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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:洪婉華
研究生(外文):HONG, WAN-HUA
論文名稱:分別基於臺灣股票牛市與熊市飆股特性建立兩種穩健型投資策略
論文名稱(外文):Two Robust Investment Strategies that Build on the Characteristics of Selected Soaring Stocks of Bull and Bear Stock Markets in Taiwan Respectively
指導教授:盧鴻鋆
口試委員:陳永隆龔春生
口試日期:2023-05-27
學位類別:碩士
校院名稱:實踐大學
系所名稱:企業管理學系碩士班
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:2023
畢業學年度:111
語文別:中文
論文頁數:240
中文關鍵詞:牛市熊市飆股穩健性投資策略Python回測檢定
外文關鍵詞:Bull MarketBear MarketSoaring StockRobustnessInvestment StrategyPythonBacktesting
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高報酬、低風險的投資策略是所有投資人一生追求的聖杯。本研究目的是從飆股出發,建立無論臺股市場趨勢為牛市或熊市,均能達成大賺小賠、穩定獲利目標的穩健型投資策略,稱之為飆穩投資。
本研究首先針對台灣股市呈現明顯牛市走勢的2021年,從中挑選出3檔飆股,觀察並歸納其共同特性,再運用Python程式反覆測試什麼樣的選股條件、進出場條件可以得到較好的報酬。耗時1年進行近百次的回測檢定,最終建立穩健型投資策略SBULL2021,包括選股策略(同時滿足19個選股條件)、買進策略(含買進訊號、買進價位、買進股數)以及賣出策略(含賣出訊號、賣出價位、賣出股數,其中賣出訊號為滿足5個賣出條件的任1個條件)。接著針對台灣股市呈現明顯熊市走勢的2022年,從中挑選出2檔飆股,重複以上研究步驟,耗時3個月進行數十次的回測檢定,最終建立穩健型投資策略SBEAR2022,其中選股策略必須同時滿足17個選股條件。
依據2020至2022年的回測檢定結果,就投資績效而言,SBULL2021這3年投資報酬率(Return on Investment, ROI)的平均值為10.75%,是元大台灣50(2.74%)的3.92倍;就投資風險而言,元大台灣50這3年ROI的標準差為21.65%,是SBULL2021(11.08%)的1.95倍。
就投資績效而言,投資策略SBEAR2022這3年ROI的平均值為8.23%,是元大台灣50(3.82%)的2.15倍;就投資風險而言,元大台灣50這3年ROI的標準差為22.28%,是SBEAR2022(7.90%)的2.82倍。
針對三種常見技術指標對投資策略績效的優化效益而言,單一加入平滑異同移動平均線指標(Moving Average Convergence Divergence, MACD)對SBULL2021投資績效的優化效益最佳;單一加入隨機指標(Stochastic Oscillator, KD)對SBEAR2022投資績效的優化效益最佳。
本研究的投資策略SBULL2021、SBEAR2022所具有的穩健性有下列三種意義:1.兩種投資策略均經得起不同市場趨勢(牛市、熊市與盤整市場)的考驗。2.在2022年熊市,元大台灣50虧損是SBULL2021虧損的40.48倍;而SBEAR2022甚至還小有獲利。3.在2021年牛市,SBEAR2022的獲利雖低於元大台灣50,但3年ROI的平均值仍優於元大台灣50;SBULL2021的獲利甚至是元大台灣50的1.73倍。
A high-return, low-risk investment strategy is the Holy Grail pursued by all investors throughout their lifetime. The purpose of this study is to establish a robust investment strategy, termed "Soaring-Robust Investing," that aims to achieve significant gains with limited losses and maintain consistent profitability regardless of whether the Taiwan stock market trends in a bull or bear market. The strategy originates from the concept of soaring stocks.
This study first focuses on 2021, when the Taiwan stock market showed an obvious bull market trend, selects 3 soaring stocks, observes and summarizes their common characteristics, and then uses the Python program to repeatedly test what stock selection conditions, buy in and sell out conditions can get better return on investment. It took one year to carry out nearly a hundred times of backtesting, and finally established a robust investment strategy SBULL2021, including stock selection strategies (meeting 19 stock selection conditions at the same time), buying strategies (including buying signal, buying price, buying number of shares) and selling strategy (including selling signal, selling price, and selling number of shares, where the selling signal is any one of the five selling conditions). Then, in 2022, when the Taiwan stock market showed an obvious bear market trend, selects 2 soaring stocks, and repeat the above research steps. It took 3 months to conduct dozens of backtesting, and finally established a robust investment strategy SBEAR2022, in which the stock selection Strategies must simultaneously meet 17 stock selection criteria.
According to the backtesting results from 2020 to 2022, in terms of investment performance, the geometric mean of the return on investment(ROI) of SBULL2021 in the past three years is 10.75%, which is 3.92 times that of Yuanta/P-shares Taiwan Top 50 ETF (2.74%); in terms of investment risk, The standard deviation of the ROI of Yuanta/P-shares Taiwan Top 50 ETF in the past three years is 21.65%, which is 1.95 times that of SBULL2021 (11.08%).
In terms of investment performance, the geometric mean of the ROI of SBEAR2022 in the past three years is 8.23%, which is 2.15 times that of Yuanta/P-shares Taiwan Top 50 ETF (3.82%); in terms of investment risk, The standard deviation of the ROI of Yuanta/P-shares Taiwan Top 50 ETF in the past three years is 22.28%, which is 2.82 times that of SBEAR2022 (7.90%).

In terms of optimizing the performance of investment strategies using three commonly used technical indicators, the inclusion of a single Smoothed Moving Average Convergence Divergence (MACD) indicator yields the best optimization benefits for the investment performance of SBULL2021. Similarly, the inclusion of a single Stochastic Oscillator (KD) indicator yields the best optimization benefits for the investment performance of SBEAR2022.
