第三章 研究方法
第三節 研究設計
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第三節 研究設計
本研究設計是將 K 線指標組成之股價走勢圖，不論是上面哪一種型態的走勢示 意圖，走勢會一個週期接著一個周期的循環特性，每個波浪貣漲區段都是圖 2-7 的 C 到 1 的這個區間，基本上也都會依照圖 2-7 艾略特波浪理論走勢示意圖，向上出 現上升趨勢；根據 Cootner（1962）指出，以股價與四十週移動平均線進行比較，在 特定情況下確實能有較好績效，而在台股早期周交易日為 6 日，240 日 MA 解釋變 數選擇因此而來，為了能有對照比較，再選擇 120 日 MA 為長期 MA 的第二個解釋 變數；還有 Pruitt & White（1988、1992）的研究是使用 50MA 與 200MA 的中長期 MA 交互變化，來找出買賣訊號，結果是有獲利績效；由於主要是研究台灣股市，
故以台灣投資人常用又接近 50MA 的 60MA，另再搭配 20MA 與之配對使用；最後 根據蔡宜龍（1990）研究所用的短期 6-13 日之指標，研究結果也呈現有效，故選擇 MA 中的短期指標 5MA 與 10MA 也是配對使用，而設定買賣點檢核條件，買點訊 號是找出研究個股樣本數據上的 5 日 MA、10 日 MA、20 日 MA、60 日 MA、120 日 MA、240 日 MA 匯集處；由於下跌速度很快，故賣點訊號即以短期移動平均線 5 日 MA 與 10 日 MA 皆跌破 20 日 MA，5 日 MA 與 10 日 MA 也都必頇大於 60 日 MA、120 日 MA、240 日 MA 來設定；透過 SAS 統計軟體撰寫程式並進行分析，找 出買點訊號與對應賣點訊號，以模擬交易方式進行實證，檢驗是否可以透過移動平 均線，找出相對低的買點與對應的賣點，從中獲得利益。
並透過普通最小平方法（ordinary least squares，OLS）的迴歸分析（Regression），
對每檔研究標的個股的六個數據樣本 A = MA5（5 日收盤價均值）、B = MA10（10 日收盤價均值）、C = MA20（20 日收盤價均值）、D = MA60（60 日收盤價均值）、E
= MA120（120 日收盤價均值）、F=MA240（240 日收盤價均值）對 A、B、C、D、
E 五條移動平均線的均值 G 接近的程度，分別為 H、I、J、K、L、M 與被解釋變數
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P（買點）、S（賣點）兩者之間進行關聯性分析；主要是虛無假設、R-squared，就 是 H、I、J、K、L、M 解釋變數去解釋被解釋變數的比率，對篩選出的買點與賣點 數據進行整體配適度分析，也對六個解釋變數，對應結果是否具有可信度。
本研究標的個股欲選出的買點，虛無與對立假設如下：
𝑃0（𝐻0）= 不是所選欲投資股票相對低的買點訊號 𝑃1（𝐻1）= 是所選欲投資股票相對低的買點訊號
Yi=α0+β1*𝑋1+β2*𝑋2+β3*𝑋3+β4*𝑋4+β5*𝑋5+β6*𝑋6+εi Yi=第 i 檔股票當日收盤價，α0 = 常數項。
解釋變數𝑋1、𝑋2、𝑋3、𝑋4、𝑋5、𝑋6之計算公式如下說明：
首先選用移動平均線的六個不同交易天數數據樣本，A=MA5（5 日收盤價均值）， B=MA10（10 日收盤價均值）、C=MA20（20 日收盤價均值）、D=MA60（60 日收盤 價均值）、E=MA120（120 日收盤價均值）、F=MA240（240 日收盤價均值）。
𝐴 = 𝑀𝐴5 = （𝑃1+ 𝑃2+ 𝑃3+ ⋯ + 𝑃5）
5 （式號 11）
𝐵 = 𝑀𝐴10 =（𝑃1+ 𝑃2+ 𝑃3+ ⋯ + 𝑃10）
10 （式號 12）
𝐶 = 𝑀𝐴20= （𝑃1+ 𝑃2+ 𝑃3+ ⋯ + 𝑃20）
20 （式號 13）
𝐷 = 𝑀𝐴60=（𝑃1+ 𝑃2+ 𝑃3+ ⋯ + 𝑃60）
60 （式號 14）
𝐸 = 𝑀𝐴120 =（𝑃1+ 𝑃2+ 𝑃3 + ⋯ + 𝑃120）
120 （式號 15）
𝐹 = 𝑀𝐴240= （𝑃1+ 𝑃2+ 𝑃3+ ⋯ + 𝑃240）
240 （式號 16）
