QUANTITATIVE STRATEGY · 量化策略 · 2014–2024

Taiwan
EBIT/TEV
Momentum

Buy cheap. Buy with momentum.

買得便宜,買得有動能。

SCROLL
Overview · 策略概覽

不只是便宜,
還要在漲。

Not just cheap — already moving.

每一季,我們掃描所有台灣上市股票,用 EBIT/TEV 找出被市場低估的公司——「以便宜的價格買進好的經營能力」。

Every quarter we screen TWSE-listed stocks for operational cheapness via EBIT/TEV, then layer a 12-month momentum filter to ensure the market is already recognising the value.

核心邏輯:找到市場還沒完全定價的公司,但價格已經開始動了。不是純粹等待價值回歸,也不是盲目追漲,而是兩者的交叉點。

The core idea: find companies underpriced relative to operating earnings, but already showing price strength. Not pure value. Not pure momentum. The intersection.

43
季度換股
Rebalances
30
每季持倉
Stocks/Quarter
11年
回測期間
Backtest Period
The Two Factors · 雙因子說明

一個問:多便宜?
另一個問:有在動嗎?

One asks how cheap. The other asks if it's moving.

EBIT / TEV
價值因子 · Value Factor

EBIT(息前稅前盈餘)代表純粹的經營能力,排除融資方式與稅務結構的影響。TEV(企業總值)= 市值 + 負債 − 現金,是「買下整間公司的總代價」。

EBIT/TEV = how much operating profit per dollar of enterprise value. Higher = cheaper.

EBIT/TEV = 經營獲利 ÷ (市值 + 負債 − 現金)

由 Joel Greenblatt 魔法公式衍生 · Derived from Greenblatt's Magic Formula

12-1 Month Momentum
動能因子 · Momentum Factor

過去 12 個月的報酬率,跳過最後 1 個月(避免短期反轉效應)。已經在漲的股票,傾向繼續漲。

Past 12-month return, skipping the last month to avoid short-term reversal. The market is already confirming the thesis.

動能 = Return(T-12 月 → T-1 月)

學術文獻驗證 · Documented since Jegadeesh & Titman 1993

Combined Signal

EBIT/TEV Top 30% 12-1 Momentum Top 30 = 便宜 × 已經在動 → 入選

Universe & Filters · 選股範圍

從哪裡選?
先刪掉不對的。

Start with all of TWSE. Then filter ruthlessly.

Universe 母體

  • TWSE 上市股票

    Taiwan Stock Exchange listed only — better liquidity, more reliable data

  • 排除 金融 / 保險 / 銀行

    EV concept doesn't apply — debt is their business model, not a capital structure choice

  • 排除 負EBIT 公司

    Can't meaningfully rank EBIT/TEV on loss-makers

Execution Filters 執行過濾

  • 流動性門檻

    20-day avg volume ≥ 1,000 lots — ensures we can actually execute at scale

  • 漲跌停處理

    Skip limit-up/down locked stocks on execution day → retry T+2, max 3 days

  • 財報發布延遲 60天

    Conservative 60-day lag on financial data — zero lookahead bias

Portfolio Construction · 組合建構

怎麼選出
最終 30 檔?

Two filters. Thirty stocks. One quarter.

1
EBIT/TEV 排名 → 取前 30%
對全市場按 EBIT/TEV 從高到低排名,保留前 30% 的「便宜」股票。約 150–200 檔通過。
2
動能排名 → 取前 30 檔
在通過第一關的股票中,按 12-1 月動能排名,取前 30 檔進入組合。
3
等權重建倉 · Equal Weight
30 檔等權重(每檔約 3.3%)。季末最後交易日發訊號,下季第一個交易日開盤執行。

Cost Structure 成本結構

手續費 Commission0.1425% × 2
證交稅 Transaction Tax0.30% (賣方)
滑價 Slippage0.10%
總成本(每筆)~0.725%

Rebalance 換股節奏

每季末(3/6/9/12月)最後交易日 → 訊號日
下季第一個交易日開盤 → 執行日
Signal: Quarter-end close → Execute: T+1 open

