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title: Project03
tags: teach:MF
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# 金融商品價格攀升速度與風險的關聯 by 吳念主

#### keywords
1. 南海泡沫事件
2. 股價預測

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## Motivations

$\qquad$自古以來，人類從歷史中學到的教訓就是人類始終學不到教訓。在人類使用金融商品
的歷史中，不乏對金融商品價格看漲，所以以過度樂觀的態度進行高風險操作，如
1720年，知名科學家牛頓大量買入英國南海公司的股票，進而導致自己虧損近10年
的薪俸，其中關鍵的操作，在他已經獲利不少時，持續在股票飆漲時大量買入，而在
買入過後幾天，股價持續崩跌，牛頓再大量虧損的同時留下了一句話："我可以計算出
天體運行的軌跡，卻算不出人性的瘋狂"。
$\qquad$如今在現代我們有別於牛頓有電腦，並且利用電腦發展人工智慧以及機器學習，那我
們能不能利用電腦的計算，算出當年牛頓束手無策的難題呢？或許我們可以利用股
價飆漲時的速度，去判斷這支股票在各時間點崩跌的機率，避免牛頓當年的問題。


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## EDA

https://invest.cnyes.com/twstock/TWS/2615/history
https://invest.cnyes.com/twstock/TWS/8478/history
https://invest.cnyes.com/twstock/TWS/2609/history
https://invest.cnyes.com/twstock/TWS/2603/history
https://invest.cnyes.com/twstock/TWS/0050/history
https://invest.cnyes.com/twstock/TWS/0056/history
https://invest.cnyes.com/twstock/TWS/2891/history
https://invest.cnyes.com/twstock/TWS/2330/history

以下為我有興趣的股票

2615萬海,2609陽明,2603長榮,0050元大,0056元大高股息,2330台積電,2891中信金,8478東哥遊艇

股價相關性

各股報酬率相關性

各股對數報酬率隨時間變化圖

風險與報酬

## Problem formulation

萬海,陽明,長榮 為有大幅漲幅並以下跌的股票
元大為長期穩定的股票
台積電為有快速攀升並維持在高檔
東哥遊艇為一支新股票
利用這８支股票
建立一個資產配置的模型

先以風險最小為優先考量當成一個對照組
然後比較不同延遲更新配置在這段期間(2019/10/28~2021/10/26)
各自獲利情形

回測：
利用前６０天的股票收盤價
計算出８支股票分配比率
以該分配比率分配資產給各股並持有五天
五天後全數賣出並重新以６０天計算比率

延遲計算組
分別會以
１０天　１５天　２０天　３０天為間隔
模仿以前的資產配置並持有五天
五天後全數賣出並重新模仿

**Benchmark method**
採用global-minimum portfolio當作Benchmark method，期間為2019/10/28~2021/10/26
先以前60天的報酬率為基準 計算比重

## Analysis
正常配置

2019/10/28的初始資產為100000
最終結算的總資產為192714.7575
投資報酬率為92.71％

各股票的價值隨時間變化

10天延遲
結算的總資產為87462.5957
投資報酬率為-12.54%

15天延遲

結算的總資產為64789.8028
投資報酬率為-35.21%

20天延遲

結算的總資產為44559.373
投資報酬率為-55.44%

30天延遲

結算的總資產為20896.0568
投資報酬率為-79.1%

如果在股票市場裡
已完全隨機的方式分配資產
會發生什麼事?

| 1 | 2 | 3 | 4 |
| ---------- | ---------- | --------- | ----------- |
| 1141683.01 | 1010427.02 | 850193.60 | 818601.9306 |

 

| 5 | 6 | 7 | 8 |
| ---------- | ---------- | --------- | ----------- |
| 934304.79 | 702827.46 | 778440.74 | 1104612.76 |


## Conclusion

與其在股市裡面模仿別人的行為
不如拿起一顆骰子
還比較不會血本無歸

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