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問一句「今天風險怎樣」,它先抓 FRED、CBOE、證交所、櫃買中心等官方公開資料,再用一套寫死的門檻把美債曲線、信用利差、VIX/MOVE、就業、日圓 carry、台股融資與廣度、半導體、AI 燒錢、估值、財政壓力等二十幾盞燈打成綠黃橙紅,給 0~10 相對風險分數、距紅燈排行榜、台股散戶過熱燈與斷頭燈分開打,最後一句話結論。可驗證的才叫事實,推論一律標示,資料不足就留白不猜數字。

Enter a Taiwan stock ticker and generate a visual research report: MA/EMA, price-volume, revenue and institutional flows. Local Python GUI; no model key. 輸入台股代號,自動產生均線、量價、營收與法人視覺報告。本機Python介面,不需模型金鑰。

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台股量化研究系統的部署與解讀助手:協助你在自己的機器建置研究pipeline(安裝、資料回補、排程),解讀模型訊號的一般意義、辨識資料缺口、理解回測的侷限,並提供模型資產保護與工程紀律SOP。純研究與工程教育用途,不提供買賣建議、進場價位、停損目標價或部位配置;此類請求會被引導至一般性研究解讀或建議諮詢持牌專業人員。非投資建議。

漂亮的回測不等於真的有 edge。多數散戶「會賺」的策略其實是過擬合——那個 Sharpe 是掃了一堆參數挑出來最好的、是停損停利湊出來的假象、或只是運氣好的一段區間。 策略 Edge 驗證器用一整套統計檢定,幫你分辨「真訊號」還是「資料探勘出的雜訊」,全部只跑在你自己的報酬序列或權益曲線上: • 平穩 Bootstrap — 這條曲線跟零 edge 的雜訊分得出來嗎? • Deflated Sharpe — 扣掉「掃 N 組挑最佳」的選擇偏差後還站得住嗎? • PBO / CSCV — 回測期最強的參數,樣本外還是最強嗎? • Hansen SPA & Romano-Wolf StepM — 一籃子規則裡的贏家撐得過 data-snooping 嗎? • Bar-permutation MCPT — 利潤是訊號賺的,還是出場路徑湊的? • 樣本外分割 — 多少 edge 撐得過 holdout? 命令列 + JSON 輸出、自帶測試、標註學術出處。不需市場數據源、不需 API 金鑰、不需你的策略邏輯——你的數字全程不離開你的電腦。


