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論文名稱 Title |
移動平均線分析投資績效:以共同基金為例 Investment Performance of Moving Average in Mutual Fund |
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系所名稱 Department |
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畢業學年期 Year, semester |
語文別 Language |
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學位類別 Degree |
頁數 Number of pages |
118 |
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研究生 Author |
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指導教授 Advisor |
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召集委員 Convenor |
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口試委員 Advisory Committee |
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口試日期 Date of Exam |
2018-07-06 |
繳交日期 Date of Submission |
2018-07-21 |
關鍵字 Keywords |
基金、單筆總額投資、移動平均線、技術分析 Moving average, Mutual fund, Lump-sum investment, Technical analysis |
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統計 Statistics |
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中文摘要 |
本研究透過移動平均線當基礎,透過多條均線和基金淨值的搭配,探討利用技術分析能否找出較佳的進場點,替投資人賺取超額報酬。樣本來自台灣經濟新報(TEJ)2000年迄2018年3月已登錄之基金資料。透過單筆總額投資,分別計算比較不同投資期間,4週、13週、26週、39週、52週,共五種期間之績效。 研究結果顯示,不論何種策略的實證結果,投資基金都建議長期持有,績效較佳。透過多條均線的排列找出買點,整體報酬率和勝率皆較佳,但相對的交易次數也最少。 使用兩條均線的組合,採取策略一第12組的方法,當MA10向上穿越正斜率的MA20時,買進基金,至少持有13週到26週以上,其報酬率較其他組合好。 |
Abstract |
This study uses the moving average as the basis, through the collocation of a number of moving averages and the fund's net value, to explore whether technical analysis can identify better entry points and earn excess returns for investors. The sample from the fund information that the TEJ had logged in from 2000 to March 2018. Through the Lump-sum investment, calculate and compare the different investment periods, 4, 13, 26, 39, 52 weeks. The results of the study show that regardless of the empirical results of any strategy, investment funds recommend long-term holding and better performance. Through the arrangement of multiple moving averages to find out the buying points, the overall return rate and winning rate are better, but the relative number of transactions is also the least. Using the combination of two moving averages, adopt the strategy of Group 12 of the strategy. When MA10 crosses the positive slope of MA20 upwards, buy funds, hold at least 13 weeks to more than 26 weeks, and its return rate is better than other group. |
目次 Table of Contents |
論文審定書 i 誌謝詞 ii 中文摘要 iii 英文摘要 iv 目次 v 表次 vii 第 一 章 緒論 1 第一節 研究背景與動機 1 第二節 研究目的 1 第三節 研究流程 2 第四節 研究架構 3 第 二 章 文獻回顧 4 第一節 技術分析 4 第二節 共同基金 4 第三節 相關論文探討 5 第 三 章 研究方法 11 第一節 研究設計 11 第二節 研究資料 11 第三節 交易策略 12 第 四 章 實證結果分析 14 第一節 策略一績效分析 14 第二節 策略二績效分析 21 第三節 策略三績效分析 28 第四節 策略四績效分析 35 第 五 章 結論及建議 40 第一節 結論 40 第二節 研究建議 40 參考文獻 41 一、 中文文獻 41 二、 英文文獻 42 附錄 43 |
參考文獻 References |
一、 中文文獻 1. 安芷誼(2005),「技術分析對台灣股票市場投資績效之探討-移動平均線法」,銘傳大學國際企業學系碩士在職專班碩士論文 2. 江俊良(2011),「移動平均法和相對強弱指標在台灣股市之投資績效」,明志科技大學工業工程與管理研究所碩士論文 3. 何曉芳(2008),「共同基金定期定額策略與總額投資策略績效之研究」,國立中山大學財務管理研究所碩士論文 4. 李憲良(2004),「共同基金在不同的投資模式下投資效益之研究—以定期不定額、定期定額及單筆投資為研究」,實踐大學企業管理研究所碩士論文 5. 林長利(2015),「債券型基金定期定額投資與單筆總額投資績效分析」,佛光大學管理系碩士在職專班碩士論文 6. 邱科毓(2014),「均線分析投資績效探討:以臺灣50指數成份股為例」,國立中山大學財務管理學系在職專班碩士論文 7. 施岳宏(2013),「移動平均線結合箱型策略之運用-以台灣50ETF成分股為例」,國立屏東商業技術學院財務金融系(所)碩士論文 8. 張淑芬(2005),「定時定額投資停利策略之實證研究」,東海大學管理碩士在職專班(EMBA)碩士論文 9. 張博皓(2001),「定期定額投資的特性及其績效表現之實證」,國立成功大學企業管理研究所碩士論文 10. 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」,東海大學財務金融研究所碩士在職專班論文 11. 劉偉健(2006),「共同基金投資方法之比較:定期定額與單筆投資」,亞洲大學國際企業學系碩士論文 12. 蘇明南(2000),「移動平均線法則應用於台灣股市之實證研究」,淡江大學財務金融學系碩士論文 二、 英文文獻 1. Abeysekera, S.P. and Rosenbloom, E. S.,(2000), “A simulation model between lump sum and dollar-cost averaging”, Journal of Financial Planning, Vol.6.pp.86-96. 2. F. E. James, Jr.(1968), “Monthly Moving Averages--An Effective Investment Tool? ”,The Journal of Financial and Quantitative Analysis Vol. 3, No. 3, Special Issue: Random Walk Hypothesis(Sep., 1968), pp. 315-326 3. Israelson, C. L.(,1999), January, “Lump Sums Take Their Lumps:Contrary to Popular Opinion, Lump-sum Investing Doesn’t Always Result in Superior Returns Over Dollar-cost Averaging”, Financial Planning, pp.51-56. 4. Kwon K.Y. and R. J. Kish (2002) , “A Comparative Study of Technical Trading Strategies and Return Predictability: An Extension of Brock, Lakonishok, and LeBaron (1992) using NYSE and NASDAQ Indices”, The Quarterly Review of Economics and Finance, 42, 5. Pye, Gordon,(1971) , “Minimax Policies for Selling an Asset and Dollar Averaging”, Management Science, Vol. 17, NO.7, March, pp. 379-393. 6. Zhu, Y., Zhou, H.,(2009) , “Technical analysis: An asset allocation perspective on the use of moving averages”. Journal of Financial Economics,92, 519–544. |
電子全文 Fulltext |
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