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• 基於近期表現的配置模型：這個模型源自於學界著名的「動能效應」。你將能學會找出近期表現相對優秀的標的，組合出符合近期趨勢的投資組合。
• 基於「就業市場」與「通膨數據」的配置模型：包含單周新領失業金人數、非農就業人數變動、工資成長率、失業率等就業相關數據，觀察到景氣循環的位置，以及 CPI、PCE、核心 PCE 等央行非常在意的物價指數，透過以上關鍵指標建構出的資產配置模型。
• 實作配置不同股票產業的邏輯：全球經濟是一個週期性的循環，當市場處在不同的階段，對於成長型 / 防禦型產業會有明顯不同的配置比例。
• 綜合資產配置實作：依照投資習慣、風險偏好去變動股票、債券、原物料、其他 ETF 的配比，打造專屬的配置模型
  1. 積極型 : 股票 ETF 比例高，甚至用「投資股票」置換「投資股票 ETF】來追求較高的報酬。
  2. 穩健型 : 相對於積極型，穩健型的股票 ETF 配比下降，取而代之的是債券 ETF 配比上升。
  3. 保守型 : 股票 ETF 配比再次下降，不再配置除了黃金以外的原物料，甚至會分散債券配置至不同債券 ETF 上。

如果能夠善用資產配置，可以減少資產的波動、降低風險、讓資產穩定成長，但其中有很多細節要注意，像是：需要隨時留意市場的最新狀態，並即時調整配置的資產比例，或是需要耗費大量時間在數據堆中蒐集並整理資訊。

利用 Python 可以快速蒐集、整理、分析資產配置相關資料，加速我們理解自己的資產狀況，並且應對世界經濟的快速變化，也能讓我們所設計的資產配置模組依照事先制定好的規則自動配比，輕鬆達成較高獲利、穩健的資產配置。

資產配置是所有投資的基礎，主要的做法是事先規劃好，將資金依照相對應的比例投入到不同商品，一般包含股票、債券、少部分的貴金屬與原物料，以及當下最熱門的加密貨幣。而資產配置最大的好處就是經由有效運用、分配現有的資產，讓資產能夠穩健成長。透過這些資產不同的循環週期，在其中一個資產出現虧損時，可以由其他資產獲利去彌補，達到降低風險的效果。

而資產配置大致分成被動及主動配置兩種，被動配置是以一個固定的配比，例如股票 ETF 60%、債券 ETF 40%，定期定額慢慢投入，從歷史上看風險低，但報酬也相對較低。而我們課程中，主要講述的主動配置，則是透過全球經濟變化的角度，提前佈局未來可能「表現相對優秀的產業」，除了能在同樣低風險的情況下，多創造利潤，也能讓你更加了解自己的投資，不會因為一點風吹草動就不斷進出場，在進行理財規劃時能更有把握。

透過這堂 Python 線上課程，我們會教你使用多種金融商品以及其衍生性金融商品去配置組合，其中主要以 ETF 來進行實務操作。因為 ETF 連結了全世界大多數主流商品， 且 ETF 的漲跌幅會跟隨著這些商品連動，可以說投資 ETF 就能投資全世界。另外，ETF 的投資門檻低，所需要付出的起始資金相較於其他金融商品也較少，配置與持有成本也相對合理，因此即使是小資族也能輕鬆操作。

同時，除了 ETF 之外，這門 Python 課程也會詳細教授股票、債券、原物料以及其衍伸性的金融商品的特性、風險、投資策略以及資產配置模型，幫助你順利使用程式交易打造自己的投資組合！

# 每天不到 50 元，就能利用有效的配置讓資產快速積累

• 基礎知識特訓：就算是投資新手也不用擔心！老師將帶你從金融、投資概念入門，包含了解何謂資產配置，並矯正大多數人堆於資產配置的迷思，接著了解多種金融商品以及前衍生性金融商品的資產配置原則，包含：台股、債券、原物料等，最後搞懂何謂 ETF？以及槓桿、反向 ETF，以及 ETF 的投資注意事項。
• 實戰前置準備：透過 Python 簡化繁瑣的蒐集、研究資訊步驟，教你利用爬蟲、API 串接，自動蒐集價格、股票本益比等資料，並整合成模型能夠讀取的格式。以上流程的程式碼都會提供給購課學員直接使用！
• 資產配置實戰：3 大篩選模型 + 3 大資產配置模型的實際應用。你將能根據不同的市場狀況，篩選出值得投資的 ETF，並透過實作打造出適合自己的配置模型，自動幫你進行資產配置，你將可以不必再手動調整，也不用再依據主觀意識配置資產。最後，還有重要的回測範例演示，讓你能夠驗證配置表現，進行後續的優化。

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量化通 QuantPass 致力於全民量化金融教育，希望透過由淺入深的內容，帶領大家以正確觀念來實踐自動化的金融投資。我們對於Python、Multicharts、MT4／MT5等主流的量化交易工具都有相對應的專家，為大家提供最精闢實用的內容。

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