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系統識別號 U0026-1506201212304100
論文名稱(中文) 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
論文名稱(英文) A Study of The Integrated Investment Strategy for Taiwan Top 50 ETF
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 統計學系碩博士班
系所名稱(英) Department of Statistics
學年度 100
學期 2
出版年 101
研究生(中文) 陳秉洋
研究生(英文) Ping-Yang Chen
電子信箱 pychen@stat.ncku.edu.tw
學號 r26991020
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 67頁
口試委員 指導教授-吳宗正
口試委員-溫敏杰
口試委員-賴明材
中文關鍵字 台灣50指數型基金  倒傳遞類神經網路  集群分析  區別分析 
英文關鍵字 Taiwan Top 50 ETF  Back-Propagation Network  Cluster Analysis  Discriminant Analysis 
學科別分類
中文摘要   股票市場之高報酬伴隨著高風險,欲有效控制投資風險必須從市場分析中著手。技術分析主要研究由歷史交易資訊所組成的各式技術指標,提供買賣訊號給投資人做為進出場時機的參考。然而,各技術指標常有使用上之限制,必須多項指標配合研判,那麼究竟該參考多少指標才能準確研判買賣時機呢?在本研究中,希望將各項指標整合並發展一有效的選時投資策略。
  本研究將台灣50指數型基金(代號:0050)之歷史交易資訊換算為多項技術指標,再運用多變量分析及類神經網路進行整合。使用因素分析從多項指標中萃取出具有高解釋能力之共同因素,配合集群分析及區別分析對於價格所屬趨勢建立鑑別函數;另將共同因素引進倒傳遞類神經網路配合動態學習法訓練模型以建構買賣決策。最後再搭配融資融券餘額、三大法人買賣超及期現貨基差之變化,整合市場各面向之資訊,提供本研究之買賣決策。結果顯示使用本研究之方法套用在一段空頭行情中,能擷取出多個波段進行放空回補之動作而得到較高之投資報酬率。
英文摘要   The high returns is the benefit in stock markets but associated with high risk. To control the risk, the investment analysis is required. Technical analysis is a useful tool to provide the signals to enter or exist a trade by various technical indicators calculated from the historical transaction information. However, there are some restrictions on the usage of every indicator. To avoid the mistakes in deciding the timing of trading, considered multiple indicators is recommended. But how many the indicators would be enough in judging the timing? In this study, an integrated time-choosing investment strategy is proposed.
  The Taiwan Top 50 ETF(Code:0050)is illustrated as a target in this study. Apply factor analysis to extract the common factors from bunches of technical indicators. Then build a discriminant function for the trend of price with cluster analysis and discriminant analysis. Also, use the common factors to construct trading decision model with back-propagation network and dynamic training method. Finally, the balance of margin, the net buy/sell of Institutional investors and basis in futures market are joined together to provide a trading strategy. The result shows, with the method in this study, can capture more short-selling time points in a bear market and get a higher rate of return than the benchmark.
論文目次 目 錄

目 錄 I
表目錄 III
圖目錄 IV
第一章 緒論 1
第一節 研究動機與背景 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究範圍與對象 2
第四節 研究流程 3
第二章 理論基礎與文獻探討 5
第一節 股票價格分析理論 5
第二節 相關文獻探討 22
第三章 研究方法 25
第一節 研究架構 25
第二節 統計方法 26
第三節 類神經網路 31
第四節 市場籌碼變動 36
第五節 期貨基差交易策略 38
第四章 實證研究 41
第一節 因素分析 41
第二節 二階段集群分析 43
第三節 區別分析 48
第四節 倒傳遞類神經網路 53
第五節 市場籌碼變動 56
第六節 期貨基差變化 58
第七節 整合性投資策略 59
第五章 結論與建議 62
第一節 研究結論 62
第二節 後續研究建議 63
第三節 研究限制 64
參考文獻 65
參考文獻 壹、中文部份
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貳、外文部份
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