本研究以「台灣中央公債當沖交易運用技術分析之有效性」為中心主題，目的為研究於台灣中央公債市場進行當沖交易時，經由技術分析操作是否能夠達到顯著之正報酬，並希望藉由研究之成果，能夠找尋出可靠的技術指標，俾利提升當沖交易之操作績效。
本研究以民國93年至94年中華民國櫃檯買賣中心等殖成交系統中指標10年期公債之交易資料為樣本，針對5分鐘、10分鐘、15分鐘之移動平均線(MA)、隨機指標(KD)與相對強弱指標(RSI)，檢視個別技術指標用於當沖交易是否為有效之指標。
經由本研究實證結果顯示，移動平均法發出買賣訊號次數較其他兩種技術指標明顯偏高，代表其買賣訊號含有過多雜訊，而本研究實證移動平均法之報酬績效亦不佳，故本研究認為移動平均法不適用台灣中央公債當沖交易。但本研究結果亦顯示，隨機指標與相對強弱指標未搭配停損停利門檻時，其報酬績效亦不佳；但若搭配停損停利門檻，則隨機指標與相對強弱指標均可產生顯著之正報酬。故本研究實證結果證實，隨機指標與相對強弱指標為台灣中央公債當沖交易之有效技術指標。

This study focuses on intra-day technical trading in Taiwan Government Bond Market. The purpose is to research on whether technical strategy can make significant excess returns as making intra-day trading in Taiwan Government Bond Market, and to find dependable technical strategy to promote intra-day trading performance by the results of this study.
The data used in this study are OTC ten-year Taiwan Government Bond trading data from Jan. 2003 to Dec. 2004. This study tests if individual technical strategy can be effectively used in intra-day trading by 5、10、15 minute-moving average(MA)、(KD) and relative strength index(RSI).
This empirical results show that the signal frequencies of MA are obviously higher than the other two technical strategies. It reveals too much noise and low returns of MA signals. For this reason, MA is not appropriate for intra-day trading in Taiwan Government Bond market. The returns of KD and RSI without band threshold are low, but the empirical results also uncover if KD and RSI are with band threshold, the returns will become obviously higher. So we consider KD and RSI are effective technical strategy of intra-day trading in Taiwan Government Bond market.

參考文獻
（一） 國內部份
1、王邵佑，「隨機指標（KD 值）投資績效之實證研究」，國立台北大學企業管理研究所碩士論文，民國89年。
2、李惠宏，「台灣股票市場弱式效率性之實證研究」，國立中山大學企業管理研究所未出版碩士論文，民國74年。
3、林宗永，「證券投資技術分析指標獲利性之實證研究」，國立政治大學企業管理研究所未出版碩士論文，民國78年。
4、林益靖，「股市交易之價量互動」，國立中興大學統計研究所未出版碩士論文，民國85年。
5、林良炤，「KD 技術指標應用在台灣股市之實證研究」，國立台灣大學商學研究所碩士論文，民國86年。
6、林楚雄、劉維琪、吳欽杉，「不對稱GARCH模型的研究」，管理學報，第16卷第3期：第479~515頁，民國89年。
7、吳士偉，「運用技術指標與國內外長短期利差決定台灣公債最適交易策略」，私立銘傳大學財務金融研究所未出版碩士論文，民國93年。
8、洪美慧，「技術分析應用於台灣股市之研究－移動平均線、乖離率指標與相對強弱指標之研究」，私立東海大學管理研究所未出版碩士論文，民國86年。
9、洪志豪，「技術指標KD、MACD、RSI 與WMS%R 之操作績效實證」，國立台灣大學國際企業學研究所碩士論文，民國88年。
10、徐世豪，「台灣證券市場有效性之研究-過濾法則投資效益之評估」，國立政治大學企研所碩士論文，民國68年。
11、高秀斌，「技術分析下股票買賣獲利能力之實證研究」，國立中央大學企業管理研究所碩士論文，民國86年。
12、黃彥聖，「移動平均法的投資績效」，管理評論，第十四卷第一期，第47~68頁 ，民國84年。
