於模型是透過2007-2011年的線圖作為訓練資料，回測的時候會從2012年開始以示公平。
還沒看過前面兩篇的可以點下面連結，會比較看得懂接下來的內容。
第一篇: 什麼？！AI也看得懂k線圖？利用機器學習來判斷股票漲
還沒有看過上一篇的可以點擊下面連結
什麼？！AI也看得懂k線圖？利用機器學習來判斷股票漲跌。(1)論文解析。
這一篇會把注意力放在論文提到的技術並套用在台股市場，也會使用論文中的方法進行驗證，看看是否在台股也有一樣的超額報酬。
資料生成
第一步也是最難的一步-資料生成。
這裡
