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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:王世方
論文名稱:增益型指數基金之建構
論文名稱(外文):Building the enhanced index fund
指導教授:王儷玲王儷玲引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立政治大學
系所名稱:經營管理碩士學程(EMBA)
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:51
中文關鍵詞:趨勢指標擺盪指標年化追蹤誤差值最大累積年化追蹤誤差值模型年化追蹤誤差
外文關鍵詞:MSCI Taiwan IndexMoving AverageStochastic LineMoving Average Convergence and DivergenceOn Balance VolumeTrend IndicatorSwing IndicatorAnnual Tracking ErrorMaximum Cumulative Annual Tracking ErrorModel Annual Tracking Error
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本研究針對臺灣摩根指數的成分股進行分析,研究樣本期間從2008年至2010年,合計三個年度,正好歷經景氣的一個多空循環週期。本研究利用技術指標作為判讀多空的工具,技術指標包含價與量的技術分析工具,價格的技術指標有趨勢指標MA、擺盪指標KD與MACD,量的技術指標則是OBV。並利用優化的方式挑選出合適的參數值。本研究的風險控管則是控管個股的偏離程度,當允許的偏離程度愈大,模型便愈能區別出強勢股與弱勢股,風險的衡量指標則是採用年化追蹤誤差值來衡量,本研究設定的限制條件為最大累積年化追蹤誤差值不得超越6%。
實證結果發現,當模組的模型年化追蹤誤差值設定愈大,個股的偏離程度就愈大,模組的報酬表現就愈佳,但同樣的風險也愈大,即年化追蹤誤差值愈大。當模型年化追蹤誤差值設定在24%,並搭配MA、MACD與OBV三個技術指標得到的績效最佳,同時亦能夠將風險控制在設定的6%水準之下。

This study analyzed the component stocks in MSCI Taiwan Index. The analyzed data from 2008 to 2010 was exactly an economic cycle. The study was based on technical analysis, including price and volume to judge that the price was bullish or bearish. The price technical analysis included Moving Average (MA), Stochastic Line (KD) and Moving Average Convergence and Divergence (MACD). The volume technical analysis was On Balance Volume (OBV). The study used the method of optimization to choose the best parameter of each technical analysis. The risk control was to limit the bias of each stock. When the bias of each stock was larger, the model could easily distinguish the stock was bullish or bearish. The risk indicator was annual tracking error limited to 6% in the study.
The empirical results showed that the larger the model annual tracking error set, the large bias the stock show, and the outperformance of the return. But with the performance of the return larger, the risk of tracking error was also getting larger. When the model annual tracking error set to 24%, and utilized MA, MACD and OBV would get the best performance and the risk of annual tracking error was under 6%.

中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 x
第一章 緒論 1
   第一節 背景與研究動機 1
   第二節 研究目的 2
   第三節 研究架構 3
第二章 文獻探討 4
第三章 研究方法 8
   第一節 風險控管之個股偏離度的限制 8
   第二節 追求增益的極大化 9
   第三節 技術指標介紹 9
       3.3.1 價的技術指標 9
       3.3.2 量的技術指標 12
       3.3.3 小結 12
   第四節 技術指標最佳化的邏輯 13
       3.4.1 參數孤島 13
       3.4.2 凱利公式 16
   第五節 投資組合建構流程 17
       3.5.1 計算每檔個股之持股權重 17
       3.5.2 計算風險調整後之投資組合 17
       3.5.3 決定個股權重與持股水位 18
第四章 研究設計 20
   第一節 研究資料 20
       4.1.1 標竿指數-摩根台灣指數 20
       4.1.2 研究樣本資料 20
   第二節 使用之技術指標 23
       4.2.1 價的技術指標 23
       4.2.2 量的技術指標 25
   第三節 研究假設 26
第五章 實證結果與分析 27
   第一節 技術指標的配對測試 27
   第二節 資訊比率的比較 32
   第三節 技術指標組合的比較 35
       5.3.1 模型比較:模型年化TE值為24% 35
       5.3.2 模型比較:模型年化TE值為18% 37
       5.3.3 模型比較:模型年化TE值為12% 40
       5.3.4 模型比較:模型年化TE值為6% 43
第六章 結論與建議 47
   第一節 結論 47
   第一節 建議 48
參考文獻 49

表 目 錄
表4.1.1 摩根台灣指數2008年第一季成分股名單 20
表4.1.2 摩根台灣指數2008年第二季成分股增刪名單 21
表4.1.3 摩根台灣指數2008年第四季成分股增刪名單 21
表4.1.4 摩根台灣指數2009年第二季成分股增刪名單 21
表4.1.5 摩根台灣指數2009年第三季成分股增刪名單 22
表4.1.6 摩根台灣指數2009年第四季成分股增刪名單 22
表4.1.7 摩根台灣指數2010年第一季成分股增刪名單 22
表4.1.8 摩根台灣指數2010年第二季成分股增刪名單 22
表4.1.9 摩根台灣指數2010年第四季成分股增刪名單 22
表5.1.1 技術指標組合代號 27
表5.1.2 模型年化TE值設定為24% 27
表5.1.3 模型年化TE值設定為18% 28
表5.1.4 模型年化TE值設定為12% 29
表5.1.5 模型年化TE值設定為6% 30
表5.2.1 模型年化TE值設定為24%之IR比較 32
表5.2.2 模型年化TE值設定為18%之IR比較 33
表5.2.3 模型年化TE值設定為12%之IR比較 33
表5.2.4 模型年化TE值設定為6%之IR比較 34
表5.2.5 IR值在不同模型年化TE值下的比較 34
表5.3.1 最佳組合探討[24%] 35
表5.3.2 年度報酬與風險分析[24%] 35
表5.3.3 最佳組合探討[18%] 37
表5.3.4 年度報酬與風險分析[18%] 37
表5.3.5 最佳組合探討[12%] 40
表5.3.6 年度報酬與風險分析[12%] 41
表5.3.7 最佳組合探討[6%] 43
表5.3.8 年度報酬與風險分析[6%] 44

