TEJ-API 金融資料分析

文章深入探討了動能策略在設置不同止盈和止損條件下的績效表現，結合實際回測數據分析如何在高波動市場中平衡風險與收益。透過對比多種出場策略，揭示了最佳設置對資金增長的影響，並提供了靈活調整的建議，適合不同風險承受能力的投資者參考。

超級趨勢指標 ( SuperTrend Indicator ) 是一種技術分析工具，用於識別金融市場中的趨勢走向，幫助投資人判別波段的相對高點及低點，進而做出買賣決策。

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。

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，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。

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…

本文旨在利用夏普值來檢測 NVIDIA 在台灣商業夥伴在演講前後的變化，以此分析黃仁勳對其相關供應鏈的影響力。

對於想使用TQuant的同學們來說，除了原本的 GitHub 安裝教學，現在提供了一個更快速、簡潔的方式，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。

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。此方式除了可避免因鉅額部位移轉，使普通交易市場的價格受到影響之外，亦可確保與…

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。

Joseph Piotroski 提出的 F-score 策略，透過 9 項財報條件的評估，幫助投資人深入了解公司的獲利性、安全性及成長性。本文使用 TQuant Lab 建構 F-score 策略，幫助投資人深入了解 F-score 所能帶來的投資效益。

上市櫃公司會定期發布報表提供給主管機關，投資人可以依照主管機關發布的內容去觀察該公司營運狀態以及股價的相關資訊。透過分析主管機關提供的指標，我們可以揭示出公司股價關鍵反指標為何。本文將運用 TEJ API 探索公司股價與主管機關提供報表的相關性。