TQuant Lab

科技日新月異，現在金融交易也可以運用程式語言，幫助我們更有效率地執行投資策略，分析市場趨勢。本篇要介紹程式交易Python是什麼，以及使用程式語言Python進行金融交易有哪些好處，並且如何應用在金融交易上，使投資人可以借助科技的力量，打造理想的投資組合。

在 LSTM 股價預測第二篇文章，我們希望不要只是紙上談兵，將模型套用在 out sample 的資料，並根據預測結果決定進場點，實測看看效果是不是也如預期的好。

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！

隨著 2023 年以來 AI 人工智慧相關應用的大量問世，加深市場對於科技產業的關注熱度，諸如緯穎、緯創等資通訊產業類股，其股價上漲的幅度令股東欣喜若狂，也令大多股民望而卻步，擔憂追高殺低進場後被套在了相對高點的價格。本文嘗試找出尚未被市場關注但股價逐漸走高的個股，利用券商分點以及動能因子進行選股回測，並對該複合因子行回測分析。

隨著深度學習的蓬勃發展，越來越多時間序列相關的模型的出現，似乎能應用於未來股價的預測中。本文利用 LSTM 時間序列模型進行深度學習 LSTM 股價預測，使用前 5 日的開高低收成、年化ROE、動能因子及 RSI 指標預測隔日收盤價。

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！

近年來隨著AI熱門股的股價不斷創新高，投資人除了關注這些公司的營運狀況，也更加關注這些公司內部人的交易行為，因為公司內部人相對外部投資人來說擁有較多資訊，使其在交易公司股票時更具有資訊優勢。為了防範非法的內線交易，以及提升證券市場的資訊公平程度，各國的金融監管部門均設有重法加以限制。

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!

TEJ新報第92期，本周為您精選三則財金新知。1. 存股族的福音？運用 TQuant Lab 看高股息 ETF 的回測表現...2. TQuant Lab最新校園方案登場，實例教學別錯過！3. TQuant Lab 系列影片，帶你上手全台最擬真的交易回測系統！ …

近期全球掀起AI熱潮，台灣電子業以完整的供應鏈，受到許多機構投資者之青睞。這些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。

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。

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