圖 目 錄
圖1.1 研究流程圖 3
圖3.1 宏達電(2498)的日K線圖 11
圖3.2 富邦金(2881)的日K線圖 11
圖3.3 加權指數的週K線圖 12
圖3.4 總獲利金額之參數孤島檢視圖 14
圖3.5 平均報酬率之參數孤島檢視圖 14
圖3.6 勝率之參數孤島檢視圖 15
圖3.7 MDD之參數孤島檢視圖 15
圖3.8 年化標準差之參數孤島檢視圖 16
圖5.1 組合M03[24%]之報酬與風險 36
圖5.2 組合M03[24%]之持股比重與摩根指數 36
圖5.3 組合M09[24%]之報酬與風險 37
圖5.4 組合M09[24%]之持股比重與摩根指數 37
圖5.5 組合M02[18%]之報酬與風險 38
圖5.6 組合M02[18%]之持股比重與摩根指數 39
圖5.7 組合M03[18%]之報酬與風險 39
圖5.8 組合M03[18%]之持股比重與摩根指數 39
圖5.9 組合M09[18%]之報酬與風險 40
圖5.10 組合M09[18%]之持股比重與摩根指數 40
圖5.11 組合M02[12%]之報酬與風險 41
圖5.12 組合M02[12%]之持股比重與摩根指數 42
圖5.13 組合M03[12%]之報酬與風險 42
圖5.14 組合M03[12%]之持股比重與摩根指數 42
圖5.15 組合M09[12%]之報酬與風險 43
圖5.16 組合M09[12%]之持股比重與摩根指數 43
圖5.17 組合M02[6%]之報酬與風險 44
圖5.18 組合M02[6%]之持股比重與摩根指數 45
圖5.19 組合M03[6%]之報酬與風險 45
圖5.20 組合M03[6%]之持股比重與摩根指數 45
圖5.21 組合M09[6%]之報酬與風險 46
圖5.22 組合M09[6%]之持股比重與摩根指數 46


參考文獻
外文部分
1. Dan, diBartolomeo. 2000. The Enhanced Index Fund as an Alternative to Indexed Equity Management. Northfield Information Services.
2. Robert Pardo. 2008. The Evaluation and Optimization of Trading Strategies(2nd edition). Baker &; Taylor Books.
3. Tharp, Van K. 2006. Trade Your Way to Financial Freedom. McGraw-Hill.
中文部分
1. 王冠弼(2007),「應用遺傳演算法與動態模糊化調整策略於指數型基金商品設計之研究-以台灣50指數為例」,輔仁大學資訊管理學系論文。
2. 杜金龍(1998),「技術指標-在台灣股市應用的訣竅」,金錢文化,初版。
3. 杜金龍(2007),「台股中長線實戰策略」,財訊。
4. 李建興、彭琪祿、施仁貴(2005),「以限制追蹤誤差方式建構增長型指數基金:以台灣50指數為例」,金融風險管理季刊。
5. 林育彥(2002),「台灣指數型基金市場性之研究」,中山大學財務管理學系研究所碩士論文。
6. 林逸偉(2004),「加值指數型基金和市場中立型避險基金投資策略之研究」,台灣大學財務金融學研究所。
7. 高士騰(1998),「Markowitz Mean-Variance Model在指數型基金建構上之應用」,成功大學企業管理學系碩士論文。
8. 陳永旺(2009),「應用資料採礦技術於指數型基金投資策略之研究」,輔仁大學應用統計學研究所。
9. 陳柏君(2007),「被動式管理指數型基金績效分析」,中興大學應用經濟學研究所碩士論文。
10. 陳賢達(2008),「技術分析在股票市場產生超額報酬可能性之實證探討-以寶來台灣50 ETF為例」,台灣科技大學管理學院MBA碩士論文。
11. 張家旺(2006),「台灣50ETF的投資決策-模糊理論之應用」,台灣科技大學資訊管理系碩士論文。
12. 黃冠文(2002),「加值指數型基金之探討 - 期貨加上現金的加值方法」,政治大學財務管理學系碩士論文。
13. 詹雅婷(2005),「台灣50 ETF 與其標的證券及投資組合市場績效之研究」,高雄第一科技大學財務管理所碩士論文。
14. 蔡松蒝(2009),「指數股票型基金(ETF)之動能投資策略-以台灣 50 ETF 為例」,成功大學財務金融研究所碩士論文。
15. 劉殷如(2006),「指數股票型基金之績效評估及相關研究-以台灣首檔ETF為例」,成功大學會計學系碩博士班論文。
16. 鄭安迪(2009),「寶來卓越台灣五十ETF績效研究」,中正大學企業管理所碩士論文。
17. 賴居易(2006),「運用遺傳演算法建構指數型基金投資組合策略-以台灣加權股價指數為例」,高雄應用科技大學商務經營研究所碩士論文。
18. 蘇代利(2004),「調整指數基金的最小成本模型」,政治大學應用數學系碩士學位論文。

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