在台灣股市市場中，在對於效率市場假說存在截然不同的看法，本研究利用多層次的過濾篩選機制，將不同類型及不同種類的技術指標規則設定為篩選條件，在使用不同的買賣策略下，找出最佳適合的買賣點。研究使用不同的時間架構的技術指標，實證於台灣加權股價指數中，結果較單純的買進持有策略產生近十幾倍的絕對值倍數。本研究策略以大趨勢研判為第一層過濾，第二、第三層以較短期技術指標過濾後，進行買、賣、及放空策略。在2008年1月至2012年6月實證期間，本系統在研究期間最佳有114%的績效，而單純的買進持有策略只有-5%的績效。為進一步研究在本研究下其他技術指標的有效性，我們搭配不同的買賣策略來分析其所能產生的績效，並綜合討論在不同技術指標中做多及放空的準確率及績效，以期達到最佳組合。

Opposite ideas about the Efficient Market Hypothesis exist in Taiwan stock exchange market; this Study proposes a multi-level screening method to find the optimal trade points under specific trade strategy selected, using technical indexes and rules of different types. This Study has also verified the method in actual Taiwan Weighted Stock Index with technical indexes of different periods of time, and the result is an absolute value ten times higher than the strategy of simply building a position. This Study uses trend analysis as the first-level screening and shorter term technical indexes as the second- and third-level screening before buying, selling, or short selling strategy is decided. During the verification period from January 2008 to June 2012, this system has achieved a performance as high as 114%, while simple buy-and-wait strategy produces only a performance of -5%. To further study the effect of other technical indexes and the optimal portfolio, this Study adapts different trade strategy to assess the possible performance and then discusses in general the accuracy and performance of different technical strategies in selling long and short.

目錄
第一章	緒論	1
第一節	研究動機與背景	1
第二節	研究的目的	2
第三節	論文架構	4

第二章	相關理論與文獻探討	6
第一節	技術分析理論	6
一、	道氏理論	6
二、	波浪理論	7
三、	K線	9
第二節	指標分析工具	10
一、	平滑異同移動平均線(Moving Average Convergence Divergence， MACD)	10
二、	KD隨機指標(Stochastic Oscillatort，KD)	12
三、	W%R威廉指標(Williams %R，W%R)	14
四、	相對強弱指標(Relative Strength Index，RSI)	15
五、	移動平均線(Moving Average，MA)	17
第三節	三重濾網交易系統	18
一、	第一層濾網設定條件	19
二、	第二層濾網設定條件	20
三、	第三層濾網設定條件	21
第四節	技術分析相關文獻探討	22
一、	國外相關證實文獻	22
二、	國內相關證實文獻	24

第三章	研究方法	28
第一節	樣本與資料說明	28
第二節	交易法則	29
一、	研究步驟	29
二、	技術指標條件設定	30
第三節	研究假設	35

第四章	證實結果	36
第一節	最佳化參數設定	36
第二節	買入持有策略績效分析	37
第三節	三重濾網策略績效分析	38

第五章	結論與建議	44
第一節	結論	44
第二節	研究後續與建議	46

圖目錄
圖2-1 波浪理論基本型態	8
圖2-2 K線關係表示圖	10
圖2-3 台股MACD示意圖	12
圖2-4 台股KD隨機指標示意圖	14
圖2-5 台股威廉指標示意圖	15
圖2-6 台股RSI示意圖	16
圖2-7 台股MA示意圖	17
圖2-8 MACD柱狀圖研判示意圖	20
圖3-1 MACD柱狀斜率向上	31
圖3-2 MACD柱狀斜率向下	31
圖4-1 台灣加權股價指數實證期間之走勢圖	37

