近 17 年 (2003 年至 2020 年 7 月) 發行量加權股價報酬指數 (俗稱:大盤還原價) 平均每年報酬率高達 9.70% (採幾何平均計算,相關資料請參閱:臺灣證券交易所,無日期)。同時,臺灣證券交易參與現狀亦是十分熱絡,平均每兩名成年中就有一人開戶 (陳昱光,民 107 年 2 月 25 日);不重複開戶人數高達 1,053 萬餘人,2019 年每位股民更是平均獲利 67 萬元 (潘智義,民 108 年 12 月 31 日)。顯而易見地,證券交易可說早已是個人理財中的基礎能力。
然證券化和信用擴張的創新、科技與投資理論所催生的新型交易策略 (Bodie et al., 民 101),與如 Covid-19 疫情難以預料的突發事件 (經濟日報,民 109 年 6 月 26 日) 等,致使證券市場充滿了各種快速且複雜的震盪變化,更造成發行量加權股價報酬指數的日報酬率樣本標準差高達 1.17% (2003 年至 2020 年 7 月,相關資料請參閱:臺灣證券交易所,無日期)。 故本門課著重在資產配置上,利用沖銷風險為根基的配對交易 ("配對交易",民 107) 為課程主軸,將以距離方法 (distance method, 相關資料請參閱:"Pairs trade," 2020, para. #Model-based pairs trading) 作為課程完成目標教學。
課程重要注意事項:(1) 此課程原為 Python 初階證券交易分析中數據分析的內容,程式設計部分已移至 Python 初階複合設計模式課程中。修習本課程學員僅須熟悉 Python 語法即可;(2) 本線上課程授課方式為提供已錄製完成的影片,無直播授課;(3) 基於法規限制 (臺灣證券交易所,使用條款,無日期與臺灣期貨交易所,使用條款,無日期),部分數據僅可使用過去已久的舊資料。(4) 結業標準採作業等權重加權後達 70 分,各作業內容與截止日期依當期課程決定。
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