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研究生: 何宗浩
He Zong-Hao
論文名稱: 技術指標、統計模型與資產配置在台灣股市的應用
指導教授: 陳琪龍
Chen, Chi-Lung
蔡蓉青
Tsai, Rung-Ching
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 數學系
Department of Mathematics
論文出版年: 2010
畢業學年度: 98
語文別: 中文
論文頁數: 50
中文關鍵詞: 計量程式交易資產配置技術指標參數孤島統計模型
論文種類: 學術論文
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  • 本研究提出並探討同時應用技術指標、資產配置與統計模型三者於台灣股市交易以提高獲利的可能性。首先,探討技術指標在單一市場(類股)的使用情形,分別對移動平均線以及通道突破等兩種技術指標進行分析。隨著資料更新,利用參數孤島法同步修改技術指標所使用之參數。除了個別使用移動平均與通道突破技術指標之外,也加入結合這兩種技術指標的交易策略。在資產配置方面,我們用四種方式將資金分配在十九種市場(類股),並運用所選定的技術指標交易策略,進行各類股的模擬交易測試,並比較僅將資金投注在單一市場(類股)與利用資產配置兩種交易獲利的差異性。接著,在統計模型方面,使用一階自我回歸模型產生交易訊號。最後,嘗試在技術指標與資產配置的組合策略中,挑選出較佳報酬、且在大部分類股獲利優於隨機交易的策略,實際在台灣股市中應用,透過統計模型預測單一市場(類股)報酬,結合技術指標、資產配置,產生交易訊號的策略。在實際的模擬測試中,單獨使用技術指標及資產配置有較好的報酬,再結合統計模型的效果反而不甚理想。

    第壹章 緒論---1 第一節 研究背景---1 第二節 研究動機---1 第三節 研究目的及架構---2 第貳章 相關文獻探討---5 第参章 理論基礎與研究方法---9 第一節 技術指標在單一類股的使用---9 第二節 資產配置結合技術指標---16 第三節 資產配置結合技術指標與統計模型---18 第四節 研究方法與程式運算邏輯---21 第肆章 實證分析---25 第一節 移動平均線與資產配置---26 第二節 通道突破、移動平均線與資產配置---38 第三節 技術指標、資產配置與統計模型的結合---43 第伍章 結論與建議---47 參考文獻---49

    翁龍翔(民84)。各國股市技術分析的有效性。台灣大學財務金融研究所,碩士論文。

    周培弘(民96)。計量技術交易策略之實證分析。銘傳大學財務金融學系碩士在職專班,碩士論文。

    徐瑞隆(民78)。技術分析收益性與市場的有效性之研究。國立成功大學工業管理研究所,碩士論文。

    Allen, F., & Karjalainen, R. (1999). Using genetic algorithms to find technical trading rules. Journal of Financial Economics, 51, 245–271.

    Bessembinder, H., & Chan, K. (1998). Market efficiency and the returns to technical analysis. Financial Management, 27, 5–17.

    Brock, J., Lakonishok, J., & LeBaron, B. (1992). Simple technical trading rules and the stochastic properties of stock returns. Journal of Finance, 47, 1731–1764.

    Chan, LKC., Jegadeesh, N., & Lakonishok, J. (1996). Momentum strategies. Journal of Finance, 51, 1681–1713.

    Chiarella, C., He, X.-Z., & Holmes, C. (2006). A dynamic analysis of moving average rules. Journal of Economic Dynamics and Control 30, 1729–1753.

    De Grauwe, P., & Grimaldi, M. (2005). Heterogeneity of agents, transactions costs, and the exchange rate. Journal of Economic Dynamics and Control, 29, 691–719.

    De Grauwe, P., & Grimaldi, M. (2006). Exchange rate puzzles: a tale of switching attractors. European Economic Review, 50, 1–33.

    De Grauwe, P., & Markiewicz, A. (2006). Learning to forecast the exchange rate: two competing approaches. CESifo Working Paper Series, 1717.

    Faber, M. (2007). A Quantitative Approach to Tactical Asset Allocation. The Journal of Wealth Management, 9, 1–11.

    Fama, E., & French, KR. (1988). Permanent and temporary components of stock prices. Journal of Political Economy, 96, 246–273.

    Fang, Y., & Xu, D. (2003). The predictability of asset returns: an approach combining technical analysis and time series forecasts. International Journal of Forecasting, 19, 369–385.

    James, J. (2003). Simple trend-following strategies in currency trading. Quantitative Finance, 3, 75-77.

    Kestner, L. (2003). Quantitative Trading Strategies: Harnessing the Power of Quantitative Techniques to Create a Winning Trading Program. New York: McGraw-Hill.

    Lo, A., & MacKinlay, C. (1988). Stock market prices do not follow random walks: evidence from a simple specification test. The Review of Financial Studies, 1, 41–66.

    Lo, A., Mamaysky, H., & Wang, J. (2000). Foundations of technical analysis: computational algorithms, statistical inference, and empirical implementation. Journal of Finance, 55, 1705–1765.

    Poterba, J., & Summers, L. (1988). Mean reversion in stock prices: evidence and implications. Journal of Financial Economics, 22, 27–59.

    Yamamoto, R. (2008). Trading profitability of technical strategies in individual stocks. 政治大學國際企業學系,碩士論文。

    Zwart, G., Markwat, T., Swinkels, L., & Dijk, D. (2009). The economic value of fundamental and technical information in emerging currency markets. Journal of International Money and Finance, 28, 581–604.

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