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系統識別號 U0002-1107200622355800
中文論文名稱 技術指標之實證研究-以台指五十成分股為例
英文論文名稱 An Empirical Study of Technical Indicators for Underlying Stocks of Taiwan 50 Index
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 國際貿易學系國際企業學碩士在職專班
系所名稱(英) Department of International Trade
學年度 94
學期 2
出版年 95
研究生中文姓名 廖怡晴
研究生英文姓名 Yi-Ching Liao
學號 793480061
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2006-06-01
論文頁數 92頁
口試委員 指導教授-林志鴻
指導教授-倪衍森
委員-倪衍森
委員-顏信輝
委員-蕭文姃
中文關鍵字 技術指標  K值  RSI  異常報酬  事件研究法  資訊內涵 
英文關鍵字 Technical Indicator  K Value  RSI Value  Abnormal Returns  Event Study  Information Contents 
學科別分類 學科別社會科學商學
中文摘要 本研究探討2003年1月1日至2005年12月31日間,台指五十成分運用「不同日數」之單一及組合技術指標(6日RSI、9日K值、13日PSY)及「同日數」之單一及組合技術指標(9日K值、9日D值、9日KD值)日交易資料對股價異常報酬之影響,以日交易數據,採事件研究法,檢驗運用技術指標發生後是否具有資訊內涵?並歸納分析其後續交易是否隱含異常報酬?能否提供投資大眾一個選擇買賣策略的參考?冀望能經由本研究之深入探討,讓投資大眾能掌握市場股價變動之節奏,提高交易超額報酬及其獲利機率;本研究之重要結論如下:
一、對台指五十成分股而言,運用不同日數之單一技術指標,若大盤非往下走時,當6日RSI<20%或當9日K<20%或當6日RSI<10%時可買進股票或繼續持股,若大盤走勢非往上走時當9日K>90%時應賣出持股或融券放空。
二、對台指五十成分股而言,運用不同日數之組合技術指標(6日RSI、9日K值、13日PSY之組合)「超過80或跌破20」或「超過90或跌破10」於投資策略時,買進股票、繼續持股、賣出持股或融券放空均無顯著異常報酬。
三、對台指五十成分股而言,運用同日數之單一技術指標或組合技術指標(9日K值、9日D值、9日KD值)當9日D>80%或當9日KD>80%或當9日K>90%時可賣出持股或融券放空,另「超過90或跌破10」於投資策略時,除當9日K>90%外,買進股票、繼續持股、賣出持股或融券放空均無顯著異常報酬。
四、對台指五十成分股而言,運用同日數之單一技術指標或組合技術指標(9日K值、9日D值、9日KD值)「超過80或跌破20」或「超過90或跌破10」其實證結果不因同日數技術指標而有相同結果。

英文摘要 This research employs event study approaches to investigate if abnormal returns existed in underlying stocks of Taiwan 50 index by setting technical indicators as “events” for event study.
Two kinds of “events” are investigated in this study. One is to calculate technical indicator, such as 6-day RSI > 80, 9-day K > 80, by same days, and the other is to calculate technical indicators by different day. For example, the first group includes 6-days RSI, 9-days K and 13-days PSY, and the second group includes 9-days K, 9-days D and 9-days KD. In addition, single and composite technical indicators are also examined. Then, there are several important findings are disclosed and shown as follows:


1. By using single technical indicators calculated by different days, investors could buy or hold stocks while signal shown by technical indicator such as 6-days RSI values < 20%, 9-days K values < 20%, or 6-days RSI values <10%. Besides, while K value > 90%, investors might short-selling stocks.

2. By employing composite technical indicators calculated by different days, investors might not get abnormal returns while the signals shown 6-days RSI, 9-days K, and 13-days PSY are all higher than 80 or lower than 20, or even higher than 90 or lower than 10.

3. By using single technical indicators calculated by same days, investors could buy or hold stocks while signal shown by technical indicator such as 9-days D value > 80%, 9-days KD values > 80%, or 9-days K values > 80%. In addition, while K value > 90%, investors still could short-selling stocks to make profit.

4. By employing composite technical indicators calculated by same days, investors might not get abnormal returns while the signals shown 9-days K, 9-days D, and 9-days KD are all higher than 80 or lower than 20, or even higher than 90 or lower than 10.

