現今有許多探討量化投資策略是否能在股票市場中獲得超額報酬的研究。在本研究中所使用的預測方法為型態辨識，基於過去發生的歷史會在未來重演的假設下，將大盤指數與過去全市場股票之走勢及型態進行比對，統計型態符合之資料未來一週走勢分布，進而得到大盤未來一週的上漲、下跌機率也可得平均報酬及平均虧損。
本研究績效回測以凱利法則計算之最適投資比例做為槓桿，在實證結果中發現凱利槓桿與固定槓桿相比雖然無法明顯提升報酬，但在不同情況設定下都能降低風險也使得夏普比率提高。
最後，本研究將同一策略套用在中國市場及台灣市場，比較兩市場的預測力及績效。實證結果發現目前中國市場比台灣市場更適合用型態辨識法進行投資，預期未來中國市場的財報監理制度提升後，其使用量化投資所能獲得的高額報酬會降低。

Recently, previous research indicated that whether quantitative investment method can earn higher return in the stock market. This paper uses pattern recognition as predicting method, supposing history will happen again in the future. This paper compares the index pattern between current market index and whole market historical data. After comparing process, we can find the fitting pattern and use its next week data of return to calculate the probability of going up and down and the average return and loss.
Moreover, this paper combine pattern recognition and Kelly criterion to back test. Although using Kelly leverage instead of fix leverage cannot increase annual return, it can decrease the risk of investment and increase Sharpe ratio.
Finally, we apply this method to China and Taiwan stock market. Comparing two market, we find pattern recognition is more useful in China than in Taiwan. This research expects China’s high annual return will decrease in the future when China financial governance become more mutual as Taiwan market.

論文審定書 i
誌謝辭 ii
摘 要 iii
Abstract iv
目 錄 v
圖 次 vi
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 2
第三節 研究流程 3
第二章 文獻探討 4
第一節 技術分析 4
第二節 凱利法則 5
第三章 研究方法 9
第一節 樣本蒐集及建立 9
第二節 股價型態辨識法 10
第三節 Kelly Criterion 13
第四節 績效回測 14
第四章 實證結果 16
第一節 股價型態辨識–台灣市場 16
第二節 股價型態辨識–中國市場 48
第五章 結 論 79
第一節 結論 79
第二節 後續研究建議 80
參考文獻 81
第一節 中文文獻 81
第二節 英文文獻 81

謝宜真，凱利投資方法的特性及在金融資產投資上的實用性，東吳大學經濟學系碩士論文，民國九十九年。
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