量化交易

在投資實務中，「產業輪動」一直是資金配置與選股的重要依據。隨著景氣週期的推移，市場資金往往會由領先產業逐步轉向後進產業，形成結構性的板塊輪動。例如在景氣復甦初期，原物料與景氣循環類股（如航運、鋼鐵）常率先反應，而隨著經濟持續擴張與企業資本支出增加，成長性產業如半導體、科技股則可能接棒上漲。

隨著高科技產業迅速發展，其股票也常成為市場焦點。然而，高科技股雖具備成長潛力，卻同時伴隨著極高的波動性與投資風險。投資人在追求高報酬的同時，若未妥善評估風險，容易面臨重大虧損。因此，如何有效衡量與控管高科技股的下跌風險，成為投資決策中不可忽視的一環。

查爾士‧布蘭帝 是班傑明‧葛拉漢 的得意門生，自1974年創立Brandes Investment Partners 以來，將管理資產從 1.3 億美元成長至逾 750 億美元。旗下 Brandes Global Equity Fund 二十年年化報酬率達 17.91%，顯著領先 MSCI World Index，並獲晨星五顆星與多項國際大獎肯定。其另一代表作 AGF International Value Fund 同樣展現卓越長線績效，布蘭帝本人也曾蟬聯全球頂尖基金經理人之首。

在投資領域中，「景氣循環」向來是一個重要的參考依據。無論是總體經濟的波動、企業獲利的起伏，還是市場投資氣氛的演變，都在不同的景氣階段呈現出鮮明的差異。因此，若能掌握景氣循環的動向，便可協助投資人更精準地調整資產配置，並在投資市場中取得相對優勢。

TQuant Lab中的 Zipline 提供高品質、擬真的回測架構，透過四大核心函式 —— initialize、handle_data、analyze、run_algorithm，來設置回測環境，使交易策略能夠根據市場條件調整細節，如滑價與手續費，以確保回測結果更貼近真實交易。 本篇一開始會簡單介紹四大框架及應用，之後將重點放在 initialize 並進行詳細說明。

在金融投資的世界中，掌握準確且全面的數據是一項不可或缺的技能，而有效管理股票池和股價資料的取得方式則是開啟這項技能的關鍵。透過 TQuant Lab 提供的工具與 API，我們可以輕鬆地定義篩選條件，快速建立符合需求的股票池，並下載相關的歷史股價資料。

隨著機器學習技術的發展，XGBoost（Extreme Gradient Boosting）已經成為量化交易領域中最受歡迎的訓練模型之一。它透過梯度提升決策樹（GBDT）學習不同數據間的高維關係，並優化交易信號的篩選與決策邏輯。因此，相比於單純依賴技術指標，XGBoost 能綜合不同市場變數，如價格動能、成交量變化與市場情緒等，找出不同資料與未來股票報酬間的關聯度，從而提高交易策略的準確度與穩定性。

在投資的世界裡，準確的預測和系統性的分析是取得長期成功的關鍵，而能夠洞悉市場趨勢的策略家，更是投資者們爭相學習的對象。麥克．喜偉（Michael Sivy）無疑是其中的佼佼者。他以精準的市場預測和獨到的投資見解，在美國投資界樹立了卓越的聲譽。

隨著金融市場和數據分析需求的日益增長，TEJ 提供了多元的經濟資料使用服務，幫助投資人在這個大數據時代可以更好的整理數據，並進行資料的分析使用，甚至進行有利可圖的資產交易。

在投資市場中，往往都會忽略一個關鍵問題：交易其實是有成本的！手續費與滑價看似不起眼，但卻可能在不知不覺間吞噬你的獲利。我們今天就要用最簡單易懂的方式，帶你認識什麼是手續費和滑價，並教你如何用 TQuant Lab 精準控制這些交易成本，讓你的投資策略事半功倍！不管你對量化交易有多陌生，放心，跟著我們的步驟，馬上就能輕鬆上手！

Hi Hi 大家好~ 今天想要和大家來聊聊量化金融！ 在文章正式開始之前，我想先說說為什麼我會對量化金融有興趣，並且為什麼選擇了 TQuant 這個平台。 「致富」我想是大多數人的夢想吧！從小就有著這個夢的我，在因緣際會下開始接觸股票。在投資這條路上，看了許多投顧老師、財金節目、新聞的影片，但在我心中卻還是有一種不確定感－到底什麼投資方法才是正確的呢？相信螢幕前的你也是這樣子的吧？ 在帶著這個疑問尋找解答的同時，我看見了一個從未出現在我世界裡的新名詞－「量化金融」。

在股市中，董監事的持股比例一直是投資人關注的重要指標。內部人持股的增減，往往透露出他們對公司未來發展的信心。我們將運用 TQuant Lab 的回測功能，利用董監持股比例執行三個相關的策略。透過 TQuant Lab，我們可以快速找到管理層動向與股價變動之間的潛在關聯，並檢驗此策略的績效，以協助投資人捕捉到市場中的隱藏機會。