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研究生: 游豐睿
Yu, Feng-Jui
論文名稱: 利用股市三大法人價量/KD指標/MACD指標 建構買賣防護網-以台灣為例
Developing a Trading Risk Management Framework Based on the Price-Volume Behavior of the Three Major Institutional Investors, KD Indicator, and MACD Indicator: Evidence from Taiwan
指導教授: 林軒竹
Lin, Hsuan-Chu
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 管理學院 - 財務金融研究所
Graduate Institute of Finance
論文出版年: 2025
畢業學年度: 113
語文別: 中文
論文頁數: 53
中文關鍵詞: KD指標MACD指標三大法人技術分析
外文關鍵詞: KD Indicator, MACD Indicator, Institutional Investors (Three Major Corporations), Technical Analysis
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  • 全球政治與經濟局勢變動劇烈,從中美貿易戰、COVID-19疫情爆發與結束,到政權更迭與國際原物料價格波動,使得國內外市場充滿不確定性。美國聯準會實施量化寬鬆政策,導致各國通貨膨脹壓力上升,進一步推升房價與物價,重創民眾實質消費能力。雖然企業進行薪資調整以回應經濟壓力,然而物價上漲速度遠超過薪資成長,使得多數家庭生活負擔沉重。為了追求財務穩定與資產增值,越來越多台灣民眾積極投入各類投資工具,包括股票、基金、ETF、定存、儲蓄型保險、房地產、黃金、債券等,希望透過額外的被動收入來對抗通膨壓力。
    在眾多投資選項,股票是高風險高報酬,由於流動性高且資訊透明,故股票市場成為大多數投資人的首選。在全球經濟快速變動與資訊繁雜,投資人若缺乏財經知識或有效分析工具,往往容易在波動中產生非理性決策,進而承擔不必要投資風險。
    本研究以技術分析為核心,嘗試建立一套適用於一般投資者的「股市買賣防護網」策略,期能提供一種相對穩定、具實用性的投資參考架構。從如何選股開始,並配合本研究選用三項關鍵技術指標進行整合分析,分別為:(一)三大法人之買賣超行為,藉此觀察市場資金動向與籌碼分布;(二)KD指標(隨機指標),作為研判短期超買或超賣現象之依據;(三)MACD指標,辨識中期趨勢的多空轉折點。這三種指標各具特性,結合後互補其特性不足,提供更穩健的操作依據。
    本研究除理論探討外,簡易操作流程,協助投資人透過技術指標,進行進場與停利決策,並建議如何設立風險控管機制,例如設定停損點與辨別假訊號。藉由系統性分析與判斷,投資人不僅能提升進出場的精準度,更可有效避開情緒交易或市場消息干擾,達到提升資本利得、降低損失風險之目標。本研究綜上所述,已透過技術分析的應用,降低投資門檻、縮短學習曲線,為一般投資人打造一套簡明實用的股市操作策略框架。

    This study is centered on technical analysis and aims to establish a “Stock Market Trading Protection Strategy” designed for general investors, with the goal of providing a relatively stable and practical investment reference framework. The strategy begins with stock selection and incorporates three key technical indicators for integrated analysis:
    1.Net buying and selling behavior of the three major institutional investors, which serves to observe market capital flows and chip distribution.
    2.KD indicator, used as a basis for identifying short-term overbought or oversold conditions.
    3.MACD indicator, which detect mid-term trend reversals between bullish and bearish signal.
    Each of these indicators has its own unique characteristics. When combined, they complement each other’s limitations and provide a more reliable foundation for trading decisions.
