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「財務重點專區」為證交所在 2007 年成立，成立的目的是為了凸顯公司的營運風險，列出 9 項指標讓投資人快速地檢視公司的財務和營運狀況，排除掉一些體質不良的公司。而證交所從 2022 開始將過去的「財務重點專區」更名為「財務及交易資訊重點專區」，以及將原本的 9 項財務指標拆分為財務資訊 7 項指標與交易資訊 5 項指標。本文將採用證交所提供之財務資訊 7 項指標與 TEJ API 探索公司股價這些反指標的相關性。財務資訊指標如下：
詳情請參考：公開資訊觀測站 – 財務資訊重點專區
本文使用 Windows 11 作業系統以及 Jupyter 作為編輯器。
import tejapi
import pandas as pd
tejapi.ApiConfig.api_key = "Your Key"
tejapi.ApiConfig.api_base = "https://api.tej.com.tw"
tejapi.ApiConfig.ignoretz = True
匯入財務資訊重點專區資料表，並挑選日期以及上市公司。
df = pd.read_csv(file_path)
df['年月日'] = pd.to_datetime(df['年月日'], format='%Y%m%d')
start_date = '2022-01-03'
end_date = '2024-06-07'
mask_date = (df['年月日'] >= start_date) & (df['年月日'] <= end_date)
mask_market = df['市場別'] == '上市'
filtered_df = df[mask_date & mask_market]
filtered_df
匯入 TEJ API 資料表
data = tejapi.get('TWN/APRCD1',
coid = pool,
mdate = {'gte':'2020-01-03', 'lte':'2024-06-07'},
# 證券代碼、日期、收盤價(元)
opts = {'columns':['coid', 'mdate', 'close_adj']},
paginate = True,
)
data
合併財務重點專區資料表與除權息調整資料表
filtered_df = filtered_df.merge(data[['mdate', 'coid', 'close_adj']], on=['mdate', 'coid'], how='left')
filtered_df
利用每股淨值、最近三年度稅後損益、流動比率與負債比率、最近三年度營業活動現金流量、資金貸與佔淨值比、背書保證佔淨值比、其他經臺灣證券交易所綜合考量應公布者 作為自變量，調整後收盤價作為應變量，製作迴歸模型。
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.formula.api import ols
X = sm.add_constant(filtered_df[['Net Value Per Share',
'Indicator 2_Recent Three Years Post-tax Profit/Loss 1' ,
'Indicator 2_Recent Three Years Post-tax Profit/Loss 2' ,
'Indicator 2_Recent Three Years Post-tax Profit/Loss 3',
'Indicator 3_Debt Ratio','Indicator 3_Current Ratio' ,
'Indicator 4_Recent Operating Cash Flow 1',
'Indicator 4_Recent Operating Cash Flow 2',
'Indicator 4_Recent Operating Cash Flow 3',
'Indicator 5_Loans to Net Value Ratio',
'Indicator 6_Endorsement Guarantee to Net Value Ratio',
'Indicator 7 Met (Y/N)']])
Y = filtered_df[['close_adj']]
model = sm.OLS(Y, X).fit()
print(model.summary())
根據上圖可以看到，R-squared 的比率來到了 0.691，代表著該模型能夠解釋接近 7 成的依變數變異，且發現「背書保證佔淨值比」以及「其他經臺灣證券交易所綜合考量應公布者」此兩項指標與股價呈現較顯著的反向關係，尤其是「其他經臺灣證券交易所綜合考量應公布者」，雖然此指標只有是否有發生的情況，但發生時對於股價的影響非常顯著，可見投資人對於主管機關考量的條件十分看重；另外當背書保證佔淨值比越高時，也就是公司所提供的保證金額（背書保證餘額）遠遠超過了其淨值，這意味著公司已經承擔了大量的責任，如果這些保證中有一部分被執行，公司可能需要支付大量的資金，這部分也影響了投資人對於該公司的投資信心。
從財務資訊重點專區的資料表與個股股價的觀察中，我們發現「背書保證佔淨值比」與「其他經臺灣證券交易所綜合考量應公布者」對於公司股價相較於其他指標有明顯的反向影響，尤其是主管機關綜合考量的因素對投資人而言更是重中之重；「股價淨值比」則與股價有明顯的正向關連，除此之外，其他指標對於股價的效果則不顯著。總體而言，OLS 迴歸模型提供了對股價影響因素的深入分析，這些發現對投資者評估公司投資決策提供了重要的參考依據。
本次實作透過 TEJ API 實現股價關鍵反指標分析，使用 TEJ API 與 TEJ 資料銀行資料庫所提供的有效資料和迴歸模型套件，省時又省力的情況下，也能提供投資人更多元的評估指標。選購 TEJ E-Shop 的相關方案，用高品質的資料庫，建構出適合自己的分析應用或交易策略。
溫馨提醒，本次策略僅供參考，不代表任何商品或投資上的建議。
