量化投資實戰：用 Python 打敗 0056，年化 20%
April 14, 2024
量化投資的起點：投資於台灣股市的機會
對於專注於台灣股市的投資者來說，元大高股息ETF（代號：0056）提供了投資於台灣高股息股票的機會。這種ETF旨在追蹤高股息指數，並尋求穩定的股息回報與資本增值機會。本文將介紹如何使用Python的finlab庫進行策略分析和回測，以揭示此ETF的優勢和潛在弱點，並制定更精確的投資策略。
一、0056.TW ETF的投資吸引力與挑戰
投資吸引力
作為一個以高股息股票為目標的ETF，0056 提供了相對穩定的收益來源，非常適合尋求收入型投資的人群。其低波動性也使得風險較低的投資者將其視為一個吸引人的選擇。
潛在挑戰
- 選股範圍限制：由於ETF設計上的限制，需要選擇流動性較高的股票，因此無法覆蓋所有高股息股票，這限制了投資者的選擇範圍。
- 高股息股票的風險：高現金股息的股票未必能保證股價的長期表現。從統計數據來看，這類股票往往表現較差，缺乏有效的抗風險能力。
二、比較 0056.TW 與策略性投資的表現
從2010年開始的數據顯示，0056 ETF的增長軌跡相對平穩，而策略的增長曲線則顯示出更加顯著的上升趨勢。這表明，使用策略性投資可以在長期內明顯優於直接投資0056.TW ETF。
0056 與新的策略比較
三、使用 Python 和 finlab 庫實施投資策略
數據獲取
使用finlab庫可以輕鬆獲取多種金融數據，例如股票的收盤價數據，這對進行金融分析和量化交易至關重要。
撰寫策略條件
在實行量化交易策略時，清楚定義策略條件極為重要。以下是使用 Python 和 finlab 庫來撰寫策略條件的具體方法，幫助更好地理解和實施這些策略：
1. 現金股息的年化股息率計算
股息率是衡量股票分紅能力的重要指標，年化股息率則進一步反映了股票在一年內為投資者帶來的潛在回報。計算方式如下：
- 數據提取：首先，從
finlab數據庫中提取股票的收盤價和股利公告數據。 - 股息率計算：將公司宣布的現金股息除以其在股息宣布日的收盤價，得到股息收益率。接著，將這些股息收益率滾動累加，計算出一定時間（例如520天）內的年化股息率。
2. 動態平均比較以識別趨勢
動態平均比較是用來判斷股票是否保持上升趨勢的方法，通過以下步驟實施：
- 移動平均計算：計算股票的多個移動平均值，例如10天、30天、50天等。這些平均值幫助平滑日常價格波動，提供更清晰的趨勢指示。
- 趨勢分析：判斷股票的當前收盤價是否持續高於這些移動平均值。如果股票的收盤價穩定高於大部分或所有的移動平均值，則認為股票處於上升趨勢。
3. 風險評估通過最小回撤分析
回撤是衡量股票在某段時間內最大損失的指標，對於評估股票的風險承受能力至關重要：
- 回撤計算：計算每個交易日的收盤價相對於之前最高價的跌幅百分比，以此來評估股票的最大損失。
- 風險分析：透過500天的滾動窗口分析股票的最小回撤。這樣可以觀察到股票在不同市場條件下的最壞表現。股票的抗跌能力越強，其在市場低迷時期的表現通常越穩健。
這些策略條件組合在一起，形成一個全面的量化交易策略，不僅分析股票的收益表現，也評估其對市場下行風險的抵抗力。這種方法為尋求在保持增長性的同時管理市場風險的投資者提供了重要的決策支援工具。
量化投資回測：整合策略與執行驗證
結合收盤價格、股息公告和其他金融指標，選出潛力最大的20支股票進行投資。使用finlab的回測工具來驗證策略在歷史數據上的表現。