臺灣博碩士論文加值系統

技術分析相信歷史會不斷重演，進而將市場的歷史訊息進行分析，藉由圖表及其他的量化指標來分析未來的趨勢。本研究使用6種，為期兩天的陰陽燭型組合，先計算出燭形出現的次數，接著觀察燭型出現後股價的趨勢變化，當股價連續下跌時，出現利好燭型則買進；連續上漲時，出現利淡燭型則賣出的策略，觀察6種燭形的勝率和獲利能力。實驗期間為03~12年的台灣50指數，實驗期間分為03~08年和09~12年兩部分，藉此觀察此方法是否在不同的市場景氣下皆有效。最後將初期研究回報的樣本時間頻率做適當的放寬或限制，提供投資人在不同的市場行情下，擁有更多的參考資訊，以應付投資市場的快速變化。

Technical analysis believes that history will continue to repeat. We can use chart sand other quantitative indicators to analyze the trend of the future. This research uses 6 two-day candlestick combinations. First we calculate the candle occurrences. Then changes of stock trend for candle patterns are observed. When stock prices falls continuously, if bullish candle pattern is appeared the buy long. When stock prices raises continuously, if bearish candle pattern is appeared then sell short. For the strategies, we count their winning and profitability for Taiwan 50 index during the experiment period 03~12.During the experiment, it is divided two parts03~08and09~12. It is observed whether these strategies are valid under different market booms. Finally, relaxation or restriction of the return time is provided. For these adjustments, more reference information could be obtained in different market conditions to cope with the rapid changes in the investment market.

目錄
摘要 III
目錄 V
圖目錄 VII
表目錄 VIII
第一章序論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 3
第三節 研究流程 3
第二章文獻回顧 5
第一節 效率市場假說(Efficient Market Hypothesis,EHM) 5
第二節 技術分析 6
第三節 技術指標 8
第四節 K線理論 12
第三章研究方法 15
第一節 資料來源 15
第二節 投資策略 15
第三節 計算公式 15
第四節 研究步驟 16
第五節 研究假設 16
第四章研究結果 17
第一節台灣50指數研究結果 17
第二節各類股分析 21
第五章結論與建議 29
第一節研究結論 29
第二節研究建議 30
參考文獻 31
附錄 33

1.林睦融(2012)，K線理論應用於台股市場之績效分析(碩士論文，東吳大學)。
2.陳蕾如(2004)，K線與型態辨識函數之開發及技術分析之應用(碩士論文，義守大學)。
3.林天運(2007)，大盤未來走勢預測-KD指標的實證分析(碩士論文，成功大學)。
4.游豐銘(2008)，台灣50ETF與台灣股票以及市場動能相關性之研究(碩士論文，成功大學)。
5.林澤利(2006)，從技術指標探討台灣股市效率之研究-以台灣50指數成分股為例(碩士論文，東吳大學)
6.鄭吉龍(2009)，投資人情緒與交易策略之研究(碩士論文，輔仁大學)。
7.張景閔(2005)，技術分析的切入時點(碩士論文，成功大學)。
8.蕭彰志(2011)，KD指標買賣績效之研究(碩士論文，東吳大學)
9.紀岱良(2008)，台灣加權指數與技術指標之關聯分析(碩士論文，東華大學)
10.蔡德淵(2002)，台灣股市「漲時重勢、跌時重質」之實驗研究(碩士論文，成功大學)
11.Tsung-Hsun Lu , Yung-Ming Shiu , Tsung-Chi Liu(2012). Profitable candlestick trading strategies—The evidence from a new perspective. Review of Financial Economics 21 (2012) 63–68.
12.Shiu, Y., & Lu, T. (2011). Pinpoint and synergistic trading strategies of candlesticks. International Journal of Economics and Finance, 3, 234–244.
13.Caginalp, G., & Laurent, H. (1998). The predictive power of price patterns. Applied Mathematical Finance, 5, 181–205.
14.Ben R. Marshall a,*, Martin R. Young a, Lawrence C. Rose b(2006)Candlestick technical trading strategies: Can they create value for investors?.Journal of Banking & Finance 30 (2006) 2303–2323
15.Brock, W., Lakonishok, J. and Lebaron, B. (1992). Simple technical trading rules and the stochastic properties of stock returns. Journal of Finance 47(5), 1731-1764
16.Marshall, B.R., M.R. Young and R. Cahan. (2008). Are candlestick technical trading strategies profitable in the Japanese equity market? Review of Quantitative Finance & Accounting, 31: 191-207.
17.Jack J.W. Yang. (2002). The information spillover between stock returns andinstitutional investors’ trading behavior in Taiwan.International Review of Financial Analysis 11 (2002) 533–547
18.Fock, J.H., C. Klein & B. Zwergel. (2005). Performance of Candlestick Analysis on Intraday Futures Data. Journalof Futures Markets, 13, 28-40.
19.Fountas, S. and Segredakis, K. N. (2002). Emerging stock markets return seasonalities: the journey effect and the tax-loss selling hypothesis. Applied Financial Economics. 12(4),291-299
20.Saitta, A. (1995). Using Dow theory to catch trends. Futures October 24(1), 46-48.









