財報的組成包括資產負債表、損益表、現流表及附註揭露，最重要的焦點必定是損益表，損益表組成的區塊包含了：營業收入、毛利、營業費用、業外收支，進而計算每股盈餘。

假設投資人對於標的近期的資產負債表、損益表、附註揭露、新聞等事項均有相當程度的了解，那麼在財報發布前，僅有相對領先的營收公布結果能夠追蹤，以利後續調整標的公司的預估EPS。

對於沒有內線的投資者來說，正如老老實實過生活的我一樣，營收公布絕對是判定標的狀況的首要資訊，不論是盤中或是盤後，第一時間獲得標的公司的營收訊息，將營收導入原預估的模型中，推估EPS和股價，決定後續的交易策略，是價值型投資人必做的功課。

待每季(上市櫃)或每半年(興櫃)財報公布後，檢視毛利率、費用率、業外收支率是否需要「替營收打個折」，以更準確的預估EPS。

註:所謂替營收打個折，就是營收成長率很高，但毛利卻在下滑，此時聰明的投資人必定需要在這部分做演算來決定日後營收公布打折的程度，反應更準確的預估EPS。

落後指標是用來確認預測的正確性  – 漢平（2488-TW）

舉個近期的例子，我平常在追蹤的標的不下於100間公司，在今年2月時，剛好在追蹤光電通訊類股及生活產業相關類股，我篩選了幾隻潛力股作為口袋名單，其中之一是漢平，主要產品為音樂撥放器、midi、混音器、唱盤等，主要用於 PUB、夜總會、演唱會、廣播電台、音樂錄音室等消費娛樂場所及工作室、個人視聽娛樂使用等之音響器材。後來因為工作及準備的出國旅行，而從3月就忽略了追蹤。直到6月初，赫然發現2月時的口袋名單後續月份營收成長如此強勁，Q1財報早已於5月公布且結果表現極佳而需上調原先預估數，因疏於後續追蹤而股價也一去不復返，真的是欲哭無淚。

眾多大師都說過，投資的成功與否，買入價格決定了大部分的因素，營收變化並不代表股價一定會在當下如實反應，在此我不是想介紹如何用營收資訊獲利，而是提醒朋友們，營收對於大部分的投資人絕對是重要的第一手資訊，可以透過下方表格，得知營收公布與股價及報酬率有密不可分的關係。

各月營收公布後之收盤股價分別如下:

Fugle股市小幫手-你的股票研究助理

當投資標的或潛在研究標的數量多時，非全職投資者可能因工作忙碌而遺漏追蹤訊息，此時，如果能有一個主動的股市研究助理來自動提醒你的持有標的或者觀察名單標的營收公布情形，或許原本的潛在標的就能在關鍵時刻變成主力持股。

近期Facebook Messenger機器人平台開放，Fugle團隊於是針對此需求為投資人開發了目前台股市場上第一個股票研究助理機器人：Fugle股市小幫手。這個服務可以將我觀察中的100多家公司加入自選，由Fugle股市小幫手即時提醒營收公布及重大訊息之公布，各位朋友可以使用類似的服務來即時接收市場最新資訊，好幫助自己提升投資追蹤管理的效率，並找到下一個優秀的標的。

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台灣這個領域發展比較慢，不過網路上仍能找到許多相關的學習資源，指導大家如何利用像是Excel VBA，Multicharts等工具來開發。而今天我們要介紹的Quantopian 是一個Python演算法交易開發平台及社群，也希望藉著本次介紹說明近年來Fintech發展的其中一項重要創新。

編按：本文首發時間為 2016 年 2 月 29 日，如今 Quantopian 已在 2020年 11月 Quantopia 宣布關閉，另研究及回測功能也停止使用，但若讀者有興趣仍可接著閱讀，認識 Quantopian 的發展及運作邏輯作為相關產業的研究參考，或是間接觀察一下它現今的走向在你眼中是否合理。

? 參考閱讀>>

1.  Quantopian Joins Robinhood To ‘Democratize Finance For All'(Yahoo Finance)
2. A Crowdsourced Quant Fund Fizzles in Era of Democratized Trading(Bloomberg)

全球第一個演算法交易雲端平台——Quantopian

2011年Quantopian在美國波士頓創立。兩位創辦人分別是John Fawcett和Jean Bredeche。擁有哈佛大學工程學位的Fawcett，在創立Quantopian之前，參與草創Tamale Software Inc.這家專為避險基金開發軟體的公司，而在2008年Tamale以7000萬美金賣給了NASDAQ上市的金融財務軟體公司Advent Software Inc.。荷包飽飽的Fawcett加入了Advent一段時間。

而會想要創立Quantopian，來自Fawcett的一個觀察——最大而且最成功的投資基金總有最大的研究團隊。那麼有沒有可能用最有效率的方式來建立一個大規模的研究團隊呢？Fawcett很快的瞭解到，一定要利用網路的力量：打造一個免費的雲端平台，讓任何地方的任何人都可以參與研究開發。