Benchmark · 對標大盤

跑贏大盤
+161% 超額報酬

Strategy vs 0050 ETF vs TWSE Index · 2014–2024 · Base = 1.0 at start of 2014

+334%
Strategy · 策略報酬
TWD 1M → 4.34M
+193%
0050 ETF · 元大台灣50
Price-only · 不含配息再投資
+173%
TWSE Index · 大盤報酬
加權指數同期
+161%
Excess vs TWSE · 超額報酬
Alpha · 年均多賺約 5%

NAV Comparison · 淨值對比 (Base = 1.0 at start of 2014)

策略 Strategy (+334%)
0050 ETF (+193%)
台灣加權指數 TWSE (+173%)

Year-by-Year · 逐年對比

Best & Worst · 最佳與最差

贏的能到 +940%
輸的最多 -51%

462筆交易中的兩個極端 · 非對稱性是策略獲利的核心

勝率只有 49.6%(不到一半)——但策略仍然獲利,原因就在這裡:
最大贏家 +940%  vs  最大輸家 -51%。贏的幅度是輸的將近 20 倍
Win rate is under 50%, yet the strategy profits because the biggest winners are ~20× larger than the biggest losers.

最佳十筆 · Top 10 Winners

最差十筆 · Bottom 10 Losers

注意:此策略沒有個股停損設定,出場時間由季末換倉決定(持有到不再入選為止)。因此部分虧損筆數可以持續超過一季。最大單筆虧損 -51% 是因為連續兩季都在選股名單中。 · No individual stop-loss — exits are purely rebalance-driven. A stock stays in until it drops out of the top 30, so losses can compound across quarters.

Results · 回測結果
Simulated · 模擬回測

100萬 → 433萬
用了 11 年。

TWD 1,000,000 → 4,338,608 · 2014–2024 · +334% Total Return

Backtest Architecture · 回測設計

2014–2024
11-year backtest period
43 rebalances
Quarterly, end-of-quarter
T+1 open
Signal → next open execution
60-day lag
Financial data delay · no lookahead
~0.725% / trade
Commission + tax + slippage
i
+334%
Total Return · 總報酬
i
14.28%
CAGR · 年化報酬
i
462
Total Trades · 總交易筆數
Strategy
0050 ETF
TWSE Index

Annual Returns · 年度報酬

Drawdown Profile · 回撤走勢 — how deep, how often

Year-end drawdowns shown. The −32.02% MDD reference line reflects intra-quarter data from the backtest engine — the worst trough within a calendar year exceeds what annual end-points alone capture.

i
0.94
Sharpe Ratio
風險調整後報酬 · 接近健康
i
1.17
Sortino Ratio
下行風險控制良好 · > Sharpe ✓
i
-32.02%
Max Drawdown
最大回撤 · 主要風險點
i
0.45
Calmar Ratio
CAGR ÷ |MDD| · 需要改善
i
2.95
Profit Factor
賺的錢是賠的 2.95 倍
i
3.32×
P/L Ratio
Win Rate 49.6% · 以大打小
Takeaways · 結論

三件事
值得記住。

Three honest observations from eleven years of data.

策略有效,但不均勻
11年 CAGR 14.28%,把 100萬變成 433萬,明顯跑贏大盤。但報酬分布很不均勻——2021(+62%)和 2023(+67%)兩年貢獻了大部分獲利。其他年份表現普通,甚至有虧損年。這個策略需要你有「抱得住」的耐心。

The strategy works — but unevenly. Two years (2021, 2023) drive most of the alpha. Patience is a required input.
最大回撤是最大的問題
MDD -32%、Calmar 0.45 是最明顯的弱點。白話文:你每賺 1 元,就要在某個時刻承受 2.2 元的帳面虧損。這個策略適合能夠接受大幅波動的長期投資人。短期操作或資金管理嚴格的人需要加入波動率控制層。

MDD -32%, Calmar 0.45. For every TWD 1 earned, you must tolerate TWD 2.20 of peak-to-trough pain at some point.
下一步:驗證與優化
這份回測只是起點。真正上線前需要兩件事:① 樣本外(OOS)驗證——用沒看過的資料再跑一次,確認策略不是在「背歷史答案」。② 加入資金管理層——波動率調整部位大小,讓 MDD 從 -32% 壓縮到 -20% 以內,Calmar 才有機會從 0.45 升到 1.0+。

Two required next steps: OOS validation on unseen data, and a volatility-targeting position-size overlay to compress MDD from -32% to under -20%.