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題名 CAN SLIM 選股指標在台灣股巿適用性之實證研究
作者 林雨蓉
貢獻者 李桐豪
林雨蓉
關鍵詞 群集分析
選股策略
股價報酬
CAN SLIM
日期 2005
上傳時間 17-Sep-2009 19:02:40 (UTC+8)
摘要 摘 要
本研究參照Deboeck and Ultsch(1998)想法，不同的是利用多變量分析法中的群集分析來將研究樣本做最合適的分群，再檢視各季各群組是否符合各指標門檻值愈多者，未來投資期間所獲得的報酬也較高，甚至超越類指的現象；另外，也針對年複合成長率以及各指標的門檻值做敏感度分析，而投資期間則分別就短期的1個月、中期的3個月以及長期的6個月做為觀察。實證結果如下：
一、利用CAN SLIM選股策略直接篩選投資標的，本研究的研究樣本中幾乎
沒有一家能夠完全符合；若將條件逐漸放寬只利用C, A, L,三個指標或
C、A二個指標來篩選時，較容易選出投資標的，然而，通過篩選的投資標
的在未來投資期間的平均報酬表現卻未必皆能超越類指表現，顯示若利用
CAN SLIM選股策略的指標來直接篩選未必可以為台灣投資人帶來超越
類指的報酬。

二、利用群集分析法將樣本做最合適的分群後，再與類指報酬表現做比較，顯
示傳統產業中的塑膠業在A=3或A=5下的結果差距不大，顯示此產業有較
穩定的特性，然而實證結果也顯示利用符合指標門檻值的多寡來決定當期
投資的標群組未必能確保選出的標的群組未來投資表現會超越類指。而高
科技產業中的資訊電子業在A=3或A=5下結果明顯不同，以A=3較符合預
期，即符合指標門檻值最多的群組在未來的投資期間表現幾乎皆能超越類
指表現，符合此變化快速的產業特性所需。

