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國立政治大學 金融學系 廖四郎所指導 李強的 機器學習結合波動聚集分析之投資策略實證研究 （2021），提出夏普104關鍵因素是什麼，來自於機器學習、因子合成、波動聚集、量化投資。
而第二篇論文嶺東科技大學 國際企業系碩士班 張瑞娟所指導 周嘉柔的 網 紅 知 名 度 、 可 信 度 與 服 務 品質 對 消 費 者 購 買 意 願 之 影 響 （2021），提出因為有 網紅、服務品質、網紅可信度、網紅知名度、消費者知覺價值、消費者購買意願的重點而找出了 夏普104的解答。
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一往無前：雷軍親述小米熱血十年(小米官方授權傳記)【首刷限量贈折價券】
為了解決夏普104 的問題，作者范海濤 這樣論述：
★小米創辦人、董事長兼CEO 雷軍 專文作序 首次完整揭密小米獨特商業模式，再現一碗小米粥到世界500強的心路歷程； 見證小米如何從一群人創辦的小公司，蛻變為一間改寫歷史的傳奇企業。 10歲的小米，向世界訴說了什麼故事？ 這是關於一群人的故事。 這10年是雷軍作為創業者升級蛻變的10年，是小米數萬員工一往無前的10年，也是跟隨小米一路走來的一代人的黃金10年。他們堅持夢想、無所畏懼，哪怕被質疑、被嘲笑，也要毅然站上全球競爭最激烈的舞臺。 這是關於一家公司的故事。 成立4年估值突破450億美元成為超級獨角獸、僅用3年時間拿下中
國智慧手機市場份額第一寶座、創業9年成為最年輕的全球500強公司、創立不足10年營收入已破2000億……小米獨特的商業模式歷經時間考驗，不斷締造成長奇蹟。 這是關於一個時代的故事。 在風投系統逐漸成熟、移動互聯網全面崛起、產業正在拚命追趕以及消費升級時代來臨時，一個國家如何成就創新者的故事。 知名財經與傳記作家范海濤與雷軍多次會面詳談，並採訪了小米初創團隊及高管、員工在內等100餘位人士，記錄了小米創業路上的高光盡歡與低谷沮喪，梳理了獨特的管理經驗和商業邏輯，真實還原一碗小米粥到世界500強的歷程。 因為簡單純粹，所以無所畏懼；因為無所畏懼，所以一往無前！ 各界人士推
薦 丁菱娟 影響力學院創辦人 周品均 唯品風尚集團 執行長 孫治華 策略思維商學院 院長 詹宏志 作家／網路家庭董事長 愛瑞克 《內在原力》作者、TMBA共同創辦人 鄭緯筌 「Vista讀書」、「我要學寫作」網站創辦人 盧希鵬 台灣大學資管系教授 （按姓氏筆畫排列）
機器學習結合波動聚集分析之投資策略實證研究
為了解決夏普104 的問題，作者李強 這樣論述：
量化投資和機器學習在大數據時代充分展現了其獨特的優勢和魅力，兩者結合更是如虎添翼。機器學習不僅可以彌補量化投資的短板，還可以為量化投資的發展提供新的思路和方向。本文主要研究是否可以通過機器學習算法進行因子合成，以及該方法是否比傳統方法更有效。選取波動率、年化收益率、最大回撤、信息比率、夏普比率等評價指標進行因子分層回測結果的對比分析。本文認為機器學習算法對量化投資和股票預測具有一定的重要性影響，為投資者的決策提供可行的解決方案。另外，本文詳細介紹了波動聚集現象和金融時間序列模型。然後本文將波動聚集性作為因子加入到策略的機器學習部分進行應用，以原策略為對照，並對回測結果進行詳細對比分析。綜上可
見，波動聚集現象的實際應用是值得研究的，這樣可以提高量化策略的性能和穩健性，同時對波動聚集現象的應用和發展提供了新想法。本文對 XGBoost 算法和量化投資中的波動聚集現象進行了研究和改進，為滬深 300 股票市場的量化投資者提供了一個新觀點。
網 紅 知 名 度 、 可 信 度 與 服 務 品質 對 消 費 者 購 買 意 願 之 影 響
為了解決夏普104 的問題，作者周嘉柔 這樣論述：
本研究旨在網紅知名度與可信度對消費者知覺價值與購買意願之影響；亦探討不同背景之人口統計變項與消費行為各研究構面的差異情況。本研究以問卷調查法，採用便利性隨機取樣，從 2021 年 10 月開始進行，至 2022 年 1 月結束問卷調查作業。共計發放 285 份問卷，回收有效問卷共 259 份，有效回收率 90.87%。將問卷調查所得資料，以 SPSS 21.0 統計套裝軟體，對本研究各項假設，進行資料分析與處理工作。所採用之統計方法包括敘述統計分析、信效度分析、相關分析、迴歸分析、單因子變異數分析。本研究分析結果如下：（一）網紅服務品質對消費者購買意願有顯著性正向影響。（二）消費者知覺價值對
消費者購買意願有顯著性正向影響。（三）網紅可信度對消費者購買意願有顯著性的正向影響。（四）網紅知名度對消費者購買意願有顯著性的正向影響。（五）網紅服務品質對網紅可信度有顯著性的正向影響。（六）人口統計變數對網紅服務品質、消費者知覺價值、網紅知名度、網紅可信度、消費者購買意願有顯著性差異。（七）消費者行為對網紅服務品質、消費者知覺價值、網紅知名度、網紅可信度、消費者購買意願有顯著性差異。