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第五章 結論與建議
本論文首先討論採用動能策略在近幾年台灣股票市場的情況，研究動能策略 在不同形成期與持有期的表現，接著使用四種不同的線性規劃模型對動能策略所 選取的股票重新做資產配置，這四種模型考慮了四種不同的風險函數，包括平均 絕對偏差、下方偏差動差、觀測期間的最大損失以及最小報酬，並探討不同風險 函數之間的特性以及動能效應與股票市場大盤的關係。
依據第三章最後動能策略在台灣股票市場的實證資料，我們可以看到台灣不 適合將形成期與持有期拉得過長，形成期使用 2 週到 4 週時動能效應的效果最 好，平均年報酬率高於12%的一共有七個動能策略，由高到低分別是 2/2、4/2、
4/1、2/3、1/3、3/1、3/2 策略，而表現最好的 2/2 策略平均年報酬高達 15.86%，
但是動能效應會漸漸遞減，在持有四週後幾乎消失不見。動能策略仍然不能保證 購買過去表現最好的股票在未來一定會帶來正的報酬率，所以我們希望藉由數學 規劃模型能將其中負報酬的部份降低。
我們在第四章使用數學規劃模型改良 2/2 動能策略，由實證結果得知，Harlow (1991)的下方風險模型以及 Young (1998)的小中取大模型使總樣本的平均報酬率 增加。Konno 與 Yamazaki (1991)的 MAD 模型與楊芯純(民 92)的大中取小模型主 要在於動能策略帶來負報酬時能具有防禦的作用；Harlow (1991)的下方風險模型 能在正報酬時帶來更高的獲利；Young (1998)的小中取大模型在改良率以及改良 幅度為四個模型當中最好的，平均年報酬率也是最高的。在表十顯示，數學規劃 模型能降低投資風險或是獲得更大的利潤。
在第四章長期投資模擬，我們從研究期間找出四個具代表性的階段(上漲、
下跌、盤整、動盪)，在上漲階段動能策略的表現最好，半年的報酬率高達 90%，
其他模型由於考慮了風險反而使得報酬率下降；在下跌階段，Young (1998)的模 型都能有效地改善原本的動能策略；在股市盤整與動盪時，四個模型幾乎都能改 善動能策略。由最後的圖五至圖十二可以更清楚看到，Young (1998)的小中取大 模型表現最優異。
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由於動能效應為一個未考慮風險的投資組合，所以也有很多學者將風險視為 一種選股準則，我們也可以先將風險設定為一個評比的分數，加入動能策略的建 構當中，風險分數較高的股票我們將不納入考量，但是只靠風險排序所挑選出來 的股票，每個股票的權重該如何衡量又是一個新的課題，在未來的研究也可以討 論均等權重與經過數學模型最佳化後的差異。最後，本文在建構動能策略時並未 考量到交易成本、週轉率等問題，在未來的研究可以將這些實務上的限制考慮進 去。
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