本文強烈地支持技術分析在台灣股票市場的有效性。本研究使用簡單技術分析法則－移動平均線法和區間突破法則，此兩法則在Brock el al(1992) 的文獻中被證明在道瓊工業指數具有獲利性。本文引用此兩法則於1981-2008的台灣股票加權指數。根據實證結果顯示，由此兩法則所產生的報酬率和利用拔靴法模擬出來的序列資料產生的報酬率結果並不一致。除此之外，即使考慮了交易成本，這些簡單技術交易法則仍然能在不同的類股指數中獲利。 / The results in this paper strongly support the practicability of technical rules in Taiwan. Two of simplest rules－moving average and trading range break which were proved to be useful in Brock el al(1992) also possess predictive power in Taiwan stock index from 1981 to 2008. The return generated from these technical rules are not consistent with four null model, random walk, AR(1), the AR-GARCH and AR-GARCH-M. Besides, the returns from these technical rules can remain positive after cutting transaction costs. These technical rules can also apply to sector index and still gain excess returns.

This paper analyzes the behavior of moving average and trading range break technical trading rules applied to two developed markets of Hong Kong, Japan and five emerging markets such as Malaysia, Philippines, South Korea, Thailand and Taiwan. The samples cover the period from January 1990 to December 2008. We utilize some technical trading rules by replicating the framework of Brock et al. (1992) to explore whether we can also predict the stock price movement and make excess profits on certain trading rules with different efficiency level in Asian stock markets.On average, as far as the volatility results are concerned, we also obtain the same conclusion as Brock et al. (1992) that the returns following buy signals are less volatile than returns following sell signals. The FMA rules have the same conclusion as VMA rules that these rules have predictability in the five emerging markets. Unlike VMA and FMA trading rules, we find that the TRB rules are not quite successful in South Korea stock market anymore but still have greater forecast power in Malaysia, Philippines, Thailand and Taiwan. Moreover, we can also notice that most of the seven Asian stock markets averages across all rules are generating excess negative returns in the presence of real estimated transaction costs. / This paper analyzes the behavior of moving average and trading range break technical trading rules applied to two developed markets of Hong Kong, Japan and five emerging markets such as Malaysia, Philippines, South Korea, Thailand and Taiwan. The samples cover the period from January 1990 to December 2008. We utilize some technical trading rules by replicating the framework of Brock et al. (1992) to explore whether we can also predict the stock price movement and make excess profits on certain trading rules with different efficiency level in Asian stock markets.On average, as far as the volatility results are concerned, we also obtain the same conclusion as Brock et al. (1992) that the returns following buy signals are less volatile than returns following sell signals. The FMA rules have the same conclusion as VMA rules that these rules have predictability in the five emerging markets. Unlike VMA and FMA trading rules, we find that the TRB rules are not quite successful in South Korea stock market anymore but still have greater forecast power in Malaysia, Philippines, Thailand and Taiwan. Moreover, we can also notice that most of the seven Asian stock markets averages across all rules are generating excess negative returns in the presence of real estimated transaction costs.

本研究以新台幣外匯市場中美元、日幣、英鎊、加幣、與韓元兌新台幣匯率為研究目標，使用四種簡單技術分析建構交易法則，分別為濾嘴法則、移動平均法則、支撐與壓力法則、與通道法則，並改變其參數成為總數1796種的交易法則。對新台幣外匯市場採取以下三種測試：全樣本測試，Brock，Lankonishok，& LeBaron（1992）的子樣本期間測試，以及Lo & Mackinlay（1990）提出的樣本外測試。並使用White（2000）與Hansen（2005）提出的檢定，探討資料窺視問題（data snooping bias）以及交易法則的真實獲利能力。 從實證中發現，本研究並沒有找到一個能夠在新台幣外匯市場上所有匯率都適用的交易法則，也就是說，投資者必須根據不同的市場做探討分析，選擇不同的最佳交易法則。 另外， 美元兌新台幣匯率市場能夠找到最佳交易法則而獲得顯著的超額報酬。而日幣、英鎊、加幣、與韓元等四個外匯市場，所找到的最佳交易法則可能僅止為最適合解釋這段歷史資料的交易法則，最佳交易法則並不具有顯著的獲利能力。White檢定與Hansen檢定計算的p值在前後期增減互見，且數據都不顯著，並沒有如過去文獻一般出現市場越來越有效率的看法。 最後，實證結果顯示White檢定的確是有偏差的情況出現，而如此數據差異之大，會影響到結論的判斷，這也讓我們對White檢定的檢定力產生疑問，並肯定Hansen檢定修正的必要性，並建議往後的研究可以Hansen檢定作為檢定基礎即可。