13、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」，私立輔仁大學金融研究所未出版碩士論文，民國92年。
14、郭祥兆、韓宜芬，「台灣加權股價指數非線性與混沌現象之研究」，管理科學學報，第十一卷第一期，頁49-69，民國83年。
15、董茲莉，「由技術分析效果驗證我國股市效率性」，國立中山大學企業管理研究所未出版碩士論文，民國84年。
16、張森河，「台灣股票市場價量循環關係之研究」，國立交通大學管理研究所未出版碩士論文，民國83年。
17、陳昇，「濾嘴法則與股票市場效率性檢定」，國立交通大學管理研究所未出版碩士論文，民國74年。
18、陳建全，「台灣股市技術分析之實證研究」，國立台灣大學商學研究所未出版碩士論文，民國86年。
19、葉日武，「技術分析研判股票市場進出之效果」，國立政治大學企業管理研究所未出版碩士論文，民國76年。
20、詹益慶，「隨機漫步在台灣股票市場之實證研究－移動平均線投資法則之應用」，國立台灣工業技術學院工程技術研究所工業管理技術學程未出版碩士論文，民國79年。
21、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」，國立台北大學經濟學研究所碩士論文，民國89年。
22、鄭淙仁，「台灣股市日內價量關係之探討」，國立政治大學企業管理研究所未出版碩士論文，民國81年。
23、蔡宜龍，「台灣股票市場技術分析指標有效性之衡量」，國立成功大學工業管理研究所碩士論文，民國79年。
24、賴宏祺，「技術分析有效性之研究」，國立中興大學企業管理研究所碩士論文，民國86年。
25、賴勝章，「台灣股票市場弱式效率性之研究-以技術分析檢驗」，國立台灣大學商學研究所未出版碩士論文，民國79年。
26、盧庭當，「以參考成交量之濾嘴法則檢定資本市場弱式效率性—台灣股票市場之實證研究」，國立交通大學管理科學研究所未出版碩士論文，民國85年。
27、鐘仁甫，「技術分析簡單法則於台灣電子個股之應用」，私立東海大學企業管理研究所碩士論文，民國90年。
28、鍾淳豐，2001，「配合價量關係技術型態在台灣股票市場的應用」，國立政治大學財務管理研究所未出版碩士論文，民國90年。

（二） 國外部份
1、Bachelier, L.,“Theory of Speculation”, Paris: Gauthier-Villars(1900). Translated by A. James Boness and reprinted in Cootner, loc. Cit(1967).
2、Bohan , James , “Relative Strength : Further Positive Evidence ” , Journal of Portfolio Management , Vol.7, pp.36~39(1981).
3、 Brealey， Myers，Principles of corporate finance ,McGraw-Hill ,New York, pp.279~302(1998).
4、Brock, William, Josef Lakonishok, and Blake Lebaron, ”Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Return”,Journal of Finance, Vol.7, No.5, pp.1731~1764(1992).
5、Cootner,P.H.,“Stock Market Price ： Random vs. System change”, “Industrial Management Review”, Vol.3, pp.24~45(1962).
6、Corrado, C. J. and Lee, S. H. , “Filter Rule Tests of the Economic Significance of Serial Dependencies in Daily Stock Return”, Journal of Financial Research, Vol.4, pp. 369~387(1992).
7、Cornell, Bradford, ”The Relationship between Volume and Price Variability inFutrues Markets”, The Journal of Futures Markets, Vol.20, No.1,pp.5~18(2000).
8、Coutts J. Andrew and Cheung Kwong-C. , “ Trading Rules and Stock Returns： Some Preliminary Short Run Evidence From The Hang Seng 1985-1997”, Applied Financial Economics, pp. 579~586(2000).
9、Chen, Shu-Heng,“Lecture7:Rescale Range Analysis and the Hurst Exponent,” Financial Economics(I), Department of Economics, National Chengeho University(2000).
