本研究聚焦於研究農產品類期貨的均值回歸現象，研究對象包含黃豆、小麥、玉米三種主要的穀物期貨，及棉花、咖啡、可可、11號糖四種交易量較大的軟性商品期貨。價格資料自1983年至2018年5月底止，涵蓋近36年來主要的幾次農產品類期貨的價格波動區間。
本研究針對不同的時間架構、價格偏離均值程度，區分低檔承接與高檔放空2種狀況，擬定交易策略，逐一回溯測試7項農產品類期貨，以真實的回測結果，述明均值回歸現象的存在，採行均值回歸策略的限制與風險，並對可行的交易情境作出結論。
最後，本研究進一步透過投資組合的方式回溯測試，發現相較於投資單一農產品期貨，投資組合明顯優化了風險報酬比，使均值回歸交易策略更具可行性。

This study focuses on the mean-reversion among agriculture futures, research object includes three major grain futures (soybean, wheat, corn, respectively) and four soft commodities with great trading volume (cotton, coffee, cocoa, sugar No.11, respectively).
The data covers major price fluctuation periods of agricultural futures in the past 36 years during 1983 to 2018.
Scenario has divided in two different cases in terms of different timeframes and the severity of bias through buy and short, imposing and backtesting trading strategy among seven different agriculture futures individually, which expects to prove the existence of mean-reversion through the practical results, points out the limitation and risks of imposing mean-reversion trading strategy, and makes conclusion with regard to feasible scenario.
The final backtests the result through contributing portfolio, it seems that portfolio significantly raises risk-to-return ratio rather than individual investment, which might contributes feasibility of mean-reversion trading strategy.

論文審定書 i
摘要 ii
Abstract iii
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 4
第三節 研究架構及流程 6
第二章 文獻回顧 8
第一節 農產品價格之循環特性 8
一 、 蛛網理論 8
二 、 政府政策 9
第二節 農產品價格之分析方法 10
第三章 研究方法 11
第一節 資料來源 11
第二節 資料期間 11
第三節 回溯測試變數與產出資訊 12
第四節 回溯測試模型設計 13
一 、 單一農產品回溯測試 13
二、 農產品投資組合回溯測試 14
第四章 實證結果與分析 15
第一節 單一農產品回溯測試結果與分析 15
一 、 黃豆 15
二 、 玉米 19
三 、 小麥 23
四 、 咖啡 27
五 、 可可 31
六 、 棉花 35
七 、 11號糖 39
第二節 彙總結果分析 43
一 、 交易勝率分析 43
二 、 損益分析 44
第三節 農產品投資組合回溯測試與結果 48
第五章 結論與建議 51
第一節 結論 51
第二節 後續研究建議 51
參考文獻 53

中文文獻
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英文文獻
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