透過本次現代投資組合教學改善計畫，我們將數量化投資流程做一個完整的呈現，從理論、概念的說明與介紹，到整個投資流程的建立以及相關程式運作的說明，然後將所有的研究成果，匯集成一本數量投資組合研究報告。 這是一個相當費時費力的工程，首先，我們整理出所有上市上櫃的公司的價量資料、財報資料、總體經濟資訊，資料期間從1995年~2009年，透過這些蒐集整理過後的資料，計算出每一家公司的合成要素值，共有100多個要素，資料分為月頻率及周頻率，可見資料量之龐大，所以我們所用的工具不再是一般的EXECL，而是以SQL建立一個資料庫，以方便資料蒐集，整理，運算以及維護。 將QEPM database 建置好之後，開始後續的相關運算，我們以數學統計的方法，判別我們所計算出來這一百多個要素的顯著性以及穩定性，再透過因素分析及主成分分析，將這些要素再加以分類合成為因子，在此我們將要素區分為17類，計算出17個因子，當我們做好以上因子模型資料的建構，接下來就是利用統計分析，找尋因子與報酬之間的相關性，試圖找到每支股票和我們所建立的投資組合其風險源自於哪裡。也透過我們建立的Alpha Model 來做為選股的機制，希望透過如此報酬的追求，以及風險的控管，建立效率性較高的投資組合。 在此專案內，我們也做了兩個簡單的投資組合建立，說明量化投資組合的建構流程。最後我們將介紹績效歸因，透過績效歸因模組，我們可以持續追蹤投資組合，動態監控，事前的投資組組構想與建構，與事後的分析與監控都是缺一不可的，這樣才能夠使報酬更穩定。以下是本專案結案報告的內容: 第一章Software Introduction 第一節 軟體介紹-R：R 語言簡介 第二節 軟體介紹-R：R 基礎語法講解 第三節 軟體介紹－SQL Server：詳述基礎軟體使用 第四節 軟體介紹-SQL Server：進階SQL 語法查詢 第五節 軟體介紹-SQL Server：關連式資料庫概念與正規化 第二章Risk Model System Platform 第一節：發展顯著要素 第二節：發展顯著複合因子 第三節：多因子模型-報酬 第四節：多因子模型-風險 第三章SQL server DataBase Update Process 第一節 SQL Serverr 計算元素：QEPM_DB 資料庫. 第二節 要素計算流程介紹 第三節 要素資料庫更新模組：QEPM_Update 資料庫 第四章 多因子操作策略：動態風格增值指數投資組合 第一節 動態風格增值指數投資組合建構理念 第二節 動態風格增值指數投資組合建構流程及參數 第三節 動態風格增值指數投資組合建構 第四節 結論與建議 第五章Alpha Model investment process 第一節 前言 第二節 Alpha Model-尋找因子 第三節 篩選因子 第四節 以台灣五十指數為樣本測試 第六章MFM Performance attribution module 第一節 Brinson 報酬歸因模型 第二節 多因子QEPM 歸因模型 第七章Business Valuation Model 第一節 財務報表資料輸入及更新 (利用TEJ Smart wizard) 第二節 Rexcel 操作簡介 第三節 自由現金流量折現模型