揭秘庫藏股：庫藏股投資策略再優化，股市條件探勘（Part 2）

在這次分析中，我們觀察到X1（股價淨值比）、X2（過去二十天的報酬率）、X4（流動資產占總資產的比例）的p-value達到了顯著水平，這表明這些因素對庫藏股宣告前的股票表現有顯著影響。具體來說，股價淨值比較低、過去二十天報酬率下降較多、以及流動資產占總資產比例較高的股票，在庫藏股宣告前五天的漲幅越大。

交易策略

值得注意的是，假設庫藏股會在 T+0 的收盤後公布，而這會使得 FinLab 的回測引擎在 T+2 的開盤買入。但實際上，在 T+1 的開盤時就能買入了，所以我們需要對 position 做 shift(-1)。

import finlab
from finlab import data
from finlab.backtest import sim
import pandas as pd

close = data.get("price:收盤價")

# create event dataframe
start_buy = data.get('treasury_stock:預定買回期間-起')
start_buy = pd.DataFrame({
  "stock_id": [stock for stock in start_buy.columns for _ in start_buy[stock].dropna()],
  "dates": [date for stock in start_buy.columns for date in start_buy[stock].dropna()]
})
start_buy["value"] = 1
start_buy = start_buy.pivot(index="dates", columns="stock_id", values="value").notna()
start_buy = start_buy.reindex(close.index, columns=close.columns).fillna(False)
start_buy = start_buy & (~start_buy.shift(-1).fillna(False))

pb = data.get('price_earning_ratio:股價淨值比')

prev_return = close.pct_change(periods=20)

liquid_asset = data.get('fundamental_features:流動資產')
total_asset = data.get('financial_statement:資產總額')
liquidity = (liquid_asset.ffill().bfill() / total_asset.ffill().bfill()) * (close > 0)
liquidity = liquidity.fillna(0)

position = start_buy
position = position & (pb < 1)
position = position.shift(-1).rolling(5).sum().fillna(0)
report = sim(position, trade_at_price="open", fee_ratio=1.425/1000*0.2, market='TW_STOCK')
report.display()

績效如下，還算不錯的一隻策略。