論文目次 目 錄
目錄..................................................................................................... Ⅰ
圖目錄…………………………………………………………………….....… Ⅲ
表目錄…………………………………………………………………….....… Ⅳ
附表目錄………………………………………………………………….....… Ⅴ
第一章 緒論………………………………………………………………... 1
第一節 研究動機……………………………………………………..... 1
第二節 研究目的……………………………………………………..... 2
第三節 研究範圍……………………………………………………..... 3
第四節 論文架構………………………………………………………. 3
第二章 文獻探討………………………………………………………...…. 6
第一節 效率市場假說……………………………………. …………… 6
第二節 技術分析理論…………………………………………………. 7
第三節 國內外相關實證研究………………………………………… 12
第四節 國內外實證研究之彙整………………………………………. 16
第三章 研究方法………………………………………………………..... 19
第一節 研究樣本之選擇………………………………………………. 19
第二節 研究問題假說…………………………………………………. 21
第三節 實證之步驟……………………………………………………. 26
第四章 實證結果與分析………………………………………………... 36
第一節 實證研究樣本之選擇與研究範圍限制……………………..... 36
第二節 實證資料與市場反應之分析………………………………..... 38
第三節 小結………………………………………………….………… 56
第五章 結論與建議…………………………………………..…………... 62
第一節 研究結論…………………………………………..…………… 62
第二節 研究建議……………………………………………..………… 64
第三節 研究之限制…………………………………………..………… 65
第四節 未來發展之方向……………………………………..………… 66

參考文獻………………………………………………………………….…... 67
一 中文部分………………………………………………………..…… 67
二 英文部分…………………………………………………………..… 69
附錄
一 附錄一………………………………………………………………… 72
二 附錄二………………………………………………………………… 83


圖目錄
圖1-1 論文架構圖…………………………………………………………… 5
圖3-1 事件期間說明圖……………………………………………………… 29
























表目錄
表2-1 國內外實證結果彙整表……..……………………...…..……..…………. 16
表3-1 本研究之台指五十成分股……………….……...….……………………. 20
表3-2 各假說之確定事件..…………………….……...….……………………. 27
表4-1 不同日數之各單一技術指標超過80之股價異常報酬統計表…………. 41
表4-2 不同日數之各單一技術指標跌破20之股價異常報酬統計表………… 42
表4-3 不同日數之各組合技術指標超過80之股價異常報酬統計表…..……. 44
表4-4 不同日數之各組合技術指標跌破20之股價異常報酬統計表…………. 45
表4-5 不同日數之各組合技術指標超過90之股價異常報酬統計表………… 47
表4-6 不同日數之各組合技術指標跌破10之股價異常報酬統計表………….. 48
表4-7 不同日數之各組合技術指標超過90之股價異常報酬統計表…….…... 50
表4-8 不同日數之各組合技術指標跌破10之股價異常報酬統計表………….. 51
表4-9 同日數之各技術指標超過80之股價異常報酬統計表.…………….…… 53
表4-10 同日數之各技術指標跌破20之股價異常報酬統計表….……………... 54
表4-11 同日數之各技術指標超過90之股價異常報酬統計表………………... 55
表4-12 同日數之各技術指標跌破10之股價異常報酬統計表….………….... 56
表4-13 類型一之事件日後五日內之累計平均異常報酬率顯著彙整統計表. 60
表4-14 類型二之事件日後五日內之累計平均異常報酬率顯著彙整統計表. 61





附表目錄
附表1 台指五十成份股之個股6日RSI>80%股價異常報酬檢定之統計表……… 73
附表2 台指五十成份股之個股9日K>80%股價異常報酬檢定之統計表……… 74
附表3 台指五十成份股之個股9日D>80%股價異常報酬檢定之統計表.………. 75
附表4 台指五十成份股之個股9日KD>80%股價異常報酬檢定之統計表……. 76
附表5 台指五十成份股之個股13日PSY>80%股價異常報酬檢定之統計表……. 77
附表6 台指五十成份股之個股6日RSI<20%股價異常報酬檢定之統計表……… 78
附表7 台指五十成份股之個股9日K<20%股價異常報酬檢定之統計表...……. 79
附表8 台指五十成份股之個股9日D<20%股價異常報酬檢定之統計表………. 80
附表9 台指五十成份股之個股9日KD<20%股價異常報酬檢定之統計表……… 81
附表10 台指五十成份股之個股13日PSY<20%股價異常報酬檢定之統計表… 82
附表11 台指五十成份股之個股6日RSI>90%股價異常報酬檢定之統計表…… 84
附表12 台指五十成份股之個股9日K>90%股價異常報酬檢定之統計表……… 85
附表13 台指五十成份股之個股9日D>90%股價異常報酬檢定之統計表……… 86
附表14 台指五十成份股之個股9日KD>90%股價異常報酬檢定之統計表…… 87
附表15 台指五十成份股之個股6日RSI<10%股價異常報酬檢定之統計表…… 88
附表16 台指五十成份股之個股9日K<10%股價異常報酬檢定之統計表……… 89
附表17 台指五十成份股之個股9日D<10%股價異常報酬檢定之統計表……… 90
附表18 台指五十成份股之個股9日KD<10%股價異常報酬檢定之統計表…… 91
附表19 台指五十成份股之個股13日PSY<10%股價異常報酬檢定之統計表… 92