    In addition to its theoretical foundation, this study proposes a streamlined operational framework designed to assist individual investors in executing entry and exit decisions based on technical indicators. Furthermore, it outlines recommendations for establishing robust risk management mechanisms, including the implementation of stop-loss strategies and the identification of false trading signals. Through systematic analysis and informed judgment, investors are expected to enhance the accuracy of their trading decisions, mitigate the influence of emotional responses and market noise, and ultimately achieve the dual objectives of capital appreciation and risk reduction. In conclusion, the application of technical analysis not only lowers the barriers to market participation but also shortens the learning curve for non-professional investors. This research contributes a concise and practical strategic framework for equity trading, offering a viable reference model for general investors seeking to navigate the complexities of the stock market with greater confidence and precision.

    第一章 導 論 4 1-1 研究動機與背景 4 1-2 研究目的 6 1-3 研究流程與架構 8 第二章 文獻探討 9 2-1交易行為之相關文獻 9 2-2交易策略之相關文獻 11 2-3技術分析之相關文獻 12 第三章 研究方法 16 3-1研究架構 16 3-2 趨勢面 17 3-2-1 MA指標 17 3-2-2 道氏理論 19 3-2-3 費波南希係數 22 3-3 交易指數 24 3-3-1 KD指標 24 3-3-2 MACD指標 26 3-3-3 三大法人籌碼/大盤融資融券餘額 27 3-4 交易策略細節與限制 29 第四章 研究分析結果 31 4-1 台股美股趨勢確定 31 4-2 台股KD指標 32 4-3 台股MACD指標 33 4-4 台股三大法人交易量 33 4-4-1 台股融資維持率及融資融券指標 35 4-5 台股與費城半導體相關性選台股結果 38 第五章 結論與建議 41 5-1 結論 41 5-2 未來研究建議 41 參考文獻: 42

    英文參考文獻:
    1. Bernanke, B. S. and Kuttner, K. N. (2005), “What Explains the Stock Market's Reaction to Federal Reserve Policy” Journal of Finance 60, 1221-1257.
    2. Cao, Y., Myers, L. A., & Sougiannis, T. (2011). Does earnings acceleration convey information? Review of Accounting Studies, 16(4), 812-842.
    3. Chen, H.-Y., Chen, S.-S., Hsin, C.-W., & Lee, C.-F. (2014). Does revenue momentum drive 32 or ride earnings or price momentum? Journal of Banking & Finance, 38, 166- 185.
    4. De Long, J. B., Shleifer, A., Summers, L. H., & Waldmann, R. J. (1990).Noise trader risk in financial markets. Journal of political Economy, 98(4), 703-738.
    5. Fama, E. F. and M. E. Blume. (1966). Filter Rules and Stock-Market Trading. Journal of Business 39, 226–241.
    6. Fama, E. F. (1970). Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work. The Journal of Finance 25, 383–417.
    7. Gong, X., Zhang, W., Wang, J., & Wang, C. (2022). Investor sentiment and stock volatility: New evidence. International Review of Financial Analysis, 80, 102028.
    8. Hsu, Hsu, and Kuan(2010). Testing the Predictive Ability of Technical Analysis Using A New Stepwise Test without Data Snooping Bias. SSRN Electronic Journal 10,2139.
    9. Hou, Kewei, Lin Peng, and Wei Xiong, 2009, A Tale of Two Anomalies: The Impli- cations of Investor Attention for Price and Eearnings Momentum, Available at SSRN 976394 .
    10. Kyriazis, A. (2022). Quantitative easing spillovers. Available at SSRN 4499714.
    11. Market efficiency and the returns to technical analysis. / Bessembinder, Hendrik; Chan, Kalok. In: Financial Management, Vol. 27, No. 2, 1998, p. 5-17.
    12. Michele Costola, O. Hinz, Michael Nofer, & L. Pelizzon.(2020). Machine learning sentiment analysis, COVID-19 news and stock market reactions. Research in International Business and Finance. Volume 64, 101881.
    13. Shleifer, Andrei, and Robert W Vishny. 1997.“A Survey of Corporate Governance.” Journal of Finance 52 (2): 737-783.
    中文參考文獻:
    1.王麗薰 (2013). 國際政經情勢對台灣股市影響之研究: 以政府國安基金處理機制為例.全球政治評論, (42), 113-132.