從這個想法出發，Quantopian成為了全球第一個演算法交易雲端平台，讓交易者可以在瀏覽器環境中，使用Python建立自己的演算法交易策略，並在平台上回測過去14年以上的分鐘交易資料。而回測後，就可以用每日即時資料進行模擬交易，若一切都準備就緒，直接串接券商，也就真槍實彈的將策略送到市場上廝殺。

這一切，只要有一點Python程式基礎，大約20分鐘就可以利用社群的資源快速開發出自己的第一個演算法交易策略。如果沒有Python程式基礎又想親手嘗試演算法交易呢？只要有心，13個小時，知名網路開放課程：Codeacademy帶你Python入門(https://www.codecademy.com/learn/python)。

類似服務商有 QuantConnect、 Cloud9trader

與Quantopian相似的演算法交易平台，美國還有QuantConnect，而英國則有 Cloud9trader。這類平台統稱「零售演算法交易平台(Retail Algorithmic Trading Platforms)」，在2015世界經濟論壇對於未來的金融服務討論中，舉Quantopian為例，認為它是金融投資管理功能中的重大金融創新之一：賦予個人投資者更強的能力。

過去的金融軟體開發商集中於服務投銀、避險基金等大型機構。因為演算法交易開發所需的歷史交易資料、回測系統軟硬體開發維護等都相當昂貴，因此大型機構才有足夠的資源購買，並在內部提供交易人才開發。

如今雲端服務的強大計算能力以及資料處理成本的下降，透過網路任一個終端都可以連結到平台，Fawcett預見，可以藉此建立起最大的研究團隊：任何人都可以是Quantopian的研究團隊一員。Quantopian立定使命是要吸引全球最棒的演算法交易者，他們可能藏在各行各業之中，透過平台提供他們所需的工具，吸引他們加入演算法交易社群，持續提升開發的能力。

Quantopian 商業模式：群眾外包避險基金

這有些類似司機不是受雇於Uber，而只是利用Uber提供的服務來賺取計程車資一樣，對於演算法交易開發者來說，需要回測工具、高品質資料以及資金，Quantopian提供個人演算法交易開發者所需要的工具與資料，以及投資優秀的開發者，並分取利潤，於是個人開發者有了跟專業機構相近的競爭力。Quantopian將自己的商業模式定義為群眾外包避險基金(crowd-sourced hedge fund)，找尋金主募集資金，然後在社群中找尋出眾的策略以及開發者，共同經營避險基金。

2015 年七月，一位在德州的21歲大三學生Spencer Singleton在Quantopian舉辦的交易競賽中脫穎而出，Quantopian提供了10萬美元的策略獎金，讓他保留用這筆獎金交易六個月的所有獲利。從去年九月中開始，Singleton的策略以+2.5%打敗大盤-7%的報酬率。而單單今年一月S&P面臨-8%的股災，Singleton的策略仍有+1.5%的獲利。Singleton參加的策略競賽每月都有，任何人都可以看到過去和當月的排行榜，Quantopian提供第一名5000美元的獎金，而優秀且符合Quantopian整體配置需求的策略，則會提供100萬美元以上的投資，並給予開發者10%的分潤。

只要開發者不分享，策略程式碼就保密

這些聽起來很美好，但Quantopian要能夠成為群眾外包避險基金，關鍵之一是要獲得開發者的信任：我在平台上開發的策略所有權屬於我，而不會被其他人盜取或利用，尤其是Quantopian這個平台自行拿優秀策略去使用。因此Quantopian網站上用許多篇幅來解釋安全性以及智財權的保護。Quantopian表示，他們在選擇好的交易策略時，不會看原始的交易策略程式碼，而是透過其他回測、模擬交易或交易產生的資料來判斷，包括績效、風險測度、交易的商品數量種類、頻率、資金規模等。

只有極少數的工程師會在有技術支援的需求時，才能接觸到開發者的策略程式碼，否則只要開發者不分享，就將是保密的狀態，就算分享了，所有權仍然被保護，只是不再具有保密性。這些Quantopian的宣示，所建立的信任能否持續，將對Quantopian的長期經營有絕對的影響。

Quantopian 需持續找到優秀的策略開發者

Quantopian的演算法交易社群，在最近不到一年的時間內，從35,000名快速成長至現在的60,000名參與者，其中有電腦科學家、物理學家甚至是火箭科學家，也有廣告公司主管，電信工程師和國防部外包工程師，都在這個遊樂園中開發測試自己的交易策略。社群中有上千則交易策略無償與其他參與者分享，而在Quantopian上完成的交易回測，其時間長度總合至今已累積了相當於650萬年之久的紀錄。在2015年底Quantopian入選為The Forbes Fintech 50，至今獲得接近2400萬美元的投資。這些都是目前市場上對於零售演算法交易平台的這種Fintech創新的發展指標。