本文以台灣期貨市場為研究目標，利用無母數計量模型-核迴歸(kernel regression)平滑每日結算價格，並建立一電腦化、自動化的系統來辨識各種技術型態的形成，包括頭肩頂、三角形、雙重底、…等十種，期望能去除人為主觀意識對型態辨識的影響，並檢定技術型態是否含有預測未來報酬的訊息性。 從實證結果中發現，出現次數最頻繁的技術型態並不一定具有訊息性，如頭肩頂與頭肩底；而在型態形成並辨認後兩周之內，矩形、倒矩形、雙重頂、雙重底等四種型態則持續顯著地具有訊息性。 另外，核迴歸中平滑因子越小會使型態出現次數越多；平滑因子越大則使型態出現次數越少，平滑程度的改變對頭肩頂及頭肩底型態的訊息顯著性有一定程度的影響，但是對矩形、倒矩形、雙重頂、雙重底等四種型態的訊息顯著性並無影響。 最後，技術型態的訊息顯著性並不會因為期貨商品的不同而有差異，技術型態在不同的期貨市場中仍會保有同樣特性；而個別期貨商品下的檢定結果都比全體期貨市場的結果來的差，此情況可能與樣本數較少的原因有關。

本文主旨是利用連串理論（RUNS）的觀念引入現行的簡單移動平均法則的技術分析中，實證發現在以逐日作投資決策而進行的交易中，引入連串的簡單移動平圴預測來作交易決策的績效可以跟買入後持有的績效相同，而根據不引用連串觀念的簡單移動平均所作旳預測來進行交易的績效則明顯不如買入後持有的績效， 這樣的結果說明了有連串觀念的簡單平均含有某些獲利訊息。另以逐波作投資決策進行的交易中，研究結果顯示以類神經網路預測而進行交易決策的績效比以多元迴歸預測的為佳，但二者皆可獲得正的超額報酬。 就理論而言，本文延續Gencay and Stengos（1998）所作的簡單移動平均研究，關於簡單移動平均等此類的技術分析探討自Alexander（1964）用濾嘴法則開始研究後，就陸陸續續在財務領域中被探討，例如Brock et al.（1992）發現這些技術分析法則在高報酬及低波動度（returns are high and volatility is low）時可以進行作多獲利（to be in the market or long the index）。本文首先嘗試引用連串移動平均法則來進行預測，文中的３個連串移動平均（the moving average of 3 runs）實是在計量驗證下求得的。以連串移動平均預測而進行交易操作是一種順勢而為的交易方法，其研究實證所獲得超額報酬是正的。

本研究首先針對下列不同市場類型、不同投資期限及不同投資方式，全面探討市場股票指數其績效報酬及風險的差異為何。 一、 投資全球型、新興市場、區域型及單一國家等不同類型。 二、 3個月、半年、1年、3年、5年、10年、20年及30年等不同投資期限。 三、 單筆、「定期定額」等不同策略。 其後，以基金淨值之RSV技術指標，來調整扣款時機，來探討定期定額及調整式定期定額等2種投資方式，何者所獲得之資本利得較佳。 本研究主要結論及建議如下： 一、 投資地區投資期間及投資方式對報酬及風險的影響： （一） 除台灣市場外，投資期間加長確實使風險（標準差）明顯下降，且平均報酬率差異不大。 （二） 投資地區仍以區域型為較佳考量，單一國家之股票市場可能因選擇誤差而產生較大風險，至各區域之投資如將報酬率與風險併同考量，則可用延長投資期間來獲取穩定投資報酬。 （三） 以拉丁美洲、全球、美國及全球新興等市場較具投資價值；台灣市場不宜作為非專業人士之投資標的。 （四） 單筆投資報酬率明顯優於定期定額，如以年利率3%來進行資金折現後，年平均投資報酬率約為6%-9%，顯示及早將資金投入可獲較佳報酬。 （五） 迴歸模型實證結果（99％的顯著水準下） 1. 投資地區、投資期間、投資方式對報酬率的影響是否存在差異性：投資期間及投資方式2變數與報酬率有密切的關係，至投資區域除全球新興市場外，餘5個區域與報酬率皆有密切的關係。 2. 不同投資地區報酬率的影響是否存在差異性：除全球及美國2區域外，餘4個區域顯示投資期間與報酬率有密切的關係，且報酬率隨投資期間的增長而減少，惟差距甚小。另6個投資區域皆顯示投資方式與報酬率有密切的關係，且以單筆投資報酬率較高，惟差距幅度亦甚小。 3. 若以「標準差」當作基金的風險指標，經統計分析後『風險』與『報酬』呈現正相關，表示高風險可相對獲得較高之報酬。 4. 投資期間與Sharp值有密切的關係，且投資期間加長可提高每單位風險之報酬；投資方式與Sharp值無密切的關係；至投資區域除亞洲(不含日本)及美國與Sharp值有密切的關係外，餘4個區域與Sharp值皆無密切的關係。 二、 “定期定額”與”定期定額+RSV指標”的績效比較 （一） 以全部樣本(方式Ａ)、RSV區分(方式Ｂ) 2分類方式，其10年之超額平均報酬小；以投資地區(方式Ｃ)分類，其10年之超額報酬最高為8.9(拉丁美洲) ，最低為-5.95(亞洲(不含日本))，差異不大。 （二） 進行T檢定後，僅方式Ｃ分組呈現“定期定額”較”定期定額+RSV指標”二者報酬率具顯著差異。

