本論文主要嘗試在台股盤整區間找出相對低風險的進場交易時點。其中，本論文以技術指標為主要分析基礎，提出傳統型及研究型方法，以產生盤整區間之進場買賣訊號。在傳統型之方法我們使用MAP、KD及Bias等技術指標來建構，另外，研究型之方法則使用UPP、DNP、Bias及RSI等技術指標來建構。再者，我們根據盤整區間之價格波動與存續時間來分析其統計量，並結合模糊聚類的方法，將所有盤整區間中交易時點的風險等級決定出來，藉由交易策略及部位分配策略來改善實際操作機制。最後實驗結果顯示，研究型方法配合FCC及STF之策略風險控管能獲得高的勝率、低的最大連續虧損及高的利潤因子，可提供投資者一個低風險且穩定獲利的投資參考模型。

In this thesis, we attempt to find out a relative low risk trading timing in consolidation zone which do not include the swing-upward and swing-downward situations, that is, the uncertain trend is studied. Moreover, this research primarily focuses on the technical analysis and the price point of buying and selling proposed by this thesis are generated by traditional and research method, respectively. Constructed by MAP、KD and Bias are traditional method; however, constructed by UPP、DNP、Bias and RSI are research method. The risk level of each trading point in the consolidation zone would be determined according to the statistics of price fluctuation and time duration, as well as the methods of fuzzy clustering. Through the trading strategy and position allocation policy, the performance of practical operation scheme will be improved. Finally the experiment results show that using research method with FCC and STF for percent profitable、maximum continuous losses and profit factor is the best method among our study, which could provide a low risk model with steady profit.

[1] Y.T. Hsu, H.C. Cheng and C.B Lin, “A Long-Term Prediction using GMs,” The Journal of Grey System, vol. 12, no. 1, pp.41-54, 2000.
[2] Y.T. Hsu C.B. Lin, and H.C. Cheng, “Grey Model Selections based on Fuzzy Trend Prediction,” Journal of Fuzzy Mathematics, vol. 7, no. 4, pp. 897-905, 1999.
[3] 徐演政，“人工智慧股票預測系統研究成果發表記者招待會”，國立台灣科技大學，2001。
[4] Martin J. Pring , “Technical Analysis Explained – The Successful Investor’s Guide to Spotting Investment Trends and Turning Points” 2nd Edition, 1985, McGraw-Hill.
[5] Victor Sperandeo, Trader Vic Methods of a Wall Street Master, JOHN WILEY, 1997.
[6] 范偉峰，股市操作寶典，峰鼎資訊股份有限公司，2000。
[7] 張齡松、羅俊，“股票操作學”，證券出版社股份有限公司，1999。
[8] 陳進忠，證券投資技術分析，台灣實業文化出版，1999。
[9] 股天下，股天下論壇，2000。
[10] 大華期貨顧問公司， “程式交易通盤解密”，民富文化出版，2005。
[11] 李春勳，程式交易的設計與3大迷思，寶來證券國際金融部。
[12] 黃俊生，大華期貨顧問事業部專業副理，2005/03/13 經濟日報。
[13] 邱月娥，電腦程式系統 理論基礎，宏苙有限公司，2003。
[14] 鐘慶宗，統一期貨研究部專刊，統一期貨股份有限公司，2005。
[15] 顏月珠，統計學，三民書局，民國87年。
[16] L.A. Zadeh, “From Circuit Theory to System Theory”, Proceedings of the Institute of Radio Engineers 50, pp. 856-865, 1962.
[17] L.A. Zadeh, “Fuzzy Sets”, Information & Control 8, pp. 338-353, 1965.
[18] L.A. Zadeh, “Outline of a New Approach to the Analysis of Complex System and Decision Processes”, IEEE Transactions on Systems, Man & Cybernetics SMC-3, pp.28-44, 1973.
[19] 林永裔，應用模糊理論在大型軟體專案需求分析階段的總體技術風險量化評估，逢甲大學工業工程學系研究所論文，2001。
[20] 鄭雅馨，模糊多準則空運航點抉擇決策支援系統，海洋大學航運管理學研究所論文，2001。
[21] 陳弘庭，模糊分群方法、語意變數、分群群數關係之研究─以市場區隔為例，成功大學工業管理科學系研究所論文，2003。
[22] 黃俊霖，應用約略集理論與模糊理論於臺股指數期貨漲跌幅之預測，台灣科技大學資訊管理研究所論文，2004。
[23] 黃俊榮，技術分析交易策略應用於台灣公債市場之模擬研究，輔仁大學金融研究所碩士論文，2003。
[24] 黃美玲，整合模糊群聚分析與類神經模糊系統在股價預測應用之研究，淡江大學會計學研究所論文，2004。
[25] 味正杰，應用技術分析於期貨投資：日內資料之實證研究，朝陽科技大學財務金融所碩士論文，2003。
[26] 郭至軒，運用基因演算法與模糊理論於台股指數期貨投資策略之研究，台灣科技大學資訊管理研究所論文，2003。
[27] 劉時楨，技術分析在台灣股市運用之實證研究-以停損點反向操作指標(SAR)為例，台北大學企業管理學系碩士在職專班碩士論文，2003。
[28] 顏玉孟，以引導式模糊時間數列來預測台灣股價加權指數，朝陽科技大學財務金融所碩士論文，2003。
[29] 黃怡芬，道氏理論、濾嘴法則與買入持有策略在台灣股市投資績效之比較，成功大學企業管理研究所碩士論文，2001。
[30] 蔣岡霖，應用股價技術圖型比對分析預測未來股價趨勢，大葉大學事業經營研究所未出版碩士論文，2000。
[31] 王建中，模糊集理論應用在多重準則決策之研究，國防管理學院資訊管理研究所論文，1990。
[32] 楊家維，技術分析用於當沖之有效性研究–台灣股市之實證分析，台北大學經濟學系碩士論文，2000。
[33] 王基昂，台灣股市技術分析之訊號效果，國立中興大學企業管理研究所碩士論文，1995。
[34] 趙和謙，整合模糊聚類與灰色預測之Taiex趨勢波動策略，國立台灣科技大學資訊工程研究所碩士論文，2005。
[35] Lars N. Kestner “Quantitative Tranding Strategies” 2003, McGraw-Hill.