| 研究生: |
江沛勳 Chiang, Pei-Husn |
|---|---|
| 論文名稱: |
布林通道策略成效分析─以台灣50成分股為例 The Effectiveness of Bollinger Bands Strategies: Evidence from the Component Stock of Taiwan 50 Index |
| 指導教授: |
莊雙喜
Chuang, Shuang-Shii |
| 學位類別: |
碩士 Master |
| 系所名稱: |
管理學院 - 企業管理學系 Department of Business Administration |
| 論文出版年: | 2014 |
| 畢業學年度: | 102 |
| 語文別: | 中文 |
| 論文頁數: | 45 |
| 中文關鍵詞: | 布林通道 、移動平均線(MA) 、隨機指標(KD) 、指數平滑異同平均線(MACD) 、技術分析 、台灣50指數 |
| 外文關鍵詞: | Bollinger Bands, Moving Average (MA), Stochastic Indicators (KD), Moving Average Convergence Divergence (MACD), Technical Analysis |
| 相關次數: | 點閱:173 下載:31 |
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近幾年來隨著房價上漲、物價上升以及實質平均薪資水準倒退等因素,使一般投資大眾無法透過定存對抗通貨膨脹,尋找一個適當的投資管道是必要而且必須的。股票是台灣最受歡迎的投資工具之一,但是股票的走勢卻不是ㄧ般大眾能夠準確預測的。
因此擁有一套有系統的股票買進賣出策略是投資股票的基礎。本研究以技術分析的布林通道為主,搭配移動平均線、KD指標及MACD指標等技術指標來建置多種股票買賣系統,以台灣50指數成分股為樣本,研究期間為2008年1月1日至2014年1月1日,使用t檢定以及成對t檢定比較其有效性。
本研究研究結果為:1.60日移動平均線無效;2.9日KD指標無效;3.12日MACD指標無效;4.20日且標準差為2的布林通道指標無效;5.由KD指標與MACD指標組成的複合策略無效6.;由布林通道指標所組成之複合策略報酬率皆為正;7.布林通道報酬率較移動平均線、KD指標及MACD指標佳;8.台灣股票市場為弱勢效率市場。
In this research, we used Bollinger Bands as the main character, coordinating with other technical indicators such as moving average, KD indicators and MACD indicator to build a variety of stock trading systems. Our samples are consisted of 50 companies listed on TSEC Taiwan 50. Data are collected from January 1st 2008 to January 1st 2014, using two-tailed t-test and t-test to compare the effectiveness.
Empirical results are as follows: 1.60-day moving average is invalid; 2.9-day KD indicators invalid; 3.12-day MACD indicator is invalid; 4.20-day; 2 sigma Bollinger Bands indicator is invalid; 5.complex strategy made by the KD indicators and MACD indicators is invalid; 6.complex strategies which are made by Bollinger Bands have positive rate of return; 7.Bollinger Bands has better rate of return than moving average, KD indicators and MACD indicators; 8.Taiwan stock market has weak efficiency.
英文文獻
1. Alexander, S. S. (1961). Price Movement in Speculative Markets:Trends or Random Walks, Industrial Management Review.
2. Alexander, S. S. (1964), “Price Movement in Speculative Markets: Trends or Random Walks No.2.” Industrial Management Review, vol.2, pp.7-26.
3. Bohan, James(1981), “Relative Strength: Further Positive Evidence.” The Journal of Portfolio Management, vol.7, pp.39-46.
4. Brock, W., J. Lakonishok, et al. (1992). "Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns." The Journal of Finance 47(5): 1731-1764.
5. Balsara, Nauzer J.; Chen, Gary; Zheng, Lin(2007), ”The Chinese Stock Market: An Examination of the Random Walk Model and Technical Trading Rules.”, Quarterly Journal of Business and Economics, Spring 2007, v.46, iss. 2, pp. 43-63.
