到底哪些選股指標在台股有效?一次把常見指標的回測結果告訴你。
如果對純量化投資有興趣,這個影片算是一個最好入門的懶人包了。
https://www.youtube.com/watch?v=LpV30V_VYkU
大家現在都用什麼指標選股呢?
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補充影片裡面提到的文章和連結:
為什麼 ROE 不是越高越好?(甚至越高越不好!)
https://statementdog.com/blog/archives/10552
最有效判斷公司變好的指標——F-Score
https://statementdog.com/blog/archives/10581
[科學投資] 已經公佈 EPS 成長的股票還會漲嗎?(四篇科學研究+台股回測)
https://statementdog.com/blog/archives/10845
績優股清單策略選股原理
https://statementdog.com/screeners/quality#explain
轉機股清單策略選股原理
https://statementdog.com/screeners/turnaround#explain
我們的技術部落格也有整理了一篇常見的回測偏誤
https://medium.com/statementdog-engineering/the-common-mistakes-when-backtesting-your-investment-strategies-f7bf1a080d80
同時也有39部Youtube影片,追蹤數超過115萬的網紅Rayner Teo,也在其Youtube影片中提到,In this training video, you’ll learn: 1. How to backtest your trading strategy without coding (for free) 2. The ONE thing you must have before you s...
backtesting 在 FinLab財經實驗室 Facebook 八卦
Python 回測模組分享
昨晚睡不著
研究一下市面上的 Python 回測模組
找到了一款神作: vectorbt
https://github.com/polakowo/vectorbt
.
近期看到最驚艷的回測 package
沒有之一
.
這種 vectorized backtesting 的 package
通常功能比較簡單,
有時候過度封裝,
還不如直接用 numpy、pandas 搭配 ffn 寫就很好了
.
但 vectorbt 的封裝是有意義的
內部使用 numba 加速,
效能比使用numpy、pandas 還要快太多了,
.
原本參數暴力枚舉10000次,可能要好幾分鐘,
但使用 numba 只要幾秒,
真的差太多了,
.
但 使用 numba 通常有一個缺點
就是 numba 必須將 numpy 程式碼包起來,
可能會影響程式的可擴展性
.
但這個 package 竟然神奇的
可以兼容pandas和numpy的操作,
讓原本 pandas 的技術不用因為新框架而砍掉重練
太完美了!
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教你做:「三年報酬20倍的策略」!
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最近快要創新高了呢!
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此文章形式的課程不會收費
主要是謝謝大家長久以來的支持!
只要幫忙多多分享即可~
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課程單元:
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1. 基本面:為什麼要投資比特幣:
https://www.finlab.tw/python-bitcoin-trading-why-bitcoin/
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2. 歷史資料:用 Python 獲取比特幣價格:
https://www.finlab.tw/btc-crawler-py/
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3. 買賣訊號:根據歷史價格製作買賣點:
https://www.finlab.tw/btc-trading-signal/
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4. 策略研發:策略模擬回測 衡量獲利狀況:
https://www.finlab.tw/btc-simple-sma-backtesting/
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5. 基本面指標:比特幣非常精準的指標原理:
https://www.finlab.tw/best-indicator-bitcoin/
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6. 指標看盤介面教學:
https://www.finlab.tw/btc-tradingview-intro/
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7. 三年20倍的策略優化技巧:
https://www.finlab.tw/btc-backtesting-optimization/
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8. 入金的策略、心理準備
https://www.finlab.tw/btc-deposit-how/
backtesting 在 Rayner Teo Youtube 的評價
In this training video, you’ll learn:
1. How to backtest your trading strategy without coding (for free)
2. The ONE thing you must have before you start backtesting – or else you will fail miserably
3. The 7 metrics you must record during your backtest so you can find an edge in the markets
If you want more actionable trading tips and strategies, go to https://www.tradingwithrayner.com
Thanks for watching!
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backtesting 在 我要做富翁 Youtube 的評價
本文內容﹕每年的表現最差的成份股 / 挑戰美國指數!
投資世界最忌人云亦云,筆者仍是投資新手的階段時,亦常常聽到許多坊間的流言蜚語,當中不少是沒有經過測試的。以下的Backtesting就是筆者踏足市場時,一個較為深刻的「街頭智慧」。
不少市場人士均希望在資產價格低下時購入低估的資產,到價格回到合理或高估的時候沽出,從中獲利。這個概念相信是投資界多年不變的思考模式,亦衍生出不少計算價格低估的理論。然而,投資初哥時並未有詳細分析的概念,滿以為價格回調過後就是低估,其中一個說法就是每年從指數中,抽數數隻去年表現最差的股份作買入行動,博取來年股價反彈。想起來,股價已回落不少,低撈的想法看似合理,可是欠缺數據的驗證,本集的街頭智慧正好為大家作測試!
— 每年的表現最差的成份股
既然筆者從本港市場發現這個理論,當然先在恆生指數中測試。首先把選股的策略設定為每年1月1日作篩選,選出過往一年5隻表現最差的成份股作買入,持有至年底,下年再重新選出股份。測試的年數為過去10年,結果如下﹕
總回報﹕132.6%
平均回報﹕13.6%
指數回報﹕54.89%
跑贏指數機會率﹕70%
平均跑贏指數﹕5.1%
整體表現不錯,有7成機會跑贏大市,而平均的回報亦有13.6%,每年達雙位數的增長。不過要留心,並非所有股份在經歷一年的弱勢下均會反彈。是次測試的對象為指數成份股,能被納入作為基準指數的一分子,企業的質數較高,並非隨意選擇弱勢的公司。而從恆指過往10年來的走勢來說,指數仍未能突破2008年的高位,近年的走勢只為上落市,本年的升勢未有作計算。
我們把時間拉長為20年來看,雖然每年的平均回報仍有雙位數字的利潤,但跑贏大市的機率有所下滑。從多年的走勢來看,筆耆發現這個選股方式在2006-2007年牛市尾期的表現並不亮麗,出現跑輸的情況,反映這個概念於牛市尾期失效。相信原因是當市況熾熱時,基本面不及當炒的股份,落後的公司只是受到市況所拉動,最終跑輸大市。數據如下﹕
總回報﹕315.77%
平均回報﹕10.83%
指數回報﹕221.07%
跑贏指數機會率﹕60%
平均跑贏指數﹕1%
— 挑戰美國指數!
既然這個概念在香港有一定的效用,把策略用於美股方面又如何呢?我們把上述的選股條件放於美國標普500指數作測試,20年結果如下﹕
總回報﹕237.51%
平均回報﹕19.93%
指數回報﹕338.94%
跑贏指數機會率﹕60%
平均跑贏指數﹕9.27%
美國股市整體較港股優勝,長時期處於上升的軌道,令策略效果有點飄忽。雖然平均表現較好,但需要留心其標準差達40之上,反映表現的上下落差較大,需要小心當中的風險。加上,標普500指數包涵的股份較港股為多,出現參差的機會亦因而上升,不利回報。
— 總結
有時候股價的回調有可能做成低估值的機會,可是仍要從基本分析著手,以上的選股方式雖然能為大家帶來利潤,但亦要留心風險,配合更多的分析便可加大勝算,獲得穩定的回報。
撰文﹕施宏毅
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