表目錄
表2-1 國外相關證實文獻之比較	22
表2-2 國內相關證實文獻之比較	25
表3-1 破高搶進策略及隔日搶進策略之技術指標設定	31
表3-2 破高搶進策略和隔日搶進策略之買賣策略設定	33
表4-1 技術指標最佳化參數設定	36
表4-2 台灣加權股價指數期間一之買入持有策略績效	37
表4-3 台灣加權股價指數期間二之買入持有策略績效	38
表4-4 台灣加權股價指數期間三之買入持有策略績效	38
表4-5 使用三重濾網策略與買入持有策略的績效比較	40
表4-6 三重濾網交易策略期間一的做多及放空相關統計	41
表4-7 三重濾網交易策略期間二的做多及放空相關統計	42
表4-8 三重濾網交易策略期間三的做多及放空相關統計	42

參考文獻
中文部分
[1]	李良俊，<台灣股票市場技術分析有效性之研究>，碩士論文，實踐大學企業管理研究所，2003。
[2]	杜金龍，<技術指標在台灣股市應用的訣竅>，二版八刷，台北:金錢文化，1998。
[3]	林澤利，<從技術指標探討台灣股市效率之研究-以台灣五十指數成分股為例>，碩士論文，東吳大學經濟研究所，2006。
[4]	吳百正，<台股期貨市場弱式效率性之研究>，碩士論文，台灣科技大學財務金融研究所，2004。
[5]	洪志豪，<技術指標KD、MACD、RSI與WMS%R之操作績效實證>，碩士論文，台灣大學國際企業學研究所，1999。
[6]	紀岱良，<台灣加權指數與技術指標之關連分析>，碩士論文，東華大學企業管理研究所，2008。
[7]	徐松奕，<以技術指標對台灣加權股價期貨指數報酬之研究>，碩士論文，東華大學企業管理研究所，2003。
[8]	張清良，<股票市場買賣研判指標的應用>，碩士論文，中正大學財務金融研究所，2008。
[9]	張瓊如，<KD和MA技術指標在選擇權投資策略時機的應用-以台指選擇權為例>，碩士論文，逢甲大學財務金融研究所，2010。
[10]	陳應慶，<應用技術分析指標於台灣股票市場加權指數買進時機切入之實證研究-以RSI、MACD及DIF為技術指標>，碩士論文，佛光大學管理學研究所，2004。
[11]	陳秉洋，<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>，博士論文，成功大學統計研究所，2012。
[12]	黃怡中，<在不同技術指標交易策略下停損機制設置與否之績效分析>，碩士論文，銘傳大學金融研究所在職專班，2002。
[13]	魯秉鈞，技術分析於台灣股票市場的運用─移動平均線與均量指標，碩士論文，東海大學管理碩士學程在職進修專班，2001。
[14]	蘇明南，移動平均線法則應用於台灣股市之實證研究，碩士論文，淡江大學財務金融學系，2001。
[15]	劉泰山，<KD和MACD技術指標在避險時機選擇上之應用:以台指期避險為例>，碩士論文，逢甲大學財務金融研究所，2009。
[16]	鄭超文，台股波浪理論實戰第一書，二版，財信，2012。

英文部分
[1]	Bohan, J., “Relative Strength: Further Positive Evidence.” Journal of Portfolio Management, 7, 39-46 ,1981.
[2]	Bessembinder, H. and K. Chan, “Market Efficiency and the Returns to Technical Analysis.” Financial Management, 27, 5-17,1998. 
[3]	Brock, William, Lakonishok, Josef. LeBaron, Blake., “Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns”, Journal of Finance, 47, 1731-1764, 1992.
[4]	Elder, A., “Triple Screen System Provides Logical Approach to Trading,” Futures, 15, 62-64, 1986.
[5]	Fama, E., “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work,” Journal of Finance, 25, 383-417, 1970.
[6]	Jensen, Michael C & Bennington, George, “Random Walks and Technical Theories: Some Additional Evidence”, Journal of Finance, 25, 469-482, 1970.
[7]	Pruitt, S. W. and R. E. White, “The CRISMA Trading System: Who Says Technical Analysis Can’t Beat the Market?” Journal of Portfolio Management, 14, 55-58,1988.
[8]	Szakmary A., Davidson III W.N., and Schwarz T. V., ”Filter Rests in Nasdaq Stocks, “Financial Review, 34, 45-70,1999.