The robustness of the investment strategies SBULL2021 and SBEAR2022 in this study has the following three meanings:
1. Both investment strategies can withstand the test of different market trends (bull market, bear market and consolidation market).
2. In the bear market in 2022, the loss of Yuanta/P-shares Taiwan Top 50 ETF is 40.48 times of the loss of SBULL2021; and SBEAR2022 even has a small profit.
3. In the bull market in 2021, although the profit of SBEAR2022 is lower than that of Yuanta/P-shares Taiwan Top 50 ETF, the geometric mean of the ROI of 3 years is still better than that of Yuanta/P-shares Taiwan Top 50 ETF; the profit of SBULL2021 is even 1.73 times that of Yuanta/P-shares Taiwan Top 50 ETF.
目 次
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的與問題 5
第三節 研究流程 6
第二章 文獻探討 7
第一節 股票市場(Stock Market) 7
第二節 股票分析方法 7
第三節 技術分析與相關理論 12
第四節 投資策略 18
第五節 Python程式與人工智慧(Artificial Intelligence) 20
第三章 研究方法 22
第一節 回測檢定 22
第二節 投資績效與風險之衡量 25
第三節 Python在股票上的運用 27
第四章 研究結果 28
第一節 建立投資策略SBULL2021及SBEAR2022 32
第二節 運用Python回測檢定投資策略SBULL2021在2020至2022年之投資績效 64
第三節 運用Python回測檢定投資策略SBEAR2022在2020至2022年之投資績效 113
第四節 運用Python回測檢定兩種投資策略2020至2022年投資績效與風險 193
第五節 三種常見技術指標對兩種投資策略投資績效之優化效益 197
第五章 研究結論與建議 219
第一節 研究結論 219
第二節 研究限制 223
第三節 研究貢獻 223
第四節 後續研究建議 224

參考文獻 225
一、中文文獻 225
二、英文文獻 227
三、網路資源 227
一、中文文獻
Hilpisch Y. (2021)。金融AI|人工智慧的金融應用。[陳仁和譯]。碁峰資訊。(原著出版年:2020)
Masanori Akaishi(2022)。銷售AI化!看資料科學家如何思考,用Python打造能賺錢的機器學習模型。[王心薇譯]。旗標。(原著出版年:2020)
T. J. Murphy(2021)。金融市場技術分析(上)(下)。[黃嘉斌譯]。寰宇。(原著出版年:1999)
Tatsat, H., Puri, S., & Lookabaug, B.(2022)。金融機器學習與資料科學藍圖:從建構交易策略到使用Python的機器人投資顧問。[張耀鴻譯]。碁峰資訊。(原著出版年:2020)
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林詠任(2019)。機器學習方法預測股票趨勢-以金融股為例。[碩士論文]。臺灣博碩士論文知識加值系統。https://hdl.handle.net/11296/227c7r。
胡書敏(2021)。股票發大財:用Python預測玩轉股市高手精解。深智數位。
徐暄皓(2021)。外資買賣超對於台灣股市的影響與投資策略研究。[碩士論文,國立臺灣大學]。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6342/NTU202100081
張峮瑋(2021)。Python金融市場賺大錢聖經 : 寫出你的專屬指標。深智數位。
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黃天蔚(2016)。結合選股模型與程式交易的分析平台之設計與實作-以台灣股票市場為例[碩士論文]。臺灣博碩士論文知識加值系統。https://hdl.handle.net/11296/69qybk。
黃雅楨(2018)。VIX指數、總體經濟變數與台灣加權股價指數關聯性之分析。[碩士論文,國立政治大學]。華藝線上圖書館。https://doi.org/10.6814/THE.NCCU.ECONO.014.2018.F06
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二、英文文獻
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Sezer, O., Gudelek, U. and Ozbayoglu, M. (2020). Financial time series forecasting with deep learning : A systematic literature review: 2005–2019. Applied Soft Computing. doi: 10.1016/j.asoc.2020.106181
三、網路資源
Binance Academy:什麼是回測?
https://academy.binance.com/zt/articles/what-is-backtesting
Goodinfo!台灣股市資訊網 https://goodinfo.tw/
Investopedia Return on Investment (ROI)
https://www.investopedia.com/terms/r/returnoninvestment.asp
台灣證券交易所:證券統計資料年報
https://www.twse.com.tw/zh/statistics/index/07
台灣證券交易所:證券統計資料年報【投資人類別交易比重統計表】。
https://www.twse.com.tw/zh/statistics/statisticsList?type=07&subType=262
台灣證券交易所:證券統計資料年報【證券經紀商投資人開戶統計表】。
https://www.twse.com.tw/zh/statistics/statisticsList?type=07&subType=261
經濟日報:凱基證券年輕世代投資觀調查 數位服務擄獲客群
https://money.udn.com/money/story/5613/6875391
yahoo!股市:什麼是K線?K線怎麼看?
https://tw.stock.yahoo.com/news/%E4%BB%80%E9%BA%BC%E6%98%AFk%E7%B7%9Ak%E7%B7%9A%E6%80%8E%E9%BA%BC%E7%9C%8B-102019742.html
美國線(Open-High-Low-Close chart, OHLC chart)
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E7%BE%8E%E5%9C%8B%E7%B7%9A
Imbert, Fred (2023年5月6日)。Buffett explains value investing: ‘What gives you opportunities is other people doing dumb things’。 CNBC。
https://www.cnbc.com/2023/05/06/buffett-explains-value-investing-what-gives-you-opportunities-is-other-people-doing-dumb-things.html
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