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1	外資現貨買賣超、期貨與選擇權多空交易與大盤指數之關係：台灣證券市場實證研究陳彥碩 Unknown Date (has links) 台灣證券市場早期對國外投資人有許多的限制，而開放外資來台投資有助於台灣金融與經濟的國際化與自由化，隨著政府對外資的投資限制逐漸減少，外資在台股和期貨與選擇權的交易上對台灣股市的影響也與日俱增。本論文將透過實證的方式，探討外資現貨買賣超、期貨與選擇權多空交易與大盤指數之關係，來瞭解外資的交易行為對台股所造成的影響，以作為投資人交易之參考。本論文資料期間為2010年1月4日至2012年2月2日共530筆日資料，以台灣加權股價指數報酬率、外資現貨買賣超金額、外資期貨多空未平倉量淨額變化與外資選擇權多空未平倉量契約金額淨額變化為五個研究變數，利用ADF單根檢定、向量自我迴歸模型、Granger因果關係檢定、衝擊反應分析與預測誤差變異數分解探討各變數間之關聯性，瞭解外資的交易行為對台股所造成的影響，以作為投資人交易之參考。研究結果顯示：(一)大盤報酬率會受到外資期貨多空未平倉量淨額變化與外資選擇權多空未平倉量契約金額淨額變化之正向影響；(二)Granger因果關檢定顯示，外資期貨多空未平倉量淨額變化與外資選擇權多空未平倉量契約金額淨額變化Granger領先大盤報酬率；(三)衝擊反應分析顯示，大盤報酬率期初受自身衝擊影響最大，而期貨多空未平倉量淨額變化衝擊對大盤報酬率會有正向影響且影響時間最長；(四)預測誤差變異數分解顯示，大盤報酬率產生預測誤差時，外資期貨多空未平倉量淨額變化有較高的解釋能力。外資每日在台灣期貨交易所之期貨與選擇權的交易部位對台股現貨股價報酬率具有重要的影響，因此投資人可利用台灣期貨交易所於盤後所揭露之外資每日在台灣期貨多空未平倉量淨額、選擇權多空未平倉量契約金額淨額及其每日變化，作為現貨股票交易之參考。外資買買超未平倉量向量自我迴歸模型
2	台指期貨籌碼分析與模組研究 / An analysis of market holding and trading and a study of module on Taiwan stock exchange capitalization weighted stock index(TAIFEX) 賴裕盛 Unknown Date (has links) 國內三大機構法人(外資、投信、自營商，以下簡稱三大法人)，在證券市場中成交比重逐年的攀升，三大法人挾其越來越大的市場交易比重、雄厚資金及專業研究團隊，進出市場，使得國內之一般投資人及主管機關，對於三大法人進出國內股市之動向及選股策略多所矚目。文獻中，發現三大法人投資行為領先於一般投資人，一般投資人投資行為有跟隨的現象，此一現象促使研究法人投資行為有其重要性及可參考性。本研究藉由統計數據建立起本研究實証結果的基柱，進而衍生出本研究策略邏輯的架構。台灣期貨市場對於自營商之交易、投信之交易皆有不同規範之限制，導致三大法人三者在於期貨市場之交易行為不一致。此策略不同於市場上之程式交易者純粹以價格產生之技術分析為主要考量，本策略以籌碼面為主要權重依據，技術面為輔，建構完整的訊號體系。可歸納如下：一、三大法人及自然人成交比重二、籌碼分析結果三、策略分析三大法人籌碼分析期貨前十大戶未平倉量策略分析
3	Market Efficiency of Taiwan Index Futures Market / 台灣指數期貨市場效率性-濾嘴法則之研究徐仕尚, Hsu,Shih Shang Unknown Date (has links) 本文採用1998年九月2日到2003九月30日的台灣指數期貨每日收盤價，總共1304筆資料。我們希望能藉由濾嘴法則以收盤價及交易量和未平倉量來衡量台灣指數期貨的效率性。而實證結果也證實可以藉由濾嘴法則濾除掉市場上的小波動，並進而預測出主要的價格趨勢。 / This thesis adopts futures data, which are the daily closing prices of the Taiwan Stock Exchange Capitalization Weighted Stock Index futures contracts. The sample period is from September 2, 1998 to September 30, 2003, a total of 1304 transaction days. The goal we want to achieve is to test and verify the momentum by filter rules based on price and volume in the futures market in Taiwan. In addition, the open interest is substituted for the trading volume to exam its effect on the futures price. The empirical results show that we can predict the price trend as long as we employ an appropriate range value to filter out “the noise”. 台灣指數期貨未平倉量濾嘴法則 Taiwan Index Futures Market Filter rules momentum open interest Rollover
