交易所買賣基金的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

新經濟制霸戰

為了解決交易所買賣基金的問題，作者龐寶林 這樣論述：

　　「疫經濟」與無限量寬刺激一眾新經濟股一飛沖天！尤其是科技股，不但新經濟企業持續「破壞性創新」，中美科技戰及各方面博奕也愈演愈烈，投資者如何在瞬息萬變下繼續成為贏家？ 　　作者龐寶林從事基金管理逾 30 年，洞悉投資趨勢，實戰經濟豐富，其旗下投資組合早已擁抱新經濟，2020年平均增長 46%，優於恒指，表現超卓。 　　為配合金融業發展及培訓業界人才，他亦牽頭成立亞洲金融科技師學會和環境社會及企業管治基準學會，堪稱推動新經濟投資的先鋒。 　　於此力作《新經濟制霸戰》，引領各位讀者一起進入不同的科技範疇，包括科技金融、區塊鏈、雲服務、大數據分析、網絡安全、人工智能、晶片

生產、生化科技、電動車及無人駕駛等，透視各戰線佈陣和策略，預視未來王者！ 　　本書詳細剖析富可敵國科技巨企 — FAAMG(Facebook、Apple、Amazon、Microsoft、Google)、Tesla，Salesforce、Sea Limited 等，揭示其投資價值，也分析多家中國科技龍頭企業，除焦點股如騰訊、阿里巴巴、京東、小米、比亞迪外，更論及嗶哩嗶哩、新浪微博、微盟及舊經濟演變成新經濟的成功者等，必定令讀者眼界大開。 　　此外，本書亦介紹不少科技 ETF(交易所買賣基金)，令資金有限或經驗較淺的投資者仍有機會投資於不同新經濟企業及板塊，捕捉相關機遇及分散投資風險。

交易所買賣基金進入發燒排行的影片

如何選擇最佳的 ETF 投資組合模型: 以大中華地區的 ETF 為例

為了解決交易所買賣基金的問題，作者黃彬怡 這樣論述：

目前金融市場的投資工具日趨多元化和複雜化，交易所買賣基金(Exchange Traded Fund，ETF)作為一種被動追求指數績效的基金，有較高的流動性、較低 的管理費和交易費用。同時，ETF 又能規避一些共同基金經理人的主觀錯誤。 交易股票型和債券型 ETF 時，就是同時交易一籃子金融商品，能分散風險，且 價值不容易大幅波動。這些優點使得投資人對 ETF 青睞有加。那如何投資 ETF 才能獲得更好的績效呢?這是每個投資者思考的問 題。本研究結合量化投資和現代投資組合理論(Modern Portfolio Theory)，探討 以 ETF 為投資標的的各種投資組合模型的優劣，並進一步思考是

否已經有著風 險分散化效果的 ETF 還需通過投資組合進一步控制風險。由於投資人有進鄉偏 誤(Home bias)，本研究的資產標的都為大中華地區的 ETF，分別為華泰柏瑞滬 深 300 基金、元大台灣卓越 50 基金、恒生指數上市基金、恒生中國企業指數上市基金、國泰上証 5 年期國債基金和 ABF 香港創富債券指數基金。實證結果如下:(1)使用最小變異數、最大分散化和風險平價等以風險 為導向的投資組合模型時，可能會過度地依賴低風險資產，導致過多地犧牲了 上漲的潛能來換取控制風險的能力;(2)風險平價投資組合模型平均地分配風 險，對降低資產地集中程度和保留一部分的獲取報酬的能力有一定的作用;(

3) 天真的分散化(Naïve Diversification)即等權重加權投資組合模型也有可取之處， 能保留部分收益，邏輯簡單且清晰，但是在不能抵禦外部衝擊;(4)最大夏普比 率投資組合模型同時考慮了收益和風險，但是該模型需要頻繁地進行調整權重 的特點會產生的交易費用和税，極大可能會侵蝕掉該投資組合的報酬;(5)一些好的 ETF 已經擁有分散化風險的投資指數，在風險和報酬方面取得了較好的平衡，因此無需再建構投資組合。因此，投資人在構建 ETF 的投資組合時，須足 夠 ETF 所追蹤指數的特徵，同時考慮投資組合模型的收益與風險目標。

以Python取勝：計量交易快速上手

為了解決交易所買賣基金的問題，作者錢琛 這樣論述：

　　愈來愈多的聰明投資者，交易前進行計量分析，才精準執行高回報策略，你，還只靠新聞消息、財演、技術指標，在大市中赤膊上陣？   　　計量交易是以大數據分析各種風險及回報，撇除人類的貪婪、恐懼及人為錯誤，以電腦創造高勝算策略。牛熊市不再重要，因為在任何市況，都能穩操勝券。   　　作者錢琛為外資投行計量工程師，在MeWe及Facebook專頁跟投資者分享計量交易心得，其個人投資組合近一年表現超越美國標指總回報約10%，證明計量交易的絕對優勢。作者指出，初學者可先嘗試以python編寫的程式分析策略，到熟練了編程後，就可以嘗試編寫演算法，以電腦作自動化分析及執行交易策略，學識大戶操盤技巧。  

　　Python是容易入手的原生編程語言，只要在網上下載套件，就能輕鬆應用。 Python的社群亦有很多優良套件，經少許自訂後，就可將一套交易邏輯應用到不同的金融工具上進行回測。用家只需根據特定程式結構輸入交易邏輯，就能在極短 時間內快速得知回測結果，包括年回報、最大回撤(maximum drawdown)、夏普比率(Sharpe ratio)等等，更附有不同預設的回報分析圖表，供用家進行研究。   　　作者除分享python的精華入門，也介紹了如何以python分析ETF、期貨及期權的計量交易策略。由介紹各種投資工具的特點開始，再進一步示範如何編寫以上各類金融產品的程式指令，也加上實戰例子

，讓投資者能輕易掌握編程要點，省卻不少自行摸索的功夫。

ETF投資策略在臺灣股市的獲利性研究 — 以臺灣50、臺灣中型100、臺灣工業菁英30、臺灣高股息低波動、臺灣ESG永續等五支ETF為例

為了解決交易所買賣基金的問題，作者林家慶 這樣論述：

ETF英文直接翻譯為就是交易所買賣基金，而我們證交所將其定名為「指數股票型證券投資信託基金」，簡稱為「指數股票型基金」，簡單來講，ETF就是追蹤指數、像股票一樣買賣的基金。本研究目的主要為探討ETF持有者本就在個股層次的資訊蒐集與分析慾望較低，所以放心將資金交給基金經理人（“throw the baby out with the bathwater” ）。這種心態在ETF市場出現「重大」變化時，可能有助於形成具有獲利性的投資策略。因此依Lynch, Page, Panariello, Tzitzouris Jr. and Giroux (2019, LPPTG) 建議，當ETF價格下跌且成交

量放大時，買入低迴歸係數β的ETF成分個股，持有一段期間後結清，可以獲得正向報酬。本研究以臺灣50等5檔ETF為研究對象，實證結果顯示，不管是選擇投資低beta組的個股或是投資高beta組的個股，都有部分ETF投策的報酬率顯著為正，顯示本研究與LPPTG（2019）預期結果不一致，至於LPPTG (2019)「ETF價跌且量增時，投資低beta組」的投資策略執行條件可能過嚴，在本研究中會造成時間數列長度不夠，無法採集數量足夠的樣本數去分析，亦可能為造成台灣ETF市場無法遵循LPPTG（2019）投資策略操作獲利的原因之一。