本研究應用技術分析之交易策略來分析台指期貨當沖交易盈虧，以提升期貨當沖交易之操作績效。運用黃金交叉與死亡交叉訊號作為進場訊號，並分三種不同進場策略與四種出場策略之交叉組合，來檢視在各種不同狀況下是否有獲利的空間。經由本研究實證結果顯示，當出現1日3日死亡交叉並設停損時之操作績效最佳。再進一步分析後，發現當天開盤開高，但市場未延續上攻力道而下跌的情況，在此種狀況下放空期指反而有獲利的空間。

This research is to apply trading strategies to analyze the gain or loss for within-one-day trading in Taiwan futures markets in order to lift up the operating performance of within-one-day trading. By using gold cross and death cross of 1 day and 3 day moving average price and 1 day and 5 day moving average price employed in technical analysis as entry signal, this study combine several within-one-day strategies by concerning 3 entry signals and 4 exit signals to analyze the profit and loss for these investment strategies. By way of this empirical study, we find that the strategy by employing death cross of 1 day and 3 day moving average price with concerning stop loss might have higher profit opportunity, and we will infer while opening index for Taiwan index futures is quite high, the market seems difficult to lift up Taiwan index futures higher than the opening, investors might short Taiwan index futures to make profit.

目錄
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 5
第四節	研究架構 6
第二章、	文獻探討 7
第一節	期貨之相關理論 7
第二節	效率市場假設理論 9
第三節	技術分析相關文獻整理與回顧 10
第三章、	研究假說與方法 28
第一節	觀念性架構 28
第二節	交易策略與停利停損之介紹 29
第三節	研究問題與假說 31
第四節	資料蒐集與處理 39
第五節	研究分析與方法 40
第四章、	實證結果與分析 42
第一節	敘述統計量 42
第二節	在考量停利停損下之各種交易策略之盈虧分析 43
第三節	迴歸分析	47
第五章、	結論與建議 50
第一節	研究結論	50
第二節	研究限制	51
第三節	研究建議與後續研究	 51
第六章、	參考文獻	52

表目錄
頁次
表3-1：交易策略之組合表 38
表4-1：變數基本統計量 42
表4-2：設60點停利，30點停損之各種投資策略分析表 43
表4-3：只設停損，不設停利，收盤前平倉之各種投資策略分析表       44
表4-4：只設停利，不設停損，收盤前平倉之各種投資策略分析表	45
表4-5：不設停利，不設停損，收盤前平倉之各種投資策略分析表	46
表4-6：交易所得對各項指標之迴歸分析實證結果 47
表4-7：交易所得對各項指標之羅吉斯迴歸分析實證結果 48
圖目錄
頁次
圖1-1：本研究之流程圖 5
圖3-1：觀念性架構圖 28
圖3-2：交易策略1之流程圖 32
圖3-3：交易策略2之流程圖 34
圖3-4：交易策略3之流程圖 36

