本研究主要是透過決策樹中分類與迴歸樹演算法(CART)，針對成交量突然增加時，結合成交價與20日(短期)、60日(中期)、240日(長期)均線間的關係、乖離率以及各均線間的排列方式等特徵作為輸入變數，持有5日後的獲利或損失與否為輸出變數，期望能對單一個股的買賣時機提出決策參考。研究結果發現進場價格是否大於各期間均價對於預測並無顯著的重要性，而是進場價格對於各期間均線的乖離率才有較為精準的預測能力，對於鴻海(TW2317)、立碁(TW8111)股價的預測能力均可以提高大約16%，個股的判斷規則皆由個股自身過去走勢產生，其形成的投資邏輯可幫助投資人做出更正確的投資決策。

This study mainly uses the Decision Tree Classification and Regression Tree Algorithm (CART) to analyze the relationship between transaction prices and moving average prices and bias of different periods when the volume of transaction suddenly increases. It is expected that a decision reference can be made for the timing of buying and selling of a single stock. The results of the research found that whether the price is greater/lower than the average price for each period is not significant for the forecast. Instead, the bias of price and average price has a more accurate forecasting ability. Hon Hai(TW2317) and LIGITEK(TW8111) stock prices can be improved 16% of forecast ability. The judgment rules of individual stock which are generated by the individual stock’s own past trends can help investors make more correct investment decisions.

目錄 I
圖目錄 III
表目錄 VI
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 論文架構 2
第貳章 文獻探討 4
第一節 效率市場假說 4
第二節 量價關係 5
第三節 移動平均線 6
第四節 資料探勘 7
第五節 決策樹 8
第參章 研究方法 10
第一節 資料來源、說明 10
第二節 特徵、目標變數設定與說明 10
第三節 分類與迴歸樹演算法(CART) 16
第四節 模型說明 18
第肆章 研究分析與實證結果 20
第一節 資料分析 20
第二節 樣本篩選 37
第三節 模型預測與分析 42
第伍章 結論與建議 55
第一節 結論 55
第二節 研究建議 55
參考文獻 57

一、中文部分
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二、英文部分
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