月營收選股|股價創新高|新手必學的雙動能策略
月營收是台股獨特的基本面因子,操作台股的玩家,都知道月營收的影響性,常可先預判季財報,究竟月營收選股條件要怎麼寫?這篇就用超簡單的語法,結合「突破策略豆知識」技巧寫出15年來年化報酬37%的高報酬率策略,讓你迅速上手月營收突破這個台股經典的策略。
用Python回測總經指標(2)|美國失業率 vs S&P 500指數
FED 打通膨不擇手段地升息,開始影響到實體經濟,除了一連串財爆,10-11月許多著名科技業如 Twitter、Meta都開始為了蹲節而裁員滾滾,從 裁員統整網站 資料可以見到一串觸目驚心的數字,10月的美國失業率是3.7%,還不是特別高,這個月失業率會不會噴出要等12月初才知道。究竟美國失業率要如何應用到策略上?FinLab量化平台能否支援 S&P 500指數 的回測?本篇文章帶給你相關洞見與程式撰寫方法。
Python爬蟲教學|美國勞動部統計局API|失業率
美國科技業近期大裁員,媒體上充滿失業率的話題,美國失業率的指標要去哪裡抓?
本篇文章介紹如何使用「美國勞動部統計局」的 API 來撈取美國總經數據,把總經分析戰線擴充到國際市場。
除了就業相關數據如失業率、非農、就業津貼,還有物價指數CPI、PPI,都能幫助我們後續做分析,趕緊學會該 API 的使用法則,打造總經分析武器庫。
Python爬蟲教學|台股數據|集保戶股權分散表
籌碼數據豐富是台股一大特色~
集保餘額可以幫助我們判斷不同持股分級的持股者間的資金流動變化,每週公佈的特性可當較同步的指標,也減低日週期資料如「分點籌碼」的雜訊。
分析前得先要有資料,讓我們開始執行我們的Python爬蟲吧!
低波動本益成長比策略 | MAE_MFE 機器學習選股
有時我們有了初始策略輪廓,寫出來發現年化報酬率不錯,但夏普率不高、最大回撤率過大,若拿去實戰,持有歷程會遇上信心考驗,績效跳動範圍也大。有沒有辦法讓策略能夠報酬率更高、波動更低?
本篇範例會利用基礎的機器學習演算法 Kmeans 分群 mae_mfe 指標,製作決策樹使用的 Labels,優化原本的”本益成長比”策略,示範 scikit-learn 搭配 finlab 模組是多麼強大又簡單!
用Python回測總經指標(1)|M1B & M2 年增率
利用上一篇「Python爬蟲教學|台灣貨幣總計數 M1B & M2」的資料,我們可以用來回測該指標是否為具有領先性的大盤濾網,並測試看看資金流動性指標是否能優化股價動能策略,在市場資金變保守時,能否減低動能策略回檔的殺傷力?
Python爬蟲教學| 財經數據|台灣貨幣總計數 M1B & M2
全球經濟面臨空頭襲擊,資金行情被美國聯準會升息潮打擊,很多人說 2022 是總經盤, 牛市階段,個股棒棒開花,投資人反倒覺得總經不夠靈敏,而現今熊市時刻,覆巢之下無完卵 ,投資人開始注意總經的影響力。市面上有不錯的總經平台,如「財經M平方」提供數據圖表,可惜沒提供財經數據API的服務,若要使用總經數據,還是得自己想辦法,所幸有Python爬蟲可以幫我們解決需求。貨幣總計數M1B和M2象徵「流動資金」與「保守資金」的消長,或能幫助資金行情判斷,這篇文章將示範如何爬取M1B和M2的年增率。
產業面選股策略|同業本益比比較法
「希望加入同業本益比及股價淨值比資料,這將對台灣價值股的相關策略研發十分有幫助。 有此資料便可排除產業帶來的本益比及淨值比差異。」
「我想寫成挑出每個低於個別產業平均本益比之個股所組成的投資組合。」
這是 FinLab 高手用戶在 Discord 許願池 寫下的願望,許願池的用意在有些特殊功能在外面的產品找不到,或是程式比較難撰寫,只要你的想法具有研究價值與具體描述,那願望成真不會是夢。
產業面選股加上個股因子的進階策略怎麼開發?馬上來實現~
台股財報資料豆知識 | 時序索引操作
目前正逢財報季,有些公司已經上傳第三季財報,許多已基本面為選股主軸的用戶都開始緊盯自己的程式是否跑出新的指引?許多新手用戶對財報資料的發佈時間和資料操作不熟悉,這篇文章將娓娓道來台股財報資料的時序細節,花幾分鐘,你會了解財報「發布日、截止日、FinlabDataFrame的資料索引轉換方法,讓你上手財報資料選股策略。
國安基金與庫藏股應用教學|政府軍急了嗎?
2022 可說是亂世風雲,中國防疫政策、俄烏戰爭、通膨、美國大幅升息、企業庫存暴增…等等利空連發重挫市場,許多市場指數到 2022年10月都回檔30%,台股也在護國神山走山下,從 18000 點下殺到 13000 點以下,明顯跌入熊市。
令人不安的是救市神主牌國安基金在 2022/7/12 已進場護盤,卻仍止不住跌勢,被質疑是否過早進場送頭?如果連最後一張王牌都無法扛住,那確實麻煩大了。
本篇文章將用 Finlab 模組 與 Pandas 實作 國安基金與庫藏股 的簡易趨勢分析,讓你更加熟悉 Pandas 各種財經時序資料處理的手法。最後輸出的結果,我們會看到國安基金這次是否和以往不一樣?
房地產專題系列
用程式分析房地產可行嗎?房地產爬蟲教學在這裡!
賺了一輩子的錢,還不如買對一戶房!
非常誇張,但又滿有道理的!假如一定要買房子,要買在哪裡呢?隨著屋齡不同,房價應該要如何變化呢?這些問題,可能只有房地產專家為你解惑,但一般人要買房,除了相信專家以外,還能怎麼辦呢?
台北最抗跌公寓在哪? Python 告訴你 (Part 3)
文末告訴你買哪裡?多少年齡的公寓?比較好!(結果滿出乎意料)根據專家的說法,由於人口老化的關係,房價未來比較悲觀,假如我們要自住買房怎麼辦?
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美股探險記第1課:為什麼要投資美股?
只投資台股不好嗎?為何要投資美股?台股近幾年在全世界的股市表現名列前茅,很多人會疑惑資金集中在台股就有很好的績效了,像是FinLab的台股策略甚至就有年化40%以上的範例,幹嘛還要多費時間研究美股?