Point-in-Time

TEJ很高興能參加2025年12月於紐約舉行的 Neudata Data Summit。這場活動匯聚了量化研究、替代性資料創新與投資科技領域的全球領導者。在整個高峰會期間，我們的團隊與許多投資組合經理、資料科學家與研究人員交流，他們都在積極尋找具有差異化的資料來源，以強化投資模型並擴大對亞太市場的覆蓋。

傳統資料庫或自行蒐集的資料，往往在回測時能呈現亮眼的績效，但一旦應用到實際市場，成果卻大打折扣。造成這種落差的根源，並非策略邏輯本身有瑕疵，而是來自於數據中隱藏的兩個最致命陷阱：前視偏誤與生存者偏誤。   要打造一個能真正反映現實、通過市場考驗的穩健策略，其根基必須建立在一個能「還原歷史當下資訊樣貌」的資料結構之上——這就是 Point-in-Time（PIT）的核心精神。

在量化投資領域，如何運用公開透明且具理論基礎的財務資訊建構可靠的因子，一直是關鍵課題。相較於僅依賴價格或技術指標，財務報表能更全面反映企業的獲利能力、成長性與財務體質。然而，單一財務指標難以捕捉完整價值，且市面上資料常因重編與修正而失真。因此，本研究基於 Point-in-Time 原則，整合多維度財務資訊建構綜合性因子，並透過事後檢驗評估其預測能力與穩定性。

TEJ「Factor Library 因子資料庫」，採用完整 Point-in-Time（PIT）架構，涵蓋超過100 項因子，兼具學術基礎與在地市場調整，劃分為九大類別。這項設計專為台灣股票市場而生，協助投資人加快研究速度、建立可重複的量化策略，並透過透明一致的資料，提升 alpha 信號的可靠性。

TEJ投資用資料庫除了收集了大量的台股資料，也會定期清洗、校閱，以維護資料的品質！並涵蓋三種不同類別的資料庫資料，同時具備量化分析必備的point in time特色！

前言 證券交易法第36條規定，上市櫃公司應於每月十日前，公告並申報上月營運情形。月營收資訊除了較財報具有即時性 […]