一、量化選股是什麼?
量化選股指的是透過邏輯化、條列式的方式將指令丟給電腦，讓電腦自動幫你篩選出符合指令的股票，透過這樣的流程將提升盤後做功課與盤中決策的速度，節省時間是量化選股的一大優點。(本文取自：量化交易懶人包 一文搞懂量化交易是什麼? 大家都在用的量化工具有哪些? 量化選股是什麼?) 將指令丟給電腦不免讓人連想到要寫程式，難度較高，但其實現在很多網站、APP 都提供點選式、方塊選取的方式，讓使用者輕鬆的找到符合條件的股票，讓投資人不再因為” 程式” 卡關。
No Code 量化選股：
1. 大戶投 APP 上的選股報價專區就可以看到很多策略選股，其中「AI 幫你顧」的因子選股更是特色之一，仿效投資大師的選股邏輯，讓你輕鬆站在巨人肩膀上。
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二、量化選股在市場上的應用
1. 量化選股撈數據：
股票資訊透明度高是台股的一大優點，我們可以從新聞或是看盤軟體找到每日三大法人買賣超資訊、每月公布的營收資訊，從新聞也可以看到哪家企業開法說會、最新年度的股利政策為何、除權息、增減資等交易公告。
有這麼多資訊等著我們去吸收，如果能夠以類似爬蟲的技術，將所有資料抓取下來，這樣就能大大節省搜尋資料的時間，這就是量化選股撈數據的好處。
範例 1：每月的十號會公告全台股上月營收，透過量化工具我們只要重新執行寫好的程式腳本，就可以馬上抓出全台股的營收數據，自訂客製化的資訊觀察表。
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範例 2：除權息也是每年 6~8 月我們會時刻關注的資訊，透過以下選股就可以得知近五天有哪些股票即將除息、除息值是多少。
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2. 量化選股策略：
除了數據抓取，量化選股的一大重點在於可以創造自己的策略，但是到此為止我們在前述示範只不過是＂資料過濾＂的部分，量化選股策略的重點在於＂疊加＂，就好比我不可能只看營收數據，我可能還需要觀察股價強弱、籌碼反應與其他主觀的市場資訊，以此來疊加不同元素的資料。
透過疊加來撰寫的策略就會比較多樣化，至少可能涵蓋了價、量、籌碼與基本面的條件，從零散的股市資訊萃取最重要的一部分，大幅縮減從做功課、挑股票到決策執行時所花取的時間。
以下就來示範如何萃取重要資料到完成一個量化選股策略，＂基本面好的冷門股＂，這個策略運用了月營收年增率、近三月平均營收、近五年 EPS 數據以及股價和成交量，疊加了基本面數據與量能的部分。
三、量化交易的侷限性
講了這麼多量化選股的好處，當然還是有靠量化交易做不到的事情，做量化交易的前提就是＂交易想法＂，歸根結底量化交易仍然需要一些主觀的想法去建構一個策略，就像你無法叫 ChatGPT 幫你寫出一個賺錢策略一樣，但是透過最終得到的量化數據可以很大程度幫助我們客觀分析與快速了解交易邏輯的可行性。
