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 股市技術分析常使用所謂之「轉折點」作為預測漲跌之依據。然而，與轉折點相關之定義與方法相當欠缺具體且公式化之描述。針對以上問題，本文首先以微分方式求取台股收盤指數每日相關之斜率，藉以求出與轉折點相關之頂（底）點；由於此方式取得之轉折點數量過於龐大、粗糙，易造成後續分析之困擾甚至影響分析之正確性。本文參考移動平均值等方式，採取「非最大值抑制」（non-maximum suppression）法對轉折點進行精簡，並定義出「關鍵」轉折點供精簡後之轉折點進行效率評估與比對。實驗部分，主要針對2001~2012台股指標就本文轉折點求取相關方式進行廣泛、詳細之比較、分析，其中也針對轉折點及關鍵轉折點之調整參數（α、β）進行最佳化分析，可於關鍵轉折點容許誤差情況下判斷出最佳之抑制參數值、供股市技術分析求取轉折點使用。
 In the stock market, stock analysts usually use the concept of the "turning point" to predict ups and downs of stock for the technical analysis. In the stock analysis, however, the details about the definitions of the turning point and formulation methods are not well described. To solve the above problems, the differential method related to the slope of the daily closing index TAIEX is used for determining the turning point associated with the top (bottom) points. Since the number of the turning points obtained is too large, it may lead to incorrect analysis for stock. The method of the moving average (MA) is used in this thesis. The "non-maximum suppression" method is applied to select some representative (critical) turning points and then the number of the turning points will be decreased. There are the efficiency evaluation and comparisons for the turning points before/after processing the non-maximum suppression method. In the experimental section, the turning points are extracted from the data (the main TAIEX index for 2001 to 2012). There are some comparison and analysis about extracting turning points. The key turning point in the (α, β) parameters is defined. There is an optimization process proposed in this thesis for adjusting (α, β) parameters of the turning point. The key turning points obtained from our proposed method may be useful data for the stock analysts for the technical analysis.
 誌 謝 I摘 要 IIIABSTRACT IV表 錄 VII圖 錄 IX一、緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究目的 21.3 論文架構 3二、 相關文獻探討 52.1 微分的定義 52.1.1 二次微分 72.2差分之定義 72.3股市大盤轉折點分析法 82.4技術分析─道氏理論 92.5技術分析相關研究文獻 102.6 關鍵轉折點相關研究文獻： 112.6.1 次級房貸的由來： 112.6.2全球金融海嘯 142.6.3 SARS疫情： 162.6.3 2001/09/11美國911恐怖攻擊事件 172.6.4 2001/11/30台灣縣市長及立委選舉 172.6.5 2003/04/18-04/28 SARS事件 182.6.6 2004總統選舉事件 182.6.7 2004/03/29政治局勢漸明朗，同意驗票 182.6.8 2005/10/05禽流感事件 192.6.9 2006/05/09美國持續升息與國內政治紛擾 192.6.10 2007/07/13受國際股市影響 192.6.11 2007/08/10美國“次級房貸”風暴 192.6.12 2007/08/30美國調降重貼現率 192.6.13 2007/10/22-11/08美股重挫 202.6.14 2008/09/15全球金融風暴 202.6.15 2009/04/30開放陸資來台 202.6.16 2011/03/11日本311大地震 202.7 移動平均線 212.7.1簡單移動平均 222.8.2指數平滑移動平均線： 22三、研究方法 233.1 MATLAB應用軟體 233.2轉折點計算 243.5簡單移動平均(MA) 263.6指數平滑移動平均線(EMA)： 263.7轉折點定義 263.7.1斜率轉折點 263.7.2股市大盤轉折點 263.7.3 MA、EMA交叉轉折點 273.8轉折點非最大值抑制法定義 273.9 關鍵轉折點定義 30四、研究設計 314.1 實驗架構 314.2 實驗參數設定 32五、實驗結果 335.1 波形判斷說明 335.2 以斜率找轉折點 335.3 轉折點抑制 355.3.1 2001年至2012年 355.3.2 案例一：2001/09/11-2001/12/11 405.3.3 案例二：2007/06/01-2008/09/30 435.3.4 案例三：2002/11/15-2003/04/30 465.4 單日漲跌幅轉折點 49六、結論與建議 516.1 實驗結論 516.2 未來展望 51
 [1] 林信安，第49單元微分的應用，http://ind.ntou.edu.tw/~metex/Calculus/ch4.pdf[2] 劉建宗，夢想街57號內容介紹 司令操盤手的劉建忠的股市多空轉折法，http://supershingetter.pixnet.net/blog/post/30177468-夢想街57號內容介紹-司令操盤手的劉建忠的股[3] 杜金龍，「最新技術指標在台灣股市應用的訣竅」，財信出版有限公司，2002。[4] 萬德福，股市獲利技術研究，旗標出版股份有限公司，2009。[5] 林錦慧譯，「艾略特波浪理論-市場行為關鍵」，眾文圖書公司，2007[6] 黃煥章，提高台灣電子類股投資績效之研究─類神經網路結合技術指標，1998。[7] 杜金龍，「杜金龍教你技術分析」，財訊出版，2005。[8] 邱文昭，「應用信號處理技術於臺灣加權指數之研究」私立華梵大學資訊管理系研究所，民國100年7月。[9] 陳美菊(2009)，「次級房貸風暴對全球經濟之影響」，《經濟研究》，8，249-271。[10] 黃富櫻、彭德明、蔡曜如(2009)，「美國次級房貸問題與金融改革方向」，《國際金融參考資料》，第57輯。[11] 郭秋榮(2009)，「全球金融風暴之成因、對我國影響及因應對策之探討」，《經濟研究》，9 期，61-65。[12] J.M.Hurst,「The Profit Magic of Stock Transaction Timing. Englewood Cliffs」。[13] Schannep J,「Dow Theory for the 21st Century: Technical Indicators for Improving Your Investment Results」, 2008。[14]Rhea, Robert,「The Dow Theory」, 1993。[15]台灣證券交易所，http://www.twse.com.tw/ch/。[16] John burr Williams,「The Theory of investment」,1937。
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 1 [10] 黃富櫻、彭德明、蔡曜如(2009)，「美國次級房貸問題與金融改革方向」，《國際金融參考資料》，第57輯。 2 [9] 陳美菊(2009)，「次級房貸風暴對全球經濟之影響」，《經濟研究》，8，249-271。 3 [11] 郭秋榮(2009)，「全球金融風暴之成因、對我國影響及因應對策之探討」，《經濟研究》，9 期，61-65。

 1 台灣股市技術分析實證-以KD指標、RSI指標、MACD指標、DMI指標為例 2 以多重技術指標預測台灣股價漲跌之研究 3 以移動平均線法研究台灣股市 4 台灣加權指數與技術指標之關連分析 5 應用信號處理與葛蘭碧八大法則於股市之研究 6 波浪理論應用於股票投資決策之研究－以台灣加權股價指數為例 7 探討股市價量關係-以台灣加權指數為例 8 結合牛式樣板與技術指標預測臺灣股市指數之漲跌 9 臺股指數期貨預測模型之研究 10 股票市場買賣研判指標的應用 11 三大法人籌碼面預測臺灣加權指數與臺股期貨－倒傳遞類神經網路與計量方法之應用 12 應用於股市之相似度分析 13 結構改變與股市共整合之實證研究 14 應用灰關聯分析、遺傳演算法與模糊神經網路預測臺灣股票加權指數之研究 15 結合成交量於頭肩底型態之研究

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