跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(216.73.216.109) 您好!臺灣時間:2026/06/06 08:47
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

: 
twitterline
研究生:陳彥予
研究生(外文):Chen, Yan-Yu
論文名稱:基於斐波納契數列探討波浪理論-以臺灣 50 成分股為例
論文名稱(外文):A Study of Wave Theory Based on Fibonacci Sequence:An Example of Taiwan 50 Securities
指導教授:方國定方國定引用關係
指導教授(外文):FANG,KWO-TING
口試委員:徐濟世楊聰仁
口試委員(外文):HSU,JIH-SHIHYANG, TSUNG-JEN
口試日期:2018-10-06
學位類別:碩士
校院名稱:國立雲林科技大學
系所名稱:資訊管理系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2018
畢業學年度:107
語文別:中文
論文頁數:96
中文關鍵詞:股票斐波納契波浪理論
外文關鍵詞:StocksFibonacciWave Theory
相關次數:
  • 被引用被引用:1
  • 點閱點閱:689
  • 評分評分:
  • 下載下載:38
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
本研究透過股票的日資料與週資料進行實驗,以波浪理論中的週期為基準,將資料區分為計算區間以及回測區間,在計算區間中,利用斐波納契分析計算出每個斐波納契比率的預測值,接著在回測區間中找尋支撐位及阻力位,再利用支撐位跟阻力位的回測值,來找尋波浪理論中的波段 A、波段 B 及波段 C 的型態。
本研究發現(1)日資料發生支撐位和阻力位的機率較週資料高,但(2)支撐位和阻力位同時產生時,無論是日資料或是週資料皆無法符合波浪理論型態,且(3)在日資料與週資料中若產生支撐位時,一定會發生波浪 A 的型態。

關鍵字:股票、斐波納契、波浪理論
he object of this experiment were to investigate the daily and weekly data of stocks, and the data was divided into calculation intervals and back-test intervals based on the cycles in the wave theory. Each pridiction Fibonacci value was analyzed by Fibonacci analysis with data of calculation intervals, after finding the support level and resistance level in the back-test interval, using these values to figure out the wave A, B, and C in the wave theory.
This study finds that (1) the probability of occurrence of the support level and resistance level on the daily data is higher than the weekly data, but (2) when the support level and resistance level are occured at the same time, neither the daily data nor the weekly data can conform to the wave theory type. and (3) if the support level is generated in the daily data and the weekly data, the wave A will definitely occur.

Keywords: Stocks, Fibonacci, Wave Theory
目錄
摘要i
ABSTRACT ii
誌謝 iii
目錄 iv
表目錄 vi
圖目錄 vii
一、緒論 1
1.1研究背景1
1.2研究動機1
1.3論文架構3
二、文獻探討4
2.1技術分析4
2.2K線分析5
2.3道氏理論6
2.4波浪理論9
2.5移動平均線(Moving Average,MA)13
2.6乖離率(Bias Ratio,BIAS)14
2.7相對強弱指標(Relative Strength Index,RSI)14
2.8隨機指標(Stochastic Oscillator,KD)15
2.9斐波納契數列16
三、研究方法22
3.1研究對象22
3.2研究區間26
3.3資料收集與處理26
3.4斐波納契分析29
3.5波浪理論36
四、實驗分析與結果40
4.1斐波納契結果 – 日資料40
4.2斐波納契比率彙整 – 日區間及產業別48
4.3斐波納契結果 – 週資料51
4.4斐波納契比率彙整 – 週區間及產業別58
4.5波浪理論結果 – 日資料61
4.6波浪理論彙整 – 日區間及產業別70
4.7波浪理論結果 – 週資料72
4.8波浪理論彙整 – 週區間及產業別80
五、結論與建議82
5.1研究結論82
5.2研究貢獻85
5.3建議 85
參考文獻 86