G 為下列 A=MA5（5 日收盤價均值），B=MA10（10 日收盤價均值）、C=MA20
（20 日收盤價均值）、D=MA60（60 日收盤價均值）、E=MA120（120 日收盤價均值）
五條移動平均線的均值（簡稱五線均值）。
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𝐺 =A + 𝐵 + 𝐶 + 𝐷 + 𝐸
5 （式號 17）
再來就是將前述之六種移動平均線指標數據樣本，透過 SAS 將 A、B、C、D、
E、F 六個移動平均線每日的值與五線均值相減後，除以五線均值再取絕對值，即得 出六個移動平均線與五線均值接近的比率值，為 H = 𝑋1、I = 𝑋2、J = 𝑋3、K = 𝑋4、 L = 𝑋5、M = 𝑋6；最後進行買點條件篩選；H、I、J、K、L、M，的計算方式如下 所列：
H 為 𝑋1= A（MA5）與五線均值 G 的接近比率，取絕對值。
𝐻 = |(𝐺 − 𝐴)
𝐺 | （式號 18）
I 為 𝑋2= B（MA10）與五線均值 G 的接近比率，取絕對值。
𝐼 = |(𝐺 − 𝐵)
𝐺 | （式號 19）
J 為 𝑋3= C（MA20）與五線均值 G 的接近比率，取絕對值。
𝐽 = |(𝐺 − 𝐶)
𝐺 | （式號 20）
K 為 𝑋4= D（MA60）與五線均值 G 的接近比率，取絕對值。
𝐾 = |(𝐺 − 𝐷)
𝐺 | （式號 21）
L 為 𝑋5= E（MA120）與五線均值 G 的接近比率，取絕對值。
𝐿 = |(𝐺 − 𝐸)
𝐺 | （式號 22）
M 為 𝑋6= F（MA240）與五線均值 G 的接近比率，取絕對值。
𝑀 = |(𝐺 − 𝐹)
𝐺 | （式號 23）
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買點篩選條件如下：
條件一、 Ｈ ＜ 0.01 (Ａ與Ｇ接近比率為１％內。) 條件二、 Ｉ ＜ 0.01 (Ｂ與Ｇ接近比率為１％內。) 條件三、 Ｊ ＜ 0.01 (Ｃ與Ｇ接近比率為１％內。) 條件四、 Ｋ ＜ 0.01 (Ｄ與Ｇ接近比率為１％內。) 條件五、 Ｌ ＜ 0.01 (Ｅ與Ｇ接近比率為１％內。) 條件六、 Ｍ ＜ 0.07 (Ｆ與Ｇ接近比率為７％內。)
以上六個條件必頇全部符合，且頇滿（含）60 個交易日之統計數據，即視為選 出之時間點為研究標的股票之買進訊號，其下一交易日即進行模擬買進動作，以收 盤價計算。
本研究標的個股欲選出的賣點，虛無與對立假設如下：
𝑆0（ℎ0）= 不是買進之研究標的樣本股票的賣點訊號 𝑆1（ℎ1）= 是買進之研究標的樣本股票的賣點訊號
yi=α0+β1*𝑋7+β2*𝑋8+β3*𝑋9+β4*𝑋10+β5*𝑋11+β6*𝑋12+εi Yi=第 i 檔股票當日收盤價，α0 = 常數項。
解釋變數 𝑋7、𝑋8、𝑋9、𝑋10、𝑋11、𝑋12 之計算公式如下說明：
選用移動平均線六個不同交易天數樣本數據交互比較，𝑋7= A = MA5（5 日收盤 價均值），𝑋8= B = MA10（10 日收盤價均值）、𝑋9= C = MA20（20 日收盤價均值）、 𝑋10= D = MA60（60 日收盤價均值）、𝑋11= E = MA120（120 日收盤價均值）、𝑋12= F
= MA240（240 日收盤價均值）。
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賣點篩選條件如下：
條件一、 A ＜ C（5 日 MA ＜ 10 日 MA）
條件二、 B ＜ C（10 日 MA ＜ 20 日 MA）
條件三、 A ＞ D ＞ E ＞ F（5 日 MA＞60 日 MA＞120 日 MA＞240 日 MA）
條件四、 B ＞ D ＞ E ＞ F（10 日 MA＞60 日 MA＞120 日 MA＞240 日 MA）
以上四個條件必頇全部符合，且原先有買進之個股，賣出訊號時間頇在買進之 後，才視為研究標的模擬交易之賣出訊號，於訊號下一交易日即進行模擬賣出，以 收盤價計算，進行報酬率結算，來驗證技術分析是否能協助獲利。
以上四個條件必頇全部符合，且頇滿（含）60 個交易日之統計數據，即視為選 出之時間點為研究標的股票之賣出訊號，以收盤價計算。