Fintech練功坊

倖存者偏差（Survivorship bias）是指在研究或觀察中，只有成功或倖存下來的事物或個體被考慮，而那些失敗或消失的事物或個體被忽略或排除在外的一種誤差。這種偏差可能導致對整體情況的誤解，因為僅僅觀察到成功或倖存下來的事物可能並不代表整個群體的特徵或真實情況。

STREAMLIT 是一個在 2018 年誕生的 python 套件，它有許多內建工具提供使用者進行操作，由下方範例顯示，左側的控制台可以針對右側dashboard進行設置，工具包含下拉式選項、滑桿…種種工具讓使用者可以自由編排、調整版面，輕鬆完成一個小型的 APP 專案，更多工具可以參考以下網站，接下來將以實作展示如何使用 Streamlit 套件結合 TEJ API 達成視覺化應用。

本益比是最常用來判斷股價是否合理的指標之一，其公式為本益比=每股股價/每股盈餘。若本益比太高代表目前的股價高估、偏離合理的價格，當前獲利狀況不足以支撐如此高的股價，未來股價修正、下跌的機會高；反之，若本益比太低代表目前股價低估、偏離合理的價格，股價並未充分反映目前獲利狀況，未來股價回升、上漲的機會高。

人員流動率是指企業在一定時期內因員工的離職和新進而發生的人力資源變動情況。這個指標是衡量企業組織和員工隊伍穩定性的重要概念。較低的人員流動率表示公司的人事變動相對較少，反映出企業內部的穩定性和持續性。相反，較高的人員流動率可能暗示著組織問題、工作不滿意度或其他因素，可能對企業運營和工作氛圍產生負面影響。監控人員流動率能夠幫助企業了解和評估其人力資源管理策略的有效性，並採取相應的措施來提高員工保留和滿意度，確保組織的長期穩定和發展，而預測人員流動率使企業能夠更好地規劃和管理人力資源，降低成本，提高人才保留率，並促進組織效能的提升。

在我們之前的文章 —  Black-Scholes 模型與 Greeks，向各位介紹了如何將 Black-Scholes Model 程式化，然而 Black-Scholes 模型無法推算美式買賣權的理論價格，因此在 Black Scholes 橫空出世的三年後，約翰考克斯、史蒂芬羅斯與馬克史賓斯坦發明了一個相對簡易但更泛用的選擇權定價公式 —  CRR 模型。 CRR 模型利用離散二項式定理，假使未來每個時間點都只會有上漲與下跌兩種情況，並且漲幅跌幅固定。如此一來，未來標的物價格就可以隨時間推進繪製成一張二元樹模型。接著計算每個節點之下，選擇權的內含價值，再將每節點的價值取其現值後，向前推導就可以得出選擇權的理論價值。

投資一定會伴隨著風險，然而並不是所有風險都是無可必免的，每個人心裡都不免會有「損失厭惡」的情節產生，透過分散投資，將資金分散在不同的市場之中，由於資產類別的不同，投資人可以有效管理風險，並減低市場波動對投資組合的影響，本篇文章將主要探討如何使用數據，以客觀科學的角度比較基金之間的相似程度。

1997年諾貝爾經濟學獎，在眾多入圍者中，Robert Merton 與 Myron Scholes 憑藉著 Black-Scholes options pricing formula 喜提金盃。Black-Scholes 模型也憑著其優秀的數學性質、簡易且易用的特性，至今仍是金融機構或投資人愛用的選擇權定價模型。今天我們就是要針對該模型進行程式化，並且介紹與程式化其衍生的 Greeks。

透過「TESG事件雷達」搭配主題分析幫助我們快速了解各大政府公開資訊平台、股東會年報、企業永續報告書所討論的 ESG 議題為何。

在上篇中我們詳細介紹了TESG的評分機制，以及它在國內熱門ETF上成分股的評級占比，那這篇要來教讀者怎麼進一步運用TESG提供的ESG評級，使用Python來建構一檔兼具永續經營和財務成長性的投資組合。本文使用的篩選標準如下： 公司該年TESG等級為B-、B、B+、A、A+ 近一年常續性稅後淨利CAGR達到20%(含)以上 當季稅後ROE大於當季產業ROE中位數 當季市值至少大於10億元 篩選完後使用近三年股利殖利率*80%+近一年股利殖利率*20%計算出該股股利分數，並選擇分數最大20支個股作為成分股，同時依此分數進行權重分配。每年財報公布日（3月底、5月8月11月中）進行再平衡。