一、 中文文獻
1. 池福灶，2004，「隨機指標於短、中、長期投資之獲利次數機率研究」，商業現代化學刊，第3卷、第1期，頁22-28。
2. 林良炤，1997，「KD 技術指標應用在台灣股市之實證研究」，國立台灣大學商學研究所未出版碩士論文。
3. 洪志豪，1999，「技術指標KD、MACD、RSI 與WMS%R 之操作績效實證」，台灣大學國際企業學研究所未出版碩士論文。
4. 施惠萍，1999，「結構性變化的偵測與其在技術分析中的應用」，國立台灣大學經濟學研究所未出版碩士論文。
5. 韋月桂，2003，「台灣期貨市場交易策略之研究」，國立臺灣大學財務金融學研究所未出版碩士論文。
6. 陳建全，1998，「台灣股市技術分析之實證研究」，國立台灣大學商學研究所未出版碩士論文。
7. 陳共、周升業、吳曉求，2001，證券投資分析，台北：五南圖書出版公司。
8. 黃國哲，1999，「考慮趨勢之短天期買賣指標」，國立台灣大學國際企業學研究所未出版碩士論文。
9. 黃培源，1992，「在隨機漫步下股價特性與投資策略之研究」，東海學報，第33期，頁571-587。
10. 黃彥聖，1995，「移動平均法的投資績效」，管理評論，第14 卷、第1 期，頁47-68。
11. 葉日武，2000，「現代投資學－原理、技巧與應用」，台北：前程企業管理有限公司。
12. 蔡斌仕，1995，「台灣股市技術分析之實證研究」，台灣大學財務金融學研究所未出版碩士論文。
13. 劉昇榮，2002，「台股指數期貨與現貨價量關係交易策略探討」，國立台北大學企業管理學系未出版碩士論文。
14. 蘇明南，2001，「移動平均線法則應用於台灣股市之實證研究」，淡江大學財務金融學系未出版碩士論文。
二、 英文文獻   	
1. Alexander, S. S., (1961), Price Movements in Speculative Markets: Trends or 
Random Walks, pp.199-218, in P. Cootner, ed.: The Random Character of Stock Market Prices (MIT Press, Cambridge, Mass.)
2. Alexander, S. S., (1964), Price Movements in Speculative Markets: Trends or Random Walks, No. 2, pp.338-372, in P. Cootner, ed.: The Random Character of Stock Market Prices (MIT Press, Cambridge, Mass.)
3. Anders, U., Korn, O. and Schmitt, C. (1998), “Improving the Pricing of Options: A Neural Network Approach, Journal of Forecasting 17, pp.369-388.
4. Brock, William, Josef Lakonishok, and Blake LeBaron, (1992), Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns, Journal of Finance 47, pp.1731-1764.
5. Blume, L., D. Easley. and M. O’Hara, (1994), Market Statistics and TechnicalAnalysis: The Role of Volume, Journal of Finance 47, pp.153-181.
6. Bessembinder. H. and K. Chan, (1995), The Profitability of Technical Trading Rules in the Asian Stock Markets, Pacific-Basin Finance Journal 3, pp.257-284.
7. Bessembinder. H. and K. Chan, (1998), Market Efficiency and the Returns to Technical Analysis, Financial Management 27, pp.5-17.
8. Corrado, C, J., and S. H. Lee, (1992), Filter Rule Tests of the Economic Significance of Serial Dependencies in Daily Stock Returns, Journal of Financial Research 15, pp.369-387.
9. Coutts J. Andrew and Cheung Kwong-C, (2000), Trading Rules and Stock Returns：Some Preliminary Short Run Evidence From the Hang Seng 1985-1997, Applied Financial Economics 16, pp.579~586
10. Dunis C. L. and J. Miao (2005), Optimal Trading Frequency for Active Asset Management: Evidence from Technical Trading Rules, Journal of Asset Management 5, pp.305-326.
11. Fama, E. F., and M. E. Blume, (1966), Filter Rules and Stock-Market Reading, Journal of Business 39, pp.226-241.
12. Fama, E. F., (1991), Efficient Capital Markets: II, Journal of Finance 46, pp. 1575-1671.
13. Gencay, Ramazan, and Thanasis, Stengos, (1998), Moving Average Rules, Volume and the Predictability of Security Returns with Feedforward Networks, Journal of Forecasting 17, pp.401-414.
14. Gunasekarage, A. and D. M. Power, (2001), The Profitability of Moving Average Trading Rules in South Asian Stock Markets, Emerging Markets Review 2, pp.17-33.
15. Hsu, P. H. and C. M. Kuan (2005), Reexamining the Profitability of Technical Analysis with Data Snooping Checks, Journal of Financial Econometrics 3, pp.606-628.
16. James, F. E., (1968), Monthly Moving Averages-An Effective Investment Tool?, Journal of Financial and Quantitative Analysis 3, pp.315-326.
17. Jensen, M. C., and G. Bennington, (1970), Random Walks and Technical Theories: Some Additional Evidences, Journal of Finance 25, pp.469-482.
18. Jones, C.P., (1988), Investment : Analysis and Management, Journal of Financial and Quantitative Analysis 23 , pp.315-326.
19. James A. Ohlson, (1998), Earnings, Book Values, and Dividend in Equity Valuation:An Empirical Inquiry, Working Paper, Columbia University.
20. Levy, R. A., (1967a), Relative Strength as a Criterion for Investment selection, Journal of Finance 22, pp.595-610.
21. Levy, R. A., (1967b), Random Walks: Reality or Myth, Financial Analysts Journal 23, pp.69-77.
22. Lai, M. M., K. G. Balachandher and F. M. Nor (2003), An Examination of the Random Walk Model and Technical Trading Rules in the Malaysian Stock Market, Quarterly Journal of Business and Economics 41, pp.81-104.
23. Ogden, J, P., (1997), Empirical Analyses of Three Explanations for the Positive Autocorrelation of Short-Horizon Stock Index Returns, Review of Quantitative Finance and Accounting 9, pp.203-217.
24. Reilly, F. K., (1985), Investment Analysis and Portfolio Management, Bryden Press, New York.
25. Ratner, 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, pp.1887-1905.
26. Sharp,william F., (1985), Investments, Third Edition, Prentice-Hall, Inc., pp.407.
27. Szakmary, Andrew, W. N. Davidson III, and T. V. Schwarz, (1999), Filter Tests in Nasdaq Stocks, Financial Review 34, pp.45-70.
28. Sullivan, Ryan, A. Timmermann, and H. White, (1999), Data-Snooping, TechnicalTrading Rule Performance, and the Bootstrap, Journal of Finance 54, pp.1647-1691.
29. Tian, G., G. H. Wan and M. Guo (2002), Market Efficiency and the Returns to Simple Technical Trading Rules: New Evidence from U.S. Equity Market and Chinese Equity Markets, Asia-Pacific Financial Markets 9, pp.241-258.