三、在對各指標進行敏感度分析中，塑膠業仍未有一個強而有力的結果。而在
資訊電子業中 ，以A=3做為分群資料的情況下，維持原始門檻值依然有較
好的表現。

四、在對投資期間進行敏感度分析中，整體而言，若將投資標的持有3到6個
月，其符合指標門檻值最多的群組平均報酬超越類指的比例較高，也就是
利用CAN SLIM選股策略結合群集分析方法，適合中長期的投資持有。
參考文獻 參考文獻：
中文部分
1. 王智玲(2004)，「台灣股巿規模效應之再驗證」，逢甲大學會計與財稅研
究所 碩士論文
2. 江志豪(2005)，每股盈餘稀釋效果與股價之研究，台北大學會計研究所
碩士論文
3. 高慧玲(2003)，「在市場異常波動下不同投資人之反應及其對股價行為的
影響」，成功大學企業管理研究所 碩士論文
4. 陳一吉(1999)，「巴菲特原則在我國股市適用性之研究」，實踐大學企業
管理研究所 碩士論文
5. 陳彥豪(2002)，「外資與投信法人持股比率變化對股價報酬率影響之
研究－以上市電子股為例」，中山大學財務管理研究所 碩士論文
6. 陳順宇(1998)，「多變量分析」，初版，華泰書局
7. 曾翊嘉(2001)，「統計方法應用於選股策略之研究」，成功大學統計學研
究所 碩士論文
8. 彭昭英(2005)，「SAS 1-2-3」，五版，儒林出版
9. 楊世瑩(2005)，「SPSS統計分析實務」，初版，旗標出版
10.奧尼爾 (O`Neil, William J.)(1995)，「笑傲股市」，初版，麥格羅
希爾出版
11.奧尼爾 (O`Neil, William J.)(2004)，「笑傲股市. Part 2 : 活
用CAN SLIM選股金律,讓你超越多空漲跌的5大致富步驟」，麥格羅希爾
出版
12.趙永昱(2002)，「技術分析交易法則在股市擇時之實證研究」，中山大學
財務管理研究所 碩士論文
13.蔡友福(2000)，「台灣上市公司盈餘與股價關係之探討」，交通大學經營
管理研究所 碩士論文
14.謝政遠(2004)，「以移動平均線、相對強弱指標與成交量檢驗台灣股票市
場的效率性」，逢甲大學財務金融研究所 碩士論文
英文部分
1. Alexander, S. S. (1961). Price movement in speculative
markets: trend or random walks. Industrial Management
Review, 2, 7-26.
2. Bard M. Barber and John D. Lyon(1997), “Firm Size, Book-
to-Market Ratio, a and Security Returns : A Hold Out
Sample of Financial Firms”, THE JOURNAL OF FINANCE .
VOL. LII, NO.2. JUNE
3. Ball and Brown(1968), “An Empirical Valuation of
Accounting Numbers.” Journal of Accounting Research,
159-178
4. Beaver, W., R. Clarke, and W. Wright (1979), “The
Association between Unsystematic Security Returns and
the Magnitude of Earnings Forecast Errors”, Journal of
Accounting Research, 316-340
5. Beaver, W., R. Lambert, and D. Morse (1980), “The
Information Content of Security Prices, Journal of
Accounting and Economics 2, 3-28
6. Beaver, W., R. Lambert, and S. Ryan (1987), “The
Information Content of Security Prices：A Second Look”,
Journal of Accounting and Economics 9, 139-158
7. Easton, P., and T. Harris (1991). “Earning as an
Explanatory Variable for Returns.” Journal of
Accounting Research 29: 19-36
8. Fama, Eugene F. and French, Kenneth R. (1992) “The
Cross-Section of Expected Stock Returns.” The Journal
of Finance 47, no. 2, 427-466
9. Fama, E. F. and K. R. French, (1995) “Size and book-to-
market factors in earnings and returns,” Journal of
Finance 50, 131-155
10.Guido J. Deboeck, Alfred Ultsch(1998), “Picking Stocks
with Emergent Self-organizing Value Maps”, Neural
Network world, Volume 10 NO, 1/2 P,203-216 (2000)
11.Josef Lakonishok, and Rei Shleifer, Robert W. Vishny
(1992), “The Impact of Institutional Trading on Stock
Prices”, JOURNAL OF FINANCIAL ECONOMICS 32 23-43
12.K. Victor Chow, Heather M. Hulburt(2000), “Value ,
