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‍📌 本期文章精選

📈 彼得‧林區選股哲學實踐：成長與價值兼具的量化策略

彼得‧林區（Peter Lynch）是美國基金界傳奇人物，曾於1977至1990年間擔任富達麥哲倫基金（Fidelity Magellan Fund）經理人，期間資產規模從2,000萬美元成長至140億美元，年化報酬率高達29.2%，堪稱史上最成功的基金經理之一。他不僅以出色的績效聞名，更以深入淺出的投資哲學啟發無數散戶與專業投資人。 

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📈 德伍．卻斯的成長動能選股策略：價值與動能的交會點

在成長型投資領域中，德伍．卻斯（Derwood S. Chase Jr.）無疑是一位極具代表性的傳奇人物。投資生涯橫跨近半世紀的他，擁有紮實的學術背景，畢業於維吉尼亞大學，並於1954年取得哈佛大學企業管理碩士學位。1958年創立大通投資顧問公司（Chase Investment Counsel Corporation），專注於管理公司退休基金、信託基金與個人退休計畫，並不涉足與銀行相關業務。在他的領導下，公司至2001年已管理超過14億美元資產，其旗下機構大型成長股組合於1990至2001年間創下年化報酬率16.38%的亮眼成績，顯著超越同期S&P 500指數及Russell 1000 Growth指數。

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📌 TEJ 研究專題 – TQuant Lab 量化投資分析– 事件型因子研究：股票填息機率

填息機率的延續性研究：以事件研究法檢驗高股息股票

填息意味著公司股票在除息日之後的價格，高於除息日前一天的收盤價格，代表買入該股票的投資者在收到股利後，還能避免股價調整後的資本損失。因此，許多投資者都著眼於買進高殖利率同時也能填息的股票，期許在收穫穩定的現金股利同時，還能夠安全出場免於資本損失。本研究使用事件研究法，檢驗過往填息機率越高的股票，是否代表未來填息的機率也越高，以此做為投資人在買賣高股息股票時的參考。

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重要資訊

 ‍📌 重要更新｜Factor Library 因子資料庫_TEJ

Factor Library 因子資料庫介紹 

TEJ Factor Library 是專為量化研究打造的因子資料平台，涵蓋九大類型：動能、股息、價值、成長、品質、流動性、波動度、規模與情緒。資料全面採用 Point-in-Time 架構，有效避免前視偏誤，並具備完整可追溯性，是策略建模與風控分析的關鍵基礎資料庫。

Factor Library 因子資料庫應用情境 

TEJ Factor Library 因子資料庫的價值，不僅在於提供完善、結構化的數據，更關鍵在於它能支持各種投資應用情境，協助投資人依據自身策略目標，運用單一或多重因子進行選股、風險評估或建構量化模型。透過因子資料，使用者可以篩選出具備特定特徵的股票，提升選股效率與決策精準度；同時也能發展出具有風險溢酬預測能力的投資策略，進一步構建量化模型以提升投資組合的報酬潛力；此外，藉由因子對風險的描述能力，投資人也能強化投資組合的風控架構與資產配置管理。舉例來說，在建構多因子選股策略時，研究人員可先依流動性、市值等條件篩選股票池，再檢測與挑選有效因子，接著將這些因子進行 Z-score 標準化並加權合成，最終產出綜合分數作為選股依據，並搭配再平衡週期與投組權重設定，完成策略建構與執行流程。

Factor Library 因子資料庫的關鍵價值與效益 

在因子激增與資訊斷層的環境下，研究人員往往困於繁瑣的資料處理，難以專注於策略開發與回測。TEJ Factor Library 應運而生，整合學術嚴謹與實務需求，提供高頻更新、結構清晰、彈性高的資料服務。

• Feature（特色）：每日更新、多因子分類、完整 Point-in-Time 架構，計算方式透明可追溯，具備學理依據。

• Advantage（優勢）：大幅減少資料處理時間，降低錯誤，提升回測準確與策略穩健度。

• Benefit（效益）：加快研究節奏、提升開發效率，加速量化策略從想法到落地的轉換。

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