TEJ 量化投資月報

台股每月公布營收的規定，為量化投資提供了高頻的基本面訊號。但隨資訊普及，單純鎖定營收成長（YoY、MoM）已難以穩定獲取超額報酬。 本期月報深入拆解月營收因子：導入 PIT（Point-in-Time）數據庫排除前視偏誤，還原財報發布的真實時點，檢驗傳統營收指標的選股成效，並進階探討「營收驚喜」，捕捉實際營收擊敗法人預期時的價格動能。 透過嚴謹回測，帶您解析如何結合真實營收與預期落差，建構出專屬台股的 Alpha 策略！

用機器學習預測股價總是失敗，是因為模型根本「看錯重點」嗎？傳統迴歸模型試圖預測具體的報酬率數字，容易被市場雜訊與極端值嚴重干擾；然而在真實交易中，我們真正需要的其實只是「誰比誰更值得買」！ 實證研究發現，外資訊號存在一個致命的「市值條件性」 —— 它在大盤股與小盤股的預測表現竟然 完全相反 ！想知道為什麼盲目在全市場使用等權重配置會帶來災難性的負報酬，而切換到「特定配置藍圖」後， Mean IC 卻能立刻翻倍翻紅嗎？

跟著外資買賣超操作，卻總是淪為被割的韭菜？本研究深入拆解 TEJ 因子資料庫中的外資交易集中度（ conc_qfii ）因子，揭開外資法人在台股的資金足跡。 實證研究發現，外資訊號存在一個致命的「市值條件性」 —— 它在大盤股與小盤股的預測表現竟然 完全相反 ！想知道為什麼盲目在全市場使用等權重配置會帶來災難性的負報酬，而切換到「特定配置藍圖」後， Mean IC 卻能立刻翻倍翻紅嗎？

當市場風格频繁切換，有沒有一套策略能在大漲時跟上、在動盪時比大盤更抗跌？ 本研究移植華爾街經典 基石價值策略（Cornerstone Value） ，透過六道量化條件鎖定台股大型、現金流充裕且估值合理的企業 。 經 TQuant Lab 實證，該策略年化報酬率達 25.67%（優於大盤的 17.79%） ，且最大回撤與波動率雙雙低於大盤 。想知道這套策略如何在日常維持平穩，卻又能在扣除系統風險後創造 11% 的超額 Alpha 嗎 ？

追高強勢股總是讓您心驚膽跳，擔心遇到快速回檔嗎？ 本研究引入 Volatility Adjusted Momentum核心指標，將比較標準從「誰漲最多」轉變為「誰在低風險下仍能持續創造報酬」。 經 TQuant Lab 實證， VAM 策略能精準區分穩健趨勢與高波動雜訊， 年化報酬率高達43.84% ，夏普比率達1.40 ，顯著優於大盤表現！帶您在波動的市場中，利用波動率標準化捕捉真正具備延續性的 Alpha 來源！

 當市場充斥雜訊時，你是否能看透獲利的底層邏輯？ 本文實證諾貝爾獎大師尤金·法瑪的經典策略，透過「價值、規模、動能」三維度交叉篩選。經 TQuant Lab 實證， 這套策略在台股表現優異，十年累積報酬率達 314.81%！帶你利用科學因子避開情緒陷阱，精準掌握中長期超額報酬！

當市場陷入集體恐慌、績優股慘遭拋售時，你是跟著逃跑，還是看見了翻身的機會？本文深度拆解華爾街逆向投資大師——大衛．卓曼（David Dreman）的經典策略。卓曼主張利用投資人的「心理偏差」，專注於低本益比、高殖利率且具備財務體質支撐的冷門股。透過 TQuant Lab 的量化回測實證，這套策略在台股市場表現驚人，2020 年至今的累積報酬率高達 484%，遠超大盤的 160%！想知道如何建立兩階段篩選機制、避開「價值陷阱」，並在波動中穩健增值嗎？點擊閱讀，掌握大師級的逆向獲利邏輯！

在資訊爆炸的時代，新聞究竟是落後指標，還是獲利的領先訊號？本研究利用 TCRI 看門狗，將非結構化的新聞轉化為量化強度分數（-3 至 +3），並透過 2018 年至今逾 30,000 筆數據進行實證。 研究發現，新聞事件對股價具有顯著的系統性影響，且負面新聞的衝擊力遠大於正面消息。 關鍵結論指出，市場對新聞展現出強烈的「提前反應」特質：中度負面新聞在正式發布前，往往已完成六至七成的價格調整。 透過這份報告，您將能掌握如何利用量化指標判讀市場情緒，並優化投資決策的時機。

本研究對台灣市場的放空情緒因子（SIR）進行實證檢驗，證實其為一項有效的負向預測指標。然而，本研究發現 SIR 因子的有效性並非普遍的，而是與市值規模高度相關：在中大型股中，它是一個強勁的負向預測指標；但在小型股中，效果卻因潛在的軋空風險而完全反轉。此異質性效果的相互抵銷，是導致因子全市場排序能力（IC）偏低的主因。