Size, and Portfolio Efficiency”, THE JOURNAL OF
PORTFOLIO MANAGEMENT
13.Lindsay Gillette(September, 13, 2005), ”An Empirical
Test of German Stock Market Efficiency”, A Master
Thesis, The degree of Mater of Science, Humboldt-
Universitat, Berlin, Germany
14.Levy, Robert A(1967), “Relative Strength As a Criterion
for Investment Selection”, Journal of Finance, 595-610
15.O’Neil, William J.(1998), “How to make money in
stocks : a winning system in good times or bad ”, New
York : McGraw-Hill, c1988
16.Rolf W. Banz(1981),”The Relationship between Return and
Market Value of Common Stocks”, JOURNAL OF FINANCEAL
ECONOMICS 9 3-18
17.Reinganum, Marc R. (1981), “ Misspecification of
Capital Asset Pricing:
Empirical Anomalies Based on Earnings’ Yield and Market
Values,” Journal of Financial Economics, Vol.9,19-46.
18.Reinganum, M. R. (1982) “A direct test of Roll’s
conjecture on the firm size Effect,” Journal of
Finance, vol.37, 27—35.
19.Roll, R. (1981), “A possible explanation of small firm
effect,” Journal of Finance, vol.36, 879-888.
20.S. Basu (June 1977), “Investment Performance of Common
Stocks in Relation to Their Price-Earnings Ratios: A
Test of The Efficient Market Hypothesis”, THE JOURNAL
OF FINANCE . VOL. XXXII, NO. 3 ,663-681
21.Strong, N., & Walker, M. (1993). The explanatory power
of earnings for stock returns. The Accounting Review, 68
(2), 385-399
22.William Beaver and Richard Lambert, Dale Morse
(1980), “The information Content of Security Prices”,
Journal of Accounting and Economics 2 3-28
描述 碩士
國立政治大學
金融研究所
93352010
94
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0093352010
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 李桐豪zh_TW
dc.contributor.author (Authors) 林雨蓉zh_TW
dc.creator (作者) 林雨蓉zh_TW
dc.date (日期) 2005en_US
dc.date.accessioned 17-Sep-2009 19:02:40 (UTC+8)-
dc.date.available 17-Sep-2009 19:02:40 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 17-Sep-2009 19:02:40 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0093352010en_US
dc.identifier.uri (URI) https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/33992-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 金融研究所zh_TW
dc.description (描述) 93352010zh_TW
dc.description (描述) 94zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 摘 要
本研究參照Deboeck and Ultsch(1998)想法，不同的是利用多變量分析法中的群集分析來將研究樣本做最合適的分群，再檢視各季各群組是否符合各指標門檻值愈多者，未來投資期間所獲得的報酬也較高，甚至超越類指的現象；另外，也針對年複合成長率以及各指標的門檻值做敏感度分析，而投資期間則分別就短期的1個月、中期的3個月以及長期的6個月做為觀察。實證結果如下：
一、利用CAN SLIM選股策略直接篩選投資標的，本研究的研究樣本中幾乎
沒有一家能夠完全符合；若將條件逐漸放寬只利用C, A, L,三個指標或
C、A二個指標來篩選時，較容易選出投資標的，然而，通過篩選的投資標
的在未來投資期間的平均報酬表現卻未必皆能超越類指表現，顯示若利用
CAN SLIM選股策略的指標來直接篩選未必可以為台灣投資人帶來超越
類指的報酬。

