1.3 研究問題
基於前述研究背景與研究目的，本研究提出六個核心研究問題，並針對每個問題設定對應的研究假說。這六個研究問題構成本研究的實證分析框架，從參數最佳化、策略比較、穩定性驗證到實務應用，形成完整的研究邏輯鏈。
研究問題一（RQ1）：最佳跌幅門檻的存在性
研究問題：在百分位數 P = 1 至 100 的跌幅門檻搜尋空間中，是否存在一個最佳門檻值 P*，使得動態跌幅策略的風險調整報酬達到最大化？
理論依據
逆向投資策略的核心假設是市場存在過度反應（overreaction），導致價格在極端下跌後出現反轉。然而，並非所有程度的下跌都具有相同的反轉潛力。根據 Kwon 與 Tang (2024) 的研究，市場對「極端」新聞存在過度反應並導致反轉，而對「較不極端」的新聞則存在反應不足並導致價格漂移。這意味著跌幅門檻的設定存在一個權衡：
- 門檻過高（P 值過大）：觸發訊號頻繁，可能捕捉到非極端跌幅，反轉效果較弱
- 門檻過低（P 值過小）：觸發訊號稀少，雖然每次訊號的反轉潛力較大，但可能錯失投資機會
研究假說
H1（最佳門檻存在性假說）：在 P = 1 至 100 的百分位數跌幅門檻搜尋空間中，存在一個最佳門檻值 P*（或最佳區間 [P*_lower, P*_upper]），使得 DROP 策略的夏普比率達到最大值。
研究問題二（RQ2）：動態門檻策略的相對優越性
研究問題：使用最佳參數組合（L*, P*, N*）的動態跌幅門檻策略，其風險調整報酬是否顯著優於定期定額（DCA）與其他基準策略？
理論依據
現有文獻對於逆向投資策略是否能夠打敗基準策略，存在正反兩面的證據。支持逆向策略優越性的研究包括：Balvers 等人 (2000) 發現，充分利用跨國指數均值回歸特性的參數化逆向投資策略，其表現優於買進持有策略與標準逆向策略；Richards (1995) 的研究亦證實，在三年排序期間的贏家-輸家反轉現象可產生統計顯著的超額報酬。
研究假說
H2（動態門檻優越性假說）：使用最佳參數的 DROP(L*, P*, N*) 策略，其夏普比率與年化報酬率顯著優於以下基準策略：
- H2a：DROP 策略顯著優於定期定額策略（DCA）
- H2b：DROP 策略顯著優於一次性投入策略（Lump Sum）
- H2c：DROP 策略顯著優於 RSI 超賣策略
- H2d：DROP 策略顯著優於固定跌幅 20% 門檻策略（Fixed 20%）
研究問題三（RQ3）：策略效果的市場差異
研究問題：動態跌幅門檻策略的有效性是否因市場（美股 vs 台股）而異？
理論依據
不同市場具有不同的效率程度與投資者結構，可能影響逆向投資策略的有效性。Alves 與 Carvalho (2020) 使用 49 個 MSCI 國際指數的研究發現，在已開發市場中，過度反應的程度低於整體樣本，暗示市場效率程度可能調節逆向策略的效果。
研究假說
H3（市場差異假說）：動態跌幅策略（DROP）的有效性因市場而異。具體而言：
- H3a：DROP 策略在美股與台股市場均能產生正的超額報酬
- H3b：市場與策略之間存在顯著的交互作用效果
研究問題四（RQ4）：策略效果的產品類型差異
研究問題：動態跌幅門檻策略的有效性是否因產品類型（ETF vs 個股）而異？
理論依據
ETF（指數股票型基金）與個股具有本質上的差異，可能影響逆向投資策略的適用性。ETF 通常追蹤指數，透過分散化降低非系統性風險，因此波動性通常低於個股。Balvers 與 Wu (2006) 的研究發現，結合動量與均值回歸的策略在國家指數層級表現良好，暗示分散化的投資標的可能更適合逆向投資策略。
研究假說
H4（產品類型差異假說）：動態跌幅策略（DROP）的有效性因產品類型而異。具體而言：
- H4a：DROP 策略在 ETF 與個股均能產生正的超額報酬
- H4b：產品類型與策略之間存在顯著的交互作用效果
研究問題五（RQ5）：最佳參數的時間穩定性
研究問題：透過 Walk-Forward 驗證所選出的最佳門檻參數 P*，是否具有時間穩定性？在不同測試年度間是否維持一致？
理論依據
參數穩定性是評估策略穩健性的關鍵指標。The Robust Trader (2024) 指出，穩健的策略應該在廣泛的參數範圍內維持獲利能力，並能適應變化的市場條件。理想的最佳化曲線應呈現「高原」形態，表示在寬廣的參數範圍內績效穩定。
研究假說
H5（參數穩定性假說）：在 2015-2024 年的 10 個測試年度中，透過 Walk-Forward 驗證所選出的最佳百分位數門檻 P*，其變異係數（CV）小於 0.3，表示參數具有時間穩定性。
研究問題六（RQ6）：交易成本對策略選擇的影響
研究問題：在加入不同水準的交易成本後，最佳策略建議是否改變？最佳門檻參數 P* 是否因交易成本而調整？
理論依據
交易成本是策略從回測走向實務應用的關鍵考驗。Li 等人 (2019) 的研究指出，因子投資策略的隱性市場衝擊成本可能大幅侵蝕預期超額報酬。
研究假說
H6（交易成本影響假說）：
- H6a：在交易成本為 0.3% 以上時，DROP 策略相對於 DCA 的優勢縮小至不顯著水準
- H6b：當交易成本增加時，最佳門檻參數 P* 向較低值移動（即選擇更極端的跌幅門檻以減少交易次數）
研究問題總結
| 研究問題 | 核心關切 | 研究假說 | 關鍵驗證指標 |
|---|---|---|---|
| RQ1 | 最佳門檻是否存在？ | H1：存在最佳 P* 使夏普比率最大化 | 績效-門檻曲線形態、最佳 P* 值 |
| RQ2 | 動態門檻是否優於基準？ | H2：DROP 顯著優於 DCA 及其他基準策略 | ANOVA F 值、Dunnett 檢定 p 值 |
| RQ3 | 策略效果是否因市場而異？ | H3：市場與策略存在交互作用 | 雙因子 ANOVA、簡單主效果 |
| RQ4 | 策略效果是否因產品類型而異？ | H4：產品類型與策略存在交互作用 | 雙因子 ANOVA、簡單主效果 |
| RQ5 | 最佳參數是否穩定？ | H5：P* 的變異係數 < 0.3 | P* 的年度分布、CV 值 |
| RQ6 | 交易成本如何影響結論？ | H6：高成本使優勢縮小、P* 向低值移動 | 不同成本情境的績效差異 |