Atsalakis, G. S., Dimitrakakis, E. M., & Zopounidis, C. D. (2011). Elliott Wave Theory and neuro-fuzzy systems, in stock market prediction: The WASP system. Expert Systems with Applications, 38(8), 9196-9206.
Badawy, F. A., Abdelazim, H. Y., & Darwish, M. G. (2005). Genetic algorithms for predicting the Egyptian stock market. In Information and Communications Technology, 2005. Enabling Technologies for the New Knowledge Society: ITI 3rd International Conference on (pp. 109-122). IEEE.
Bhattacharya, S., & Kumar, K. (2006). A computational exploration of the efficacy of Fibonacci Sequences in technical analysis and trading.
Chen, T. L., Cheng, C. H., & Teoh, H. J. (2007). Fuzzy time-series based on Fibonacci sequence for stock price forecasting. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 380, 377-390.
Frings, M. (2002). The golden section in architectural theory.Nexus Network Journal,4(1), 9-32.
Gaucan, V. (2011). How to use Fibonacci retracement to predict forex market. Journal of Knowledge Management, Economics and Information Technology, Economics, Issue No. 2, Knowledge Management.
Gupta, N. (2011). Fibonacci Retracements and Self-Fulfilling Prophecy.
Ilalan, D. (2016). Elliott wave principle and the corresponding fractional Brownian motion in stock markets: Evidence from Nikkei 225 index. Chaos, Solitons & Fractals, 92, 137-141.
Izumi, Y., Yamaguchi, T., Mabu, S., Hirasawa, K., & Hu, J. (2006). Trading rules on the stock markets using genetic network programming with candlestick chart. In Evolutionary Computation, 2006. CEC 2006. IEEE Congress on (pp. 2362-2367). IEEE.
87
Prokopakis, E. P., Vlastos, I. M., Picavet, V. A., Nolst Trenite, G., Thomas, R., Cingi, C., & Hellings, P. W. (2013). The golden ratio in facial symmetry. Rhinology,51(1), 18-21.
Wong, W. K., Manzur, M., & Chew, B. K. (2003). How rewarding is technical analysis? Evidence from Singapore stock market. Applied Financial Economics, 13(7), 543-551.

王耀 (2012)。變動參數乖離率之實證研究-以台灣股市為例.。取自臺灣博碩士論文系統。(系統編號 100CYUT5218017)
張彥強 (2013)。應用小波分析改善簡單移動平均線技術分析的投資績效-以台灣證券市場為例。取自臺灣博碩士論文系統。(系統編號 102NSYS5121005)
張茹瑜 (2014)。運用 KD 指標於台灣 ETF 之實務探討。取自臺灣博碩士論文系統。(系統編號 102NCHU5457085)
陳秉洋. (2012). 結合技術指標, 籌碼變動及期貨基差建構整合性投資策略─ 以台灣 50 指數型基金為例. 成功大學統計學系學位論文, 1-67. 100NCKU5337003
陳儒琦 (2010)。艾略特波浪特徵之股市趨勢研究(碩士論文)。取自臺灣博碩士論文系統。(系統編號 098NCTU5396057)
陳蕾如(2004)。K 線與型態辨識函數之開發及技術分析之應用(碩士論文)。取自臺灣博碩士論文系統。(系統編號 092ISU00304002)
黃怡芬(2001)。道氏理論、濾嘴法則與買入持有策略在台灣股市投資績效之比較(碩士論文)。取自臺灣博碩士論文系統。(系統編號 089NCKU0121010)
沉陽格微翻譯服務中心(譯)(2010)。菲波納奇交易:如何掌握時間與價格優勢(原作者:Caroyn Boroden)。中國:萬卷出版公司。(原著出版年:2008)
綜合報導(2015年8月24日)。台股創史上最大跌幅 看看過去的崩跌紀錄...。自由時報。取自http://www.ltn.com.tw/
臺灣證券交易所。取自 http://www.twse.com.tw/zh/
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top