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2024-10-27 04:05
side project: LLM / Python / 高股息策略 (3/4) 分享了 LLM 和 Python 後,接下來分享投資策略本身,不過我覺得這可能是意義最小的一段分享 投資策略百百種,再加上每個人的風險承受度、資金條件、個性都不同,適合每個人的策略會完全不同 我自己是在兩大主軸上,不斷尋找更理想的策略: 1. 在高報酬的領域,可以怎麼降低風險 2. 在低風險的領域,可以怎麼拉高報酬 高股息的特性,對我來說就滿足前述的第 2 點,在風險相對低的狀態下,去探索有沒有拉高報酬的可能性,形成一個「低風險、報酬合理」的策略;身邊也不少人是用類似的方法在投資(我太太一家都是高股息的高級玩家) 而透過 Python,就是想把第二組玩得更精緻更省事,讓人工作起來有缺乏效率、重複性高的篩選過程,在一瞬間完成 以下,來分享我的基本思路,還有 Python 幫上了什麼忙(內容放留言)
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Chun-Huan Chen
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Chun-Huan Chen
chunhuan.chen.3
1. 殖利率會形成保護效果,降低投資風險 為了方便分享,我先設定一間過度簡化的 A 公司,它有以下的特性: -基本面穩定、市場蠻有信心 -每年的獲利、配息都差不多 -往年在除息前, 殖利率(= 配息/股價)大約有 5% -目前股價 100 元,下次除息預計除 5 元 有上述的特質,A 公司算是一支蠻香的股票,如果基本面不變但股價下跌到 83 元,這時它的殖利率就會提高為 6%(=5 / 83),讓它看起來更香、更受歡迎,這時,市場的買進力道就可能比 100 元時更強 => 推升的力道就是一種保護效果,讓股價不容易下跌、降低風險 除此之外,從過去的表現來看,它即使漲回到 100 元,投資人都覺得香,因此往 83 往 100 上漲的這 20% 的價差就值得期待;不過這 20% 只是一個想像空間,更重要的是它不容易跌深,是一個相對安全的策略 => Python 的幫助:替我在 83 元時,找到 A 公司
一小時內
微~💕
xinjiwei8
👍👍👍