本研究以對台灣加權股價指數、日經225指數、標準普爾500指數有影響的三大面項變數(總體經濟、技術指標、國際股市)作為輸入特徵，再分別使用XGBoost模型、隨機森林模型、彈性網模型以及整合預測模型建構對台灣加權股價指數、日經225指數、標準普爾500指數隔月之月趨勢預測模型，並探討比較各模型預測效果，找出最適之預測模型。主要研究結果如下：
一、 在台灣加權股價指數方面，依各模型預測漲樣本條件下之準確率與依預測漲進場之累積報酬率兩面項評估，XGBoost模型為預測台灣加權股價指數隔月之月趨勢的最佳模型。
二、 在日經225指數方面，雖然整合預測模型在預測漲樣本條件下之準確率非最高，但在股市關鍵時期皆能準確預測，達到互補效果，因此，整體而言，以多模型整合預測日經225指數隔月之月趨勢為最佳預測方式。
三、 在標準普爾500指數方面，整合預測模型在預測漲樣本條件下之準確率非最高，但對於股市大波段的漲跌與小波段的上漲區間，在預測上皆能達到互補，因此，整體而言，以整合預測模型預測標準普爾500指數隔月之月趨勢為最佳預測方法。

This paper applies four forecasting medels including XGBoost, Random Forest, Elastic Net and ensemble method to predict the one-month-ahead direction of the TAIEX, the Nikkei 225 Index and the S&P 500 Index. We employ macroeconomic variables, technical indicators and international stock index as models input features. The goal of this paper is to find out the most suitable forecasting model for the above three stock indexes. The major empirical results are as follows:
1. In terms of the TAIEX, XGBoost model is the best model for predicting the monthly trends of the TAIEX. Because XGBoost model has the highest accuracy rate of the sample on the condition of predicting upward signal and cumulative return which based on the upward signal.
2. In terms of the Nikkei 225 Index, using the ensemble method to predict the stock index's next month direction is the most suitable forecasting method. Although the ensemble method is not the highest one on the accuracy rate of the sample on the condition of predicting upward signal, it can achieve the complementary effect in the forecast of the critical period of the stock market.
3. In terms of the S&P 500 Index, the ensemble method is the most appropriate method for forecasting the one-month-ahead trends of the stock index. Because the ensemble method can be complementary to each other in prediction regardless of the bumpy or choppy periods of the stock market.

論文審定書 i
摘 要 ii
Abstract iii
目 錄 iv
圖 次 vi
表 次 vii
一、 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機 4
第三節 研究目的 5
第四節 研究架構 6
二、 文獻探討 7
第一節 總體經濟與股票市場之關聯性 7
第二節 技術分析於股票市場之應用 10
第三節 國際股市影響性 13
第四節 集成學習(Ensemble Learning) 15
第五節 彈性網模型(Elastic Net) 18
三、 研究方法 19
第一節 特徵資料 19
第二節 單根檢定 24
第三節 資料前處理 25
第四節 模型建構 26
第五節 績效指標 32
四、 實證結果 33
第一節 研究樣本與期間 33
第二節 單根檢定 34
第三節 回測績效 41
五、 結論 73
第一節 結論 73
第二節 後續研究建議 76
參考文獻 77
第一節 中文文獻 77
第二節 英文文獻 79

第一節 中文文獻
1. 吳怡慧(2011)，「臺灣加權股價指數與總體經濟變數之關聯性研究」，碩士論文，國立中正大學國際經濟學系。
2. 吳培睿(2018)，「台灣股價、經濟指標與國際市場力量」，碩士論文，國立中正大學經濟學系。
3. 沈恩玄(2016)，「彈性網應用於K線型態組合-台灣及中國股市之實證分析」，碩士論文，國立高雄第一科技大學財務管理學系。
4. 洪志豪(1999)，「技術指標KD、MACD、RSI與WMS%R之操作績效實證」，碩士論文，國立臺灣大學國際企業管理學系。
5. 洪美慧(1997)，「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」，碩士論文，東海大學企業管理學系。
6. 孫道遠(1986)，「經濟指標與股價關係之研究」，碩士論文，國立中興大學企業管理學系。
7. 孫維鴻(1987)，「金融經濟因素與股價關係－台灣證券市場之實證研究」，碩士論文，國立中興大學企業管理學系。
8. 張家豪(2016)，「臺灣加權股價指數、貨幣供給量與同時綜合指數之關聯性分析」，碩士論文，國立高雄應用科技大學國際企業學系。
9. 張晏銘(2017)，「台灣股票市場技術分析效用證實」，碩士論文，國立臺灣大學國際企業管理學系。
10. 張晏銘(2017)，「台灣股票市場技術分析效用證實」，碩士論文，國立臺灣大學國際企業學系。
11. 陳志彬(2005)，「提升技術分析獲利能力之研究-以KD隨機指標為基礎」，碩士論文，國立高雄應用科技大學工業工程與管理學系。
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18. 董茲莉(1995)，「由技術分析效果驗證我國股市效率性」，碩士論文，國立中山大學企業管理學系。
19. 廖珮真(1993)，「美、日、英、港、臺五國股市報酬率多元時間數列關聯性之研究，碩士論文，國立臺灣大學商學系。
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22. 謝雯婷(2015)，「國際股市連動性之探討-以台、港、日、新、英、美為例」，碩士論文，大葉大學會計資訊學系。
23. 謝雯婷(2015)，「國際股市連動性之探討-以台、港、日、新、英、美為例」，碩士論文，大葉大學會計資訊學系。 


第二節 英文文獻
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