參考文獻 參 考 文 獻
1 中文部分
王武德(2006),「跳空缺口之實證研究-以台指五十成份股為例」,淡江大學管理科學研究所未出版碩士論文。
李良俊(2003),「台灣股票市場技術分析有效性之研究」,實踐大學企業管理研究所未出版碩士論文。
林佳嫻(2002),「中國股市技術分析實證」,台灣大學國際企業學研究所未出版碩士論文。
林坤吟(2002),「台灣指數期貨市場技術分析之實證研究」,中正大學企業管理研究所未出版碩士論文。
林原勗(2001),「以K.D指標為架構的交易決策系統之研究」,東海大學企業管理研究所未出版研士論文。
沈中華、李建然(2000),事件研究法:財務與會計實證研究必備,臺北:華泰文化公司。
洪美慧(1997),「技術分析應用於台灣股市之研究-移動平均線、乖離率指標與相對強弱指標之研究」,東海大學管理研究所未出版碩士論文。
徐松奕(2003),「以技術指標對台灣加權股價期貨指數報酬之研究」,東華大學企業管理研究所未出版碩士論文。
徐瑞隆(1989),「技術分析之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未出版碩士論文。
高秀斌(1998),「技術分析下股票買賣獲利能力之實證研究」,中央大學企業管理研究所未出版碩士論文。
陳東明(1991),「台灣股市價量關係之實證」,台灣大學企業管理研究所未出版碩士論文。
黃怡中(2002),「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」,銘傳大學未出版碩士論文。
黃旭鋒(2004),「以技術分析法則與公司特性選股之投資績效」,東海大學管理碩士學程在職進修專班碩士論文。
葉建佑(2004),「技術分析法則之績效研究-美國個股之實證」,國立中興大學財務金融研究所碩士論文。
趙永昱(2002),「技術分析交易法則在股市擇時之實證研究」,中山大學財務管理研究所未出版碩士論文。
蔡宜龍(1990),「台灣股票市場技術分析有效性之衡量」,成功大學工業管理研究所未出版碩士論文。
蔡尚儒(2000),「台灣店頭市場技術分析的實證研究」,中正大學財務金融研究所未出版碩士論文。

2 英文部分
Alexander, Sindey. S.(1961) Price Movements in Speculative Markets: Trends or Random Walks, in P. Cootner, ed: The Random Character of Stock Market Price, 199-218. MIT Press, Cambridge, Mass.
Allen, F. and Karjalainen, R.(1999) Using Genetic Algorithms to Find Technical Trading Rules, Journal of Financial Economics 51, 245-271.
Bessembinder, H. and Chan, K. (1995) The Profitability of Technica l Trading Rules in the Asian Stock Markets, Pacific-Basin Finance Journal 3, 257-284.
Bessembinder, H. and Chan, K. (1998) Market Efficiency and the Returns to Technical Analysis, Financial Management 27, 5-17.
Bohan, J. (1981) Relative strength: Further positive Evidence, Journal of Portfolio Management 7, 36-39.
Brock, W., Lakonishock, J. and LeBaron, B. (1992) Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns, Journal of Finance 47,731-1764.
Brown, S.J. and Warner,J.B. (1980) Measuring Security Price Performance,
Journal of Financial Economics 8, 205-258.
Brown, S.J. and Warner,J. B. (1985)Using Daily Stock Return: The Case of Event
Studies, Journal of Financial Economics 14, 3-31.
Coutts, J. A.and Cheung, K.C. (2000)Trading Rules and Stock Return: Some Preliminary Short Run Evidence from The Hang Seng 1985-1997, Applied Financial Economics 10, 579-586.
Fama, E. F. (1965) The Behavior of Stock Market Prices, Journal of Business 33, 34-105.
Fama, E. F. (1970) Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work, Journal of Finance 25, 383-417.
Gencay, R.(1998) The Predictability of Security Returns with Simple Technical Trading Rules, Journal of Empirical Finance 5, 347-359.
Jensen, M. C. and Benington, G. A. (1970) Random Walks and Technical Theories: Some Additional Evidence, Journal of Finance 25, 469-482.
Kwon, K.,Y. and Kish, R., J(2002) A Comparative Study of Technical Trading Strategies and Return Predictability: An Extension of Brock, Lakonishok, and
LeBaron(1992) Using NYSE and NASDAQ Indices, The Quarterly Review of Economics and Finance 42, 611-631.
Levy, R. A. (1967) Random walks: Reality or Myth, Financial Analysts Journal 23, 69-77.
Levy, R. A. (1968) Relative Strength as a Criterion for Investment Selection, Journal
of Finance 22, 595-610.
Malkial, B. G. (1995) A random Walk Down Wall Street : Including a Life-cycle Guide to Personal Investing, 6th edition, Norton Publisher.
Ranter, M., and Leal, R. P. C. (1999) Test of Technical Trading Strategies in the Emerging Equity Markets of Latin America and Asia, Journal of Banking and Finance 23,1887-1905.
Wong Chak-sham Michael(1997) Technical Analysis and Market Inefficiency: A Study of the Hong Kong Stock Market, Phd Dispersion of the Chinese University of Hong Kong.
Yue Fang, Daming Xu(2003) The Predictability of Asset Returns: An Approach Combining Technical Analysis and Time Series Forecasts, International Journal of Forecasting 19, 369-385.
論文使用權限
  • 同意紙本無償授權給館內讀者為學術之目的重製使用,於2008-07-18公開。
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