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研究生:陳依萍
研究生(外文):Yi-Ping Chen
論文名稱:運用交易量指標於臺指選擇權交易策略之實證研究
論文名稱(外文):The Empirical Performance of TXO Trading Strategies by Volume-weighted Index
指導教授:程言信程言信引用關係
指導教授(外文):Yen-Shin Cheng
口試委員:連春紅羅志賢
口試委員(外文):Chun-Hung LienChih-Hsien Lo
口試日期:2014-05-09
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄應用科技大學
系所名稱:金融系金融資訊碩士班
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文出版年:2014
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:86
中文關鍵詞:交易量指標關聯性未平倉量選擇權交易策略
外文關鍵詞:Trading Volume IndexRelationshipOpen InterestOptions Strategies
相關次數:
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本研究運用臺灣期貨交易所之臺指選擇權(TXO)近月份買權及賣權共計1860日價量資料,將每日所有履約價格下之買權、賣權未平倉量及成交量加權計算得到交易量指數,並驗證指數及近月份期貨指數進行單根檢定、向量自我迴歸模型、共整合關係及向量誤差修正模型檢測,探討各因素間之關聯性。進一步根據交易量指標指數訊號判斷各種盤勢,據此建立選擇權多、空及盤整策略,分別根據訊號動態進場及不同持有期間(持有至訊號改變、持有一天、三天、五天及持有至到期出場)進行買賣,比較不同策略間之績效。最後將各策略報酬率與選擇權交易量及總體經濟因素進行迴歸分析,探討出策略報酬的影響因素。
非恆定計量結果中,衝擊反應函數及變異數分解觀察出期貨收盤價與交易量指標指數間衝擊影響期為五期。
交易策略研究結果顯示,(1)多頭趨勢以買進買權策略根據訊號進場持有至訊號改變出場表現最佳,表示本研究使用之交易量多空指標所判斷訊號有利正確掌握多頭進出場時機;(2)空頭趨勢則以買進賣權策略並根據訊號進場持有一天即出場表現最佳,表示空頭趨勢出現期間較短且本研究使用之交易量多空指標判斷空頭趨勢進場時機有效;(3)盤整趨勢則以賣出勒式區間(400)之策略並結合多空指標訊號進場持有五天出場表現最佳,表示盤整趨勢出現頻繁且期間較長,本研究使用之交易量多空指標有利於判斷盤整趨勢之進場時機及持有期間。
迴歸分析結果顯示,(1)多頭策略受買權成交量及GDP成長率負向影響、受賣權成交量及歷史波動度正向影響;(2)空頭策略受買權成交量負向影響、受賣權成交量正向影響;(3)盤整策略無限下方風險策略受買權成交量及領先指標正向影響、受消費者信心指數負向影響,有限下方風險策略根據訊號進場持有一天、三天及五天皆受到買權未平倉量及消費者信心指數負向影響,盤整趨勢持有至到期策略較不受到影響。

In this paper, we use the open interest and the volume of the TXO to establish a trading volume-weighted index to find the trend of market. We try to establish the relationship of the trading volume index and the TX by the methodology of non-stationary econometrics. According to the result of the market trend index, we conduct the long, short, and correction trading strategies in order to survey the outstanding profit. We adopt the Sharpe ratio and the Sortino ratio to measure the performance of each strategy. Further, we use the Multiple Regression to discuss the factors which would impact the return of the trading strategies.
The empirical results show that the TX is related to the trading volume index. According to the Sharpe ratio and the Sortino ratio, we can find that the best performance of the long trading strategy is to buy a call until the market trend changed. The best performance of the short trading strategy is to buy a put with holding one day. The best performance of the correction trading strategy is Sell Strangle strategy (400) with holding five days.
The results of Multiple Regression show that the call volume and the GDP growth rate have negative impact; the put volume and the History Volatility have positive impact to the long trading strategies. The call volume has negative impact and the put volume have positive impact to the short trading strategies. The call volume and the Leading indicators have positive impact; the call open interest and the CCI have negative impact to the correction trading strategies.

摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 III
目錄 IV
表目錄 V
圖目錄 VII
第一章 緒論 1
第一節 研究動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究內容與架構 3
第二章 文獻回顧 5
第一節 選擇權策略介紹 5
第二節 相關文獻 8
第三章 研究方法 12
第一節 資料來源及資料期間 12
第二節 交易量指標 13
第三節 非恆定計量模型 20
第四節 選擇權交易策略 27
第五節 策略報酬迴歸模型 34
第四章 實證結果 35
第一節 交易量指標判斷結果及資料說明 35
第二節 非恆定計量結果分析 38
第三節 交易策略結果分析 46
第四節 策略報酬迴歸分析 58
第五章 結論與建議 65
第一節 結論 65
第二節 建議 67
第三節 研究限制 67
參考文獻 68
附錄 71
附錄一 交易策略報酬結果 71
附錄二 交易策略報酬複回歸結果 75

一、中文文獻
1.王琪瑾 (2009),「台指選擇權賣方策略搭配台指期貨避險的實證探討」,國立高雄應用科技大學金融資訊所碩士論文。
2.吳怡慧 (2011),「臺灣加權股價指數與總體經濟變數之關聯性研究」,國立中正大學經濟學系碩士論文。
3.周偉康 (2012),「外資台指期未平倉量對台指期之影響」,國立臺灣大學經濟學研究所碩士論文。
4.姜林杰祐著 (2012),「程式交易:方法與實務應用」,新陸書局。
5.陳旭昇著 (2013),「時間序列分析:總體經濟與財務金融之應用」,東華書局。
6.陳執中 (2006),「台股加權指數隔月收盤價預測之研究」,國立成功大學統計學研究所碩士論文。
7.黃奕銘 (2006),「台指選擇權波動率與交易策略之實證研究─賣方策略、買進鐵蝴蝶及鐵兀鷹策略、Delta-gamma-vega Netural策略」,國立台灣大學財務金融學研究所碩士論文。
8.黃景聰 (2012),「台灣指數期貨選擇權市場之研究-未平倉指標分析」,國立高雄應用科技大學金融資訊研究所碩士論文。
9.楊奕農著 (2005),「時間序列分析:經濟與財務上之應用」,雙葉書廊。
10.葉仲玉 (2010),「台指選擇權策略性賣出勒式績效之實證研究」,國立高雄應用科技大學金融資訊研究所碩士論文。
11.廖四郎、王昭文著(2012),「期貨與選擇權:策略型交易與套利實務」,新陸書局。
12.劉啟全 (2004),「信用交易與股價報酬之關聯性研究」,雲林科技大學財務金融系碩士班碩士論文。
13.潘家怡 (2005),「以相對強勢 (RS) 指標檢測台股指數選擇權裸部位策略之投資績效」,逢甲大學經營管理研究所碩士論文。
14.蔡明章 (2009),「影響台灣股市波動因素之探討」,國立臺北大學國際財務金融碩士班碩士論文。
二、英文文獻
1.Akaike H., 1973, “Information Theory and an Extension of the Maximum Likelihood Principle,” 2nd International Symposium on Information Theory, 267-281.
2.Anthony, J., 1988, “The interrelation of stock and option market trading-volume data,” Journal of Finance, Vol.43, pp 949-961.
3.Bhuyan R. and Chaudhury M., 2005, “Trading on the Information Content of Open Interest: Evidence from the US Equity Options Market,” Journal of Derivative & Hedge Funds, Vol.11, pp16-36.
4.Black, F. and Scholes, M., 1973, “The Pricing of Options and Corporate Liabilities,” Journal of Political Economy, Vol.81, pp 637-659.
5.Engle and Granger, 1987, “Cointegration and error correction:representation, estimation, testing,” Econometrica, Vol.55, pp.251-276.
6.Granger, C. and Newbold, P., 1974, “Spurious regressions in econometrics,” Journal of econometrics. 2(1), 111-120.
7.Hull, J. C., 2009, “Options, Futures, and Other Derivatives,” Seventh Edition, Hamilton Printing Company.
8.Johansen, S. and Juselius, K., 1990, “Maximum Likelihood Estimation and Inference on Cointegration with Application to the Demand for Money,” Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52, pp.169-210.
9.Pathak, R. and Rastogi, N., 2010, ” Informational Role of Options Open Interests and Volume in Forecasting Future Prices: A Study on Indian Market,” Journal of Financial Economics.
10.Richard A., Mehdian S., Mougoue M., 1996,”The Empirical Relation between Price Changes and Trading Volumes: Further Evidence from European Stock Markets.”Alliance Journal of Business Research.
11.Sandeep Srivastava, 2003,“Informational Content of Trading Volume and Open Interest– An Empirical Study of Stock Option Market In India,” NSE Research Initiative Working Paper, Vol.29.
12.Schwarz, 1978, “Estimating the dimension of a model,” The annals of statistics. 6(2), pp.461-464.
13.Sims, C.A., 1980, “Macroeconomics and Reality,” Econometrica, 48, 11-48.

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