TEJ 正式搭上量化投資風潮這班特快車，你準備好一起了嗎？TEJ 每月分享我們在量化金融領域的一些見解與 TQuant Lab 的應用心得，歡迎各位閱讀指教！
隨著人工智慧領域的投資持續增加，台灣電子業以其完整的晶片製造、零組件生產和代工組裝供應鏈再次受到海內外機構投資者的青睞。這些投資者除了關注潛在的投資機會外，標資金的胃納量與其流動性也是其考量的主要因素。投資者除了可以在集中市場透過一般交易方式買賣股票外，亦可在買賣達一定規模以上時，使用證交所提供的鉅額交易方式進行大額委託買賣。此方式除了可避免因鉅額部位移轉造成對普通交易市場的價格衝擊外，亦可確保與事先約定的交易對手成交，達到市場穩定與促進交易效率之目的。
台灣證券交易所自 2005 年推出鉅額交易制度，並於 2007 年做相關功能的修訂和調整，包括增加配對交易方法、延長交易時間，以及調整交易申報買賣價格升降單位與價格範圍2。這些調整不僅滿足市場需求，也大幅提升市場參與者的使用意願。近三年(民國110年-112年)每年交易規模已穩定在 6,000 億以上，鉅額交易的資訊與股票期望報酬率的關係值得深入研究。
過去學術上也對鉅額交易進行了實證分析。陳文忠(2021)以台灣上市(櫃)公司普通股為樣本，發現股價對鉅額交易訊息存在顯著的異常反應。Fan(2012)則對上海證券交易所(SSE)的大額交易進行研究，結果顯示由交易發起方由買方或賣方發起的交易對價格的衝擊存在非對稱性效果。Kurek(2016)研究指出，發達國家的股票受到市場廣泛分析，市場能夠對訊息進行有效率的定價。
綜合上述，本文將區分買方或賣方發起的鉅額交易，並依此建立買賣信號，同時考量股票關注程度的差異，運用因子分析方法，深入研究鉅額交易的信號與股票期望報酬率的關係，檢驗其對股價的預測能力。其次運用研究結果來建立投資策略，設定買賣條件、限制與費用，透過 Zipline-tej 對策略進行模擬回測，並判斷所建立的投資策略在實際投資中的可行性。
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在金融市場中，精確的價格預測和有效的交易策略是投資成功的關鍵。本文介紹利用 ADF 檢定（Augmented Dickey-Fuller Test）和 ARIMA-GARCH 模型進行股價預測的策略。ADF 檢定用於測試時間序列的平穩性，而 ARIMA-GARCH 模型則結合了自回歸整合移動平均模型（ARIMA）和廣義自回歸條件異方差模型（GARCH），以捕捉股票收益率的波動性。本文詳細描述了策略的實現方法和邏輯，並提供了該策略在實際應用中的潛力。
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高股息顧名思義是指企業將較高的獲利以現金股利的方式配發給投資人，沒有具體的定義發多少股利才算高股息。本次實作我們選擇五檔高股息 ETF 當作投資標的，利用 TQuant Lab 進行買入持有標的的回測績效分析。
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