10、Elder, A.,”Using Stochastics to Catch Early Trend and Reversals”,The Magazine of Commodities & Options, Vol.16,pp.68~72,(1987).
11、Fama, Eugene F, & Blume Marshall E.,“Filter Rules and Stock Market Trading Profits”, Journal of Business,pp.226~241（1966）.
12、Fama,“Efficient Capital Markets： A Review of Theory and Empirical Work,” Journal of Finance , Vol.25, pp.383~417(1970).
13、Fama, Eugene F., “Efficient Capital Markets：A Review of Theory and Empirical Work II”, Journal of Finance, Vol.5, pp.1575~1617(1991).
14、Granville, Joseph, Granville's New Key to Stock Market Profits, Prentice Hall, Englewood Cliffs, NJ(1976).
15、Granger,C.W.,and Andersen,A.1978.An Introduction to bilinear Time Series Models. Gottingen: Vandengoeck & Ruprecht(1978).
16、Gunasekarage, A. and D. M. Power,“The profitability of moving average trading rules in South Asian stock markets”, Emerging Markets Review, Vol.2, pp.17~33(2001).
17、Hinich,M.L., and Patterson, D.M..”Evidence of Nonlinearity in Daily Stock Returns”. Journal of Business and Economic Statistics, Vol.3,pp.69~77(1985).
18、 Huang, Yen-Sheng, “The Trading Performance of Filter Rules on The Taiwan Stock Exchange,” Applied Financial Economics,pp.391~395 (1995).
19、.James , F.E.,“Monthly Moving Averages ： An Effective Investment Tools ”, Journal of Financial and Quantitative Analysis , Vol.3, pp. 315 ~326(1968).
20、Jain, P. C. and G. Joh, “The Dependence between Hourly Price and TradingVolume”, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol.23, pp.269~283(1988).
21、Jensen, michael C. and George A. Benington, “Random walks and technical theories: Some additional evidence”, Journal of Finance, Vol.25, pp.469~482(1969).
22、Jenning, R. H. and L. T. Starks and J. C. Fellingham, “An equilibrium Model of Asset Trading with Sequential Information Arrival”, Journal of Finance, Vol.36, pp.143~161(1986).
23、Karpoff, J., “The Relation between Price Change and Trading Volume”, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol.22, No.2, pp.109~126(1987).
24、Lakonishok, J. and S. Smidt, “Past Price Changes and Current Trading Volume”, The Journal of Portfolio Management, Vol.1, pp.18~245(1989).
25、Levy Robert A.,“Relative Strength as a Criterion for Investment Selection”, Journal of Finance, Vol.22, pp.595~610(1967).
26、Lo, Andrew W., Harry Mamaysky, and Jiang Wang,” Foundations of technical analysis: Computational algorithms, statistical inference, and empirical implementation”, Journal of Finance Vol.55, pp.1705~1770(2000).
27、Neftci, S. N., “Naïve Trading Rules in Financial Markets and Weiner-Kolmogorov Prediction Theory: A Study of Technical Analysis,” Journal of Business，Vol.64, pp.549~571(1991).
28、Mandelbrot, Benoit B., Fractals and Scaling in Finance, Springer(1997).
29、Murphy J.J.,Technical analysis of the futures markets, a comprehensive guide to trading method and application, New York Institute of Finance Prentice Hall Company,pp.142~151(1986).
30、Sorensen, Eric H. and Burke Terry, “Portfolio Returns from Active Industry Group Rotation”, Financial Analysis Journal, Vol .42, pp. 43~50(1986).
31、Skouras, Spyros,”Financial returns and efficiency as seen by artifical technical analyst,”Journal of Economic Dynamics and Control, Vol.25, pp.213~244(2001).
32、Van Horne James C. and Parker, George G. C. “the Random – Walk Theory ：An Emperical Test”, Financial Analysts Journal,pp.87~92(1967).