本文以買進持有期間為標竿報酬，將1991年1月3日至2006年12月31日16年之新台幣/美元匯率每日收盤價資料，依事件與時間方式切割成長短不同的樣本期間後，以移動平均線法則 （moving average）的技術分析工具做模擬交易，針對樣本期間長短與技術分析獲利性的關係做探討，得到以下結論。 當採用移動平均線法則作為交易依據時，長期下，所有的移動平均策略能有效預測匯率上漲與下跌的趨勢，並得到顯著的超額報酬。然而，將樣本期間作分割後，短期內，技術分析策略將無法顯著有效。隨著樣本期間的增加，移動平均策略的超額報酬才會逐漸得到顯著的結果。 在外匯市場上，匯率上漲與下跌的趨勢會影響移動平均法獲利有效性。當匯率於樣本期間內持續上漲時，移動平均策略較難獲得顯著超額報酬；匯率下跌時，移動平均策略較有效。 此外，移動平均法則參數設定值對技術分析獲利有很大的影響。實證結果發現長天期參數設定值與樣本期間存在同向關係。當希望獲利的期間越短暫，移動平均策略長天期的參數設定要越小。若利用較大的長天期參數的移動平均策略，則必須持有較長期的樣本期間，才能得到顯著超額報酬的結果。此結果與實務上認為短天期的移動平均數較長天期移動平均數敏感且迅速反應市場變化相符合。

投資策略模型有千百種，背後的運算邏輯也大不相同，若是運用不同的演算法進行建模，預測能力必定也不相同。投資人若對標的物僅使用一種策略模型進行預測，其預測力有其上限，考量的因素也無法全面。再進場之後獲利時間點之選擇亦無法精準預測。此時如何能夠同時掌握不同策略模型間的特性和優點，以及找到一套最適當的出場時機規則，為本研究欲解決之問題。 欲解決上述之問題，本研究欲建構出一個即時的投資交易平台，透過多種不同演算法的策略模型，以及同時使用不同時間粒度的歷史資料建出之模型相互參考並輔以權重，使得進場信號的產生不再是僅依靠單一策略，進而提升預測的準確度。此部分將運用Apache Storm的分散式架構來進行實作，從接收市場每秒鐘的即時報價、運算完該秒鐘上千種的市場狀態、再到多個策略間彼此產出信號，僅需要花費毫秒級別的時間即可完成，並轉交給券商下單。而搓合的結果則是透過Kafka的訊息傳遞機制來實現，系統以訂單的狀態來判定最佳的出場時機。

我國證券市場從民國七十五年起蓬勃發展以來, 到民國七十八年底止, 總投資開戶人 口已超過三百萬戶, 每日成交金額動輒壹千多億元, 其規模之大已躍居世界證券舞臺 重要地位, 僅次於日本及美國, 從理論上言, 任一理性投資或投機者所憑恃進出股市 者, 厥為基本分析或技術分析或兩者并用; 本論文從技術分析觀點對目前各種股價指 數之反應敏感程度作一深入研究, 欲探知在證券市場中長期波動走勢中, 何種股價指 數能在重要反轉時點儘早出現預警訊號, 得以警示或預知股市變動趨勢或走向, 那么 對於廣泛投資或投機大眾則貢獻良多矣。 本論文內容概分五章, 第一章緒論敘述研究動機與目的, 研究方法與限制, 并提出研 究架構; 第二章為對於各種股價指數編制方法之檢討, 因美國對股價指數之編制歷史 最悠久, 編制股價指數之機構最多, 且世界各國其主要證券市場對於股價指數之編制 大體師法美國編制方式, 而現今證券市場規模最大者依序為日本、美國及我國, 故本 章僅就美國、日本及我國證券市場主要股價指數之編制方法加以探討, 第三章則對於 各種技術分析方法加以探討, 并對於敏感度作一界定, 以便於技術分析方法之篩選, 第四章則選定民國七十五年起至七十九年二月止我國證券市場實際資料作一實證分析 , 并對其結果加以探討, 第五章則為結論與建議。

共一冊，約四萬字，分五章。第一章係概論，簡述研究動機、目的、方法、及各項基 本假設。第二章為技術分析簡介，說明技術分析的一般理念，以及各種技術分析的方 法。第三章是文獻探討，就國內外過去對技術分析所作的實證研究加以敘述。第四章 為本研究中各項技術分析方法的實證應用結果，包括單一方法研判及綜合研判的效果 。最後，在第五章彙總本研究的結論，並提出進一步研究的建議。