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from finlab import data from finlab.backtest import sim data.set_market('us') industry = data.get('us_basic_info:industry') industry_strength = close.groupby(industry, axis=1).mean().pct_change(126) leader = momentum.rank(axis=1, pct=True) > 0.9 # 強勢產業中的領頭羊 position = leader & industry_strength.rank(axis=1, pct=True).gt(0.7)
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「課程設計系統性強，從零到完成選股策略；專注台股，提供完整 Python 流程與資料庫，前期辛苦但一勞永逸。」
V
vincentfeng
2024年12月
「不只給現成資料庫與程式碼，還有專屬回測平台與文件，讓我省下大量時間，價值非常高。」
侯
侯里維
2024年4月
「範例程式讓我更快建立候選股清單，也學會用回測和風險指標檢查自己的投資假設。」
林
林安安
2024年1月
「量化交易新手首選：環境設定一步到位，回測選股只要 1 分鐘，就知道標的值不值得買。」
菈
菈喜大叔
2023年8月
「FinLab 不只給釣竿，還給一艘大郵輪；課內外資源豐富，問題也持續獲得回覆。」
王
王丞佑
2023年7月
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2023年7月
「從 EDA 到選股策略全包，學到可用 10 年的 Python 實戰技能。」
E
eddiecheng
2023年7月
「模組化設計易上手，回測讓投資理由更明確，信心顯著提升。」
R
ReiChen Chen
2022年11月
「台灣量化資源稀缺，這門課以扎實步驟帶入量化交易，完成後能清楚設計自有策略。」
G
gavin730
2022年11月
「由淺入深，講解清晰，附完整程式碼範例，立刻可實作。」
T
TH
2023年8月
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我們不保證績效，我們保證邏輯可被檢查。
資料真實性以 point-in-time 資料與回測設定降低未來函數風險。
邏輯防禦用錯誤排查、風險指標與交易規則檢查策略盲點。
可解釋性從報酬、回撤、勝率與持股紀錄追溯績效來源。
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