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研究生:李心妤
研究生(外文):Li,Xin-Yu
論文名稱:券商買賣家數差建構台股交易策略
論文名稱(外文):The Trading Strategy Based on the Brokerage-Level Trading Data : Evidence from Taiwan Stock Market
指導教授:許景嵎許景嵎引用關係
指導教授(外文):Hsu,Ching-Yu
口試委員:張子溥蔡明宏
口試委員(外文):Chang,Tzu-PuTsay,Min-Hung
口試日期:2020-05-11
學位類別:碩士
校院名稱:國立雲林科技大學
系所名稱:財務金融系
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:2020
畢業學年度:108
語文別:中文
論文頁數:80
中文關鍵詞:券商分公司買賣家數投資人注意力交易策略股價報酬
外文關鍵詞:The difference between buying and selling branch of numberInvestors attentionTrading strategyStock return
相關次數:
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本研究依據券商分點之交易家數判斷籌碼的集中與否,藉由券商分點買賣家
數差為基礎,建構可搭配選股之組合交易策略。研究資料來源取於嘉實資訊公司
「XQ 全球贏家」,研究樣本係以台灣證券交易所全部上市股票與台灣櫃檯買賣中
心全部上櫃股票做為研究樣本,研究期間為2011 年1 月1 日至2019 年10 月31
日, 實證結果發現: 一、單獨以5 天、10 天、15 天與20 天券商家數差由小到
大前10 名回測結果皆為正報酬,在加入其他策略後,策略組合之平均報酬多數優
於單獨券商買賣家數差策略。二、相同持有期間,取策略組合前10 名平均報酬,
不同天期券商分點買賣家數差10 日的平均報酬>5 日平均報酬>15 日平均報酬>20
日平均報酬。三、不同天期券商分點買賣家數差,皆為買進持有60 天之平均報酬
優於買進持有20 天之平均報酬。
According to the number of brokers of securities firms, whether the chips are concentrated or not can be judged, and on the basis of the trading strategy based on the brokerage-level trading data. Research data is collected from software XQ, the research data takes Taiwan
listed and OTC companies all stocks as the research samples. The period of research is from January 1, 2011 to October 31, 2019. Empirical results find that: First, the testing results of the top 10 difference number of brokerages from least to greatest between 5 days, 10 days, 15 days and 20 days are all positive returns. After adding other strategies,the average return of the strategy combination is better than that of the individual brokerage trader number difference strategy. Second, during the same holding period, the average return of the top 10 of the strategy combination is taken, and the average return
of 10-day buy-sell of the number of branches in different days > 5-day average return > 15-day average return > 20-day average return. Third, the buy-sell of the number of branches in different days is that the average return of buying and holding for 60 days is better than that of buying and holding for 20 days.
摘要 i
Abstract ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1 研究背景及動機 1
1.2 研究目的 3
1.3 研究架構 5
第二章 文獻回顧 6
2.1 籌碼集中度及券商分點相關研究 6
2.2 交易策略相關研究 9
2.2.1 投資人注意力相關研究 9
2.2.2 籌碼指標相關研究 10
2.2.3 技術指標相關研究 11
第三章 研究方法 13
3.1 研究樣本與資料來源 13
3.2 定義變數及交易策略計算方式 13
第四章 實證結果 17
4.1 交易策略回測方法 17
4.2 交易策略回測績效 21
第五章 結論與建議 49
5.1 研究結論 49
5.2 研究建議 51
參考文獻 52
附錄 55
附錄一、以5 日券商買賣家數差建構投資策略並持有20 期 55
附錄二、以5 日券商買賣家數差建構投資策略並持有60 期 57
附錄三、以10 日券商買賣家數差建構投資策略並持有20 期 59
附錄四、以10 日券商買賣家數差建構投資策略並持有60 期 61
附錄五、以15 日券商買賣家數差建構投資策略並持有20 期 63
附錄六、以15 日券商買賣家數差建構投資策略並持有60 期 65
附錄七、以20 日券商買賣家數差建構投資策略並持有20 期 67
附錄八、以20 日券商買賣家數差建構投資策略並持有60 期 69
英文文獻
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中文文獻
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林昌燿 (2017),應用吉尼係數測量股票籌碼集中度:建構台灣證券市場交易策略,國立臺灣科技大學財務金融學系碩士班碩士論文。
林欣霈 (2016),三大法人持股比例與股票報酬率之關聯,嶺東科技大學財務金融學系碩士班碩士論文。
林蔚辰 (2013),分點券商參與率與股價報酬關係-以台灣股市為例,輔仁大學金融與國際企業學系金融碩士班碩士論文。
陳志萍 (2009),應用關連式規則分析於主力券商分行之操作策略,國立清華大學高階經營管理碩士在職專班碩士論文。
陳明汰 (2014),台灣興櫃股票市場交易集中度與異常報酬率之關係,國立臺灣大學財務金融學系碩士班碩士論文。
陳彥豪 (2002),外資與投信法人持股比率變化對股價報酬率影響之研究-以上市電子股為例,國立中山大學財務管理學系碩士班碩士論文。
游奕琪 (2000),台灣股市產業與價格動能策略關聯性之實證研究,國立政治大學財務管理學系碩士班碩士論文。
黃茂庭 (2016),台灣多頭市場強勢股之選股策略研究:技術分析MA 均線呈現多頭排列的應用,東海大學財務金融學系碩士在職專班碩士論文。
廖子瑄 (2014),股市主力交易行為與委託簿資訊內涵之互動,國立中山大學財務管理學系碩士班碩士論文。
蔡林豪 (2012),一個系統交易策略的分析:以台灣期貨市場為例,玄奘大學財務金融學系碩士班碩士論文。
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網路資源
技術分析主力K 線,取自
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https://www.twse.com.tw/zh/statistics/statisticsList?type=07&subType=262
歷年上櫃股票統計,取自
https://www.tpex.org.tw/web/stock/statistics/monthly/monthly_rpt_mkt_info_02.php?l=
zh-tw
歷年股票市場概況表年報,取自
https://www.twse.com.tw/zh/statistics/statisticsList?type=07&subType=232
籌碼大數據使用手冊(2019 年07 月03 日),取自
https://xstrader.net/%e7%b1%8c%e7%a2%bc%e5%a4%a7%e6%95%b8%e6%93%9a%
e4%bd%bf%e7%94%a8%e6%89%8b%e5%86%8a/?fbclid=IwAR2eSZvBmernSIQGV
3JjFUzj_t34IhN0ogR3LCzuqobR4LyhRhZUoFS9lVM

參考書籍
李政霖 (2017),3 週學會程式交易 (頁150),台北市:寰宇出版股份有限公司。
電子全文 電子全文(網際網路公開日期:20250630)
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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