臺灣博碩士論文加值系統

在以往文獻中，學者多集中於從研究SAR指標參數值之最佳化調整來提升獲利能力，鮮少加入其他指標作為投資策略組合來研判該投資組合對大盤之擇時能力為何，故本研究以SAR指標為基礎，搭配MA指標、MACD指標、KD指標、OBV指標及日K值<70進行交易組合之交差模擬配對，並以台灣加權股價指數2000年至2009年之日收盤資料為樣本進行模擬操作測試。經實證結果發現，以同時搭配具有濾網功能及判斷量能潮的(SAR+KD+OBV)、(SAR+OBV+日K值<70)及(SAR+KD+OBV+日K值<70)之操作組合不管在整體獲利上或是多頭、空頭市場中皆能獲得不錯的成績，是所有研究組中表現相對穩健之組合。
此外，於本研究中亦有四項發現，其一為擺盪指標中的(9日K>9日D)較趨勢指標中的(MA6日>MA24日)及(MACD12日>MACD24日)在搭配SAR指標後能獲得較佳之投資報酬。其二為量能指標中之OBV可協助SAR單一指標於長空格局中過濾錯誤的進場雜訊，但若遇到經歷過一長波段的回跌後出現的短波段反彈，OBV指標無法對此現象立即反應，因而喪失搶短線反彈的機會。其三為K值<70搭配SAR指標作為進場訊號為最優，此外日K值<70並無法協助SAR指標於盤整時期之擇時能力，但若以其為濾網指標則效果優於以9日KD指標。其四為雙重指標之組合判斷較單一指標穩健，獲利能力亦可能超過單一指標；功能性不同之指標組合較同性質之指標組合為佳；超過三種以上之指標組合則須看其指標組合特質是否有互補性而定。

In the past literatures, scholars focused on researching the optimal parameters of SAR index to improve profitability by accompanying with other indexes as investment strategy. This research is based on the SAR index combined with MA, MACD, KD, OBV and daily K value&lt;70 indexes separately and jointly. The data for this study is Taiwan''s weighted stock from 2000 to 2009, and the empirical results show that the investment strategy such as SAR + KD + OBV, SAR + OBV + daily K value &lt;70 and SAR + KD + OBV + daily K value &lt;70 can effectively improve the performance no matter in bull market or bear market.
Furthermore, the study has several important findings as shown below. First of all, the investment strategy of the SAR index combined with daily K9&gt;daily D9 could have better performance than that combined with daily MA6&gt; daily MA24 or combined with daily MACD12&gt; daily MACD24.Secondly, The OBV index could improve SAR to filter noise information, but this index might not improve performance during a short bounce after a long bear market, OBV index can’t immediately respond to this phenomenon, thus it might lose the chance grab short-term rebound. Thirdly, K &lt;70 with SAR index is the optimal singal to approach the market, even though K &lt;70 could’t help SAR targets during the consolidation period for timing ability, but this indicators are better than 9 KD as filter indicators. Finally, two indicators combinded perform more stable than only one index, and have better profitbilty ability, too. Different kind of indicators combined could have better performance than similar kind of indicators combinid. Howver, while more than three or more indicators combined are required to check whether the portfolio characteristics of these indicators have complement characteristics.

目 錄
目錄 IV
表目錄 V
圖目錄 VI
第一章 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 研究流程 4
第四節 研究架構 5
第二章 文獻探討 6
第一節 相關學術理論之簡介 6
第二節 國內外相關文獻探討 14
第三章 研究設計與方法 20
第一節 研究對象、資料期間及採用之模擬操作程式 20
第二節 本研究使用之技術指標說明 20
第三節 研究方法之設計 29
第四章 實證結果 32
第一節 SAR單一指標之實證結果 32
第二節 第一階段:趨勢指標中的MA、MACD及擺盪指標中KD指標，是否能有效 過濾SAR單一指標之交易雜訊 35
第三節 第二階段:量能指標中之OBV是否能有效過濾SAR單一指標之交易雜訊 39
第四節 第三階段:擺盪指標中的日K值進行判斷是否能提升SAR 於盤整期無法有 效判斷買賣點之劣勢 43
第五節 第四階段:量能指標OBV與擺盪指標中設日K值&lt;70共同進行判斷是否能 提升SAR之績效 47
第六節 第五階段：經由第一階段的測試選定最佳的濾網指標KD指標，再與量能 指標OBV及日K值&lt;70進行組合，以驗證在多重指標考量下是否能有效 提升SAR之獲利能力 50
第七節 綜合比較 54
第五章 結論 57
第一節 研究結論 57
第二節 研究限制與建議 59
參考文獻 61

表目錄
表2-1 順勢系統與擺盪系統之比較 13
表3-1 SAR計算原則 21
表3-2 SAR應用原則 22
表3-3 SAR指標之優缺點 22
表3-4 MA指標之應用原則及注意事項 24
表3-5 MACD指標之應用原則及注意事項 26
表3-6 KD值計算步驟 27
表3-7 KD指標之應用原則及注意事項 27
表3-8 OBV計算表 28
表3-9 OBV應用原則 28
表3-10 技術分析之買賣決策法則及相關操作策略設定 29
表4-1 SAR單一指標模擬操作績效 32
表4-2 SAR單一指標年度別之模擬操作績效 34
表4-3 第一階段模擬操作績效彙總 36
表4-4 第一階段年度別模擬操作績效彙總 37
表4-5 SAR+OBV參數值(1-50)之獲利表現 39
表4-6 第二階段模擬操作績效彙總 40
表4-7 第二階段年度別模擬操作績效彙總 41
表4-8 (SAR+日K值)在不同參數下之績效表現 43
表4-9 第三階段模擬操作績效彙總 44
表4-10 第三階段年度別模擬操作績效彙總 44
表4-11 截取SAR與(SAR+日K值)交易策略具明顯差異之交易記錄 46
表4-12 第四階段模擬操作績效彙總 47
表4-13 第四階段年度別模擬操作績效彙總 48
表4-14 第五階段模擬操作績效彙總 50
表4-15 第五階段年度模擬操作績效彙總 52
表4-16 2008年及2009年各實驗組之模擬績效 55
表4-17 各實驗組對SAR單一指標之效益評估 56

圖目錄
圖1-1 2000年~2009年大盤走勢概況 1
圖1-2 研究流程圖 4
圖4-1 SAR單一指標交易模擬截圖 33
圖4-2 SAR單一指標買賣進出績效圖 33
圖4-3 年度別之模擬操作績效 35
圖4-4 第一階段已實現淨損益及勝率 36
圖4-5 第一階段年度別模擬操作績效彙總 38
圖4-6 第二階段年度別模擬操作績效彙總 41
圖4-7 第三階段年度別模擬操作績效彙總 45
圖4-8 第四階段年度別模擬操作績效彙總 49
圖4-9 第五階段已實現淨損益及勝率彙總 51
圖4-10 第五階段年度別模擬操作績效彙總 53
圖4-11 第一~五階段已實現淨損益及勝率彙總 54
圖4-12 第一~五階段 2008年及2009年各實驗組之模擬績效 55

參考文獻

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