Trading with Quant

在金融計算中，迴歸的參數估計是基本而且重要的。舉凡市場模型的系統風險參數估計、市場流動性的Kyle值等等，我們都必須透過迴歸來估計參數；參數的估計，一次也不可能只估計一檔股票，也不可能假定參數沒有結構性轉變，用全部的樣本估計一個參數，然後就草草結束工作。 因此，這裡提出一個假設性的問題，迴歸參數估計用於投資交易時，需要滾動逐季估計嗎？以下，抓取5檔股票來每季計算系統風險Beta值。資料抓取的期間為"2002-01-01"~"2021-12-31"，所有的資料抓取自Yahoo Finance。每季度計算Beta值的重點是讓程式如何判斷每一季的區間。R套件"xts"裡面有endpoints可以使用。不過，通常建議學習者儘量不要使用套件函數，而是自己根據邏輯寫出每個季度的區間。以下是我處理季度的方法 (當然每個人有自己的處理方式)。 處理完季度的判讀後，後續就是寫迴圈逐季估計參數。此處，乃透過雙迴圈執行，雙迴圈包含季度迴圈與公司迴圈。估計完畢，可以得到的參數估計如下： 透過數字，粗略可以看到每檔股票的Beta每季的變動幅度不算小。接續，來看一下圖形會更清楚。 圖形清楚畫出了5檔股票"2002-01-01"~"2021-12-31"的每一個季度Beta。這個圖形給了計量交易者很大的啟示：就算大股票，其Beta的變異每季還是相當大，因此如果想要透過Beta進行投資時，如果即時估計出每檔股票相對均衡的Beta值就很重要了。

廚師在做菜，沒有食材，就沒有可口料理；但如何快速與新鮮獲取食材，這就必須透過物流處理。相同的，金融計算與分析的過程，如何快速抓取資料是一件非常重要的事情，沒有大量的資料，就無法分析。 教學的過程，都必須特別強調在資訊與科技的進步下，如何確實執行"資料不落地"，所謂的資料不落地，就是不手動抓取資料。 在學術教學或者是學生的論文研究，基本上都是要求需要透過TEJ 的API來獲取即時資料。TEJ 的API需要額外購買，通常都是業界機構或者學術機構才有本錢購買。 就外部教學上，都是透過R語言的"qauntmod"套件進行示範。換句話說，就一般業餘的使用者而言，通常都是建議透過Yahoo Finance來取得盤後資料。這裡必須提醒，Yahoo Finance所取得盤後資料，難免會有些錯誤，但基於免費的精神下，也就不太強求了！ 以下，就透過套件與迴圈來連續抓取資料。

相較於Python語言，R語言用在機器學習與即時運算比較不方便，因此R語言的業界實務應用比較少。然而，就金融計量分析與非即時 (盤後) 分析與計算，R語言算是相當好用與足夠。因此，在金融資料分析與實證研究上，就選擇R語言來處理。 以下是個簡單的例子。透過套件 (1) xts，(2) quantmod，抓取資料，並且搭配200天的移動平均線，即可畫出技術分析的圖形。 上面截圖，總共只需要25行程式，實際上可以更加精簡，讓程式變得更少行數。在程式截圖一點必須提醒，即第20行的價格調整。此處之所要價格調整，乃是因為現金股利與股票股利的調整計算。 技術分析與K線，在金融計量上算是相當基本，在實務的運用上的有效性也是見仁見智，所以此處只是讓學習者了解R語言的方便性與應用。至於金融計量的分析與應用，則須要搭配財金理論 (例如，投資人行為偏誤)，因此大量閱讀金融理論，培養金融素養與心法，才是建構交易策略與邏輯的不二法門。 ### R程式參考如下### # Authors: Hsiu-Chuan Lee                                                                    # Email: hclee.finance@gmail.com                         rm(list=ls()) Sys.setlocale("LC_TIME","english") packages=c("xts",            "quantmod") for(i in packages){   if(!require(i,character.only = TRUE)) instal...

 SOXX 是費城半導體的被動指數ETF， 說他是被動指數當中，波動相對大的指數一點也不為過， 11月10號晚上，一天強漲10%，相當的強勢 對於年輕的投資人，鑑於未來3到5年的趨勢甚至更長，半導體還是很熱門的 2001年7月，投資1塊錢的SOXX，到2022年11月11號，資產成長了6倍，如下圖 接下來，我們來看定期定額。下圖為過去20年定期定額的績效追蹤。起始投入2萬元，每個月定期定額2萬元，年化報酬約9%，截至目前為止財富增長6.17倍。 不論是定期定額，或者單筆投入，投資人想要享受這樣的投資績效，唯一可以做的事情就是重複做一件很笨的事情，就是買入持有。

 定期定額首先要有的觀念就是複利效果。複利效果最常被提及的就是72法則，該法則是將72/報酬率，就能算出原始投資翻倍的時間。這樣的概念非常好，但這裡談到的是更大的視野，我們想知道翻百倍、千倍，甚至萬倍的時間。 百年複利，可以很清楚的看本金翻百倍、千倍，甚至萬倍的時間到。以下附上百年複利圖，後續再清楚的說明。 透過百年複利圖，可以清楚看到，今天投入1塊錢，每年報酬10%，100年後，1塊錢將會變成1,3780.61元。9%的百年複利效果為5529.04。這結果清楚看到：(1) 10%的複利效果大於9%的複利效果2倍以上，記得2者只差1%，100年後的投資績效結果可以差到2倍以上，因此千萬不要忽略1%的差距；(2) 根據複利效果，要清楚看到複利的強大效果，估計是在60年以上。 有了上述的結果，投資人就不用羨慕巴爺爺了，他在市場的時間夠長了，長到已經開始享受無敵的複利效果了！ 最後的問題在於，如何能挑到好的資產，可以享受到10%的複利效果？老實話，這是個不容易的問題。首先，第一件事情是必須要找到一個資產，確保100年後它還市場；其次是它的報酬要接近10%；最後，他的投資邏輯必須要很簡單，每一個人都能容易執行。能這符合這些條件，歷史資料觀察大概只有美國的股價指數能夠有這樣的效果。因此，透過追蹤美國被動指數的ETF是最有可能達到這個效果的，例如SPY、DIA、QQQ、SOXX。記得，這裡提到的只有美國...。 最後，要記得的一點，美國指數被動ETF有一個觀念：“現在的高點是未來的低點，現在的低點是絕佳買點”，之所如此乃與美國是世界主宰者有關 (有興趣可以再用專章討論這個議題)。雖然這句話講得很斬釘截鐵，也有點太過肯定，但是先把這句話記下來，往後有足夠的時間讓我們來看看這句話的對與錯。