技術分析投資策略及預測股票市場走勢一直是各界非常感興趣且重要的議題，這項研究的目的是分析技術分析的及機器學習模型XGBoost演算法的交易績效，經過回測分析2015年至2019年台灣股市的交易績效，結果表明：
1. 技術分析交易策略在2015年至2018年在台灣股市績效勝過大盤績效。
2. 技術分析策略結合機器學習模型能夠有效提升交易策略績效及減少交易次數。

The technical analysis investment strategy and forecasting stock market trends are interesting and significant field in the stock market for investment research. The purpose of this study is to investigate performance of technical analysis and machine learning Xgboost algorithms. In this study, I investigate the technical analysis and machine learning algorithms to backtest the trading strategy performance in Taiwanese stock market from 2015 to 2019. As demonstrated by the experimental results, this research achieves: (a) This study uses the technical analysis and produces a better clues performance TAIEX during the period from 2015 to 2018; (b) The technical analysis investment strategy with Xgboost model can effectively improve the performance of the investment strategy and reduce the number of stock transactions.

論文審定書 i
誌謝 ii
摘要 iii
Abstract iv
目錄 v
圖目錄 vi
表目錄 vii
第一章 緒論 1
第一節 研究動機 1
第二節 研究問題與目的 2
第三節 研究流程 3
第二章 文獻探討 4
第一節 技術分析文獻探討 4
第二節 機器學習文獻探討 7
第三章 研究方法 10
第一節 資料來源與樣本說明 10
第二節 研究假設與限制 11
第三節 技術分析指標 12
第四節 機器學習特徵值 18
第五節 實證分析交易策略 21
第四章 實證結果與分析 28
第一節 實證說明 28
第二節 實證結果 29
第三節 實證分析結果 46
第五章 結論與建議 48
第一節 研究結論 48
第二節 研究建議 49
參考文獻 50
附錄 52

中文文獻
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