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國立臺北大學 統計學系 白惠明所指導 劉恒瑄的 配對交易於台灣股票與美國存託憑證之實證研究 (2020),提出tsm股價台灣關鍵因素是什麼,來自於配對交易、統計套利、美國存託憑證、單根檢定、共整合、台積電、聯電、中華電。

而第二篇論文中原大學 資訊工程研究所 吳宜鴻所指導 温文禎的 基於效益之週期性頻繁樣型探勘應用於股票資料分析 (2020),提出因為有 週期性頻繁樣型、高效益樣型、投資策略、股票資料探勘的重點而找出了 tsm股價台灣的解答。

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配對交易於台灣股票與美國存託憑證之實證研究

為了解決tsm股價台灣的問題,作者劉恒瑄 這樣論述:

本文使用長期均衡法、溢價比與最小平均平方法進行配對交易。長期均衡法使用 Augmented Dickey-Fuller 檢定判斷自迴歸模型是否具有單根,推斷兩者是否屬於穩態與是否具有共整合關係,使用因果關係檢定確認因果關係;溢價比定義 ADR 與標的股票之價差除以標的股票之股價;最小平均平方法對標的股票與其 ADR 股價做線性組合,利用微分找出參數值使得線性組合達到最小平方和,並將股價調整後設立交易門檻。本文使用前一年作為構成期間,次年作為交易期間,資料實測之情境設計為台灣證券帳戶與美國證券帳戶各存放一百萬本金,購買與放空之部位比例為 1:1,每次買賣股票之最小單位為 1000 股,交易期間

考慮強制回補日、時差與匯率問題,根據進場日期與平倉日期進行獲利計算。本文最後使用五種不同倍數之標準差、縮短構成期間與交易期間為半年、三支股票與其對應之 ADR 進行混合交易,進而提升配對交易之獲利空間。

基於效益之週期性頻繁樣型探勘應用於股票資料分析

為了解決tsm股價台灣的問題,作者温文禎 這樣論述:

股票買賣為現代人常見的投資方式,該買哪些股票與何時買賣是能否獲利的關鍵,分析股價變化是直觀的方法,然而,針對週期性分析並將結果用於選股或投資策略的研究還不多見。週期性是股價變化在時間軸上週而復始的特性,在分析過去資料然後預測未來變化的架構下具有投資獲利的潛力;週期性頻繁樣型探勘主要就是分析資料的週期性,而高效益樣型探勘則基於資料的經濟效益進行,本研究結合二者概念提出以投資獲利為效益的週期性頻繁股票探勘方法,先以股價的指定漲幅找出股票的週期,再檢驗週期內股價走勢是否達到預期的獲利門檻;完成選股後,投資策略利用週期長度與各週期內股價漲幅情況來決定買賣時機。實驗採用台灣股市10年資料進行,結果顯示

採用基於效益及週期性的選股與投資方法達到年平均18%的投資報酬率。