1.林睦融(2012)，K線理論應用於台股市場之績效分析(碩士論文，東吳大學)。
2.陳蕾如(2004)，K線與型態辨識函數之開發及技術分析之應用(碩士論文，義守大學)。
3.林天運(2007)，大盤未來走勢預測-KD指標的實證分析(碩士論文，成功大學)。
4.游豐銘(2008)，台灣50ETF與台灣股票以及市場動能相關性之研究(碩士論文，成功大學)。
5.林澤利(2006)，從技術指標探討台灣股市效率之研究-以台灣50指數成分股為例(碩士論文，東吳大學)
6.鄭吉龍(2009)，投資人情緒與交易策略之研究(碩士論文，輔仁大學)。
7.張景閔(2005)，技術分析的切入時點(碩士論文，成功大學)。
8.蕭彰志(2011)，KD指標買賣績效之研究(碩士論文，東吳大學)
9.紀岱良(2008)，台灣加權指數與技術指標之關聯分析(碩士論文，東華大學)
10.蔡德淵(2002)，台灣股市「漲時重勢、跌時重質」之實驗研究(碩士論文，成功大學)
11.Tsung-Hsun Lu , Yung-Ming Shiu , Tsung-Chi Liu(2012). Profitable candlestick trading strategies—The evidence from a new perspective. Review of Financial Economics 21 (2012) 63–68.
12.Shiu, Y., & Lu, T. (2011). Pinpoint and synergistic trading strategies of candlesticks. International Journal of Economics and Finance, 3, 234–244.
13.Caginalp, G., & Laurent, H. (1998). The predictive power of price patterns. Applied Mathematical Finance, 5, 181–205.
14.Ben R. Marshall a,*, Martin R. Young a, Lawrence C. Rose b(2006)Candlestick technical trading strategies: Can they create value for investors?.Journal of Banking & Finance 30 (2006) 2303–2323
15.Brock, W., Lakonishok, J. and Lebaron, B. (1992). Simple technical trading rules and the stochastic properties of stock returns. Journal of Finance 47(5), 1731-1764
16.Marshall, B.R., M.R. Young and R. Cahan. (2008). Are candlestick technical trading strategies profitable in the Japanese equity market? Review of Quantitative Finance & Accounting, 31: 191-207.
17.Jack J.W. Yang. (2002). The information spillover between stock returns andinstitutional investors’ trading behavior in Taiwan.International Review of Financial Analysis 11 (2002) 533–547
18.Fock, J.H., C. Klein & B. Zwergel. (2005). Performance of Candlestick Analysis on Intraday Futures Data. Journalof Futures Markets, 13, 28-40.
19.Fountas, S. and Segredakis, K. N. (2002). Emerging stock markets return seasonalities: the journey effect and the tax-loss selling hypothesis. Applied Financial Economics. 12(4),291-299
20.Saitta, A. (1995). Using Dow theory to catch trends. Futures October 24(1), 46-48.