當然使用演算法交易並不代表就能找到持續打敗市場的方法，任何交易方法要持續勝過大盤都是非常艱難的任務。而像Quantopian這樣的零售演算法交易平台是否能夠持續找到優秀的策略開發者，有效操作避險基金，並支付營運平台所需的成本後，仍有高於市場的獲利水準，就有待未來的持續追蹤。

【延伸閱讀】

• 機器學習在演算法交易中的應用— 技術分析
• 從《QUANTITATIVE TRADING》讀書心得學 量化交易 入門

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提供「快，又有效」的資訊—Fugle

有感於投資市場對於個股資訊查找的大量需求，以及像是公開資訊觀測站…等現有網站和看盤軟體普遍存在搜尋速度緩慢、資訊難以整理/分享、使用界面設計不友善…等問題；因此，結合了「大數據搜尋推薦技術」和「直覺使用者體驗設計」兩項專長，讓投資人節省30%以上搜尋時間的新創服務Fugle，便由此應運而生。

相較於傳統網站、看盤軟體或APP等投資工具，強調簡潔快速的Fugle主要具有三大優勢：

這些特點不僅可以解決現有工具因查找流程不順暢所衍生的效率問題，同時還能夠讓投資人所找到的資訊變得更加易於整理及再利用；舉例來說，使用傳統網站或看盤軟體蒐集投資資料時，大多須要點擊層層的分類式目錄，才能開啟最終所需的資訊；而在Fugle，只要用投資人最直覺的關鍵字，即可立刻獲得最相關的結果。接下來如果要整理這些資料，過去多用截圖或複製貼上到其他編輯工具來整理，而Fugle的界面則可以直接在網站內拖曳排版整理，且複製網址就能與其他人分享和溝通。過去繁瑣的股票研究分析工作，將隨著Fugle的問世大幅提升效率。

「機器革命」與「新興平台」

事實上，Fugle的共同創辦人們，本身就是一群股齡5到10年的投資人，由於懷抱著對於投資的熱情，讓這群工作背景橫跨金融業、遊戲業、科技業等領域的七年級中段班，在三年前合組了投資研究團隊，並且固定在週末相互切磋投資心得、共同研究合適的投資標的。然而，在埋首股票研究的同時，卻也對於現有投資工具的設計邏輯與使用界面不符合時代趨勢感到無奈。於是運用本身的專業，訪談近200位使用者，並勤跑法說會向金融業先進請益…等。經過一連串的市場調查後，更加確定這些著實是許多投資者面臨的共同問題；因此，決心推動台灣金融投資產業向前行的他們，便於2014年下旬組成Fugle團隊，結合彼此在金融、資訊和界面設計等領域的專業長才，共同孕育出符合使用者需求且現代化設計的 Fugle。

從2015年世界經濟論壇所提供的未來金融服務創新架構來看，Fugle專注於進行「機器革命(Smarter, Faster Machine)」和「新興平台(New Market Platforms)」這兩項創新。新興平台的部分，Fugle就是一個資訊交流平台。舉例來說，一位專業投資人阿明的個人化股票研究版型，可以透過Fugle，分享給其他投資人使用，讓個人也可以進行資訊加值，並獲得回饋。

而藉由大數據、人工智慧和機器學習所開發的推薦演算法，則是個人資訊查找的貼心幫手。例如阿明若在Fugle上搜尋「中裕（4147-TW）」，恰好時間是在2016年1月底第四季財報公布，Fugle會自動推薦出「中裕最新公布之財報」，讓阿明不用麻煩的查找；同時也會透過該股票的技術面、基本面、籌碼面型態，以及市場語意，推薦其他相似或相關的個股，例如同為生技飆股的浩鼎（4174-TW）或大股東潤泰新（9945-TW）潤泰全（2915-TW）。這些都可為投資人降低研究所需花費的時間成本。而且，這種把電商所運用的搜尋推薦技術導入證券交易領域，相信將可對股市交易量產生極大的幫助，進而推動台灣證券產業的發展。

搭上FinTech趨勢列車

正當全球市場對於FinTech（金融科技）所帶來的機會和挑戰感到興奮不已，摩拳擦掌地企圖在支付、保險、存貸、籌資、投資管理…等領域有所表現的同時，早早搭上FinTech趨勢列車的Fugle則已經準備好要開始為市場提供創新的金融資訊服務。

將「幫助投資者在最短時間獲得精確資訊、以做出正確且有利之決策」作為企業使命的Fugle，仍持續精進服務的品質，並且與既有金融業間討論合作的機會。這群生於網路世代的共同創辦人們，對於即將替產業帶來全新的機會，感到熱血沸騰。在全球紛紛吹起FinTech風潮之下，這家從台灣出發的新創公司將在市場上激起什麼樣的火花？或許科技、金融業者，乃至於你我都很期待！

《想了解更多，你可以連結：Fugle官網 & 粉絲團》

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