    2.朱正修(2004),台灣股市與國際股市連動性之研究。國立成功大學統計學系碩士班碩士論文。
    3.江衍良(2024),台股強勢股票之關鍵指標研究。國立清華大學科技管理學院高階經營管理深圳境外專班碩士論文。
    4.何耀廷 (1995),Fishbein 模式探討期貨營業員的投資行為,國立交通大學管理科學研究所碩士論文。
    5.吳俊毅、黃裕烈(2018)。美國和日本量化寬鬆貨幣政策對臺灣經濟衝擊-GVAR 模型之分析。臺灣經濟預測與政策,48(2),1-39。
    6.吳惠萍 (2008),融資、融券餘額、外資買賣超對台灣股價影響-分量迴歸之應用。國立台灣大學農業經濟研究所碩士論文。
    7.范聖培(2014),三大法人之買賣超行為對股價短期報酬之研究。國立中央大學財務金融研究所在職專班碩士論文。
    8.連兆祥,(2003),公開推薦資訊與投資者人格特質對其操作略和投資績效影響之研究,國立成功大學工業管理研究所碩士論文。
    9.翁寬晋(2017),臺灣股票市場技術分析實證研究-以 MA 指標、KD 指標、RSI 指標、MACD 指標為例。東海大學財務金融研究所在職專班碩士論文。
    10.黃國益(2013),本益比及淨值市價比對股價報酬影響之研究。以領先打底之股票為例,國立成功大學財務金融研究所在職專班碩士論文。
    11.黃茂庭 (2016),台灣多頭市場強勢股之選股策略研究:技術分析 MA 均線呈現多頭排列的應用。東海大學管理學院財務金融研究所在職專班碩士論文。
    12.陳柏言 (2023),真實性檢定在技術分析議題上之應用:以台股市場為例。國立台灣大學財務金融研究所在職專班碩士論文。
    13.傅澤偉, 張哲豪, & 林曼莉. (2021). 恐慌指數, 外溢效果與台灣股票市場報酬率. 亞太經濟管理評論, 24(1&2), 1-22.
    14.楊子沅 (2023)。社群媒體情緒於股價預測之探討。以 PTT 文字探勘為例。國立臺灣科技大學財務金融研究所碩士論文。
    15.鄭淇云(2024),投資人關注度對台灣股市之影響。國立政治大學國際經營與貿易學系碩士論文。
    16.鄭宜典 (2007),基本分析與技術分析之投資績效比較。國立中興大學會計研究所碩士論文。
    17.蔡文珍 (2021),技術分析及基本分析與股價報酬之研究。東吳大學會計研究所在職專班碩士論文。
    18.謝璧而 (2018). 公司財務績效指標與股價關係之研究-以台灣 50 成分股為例。國立高雄師範大學成人教育研究所碩士論文。
    19.蕭宇翔 (2021),「不同景氣狀態下的台灣貨幣政策效果」,經濟論文,第 49 卷,頁 527-568.
    參考網路資料
    1.三大法人 https://murmurcats.com/institutional-investors/
    2.三大法人 https://www.dcard.tw/f/money/p/258381457
    3.效率市場假說 https://www.stockfeel.com.tw/關於效率市場假說/
    4.費波南希係數https://www.fishhuang.idv.tw/2024/03/Elliott-Wave-Principle-Fibonacci.html
    5.道氐理論 https://rich01.com/what-is-dow-theory-0/
    6.KD指標 https://www.esunsec.com.tw/article/post/108
    7.KD指標 https://www.hankexploring.com/what-is-stochastic-oscillato/
    8.MA指標 https://rstock.com.tw/股市ma是什麼意思?
    9.MA指標 https://fxlittw.com/what-is-moving-average/
    10.MACD指標 https://learningpa.cc/blog0004/
    11.MACD指標 https://rich01.com/what-is-macd-indicator/

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