TD Ameritrade 從開戶到下單超快速教學懶人包最新版 (2017-06-14 更新)

本文介紹 TD Ameritrade 美國券商開戶詳解，如果你是想要開 Firstrade 美國券商的投資朋友，請前往此篇文章：

• 美國券商 Firstrade 2017年開戶詳解懶人包及最新開戶優惠

對於投資小散戶來說，投資就是要簡單(Successful Investing Is Simple)。以低成本(免交易費ETF)建構全球化投資組合的TD Ameritrade美國券商，則是一個最佳的選擇。

有鑑於大家開戶遇到許多問題，網路上資料繁雜，有些則是已經太古老，因此，我這裡再重新整理一份全新的懶人包，來因應網路開戶(申請不需郵寄)新時代的開啟。

根據我自身的經驗，資料備齊後，從Email送件後到收到開戶成功的信件，總共只花費3天即可完成。(網路無國界時代已經來臨)

美股ETF投資組合歷史回測(Backtest)實戰教學 (2015-01-11 更新)

之前寫的這篇文章：

• 資產配置實戰 - 利用相關係數降低資產波動、提高變現性及增加報酬

有介紹到ETFreplay.com這個網站，除了可以查詢美股個股之間的相關係數以外，還可以設定投資組合(Portfolio)做歷史回測(Backtesting)。

可惜的是，ETFreplay的回測工具有幾個限制，第一個就是投資組合的個股數目最多只能輸入五個。

第二，無法設定重新再平衡(Rebalance)跟定期再投入。

利用Google試算表(Spreadsheet)取得匯率報價(2014-12-28 更新)

上一篇文章提到：

• 利用Google試算表(Spreadsheet)取得台股(上市/上櫃)及美股股票報價

因有網友詢問是否可以取得匯率報價，看了一下GoogleFinance公式的教學範例，Google大神果然神通廣大，看來是有支援查詢匯率報價的功能，在這邊介紹給大家。

資產配置策略 - 偏重小型股與價值股提高報酬(三) - 全球股市(美國除外)篇 (2014-12-21 更新)

本文接續上一篇文章：

• 資產配置策略 - 偏重小型股與價值股提高報酬(二) - 美國股市篇

投資全球股市(美國除外)的ETF，其中稍有名氣的就是VEU。

• 美股代號: VEU - 全名為Vanguard FTSE All-World ex-US ETF，追蹤的指數為FTSE All-World ex US Index，內扣費比例為0.15%。

其實，鮮少人會去注意到VEU所涵蓋的公司偏重在大型股，在小型股的部位幾乎是零，所以如果投資人只投資VEU，很可能就吃不到小型股的風險溢酬。(小型股的歷史報酬較高，還不知道這個故事的投資朋友，請參考這篇文章：資產配置策略 - 偏重小型股與價值股提高報酬(一) )

利用Google試算表(Spreadsheet)取得台股(上市/上櫃)及美股股票報價(2017-05-14 更新)

有網友反應，透過奇摩財經取得台股報價的方法已經失效，這篇文章提供了新的方法，也趁這個機會重新整理了一下。

想要使用Google的試算表(Google Spreadsheet)，必須先申請Google Account，並連結到Google Drive雲端硬碟，點擊新增->Google試算表。

本文範例請到這個連結下載。(開啟後，左上角選擇檔案->建立副本，就可以到自己的雲端試算表首頁進行編輯)

使用微軟Office Excel的朋友，取得方式比較麻煩，因此建議嘗試用看看Google試算表囉！

資產配置策略 - 偏重小型股與價值股提高報酬(二) - 美國股市篇 (2014-12-20 更新)

此文章接續上一篇：

• 資產配置策略 - 偏重小型股與價值股提高報酬(一)

實務面上，若要在資產配置策略中偏重小型股與價值股，最簡單的方式就是捨棄追蹤標普500指數(S&P 500)的ETF(目前追蹤標普500指數有三檔ETF：SPY、IVV、VOO)。

標普500指數囊括全美500大企業，並採市值加權，這表示市值越大的個股，在指數中的權重會較高。因此，納入標普500的個股，除了有大型股的特質，另外也因為深受投資人的喜愛(造成追高)，有成長股的傾向(成長股被認為股價高於其基本面，也就是高本益比、高股價淨值比等)。

市值越大投資比重越大，很明顯的缺點就是容易掉入"追逐市場上贏家"的陷阱，例如2000年的科技股泡沫事件，許多股價高到不合理的科技股被納入標普500，結果在2000~2002年期間，標普500指數累積跌幅將近-50%。

資產配置策略 - 偏重小型股與價值股提高報酬(一) (2014-11-28 更新)

投資人終其一生，都在找尋報酬最高的投資標的，想辦法讓利益最大化。

到底要如何提高報酬？

投資人(你我)都很貪心，我們都希望在一定的風險承受度下，拿到最高的報酬。

故事要從這裡說起...