臺灣博碩士論文加值系統

摘要
本文主要是透過風險與低振幅天數比率的分類來探討台灣股票市場中的適用技術指標，並透過KD與MACD(月、週、日)技術指標對抽取樣本進行模擬操作，以期找出適用之技術指標。並分單一指標與混合指標進行比較。
本研究的重要結論如下：
1.台灣的股票大多數具有GARCH效果。
2.股價的振幅比率高低程度與其風險高低成反向的關係。即低振幅比率天數比率低則其風險程度高；反之亦然。
3.市值越小，則低振幅比率越小且交易量越大；市值越大則低振幅比率比率越高，且交易量也相對較小。
4.市值與風險大小成反向關係，即市值越大，其風險則越小，且低振幅天數所佔的比率也越高。
5.高度風險族群的上市公司，較適合由中長期的技術指標來判斷買賣點，且MACD的使用會比KD更佳；中度風險族群的上市公司則適用於週MACD作為買賣點的判斷依據；至於低度風險上市公司類群，則以日MACD指標進行操作比利用KD指標來研判更佳。
6.低振幅比率天數比率低的族群，較適合由中長期的技術指標來判斷買賣點；低振幅天數比率中等的族群則以週KD來作買賣點的判斷會較為適合。至於低振幅比率天數比率高的類群，則以日MACD指標來判斷。
7.透過長中短期混合技術指標來判斷股票買賣時點的策略的確比單純使用日技術指標判斷更為有效。

ABSTRACT 英文摘要
This thesis primary discusses the performance of technical indicator by way of simulation stock transaction, and tries to find out which technical indicators to gain the maximum profit.This study that based on Bollerslev (1986) developed a new time series model called Gerneral Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH), and in order to estimate the risk of the stock return , we use GARCH(1，1) model. By price return risk and censoring degree , they are divided into three attributes: high , medium and low.

The research consequence are concluded as following :
1.ARCH and GARCH effect of stock price volatility is significant in Taiwan stock market.
2.The degree of the censoring of the stocks feature is on different proportion to its risk.
3.The lower the market value of our sample is , the lower censoring and greater trading volume are.
4.The higher the market value is , the lower the stock return risk is , and the lower the stock return risk is, the higher the rate of the censoring is.
5.The group of the high risk stocks is more suitable for medium or long run technical indicators to judge the point of transaction , and MACD is more useful than KD ; and the weekly MACD is applied to the group of the medium risk ones ; the daily MACD is applied to the group of the medium risk ones.
6.The group of the low rate censoring is better judged transaction point by medium or long run technical indicators ; it is better to be applied to weekly KD for the group of the medium ones ; as to the group of the high ones , it is applied to daily MACD.
7.It is more effective to judge the point of the transaction by mix technical indicators (long , medium and short run) than by daily technical indicator.

目　　錄

中文摘要………………………………………………………………….….Ⅰ
英文摘要………………………………………………………………..……Ⅱ
誌謝…………………………………………………………………………..Ⅲ
目錄……………………………………………………………….…..….…Ⅳ
表目錄…………………………………………………………………………Ⅵ
圖目錄………………………………………………………………………..Ⅶ

第一章 緒論............................................….….…1
第一節 研究背景與動機………………………………..………..…..1
第二節 研究目的…………………………………………………………3
第三節 論文結構與研究流程……………………………………………4
第二章 文獻回顧………………………………………………………………6
第一節 股價分析…………………………………….………………….6
一、基本分析…….……………………………………….……...6
二、技術分析……………………………………………………….8
第二節 GARCH模型之文獻回顧……………….……………………….11
一、國外文獻方面……………………………………….……..…11
二、國內文獻方面……………………………………….……..…14
第三節 隨機指標與指數平滑異同移動平均線之文獻回顧.…………15
第三章 實證方法與資料來源……….………………………..….……..18
第一節 單根檢定與GARCH模型的配置……………………….……….18
第二節 隨機指標之理論模型………………………………………….24
第三節 指數平滑異同移動平均線…………………………………….26
第四節 投資的基本設定與技術指標應用原則……………….………28
(一)單一技術指標 ……………………………………….……….28
(二)混合技術指標………………………………………………….29
第五節 研究範圍與資料選取………………………………………….34
第四章 實證結果與分析……….…………………………………………..37
第一節 風險與技術指標有效性.……………………………………..37
第二節 混合指標之運用.……………………………………………..44
第三節 低振幅比率分配、風險與技術指標之適用性….…..………49
第五章 結論與建議...…………...………………………………….……53
第一節 結論.…………………………………………………………..53
第二節 建議.……………………………………………..………..…55
參考文獻………………………………………………………….………….56
附 錄…………………………………………………………….…………..61

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