跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(3.235.185.78) 您好!臺灣時間:2021/07/27 18:21
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

: 
twitterline
研究生:王士杰
研究生(外文):Wang, Shih-Chieh
論文名稱:臺灣股價指數期貨基差移動平均線技術分析之實證
論文名稱(外文):An Empirical Analysis of Basis Moving Average of Taiwan Stock Index Futures
指導教授:王傳慶
指導教授(外文):Wang, Chuan-Chin
口試委員:邱靖博、邱建良、郭淑惠、蕭榮烈
口試日期:2012-06-12
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北大學
系所名稱:金融與合作經營學系
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
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:106
中文關鍵詞:基差移動平均線技術分析
相關次數:
  • 被引用被引用:3
  • 點閱點閱:393
  • 評分評分:
  • 下載下載:48
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:2
因目前已有之相關技術分析模式,較少依據現貨與期貨市場之價格變動關連性來進行技術分析,本研究欲藉由「基差移動平均線」來涵蓋市場中現貨與期貨的商品資訊,嘗試使用基差移動平均線此一技術分析,能使投資人在解讀基差所傳遞之訊息上更有效益的利用,以臺灣股價指數期貨作為研究對象進行實證,研究期間為1998年7月21號至2012年3月31號,期望能獲得有效的策略做為投資參考的依據探,再依訊號出現後30日內的報酬率做分析,訂定基差移動平均線交易模式。
第一章 緒論
第一節 研究背景與動機 5
第二節 研究目的 10
第二章 文獻探討
第一節 技術分析有效性相關文獻探討11
第二節 移動平均線相關文獻 21
第三節 基差技術分析相關文獻 27
第三章 資料來源與研究方法
第一節 資料來源與資料處理 29
第二節 理論基礎與技術指標之定義 31
第三節 基差移動平均線之交易法則 37
第四節 參數設定及統計檢定 39
第五節 論文架構及研究流程 43
第四章 實證結果與分析
第一節 樣本特性概述 45
第二節 雙周內持有基差移動平均線之策略分析 48
第三節 單月內持有基差移動平均線之策略分析70
第四節 跨月持有基差移動平均線之策略分析82
第五節 最佳持有天期實證88
第五章 結論 100
參考文獻 102

中文
1.文揚彬,「臺灣股票市場投資績效之實證研究:技術分析之應用」,中國文化大學國際企業管理研究所碩士論文,1995年。
2.吳奇哲,「指數平滑異同平均線(MACD)技術指標在台灣股市之實證 研究」,淡江大學財務金融研究所碩士論文,2000年。
3.林良炤,「KD 技術指標應用在台灣股市之實證研究」,國立台灣大學商學研究所碩士論文,1997 年。
4.林國偉, 「台灣股票與期貨市場的效率性研究-應用技術分析與White's reality check」,國立中正大學國際經濟所碩士班碩士論文,2006年。
5.洪志豪,「技術指標KD、MACD、RSI 與WMS%R 之操作績效實證」,國立台灣大學國際企業學研究所碩士論文,1999 年。
6.洪美慧,「技術分析應用於台灣股市之研究-移動平均線、乖離率指標與相對強弱指標之評估」,私立東海大學管理研究所碩士論文,1997年。
7.施惠萍, 「結構係變化的偵測與其在技術分析中的應用」,國立臺灣大學經濟學研究所碩士班碩士論文,1999年。
8.高秀斌,「技術分析下股票買賣獲利能力之實證研究」,國立中央大學企業管理研究所碩士論文,1998 年。
9.陳建全,「台灣股市技術分析之實證研究」,國立台灣大學商學研究所碩士論文,1998年。
10.陳彥江, 「移動平均線定價交易模型在台灣指數股票型基金之應用―以寶來金融指數股票型基金為例」,輔仁大學應用統計研究所碩士論文,2011年。
11.黃雅倫,「技術分析於當沖交易之應用-以CDP逆勢操作系統為例」,國立中正大學財務金融研究所碩士論文,2009年。
12.黃國哲,「考慮趨勢之短天期買賣指標」,國立台灣大學國際企業研究所碩士論文,1999年。
13.楊家維,「技術分析用於當沖之有效性研究-台灣股市之實證分析」,國立台北大學經濟學系碩士論文。
14.廖家宏, 「技術分析之移動平均價與量雙指標策略投資績效之實證研究-台灣與日本股票市場比較」,國立高雄應用科技大學工業工程與管理系碩士班碩士論文,2006年。
15.賴宏祺,「技術分析有效性之研究」,國立中興大學企業管理研究所碩士論文,1997年。
16.謝政遠, 「以移動平均線、相對強弱指標與成交量檢驗台灣股票市場的效率性」,逢甲大學財務金融學所碩士班碩士論文,2004年。

英文
1.Alexander, S. S., (1961), Price Movements in Speculative Markets; Trend or Random walks, Industrial Management Review, II, 7-26.
2.Bohan, J., (1981), Relative Strength : Further Positive Evidence, Journal of Portfolio Management, Ⅶ, 36-39.
3.Brock, W.J., and B. Lebaron, (1992), Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Return , Journal of Finance, Vol. XLVII, No5, 1731-1764.
4.Hatchett , R. B. , Brorsen , B. W., & Anderson , K. B. (2010). Optimal Length of Moving Average to Forecast Futures Basis. Journal of Agricultural and Resource Economics 35(1):18–33
5.Hudson, R., Dempsey, M., and k. Keasey, (1996), A note on the weak form efficiency of capital markets: The application of simple technical trading rules to UK stock prices - 1935 to 1994, Journal of Banking & Finance, 20(6), 1121-1132.
6.Jiang , B., & Hayenga , M. (1997). Corn and Soybean Basis Behavior and Forecasting: Fundamental and Alternative Approaches. Iowa State University, Department of Economics
7.Kwon, K.Y., and R. J. Kish, (2002), A Comparative Study of Technical Trading Strategies and Return Predictability: An Extension of Brock, Lakonishok, and LeBaron(1992) using NYSE and NASDAQ Indices, The Quarterly Review of Economics and Finance, 42, 611-631.
8.Milionis , A. E. , & Papanagiotou , E. (2009). A study of the predictive performance of the moving average trading rule as applied to NYSE, the Athens Stock Exchange and the Vienna Stock Exchange: sensitivity analysis and implications for weak-form market efficiency testing. Applied Financial Economics, 19, 1171–1186
9.Pruitt, S. W. and H. Allen, (1988), The CRISMA Trading system : who says technical analysis can’t beat the market , Journal of Portfolio Management , 14(3), 55-58.
10.Park , S. C. (2010). The Moving Average Ratio and Momentum. The Financial Review 45 , 415–447
11.Szakmary, A., Davidson, W. N., and T. V.Schwarz, (1999), Filter tests in Nasdaq stocks, The Financial Review, 34(1), 45-70.
12.. Sanders, D. R., Manfredo , M.R. (2006). Forecasting Basis Levels in the Soybean Complex: A Comparison of Time Series Methods. Journal of Agricultural and Applied Economics , 38 , 3, 513-523
13.Taylor, M., Dhuyvetter , K. C. & Kastens , T. L. (2004). Incorporating Current Information into Historical-Average-Based Forecasts to Improve Crop Price Basis Forecasts. Applied Commodity Price Analysis, Forecasting, and Market Risk

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
無相關期刊