量化交易

在使用 TQuant Lab 進行回測和策略分析時，新手可能會遇到一些技術上的挑戰和問題。本文將提供一些解決方法和技巧，幫助使用者更順利地進行策略開發和回測，提升效率與準確度。希望這些資訊能夠對大家有所幫助，解決各位的新手疑難雜症。

本篇文章將利用季報選股篩選台股上市櫃公司每季營收的前 20%，並進行多頭操作。透過這種基於營收數據的回測方法，我們可以捕捉市場中潛在的強勢股，並透過實際數據驗證此季報選股策略的有效性。這不僅簡單，而且能夠為投資人提供一種穩定且具系統性的選股依據，從中挖掘股價漲跌的玄機。

文章深入探討了動能策略在設置不同止盈和止損條件下的績效表現，結合實際回測數據分析如何在高波動市場中平衡風險與收益。透過對比多種出場策略，揭示了最佳設置對資金增長的影響，並提供了靈活調整的建議，適合不同風險承受能力的投資者參考。

超級趨勢指標 ( SuperTrend Indicator ) 是一種技術分析工具，用於識別金融市場中的趨勢走向，幫助投資人判別波段的相對高點及低點，進而做出買賣決策。不過超級趨勢指標也有在盤整階段會失靈的缺點，所以本文我們將使用平均趨向指標 ( Average Directional Index, ADX 指標 ) 來優化超級趨勢策略。

如果你接觸投資有一段時間，肯定聽過不少有關程式交易、量化交易的投資方法。對於那些對軟體、程式碼沒有任何研究的新手來說，一開始可能會覺得艱澀，但隨著近年來AI的崛起，投資策略能否更加自動化，或許將成為未來投資者們必須善用的工具。而程式交易一大優勢在於能有效克服「人性弱點」！本篇文章將透過程式交易的教學，帶大家一窺程式交易與人為交易的差別，從程式交易的基礎概念開始，逐漸入門，並掌握程式交易的使用技巧！

要怎麼在數千支股票中，找到符合條件的投資標的呢？或是如何在工作繁忙時，也能掌握投資先機呢？在現今資訊與科技發達的社會，隨著「量化交易」的出現，這些問題有可能迎刃而解。許多人或許會疑惑：量化交易是什麼、量化交易策略真有可參考價值嗎？今天TEJ台灣經濟新報資為大家帶來量化交易入門懶人包！從瞭解量化交易，比較量化交易缺點及優點，以及新手學習量化交易的步驟等，讓你多方嘗試不同的投資策略，找到最適合自己的投資方法唷！

本篇將介紹透過Google Colab ，來進行TQuant Lab 的簡易測試教學，我們選擇任意產業營收最高的5間公司，進行報酬率的回測!讓我們可以在 Google Colab 上直接使用，無需設定虛擬環境，大大降低了使用門檻!

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。本文介紹了一個利用 ADF 檢定（Augmented Dickey-Fuller Test）和 ARIMA-GARCH 模型進行股票價格預測的策略。ADF 檢定用於測試時間序列的平穩性，而 ARIMA-GARCH 模型則結合了 ARIMA 和GARCH，以捕捉股票收益率的波動性。

Joseph Piotroski 提出的 F-score 策略，透過 9 項財報條件的評估，幫助投資人深入了解公司的獲利性、安全性及成長性。本文使用 TQuant Lab 建構 F-score 策略，幫助投資人深入了解 F-score 所能帶來的投資效益。

在過去二十年，趨勢跟蹤交易法一直是許多基金經理人、專業交易者和全球宏觀對沖基金成功應用在全球期貨市場上進行盈利交易的一種交易策略。而近年來關於應用於股票的趨勢跟蹤策略，公開發表的研究及文章也如雨後春筍般增加。越來越多文獻顯示，應用在期貨市場的趨勢跟蹤效應也同樣能在股票市場上取得類似的效果。

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。本文將利用 TQuant Lab 進行買入持有高股息 ETF的回測績效分析。

本文藉由董監轉讓時機加上 RSI 指標建構董監轉讓策略，欲探討在股市屢創新高的股市中，跟隨董監進場是否有良好的擇時能力。本文也將藉由 TQuant Lab 回測董監轉讓策略的績效。