二、利用群集分析法將樣本做最合適的分群後，再與類指報酬表現做比較，顯
示傳統產業中的塑膠業在A=3或A=5下的結果差距不大，顯示此產業有較
穩定的特性，然而實證結果也顯示利用符合指標門檻值的多寡來決定當期
投資的標群組未必能確保選出的標的群組未來投資表現會超越類指。而高
科技產業中的資訊電子業在A=3或A=5下結果明顯不同，以A=3較符合預
期，即符合指標門檻值最多的群組在未來的投資期間表現幾乎皆能超越類
指表現，符合此變化快速的產業特性所需。

三、在對各指標進行敏感度分析中，塑膠業仍未有一個強而有力的結果。而在
資訊電子業中 ，以A=3做為分群資料的情況下，維持原始門檻值依然有較
好的表現。

四、在對投資期間進行敏感度分析中，整體而言，若將投資標的持有3到6個
月，其符合指標門檻值最多的群組平均報酬超越類指的比例較高，也就是
利用CAN SLIM選股策略結合群集分析方法，適合中長期的投資持有。		zh_TW
dc.description.tableofcontents 目 錄
第一章 緒論 ……………………………………………………………1
第一節 研究背景與動機 ………………………………………………1
第二節 研究目的 ………………………………………………………4
第三節 研究流程與架構 ………………………………………………6
第二章 文獻回顧……………………………………………………… 9
第一節 CAN SLIM選股策略相關實證文獻…..………………………9
2.1.1 Picking Stocks with Emergent
Self-organizing Value maps..…10
2.1.2 An Empirical Test of German
Stock Market Efficiency………11
第二節 各指標與股價報酬相關文獻探討 ……………………………14
2.2.1盈餘與股價報酬相關文獻 …………………………………… 14
2.2.2規模與股價報酬相關文獻 …………………………………… 16
2.2.3技術分析與股價報酬相關文獻 ……………………………… 17
2.2.4專業投資機構與股價報酬相關文獻 ………………………… 19
第三節 小結…….……………………………………………………… 21
第三章 研究方法………………………………………………………23
第一節 研究樣本與期間………………………………………………23
3.1.1 研究期間 ………………………………………………………23
3.1.2 研究樣本 ………………………………………………………23
第二節 統計方法 ─ 群集分析(Cluster Analysis) ……………25
3.2.1 群集分析的意義 ………………………………………………25
3.2.2 群集分析二大主要工作 ………………………………………25
3.2.3 群集分析三大型式 ……………………………………………26
3.2.4 群集數評量指標 ………………………………………………27
3.2.5 與其它分類分析不同之處……………………………………28
第三節 實驗設計 ……………………………………………………30
3.3.1 資料整理 ……………………………………………………30
3.3.2 實驗流程………………………………………………………31
第四章 實證結果………………………………………………………35
第一節 直接篩選………………………………………………………35
第二節 研究樣本分群…………………………………………………38
第三節 與類指做比較…………………………………………………42
4.3.1原始門檻值…………………………………………………… 42
4.3.2敏感度分析─各指標門檻值… ……………………………… 50
4.3.3敏感度分析─投資期間 ………………………………………53
第四節 小結 ….……………………………………………………… 55
第五章 結論與建議……………………………………………………58
附註 ……………………………………………………………………63
參考文獻
附錄
附錄一 SAS程式(群集分析)
附錄二 群集評量指標圖
附錄三 分群結果(各群成份公司)




圖 表 目 錄
[圖1.3-1] 研究流程圖
[圖3.3-1] 實驗流程圖
[圖4.2-1] 群集數評量指標的分析圖(塑膠產業2003年第一季)
[表3.1-1] 各指標變數採樣時間表
[表4.1-1] 資訊電子業 直接篩選結果比較(三項指標篩選)
[表4.1-2] 塑膠業 直接篩選結果比較(三項指標篩選)
[表4.1-3] 資訊電子業 直接篩選結果比較(二項指標篩選)
[表4.1-2] 塑膠業 直接篩選結果比較(二項指標篩選)
[表4.2-1] 第一階段群集分析 塑膠業和資訊電子業各季分群結果整理(A=5)
[表4.2-2] 第二階段群集分析 塑膠產業在2003年各群組成份公司(A=5)
[表4.2-3] 第一階段群集分析 塑膠業和資訊電子業各季分群結果整理(A=3)
[表4.2-4] 第二階段群集分析 塑膠產業在2003年各群組成份公司(A=3)
[表4.3-1] 與類指比較結果(塑膠業(A=5),MED,投資期3個月)
[表4.3-2] 與類指比較結果(資訊電子業(A=5),MED,投資期3個月)
[表4.3-3] 與類指比較結果(塑膠業(A=3),MED,投資期3個月)
[表4.3-4] 與類指比較結果(資訊電子業(A=3),MED,投資期3個月)
[表4.3-5] 機率值整理
[表4.3-6] 資訊電子業 各指標敏感度分析
[表4.3-7] 塑膠業 各指標敏感度分析
[表4.3-8] 投資期間敏感度分析		zh_TW
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dc.language.iso en_US-
dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0093352010en_US
dc.subject (關鍵詞) 群集分析zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 選股策略zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 股價報酬zh_TW
dc.subject (關鍵詞) CAN SLIMen_US
dc.title (題名) CAN SLIM 選股指標在台灣股巿適用性之實證研究zh_TW
dc.type (資料類型) thesisen
dc.relation.reference (參考文獻) 參考文獻：zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 中文部分zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 1. 王智玲(2004)，「台灣股巿規模效應之再驗證」，逢甲大學會計與財稅研zh_TW
dc.relation.reference (參考文獻) 究所 碩士論文zh_TW
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dc.relation.reference (參考文獻) 影響」，成功大學企業管理研究所 碩士論文zh_TW
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dc.relation.reference (參考文獻) 出版zh_TW
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