4	「未來事件交易所」的選舉預測分析 / Analysis of Election Prediction of xFuture 辛栢緯 Unknown Date (has links) 選舉事件在台灣一直是屬於重大事件，民眾對於選舉事務都非常關心。根據童振源等人(2009)和Forsythe, Rietz and Ross(1999)，透過預測市場的機制來預測選舉結果非常準確，所以近年來預測市場也變得越來越熱門，新聞媒體也開始大幅報導未來事件交易所的預測結果。本論文將透過實證的方式探討除了價格之外，加入與未平倉相關的資訊是否能夠幫助我們更有效地預測選舉結果，並以此建議未來事件交易所揭露網站內的期貨未平倉合約量這項資訊，以提供交易人參考。本論文使用資料為未來事件交易所中關於2008年總統選舉、立委選舉以及2010年五都市長選舉的資料，資料期間皆為各選舉的最後兩個交易日的資料，採用的變數有最後交易日的合約加權平均價格、最後交易日的合約未平倉量、最後交易日的合約成交量和最後交易日之價格漲跌及未平倉量增減的相乘項，並利用羅吉斯迴歸來幫助預測分析。研究結果顯示：(一)與過去的研究結果相符合，未來事件交易所中選舉期貨合約的價格能有效幫助預測選舉的結果；(二)未平倉量和成交量均無法幫助預測選舉結果，這可能是由於未來事件交易所使用虛擬貨幣進行交易以及保證金制度，使得部分交易人在交易成交後不再關注自己的部位或是損益所導致；(三)利用最後交易日價格漲跌及未平倉量增減所得到的相乘項對於預測選情有顯著的幫助，當相乘項越大的時候，候選人當選的機率也隨之越小。一般期貨交易中，透過未平倉合約量這項資訊可幫助交易人得到更多的資訊。而未來事件交易所的選舉期貨合約之未平倉量雖然無法提供額外的資訊，但是仍然建議可以將這項資訊揭露以供交易人參考。此外，相乘項在預測選情時能提供顯著的幫助，因此在交易上或是預測上都可以參考這項資訊以做出更佳的判斷。預測市場未來事件交易所未平倉量羅吉斯迴歸模型
5	台指選擇權之市場指標實證分析吳建民, Wu,Jian-Min Unknown Date (has links) 本研究有系統地收集了2003年8月12日到2005年9月30日止共495個交易日的台指期貨、選擇權市場裡P/C量、P/C倉、隱含波動率(AIV)、不同天數的歷史波動率等收盤資料，進行這些因素與行情走勢間的關係，以及因素彼此的互動性。結果證實分析台指選擇權指標是需要區分金融重大衝擊前後期間，以及區分漲勢、跌勢、盤整的各期間，各期間的選擇權指標均會有不同意涵。本論文證實使用結構轉換的Chow-ARMA(2,1)模型可能比較符合模擬指數實況，且GARCH(1,1) 模型也很適合描述台期指貨波動度預測力。在選擇權指標方面：P/C量與AIV與台指期貨呈現負相關，P/C倉與台指期貨正相關。其中以P/C倉對指數漲跌的影響程度最大、P/C量的影響程度次之、AIV影響程度最小。若把隱含波動率區分成買權與賣權之各個波動率更有效地預測行情走勢，在大跌期間的買賣權隱含波動率更能表現出優越的預測能力，其中前兩期的賣權隱含波動率(PIV)更是效率性指標，實證結果使用20天的歷史波動率比較能貼近選擇權市場的變化，跟過去教科書慣用的90天不同。若比較歷史波動率與隱含波動率間的關係，結論是當「大跌期」歷史波動率大於買權隱含波動率(CIV)時，買權是會被低估的，其他的各種假設條件均不成立。理由有二：一是市場效率性決定了是否可使用隱含波動率與歷史波動率之間的高低關係。二是「大跌時期」相對於「大漲時期」的市場資訊被反應的更敏銳，而在「大跌時期」的賣權價格反應比買權價格反應更快速敏銳。本研究推論的Chow-ARMA(2,1) 台指期貨模型、GARCH(1,1) 波動率模型、P/C量-P/C倉-AIV的多變數模型、FMA20/XIV模型等等在研判指數變化上具有參考價值，進一步均可以做為選擇權操作策略參考依據之一。選擇權歷史波動率隱含波動率 Chow結構轉變選擇權風險係數移動平均線自我相關單根檢定時間序列金融衝擊未平倉量隱含波動率指數 Option Historical Volatility Implied Volatility ARMA(p,q) GARCH Option Greeks Moving Average Stationary ADF(Augmented Dickey-Fuller Test) RMSE P/C Ratio Time Series

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