6. Cootner, P. H. (1962). Stock Prices: Random Vs. Systematic Changes, Industrial Management Review.
7. Fama, E. F.and M. E. Blume, (1966), “Filter Rules and Stock-Market Trading.” Journal of Business, vol.39, pp.226-241.
8. James Jr, F. E. (1968). "Monthly Moving Averages--An Effective Investment Tool." The Journal of Financial and Quantitative Analysis 3(3): 315-326.
9. Jesen, M. C. and G. A. Benington(1970). “Random Walks and Technical Theories: Some Additional Evidence .” The Journal of Finance , vol.25, No.2, pp.469-482.
10. Levy, R. A. (1967). "Random Walks: Reality of Myth." Financial Analysts Journal 23: 69-77.
11. Pruitt, S. W., and R. E. White, (1988), “The CRISMA Trading System: Who Says Technical Analysis Can’t Beat the Market ?” The Journal of Protfolio Managemen, vol.14, pp.55-58.
12. Ratner, M. and R. P. C. Leal (1999). "Tests of technical trading strategies in the emerging equity markets of Latin America and Asia." Journal of Banking and Finance
23(12): 1887-1905.
13. Sweeney, R. J. (1988). "Some New Filter Rule Tests: Methods and Results." The Journal of Financial and Quantitative Analysis 23(3): 285-300.
14. Hsu, P. H. and C. M. Kuan (2005), “Reexamining the Profitability of Technical Analysis with Data Snooping Check.” Journal of Financial Econometrics, vol.3, No.2, pp.606‐628.
中文文獻
1. 方國榮 (1991),「證券投資最適決策指標之研究」,國立台灣大學商學研究所碩士論文。
2. 文揚彬(1996),「臺灣股票市場投資績效之實證研究:技術分析之應用」,文化大學國際企業管理研究所碩士論文。
3. 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碩士論文。
4. 林天運(2007),「大盤未來走勢預測─KD指標實證分析」,國立成功大學國
際企業研究所碩士論文。
5. 林珮瑜(2007),「運用類神經網路結合技術指標以探討巴菲特選股之短期效
用」,台南科技大學商學與管理研究所碩士論文。
6.林蓉萱(2013),「包寧傑帶狀法之操作績效-以台灣50指數成份股為例」,國立高雄第一科技大學金融研究所。
7. 洪美惠(1997),「技術分析運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碩士論文。
8. 高梓森 (1994),「臺灣股市技術分析之實證研究」,國立台灣大學財務金融研究所碩士論文。
9. 陳建全 (1998),「臺灣股市技術分析之實證研究」,國立台灣大學商學研究所碩士論文。
10. 徐正錦(2003),「技術分析應用於台灣股市之實證研究」,國立中正大學國際經濟研究所碩士論文。
11. 陳志剛 (2005),「個別股票的隨機指標參數制定與買賣策略的選擇」,國立交通大學工業工程與管理學程研究所碩士論文。
12. 張清良(2008),「股票市場買賣研判指標的應用」,國立中正大學財務金融究所碩士論文。
13. 黃彥聖(1995),移動平均法的投資績效,管理評論,第 40 卷,第 1 期,頁 47-68。 14. 黃怡中(2002),「在不同技術指標交易策略停損機制設置與否之績效分析」,銘傳大學金融研究所碩士在職專班碩士論文。
15. 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。
16. 游豐銘(2008),「台灣50ETF 與台灣50 股票以及市場動能相關性之研究」,國立成功大學企業管理研究所碩士論文。
17. 葉日武(1987),「以技術分析研判股票市場進出時機之效果」,國立政治大學企業管理研究所碩士論文。13
18. 蔡宜龍 (1990),「臺灣股票市場技術分析指標有效性之衡量」,國立成功大學工業管理研究所碩士論文。
19. 劉明漲(2007),「技術指標與電子類股操作績效」,國立中正大學財務金融研究所碩士論文。
20. 賴宣名(2012),「包寧傑帶狀搭配均線與KD指標之多層次股票篩選模式─以台灣股市為例」,嶺東科技大學高階主管企管碩士在職專班。
21. 鐘仁甫 (2001),「技術分析簡單法於台灣電子個股之應用」,東海大學管理研究所。