臺灣博碩士論文加值系統

Lento & Gradojevic(2007)利用聯合訊號(Combined Signal Approach , CSA)交易策略探討在股票市場的獲利性，研究發現CSA的策略可以提高僅使用單獨技術指標的獲利且能擊敗買進持有策略。又Lento(2008)對CSA的獲利能力做進一步之穩健性驗證，其結果發現亦同。因此本研究試圖以CSA交易策略運用於台灣股票市場上探討其獲利性。
本論文之樣本期間為1989年至2009年，且在考慮了選樣上的偏誤、研究期間的選定問題、存活偏誤問題、交易成本後分別以上市公司、下市公司以及臺灣50指數成分股作為樣本；實證上發現絕大部份的CSA交易策略高於僅使用單獨技術指標（移動平均線、濾嘴法則、區間突破）的報酬率，且能擊敗大盤的買進持有的報酬率。此研究結果對學術、機構法人與一般投資人在技術指標的運用上提供了重大的意義。

Lento & Gradojevic (2007) and Lento (2008) evidence that the Combined Signal Approach (CSA) is more profitable than both the individual signals alone and naïve buy and hold trading rules do. In the present paper, we examine the profitability of the CSA on the Taiwan stock market over the period 1989 to 2009.
After considering the impact of period, sample selection bias, survivorship bias, liquidity, transaction costs on CSA profitability, we investigate its profitability over three sub-samples to determine if it persists across samples. The results demonstrate that the CSA improves the profitability of individual trading rules and outperforms the buy and hold strategy even considering transaction costs.

目 錄
中文摘要 Ⅰ
英文摘要 Ⅱ
謝 辭 Ⅲ
表 次 Ⅶ
圖 次 Ⅷ
第一章 緒 論 1
第一節 研究動機 1
第二節 研究目的 4
第三節 研究流程與架構 5
第二章 文獻回顧與研究假設之建立 7
第一節 技術分析指標概述 9
第二節 相關文獻回顧 14
第三節 研究假設之建立 23
第三章 實證方法 26
第一節 交易策略 26
第二節 報酬率衡量與檢定 28
第四章 實證結果 30
第一節 樣本、期間及來源 30
第二節 上市公司之單獨技術指標與聯合訊號（CSA）交易策略獲利 32
第三節 上市公司之聯合訊號（CSA）交易策略與大盤買進持有比較 37
第四節 上市及下市公司之CSA穩健性驗證 33
第五節 臺灣50指數成分股之CSA穩健性驗證 47
第六節 討論 52
第五章 結論與建議 57
第一節 結論 57
第二節 建議 58
參考文獻 59
附錄1 臺灣加權指數月線圖(1988年至2009年) 62
附錄2 臺灣50指數成分股選股標準 63
附錄3 歷年臺灣50指數成分股變動表 69

表 次
表2.1 國外相關實證文獻摘要表 19
表4.1 上市公司之單獨技術指標的敘述性統計 34
表4.2 上市公司之聯合訊號（CSA）交易策略的敘性述統計 29
表4.3 上市公司之聯合訊號（CSA）交易策略與單獨技術指標、大盤買進持有之績效 32
表4.4 全樣本（上市及下市公司）之單獨技術指標的敘述性統計 44
表4.5 全樣本（上市及下市公司）公司之聯合訊號（CSA）交易交易策略的敘述性統計 45
表4.6 全樣本（上市及下市公司）之聯合訊號（CSA）交易交易策略與單獨技術指標、大盤買進持有之績效 46
表4.7 臺灣50指數成分股之單獨技術指標的敘述性統計 54
表4.8 臺灣50指數成分股之聯合訊號（CSA）交易策略的敘述性統計 55
表4.9 臺灣50指數成分股之聯合訊號（CSA）交易策略與單獨技術指標、買進持有之績效 56

圖 次
圖1.1 研究流程 5
圖2-1 技術分析分類 8
圖2-2 Granvill八大法則 11

參考文獻
1. Alexander, S. S. (1961). Price movements in speculative markets: Trends or random walks. Industrial Management Review, 2, 7-26.
2.Alexander, S. S. (1964). Price movements in speculative markets: Trends or random walks No. 2. Industrial Management Review, 5, 25-46.
3. Brock, W., Lakonishok, J. & Lebaron, B. (1992). Simple technical trading rules and the stochastic properties of stock return. Journal of Finance, 47, 1731-1764.
4. Corrado, C. J. & Lee, S. H. (1992). Filter rule tests of the economic significance of serial dependencies in daily stock returns. Journal of Financial Research, 15, 369-387.
5. Fama, E. & Blume, M. (1966). Filter tests and stock narket trading. Journal of Business, 39, 226-241.
6. Gunasekarage, A. & Powe, D. M. (2001). The profitability of moving average trading rules in South Asian stock markets. Emerging Markets Review, 2, 17-33.
7. Hsu, P. H. & Kuan, C. M. (2005). Re-examining the profitability of technical analysis with data snooping checks. Journal of Financial Econometrics, 3, 606-628.
8. Lento, C. & Gradojevic, N. (2007). The profitability of technical trading rules: A combined signal approach. Journal of Applied Business Research, 23, 13-27.
9. Lento, C. (2008). A combined signal approach to technical analysis on the S&P 500. Journal of Business and Economics Research, 6, 41-51.
10. Lento, C. (2009). The Combined signal approach to technical analysis: A review & commentary. Working paper.
11. Lento, C. (2009b). Combined signal approach: evidence from the Asian-Pacific equity markets. Applied Economics Letters, 16, 749-753.
12. Lo, A. W., Mamaysky, H. & Wang, J. (2000). Foundations of technical analysis: Computational algorithms, statistical inference, and empirical implementation. Journal of Finance, 55, 1705-1765.
13. Malkiel, B. G. (1996). A Random Walk down Wall Street: Including a Life-Cycle Guide to Personal Investing. New York: W. W. Norton.
14. Marshall, B. R., Cahan, J. M. & Cahan, R. H. (2006). Is the CRISMA technical trading system profitable? Global Finance Journal, 17, 271-281.
15. Marshall, B. R. & Cahan, R. H. (2005). Is technical analysis profitable on a stock market which has characteristics that suggest it may be inefficient? Research in International Business and Finance, 19, 384-398.
16. Metghalchi, M., Chang, Y. H. & Marcucci, J. (2008). Is the Swedish stock market efficient? Evidence from some simple trading rules. International Review of Financial Analysis, 17, 475-490.
17. Pruitt, S. W., Tse, K. S. M. & White, R. E. (1992). The CRISMA trading system: The next five years. Journal of Portfolio Management, 18, 22−25.
18. Pruitt, S. W. & White, R. E. (1988). The CRISMA trading system: Who says technical analysis can’t beat the market? Journal of Portfolio Management, 14, 55-58.
19. Ratner, M. & Leal, R. P. C. (1999). Tests of technical trading strategies in the emerging equity markets of Latin America and Asia. Journal of Banking and Finance, 23, 1887-1905.
20. Sweeney, R. J. (1988). Some new filter rule tests: Methods and results. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 23, 285-300.
21. Szakmary, A., Davidson, W. N. & Schwarz, T. V. (1999). Filter tests in Nasdaq stocks. Financial Review, 34, 45-70.