TEJ 量化投資月報

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。

近年來，隨著資料科學與計算能力的快速發展，越來越多投資人與資產管理機構開始採用機器學習模型來輔助投資決策。儘管傳統的因子投資方法在長期表現上具備穩定性與可解釋性，但為了更有效捕捉市場中的非線性結構與因子間的交互作用，結合機器學習的多因子模型已逐漸成為學術與實務研究的重要方向。

券商分析師對標的公司財務表現（如EPS）或股票目標價的預測，是否會影響該公司未來的股價報酬，向來是投資人關注的重點議題。本研究聚焦於分析師對台灣上市櫃公司每股盈餘（EPS）的預測，透過預測變動幅度與分析師間意見分歧程度進行分組，進一步探討兩種投資策略是否能獲得優於市場的投資報酬。

在金融市場中，風險與報酬的關係並非總是正向線性。實證研究顯示，低風險資產往往能獲得更佳表現，此現象被稱為「低波動性異象」。本文以台灣市場為研究對象，檢視該異象的表現與特性，並特別關注「特質波動度（Idiosyncratic Volatility）」這一因子，評估其作為投資工具的可行性與應用價值。