Fintech練功坊

在上篇分析中，我們已確認新聞事件能對股價產生可辨識的市場反應。然而，新聞所揭露的資訊內容本質上差異極大，從產業發展、財務與會計訊息，到經營層異動或重大危機事件，其風險意涵與市場解讀本就不盡相同。若僅從事件強度觀察，仍不足以完整說明不同新聞對股價影響的差異來源。 因此，本篇進一步將新聞事件依其性質拆解為五大類（A、I、M、F、R），從事件類別的角度出發，檢視市場是否會對不同類型的新聞展現出系統性差異的反應模式，並辨識哪些新聞類型更可能成為影響股價的重要資訊來源。

新聞往往更早揭露企業經營變化、潛在風險或產業風向，在實務上被視為「最先出現、卻最難判讀」的資訊來源。投資人該如何判斷新聞是否真的具有投資訊號。 TCRI 看門狗（WD）將原本高度非結構化的新聞事件，依對企業信用風險的影響程度，轉換為一致且可比較的事件強度分數可作為量化數據依據。本研究進一步採用事件研究法，以實證方式檢視新聞事件在不同強度下對股價的影響，並進一步釐清新聞在投資決策中實際扮演的角色。

柏頓．墨基爾(Burton G. Malkiel)最為人知的是於1973年出版的著作【漫步華爾街】(A Random Walk down Wall Street- Including A life-cycle Guide to Personal Investing)，至今仍持續再版，是華爾街影響力量最深遠的名著之一；基本面上，柏頓．墨基爾是隨機漫步理論(Random Walk)的支持者，他認為效率市場假說(EMT)雖然有瑕疵，但大體上是正確的，而傳統的磐石理論(Firm Foundation theory，如價值投資)及空中樓閣理論(Castle-in-the-air theory，如技術分析)並無任何預測未來的能力，成功的基金經理人如鳳毛鱗爪，大部份是靠運氣，因此他認為投資比較像藝術，而非科學，但他在漫步華爾街一書，也提出一些投資者在面對市場時的投資之道，以供投資者遵循。

放空交易（Short Selling）普遍被視為市場「聰明錢」（Smart Money）傳遞負面私有資訊的管道，然而此訊號在台灣市場因其獨特的二元管道制度（散戶為主的「融券」與法人為主的「借券」）而存在雜訊。 本文旨在分離並聚焦於由法人主導的「借券賣出」活動，建構一個能更純粹反映資訊交易者預期的「放空情緒因子」（Short Interest Ratio, SIR）。我們將以台灣市場為例，深入檢驗此因子的橫斷面報酬預測能力、其與市值規模的交互作用，並最終透過策略回測，評估其在提升現有投資組合穩健性上的實務應用價值。

在 Part 1因子研究系列｜放空行為與情緒因子(SIR)：法人借券如何驅動負向預測力？   中，我們從因子本質出發，釐清了 SIR（Short Interest Ratio）在台灣市場中所反映的放空情緒結構。實證結果顯示，法人主導的借券放空確實帶有明確的負向預測力，尤其在中大型股中更呈現出穩定且顯著的效果。這些洞察為策略建構奠定了重要基礎，但也提出了一個更關鍵的問題：當我們將 SIR 放進真正的投資策略裡，它是否仍能有效提升報酬、降低風險？

本策略基於追蹤市場中所謂「聰明錢」的流向，即三大法人（外資、投信、自營商）的動向。策略假設，當三大法人對市場未來方向有一致且強烈的看法時，跟隨其方向進行交易的勝率較高。

造市商具備高頻交易能力、低廉的成本結構與即時的申購／贖回權限，是 ETF 折溢價套利的主要參與者。相較之下，非機構投資人則面臨多重限制，包括資訊延遲與較高的交易摩擦成本(手續費、稅金等)，使其難以迅速且獲利地捕捉套利機會。 本篇文章以元大台灣 50（0050 ETF）為例，透過歷史資料模擬這兩種角色在執行折溢價策略中的實際操作，觀察在不同進出場門檻與成本結構下的績效差異。藉由勝率、報酬分布與回撤風險等指標，我們希望釐清：這場「看似無風險的套利」，究竟誰能真正掌握機會，並在台灣市場中賺取穩定的超額報酬(Alpha)？

LazyBear 是在國際知名交易平台 TradingView上極具影響力的指標開發者。他創作了大量廣受歡迎的客製化技術指標，其開源的程式碼啟發了全球無數量化交易員與技術分析愛好者。LazyBear 的指標通常專注於改善傳統指標的延遲性，並結合獨特的市場觀察來捕捉趨勢與動能。本次採用的「Impulse MACD」即為他的代表作之一。此指標並非傳統的指數平滑異同移動平均線（MACD），而是進行了顯著的改良：它使用零延遲的雙指數移動平均線（DEMA）來更快速地響應價格變化，並結合平滑化（SMMA）的高低價通道來判斷市場的「衝量」（Impulse）。其核心思想是，只有當價格動能與趨勢方向一致時，產生的交易信號才更具價值，藉此過濾掉部分盤整行情中的雜訊。

移動平均線（Moving Average, MA）的思想源於 20 世紀初的 道氏理論（Dow Theory）。道氏理論強調市場具有趨勢性，且趨勢可透過價格本身來觀察，但早期價格資料波動劇烈，缺乏平滑工具。分析者因此開始利用一段期間的平均價格來減少隨機雜訊，這便是移動平均線的濫觴。 隨著統計學與電腦運算的進步，移動平均線逐漸成為量化交易最基礎的技術指標之一。從簡單移動平均（SMA）、指數移動平均（EMA），到更複雜的變體如雙指數移動平均（DEMA）、Hull MA 等，均線的改良目的皆在於解決傳統均線的「延遲性」問題，使其更快速或更平滑地反映價格趨勢。