Reveal the Signals Beneath the Market.
放大市場訊號，看見數據背後的規律。
金融市場每天產生大量價格、成交量、籌碼與交易資訊。然而，真正有價值的訊號，往往隱藏在龐雜的數據與市場雜訊之中。
Scope 是 InfoFlask 的量化研究實驗室。
我們結合金融資料工程、統計分析與機器學習技術，從歷史市場數據中探索潛在規律，透過系統性的模型建構、回測驗證與風險分析，讓過去難以察覺的市場變化，成為可以觀察、衡量與研究的訊號。
如同實驗室中的顯微鏡，Scope 不只是呈現市場表面的價格走勢，而是希望深入觀察數據之間的關係，以更客觀、可重複驗證的方法理解市場。
核心研究領域
01市場訊號放大
從海量交易數據中，找出值得研究的變化。
整合股價、成交量、籌碼、技術指標與市場資訊，透過自動化資料處理及統計分析，辨識價格動能、資金流向與市場結構中的潛在訊號。
讓研究不再侷限於單一技術指標，而能從不同角度觀察市場行為。
02機器學習量化模型
讓數據提出假設，讓實驗驗證規律。
運用機器學習與量化分析方法，建立不同預測期間及投資風格的研究模型，涵蓋動能、趨勢、籌碼及短期市場行為等面向。
透過多模型分析與訊號交叉比較，探索不同市場條件下具有研究價值的選股因子與市場特徵。
03策略回測與驗證
一個好的策略，不只需要漂亮的報酬。
建立系統化的歷史回測與樣本外驗證流程，評估策略在不同市場期間的表現。
研究內容涵蓋交易成本、報酬分布、風險調整後績效、最大回撤及策略穩定性，並持續檢驗模型是否存在過度擬合或特定市場環境依賴。
我們相信，量化研究的價值不只在於找到有效訊號，更在於理解它何時有效、何時可能失效。
04市場風險觀測
不只尋找機會，也要理解風險。
除了個股研究，Scope 亦透過機器學習分析市場波動與風險狀態，觀察不同市場環境對量化策略的影響。
將市場波動、風險程度及模型狀態轉化為可持續追蹤的研究指標，協助研究者更全面地評估市場變化。
05多模型研究平台
讓每一種觀點，都能接受數據檢驗。
Scope 整合不同期間及研究邏輯的量化模型，透過自動化資料更新、模型評分、策略追蹤與績效分析，建立可持續運作的量化研究環境。
從短期交易訊號到中期趨勢研究，讓不同模型能夠獨立驗證，也能相互比較，持續探索市場中的潛在規律。
持續研究，而非追求單一答案
金融市場不斷變化，過去有效的規律，未必能在未來持續成立。
因此，Scope 不以任何單一模型或固定策略作為最終答案，而是透過持續的資料更新、模型測試與績效追蹤，建立可反覆驗證的量化研究流程。
我們相信，AI 的價值不是保證預測市場，而是協助我們用更有效率、更系統化的方法研究市場。
研究現況與合作洽詢
內部研究用途・未對外銷售Scope 目前以 InfoFlask 內部量化研究、模型開發與策略驗證為主要用途，現階段並未規劃作為正式對外銷售或訂閱產品。
我們持續投入金融資料工程、機器學習、交易策略建模與風險分析，並將研究成果應用於內部研究環境。
若您是專業投資機構、量化研究團隊，或有量化交易策略研究、模型驗證與技術合作需求，歡迎與 InfoFlask 聯繫。
我們將依據實際研究需求、技術可行性、資料使用權及相關法規，個別評估合作機會。
目前透過搶先體驗表單收件，請在需求說明欄註明「Scope 合作洽詢」。
InfoFlask Scope — Make Hidden Signals Visible.
本平台所展示之模型訊號、歷史回測及模擬績效均屬量化研究成果，不代表實際交易績效或未來報酬保證，亦不構成個別證券投資建議。