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另外網站16年內將300萬本金變成230億，日本神級操盤手 - 今周刊也說明：沒有富爸爸和顯赫家世，cis出生於1979年3月。2000年夏天升上大四時，開戶存入300萬圓，開始投資股票。2001年法政大學畢業後，進入親戚開的公司 ...
世新大學 財務金融學研究所(含碩專班) 吳聲昌所指導 王盛弘的 電子化交易對證券營業員的顧客服務影響之研究 （2022），提出日本股票達人關鍵因素是什麼，來自於服務品質、顧客滿意度、數位金融。
而第二篇論文國立臺北大學 國際財務金融現役軍人營區碩士在職專班(MIEMBA) 陳達新所指導 曾健瑋的 COVID-19 三級警戒期間對臺灣股市的影響: 以旅遊業、餐飲業、生技醫療業為例 （2021），提出因為有 Covid-19 疫情、股票、異常報酬、重大傳染病的重點而找出了 日本股票達人的解答。
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為了解決日本股票達人 的問題，作者堀 哲也 這樣論述：
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過本書的內容，你能學到正確的投資邏輯及如何挑選值得投資的潛力股，對於想要在短時間快速累積資產的投資人，堀哲也的新書提供了絕佳的方法！」——陳喬泓，算股高手
日本股票達人進入發燒排行的影片
打土豪分田地21世紀版，你以為只有中國富豪難受嗎？只有馬雲、馬化騰、俞敏洪難過，只有恒大許家印破產嗎，不，外國的富豪也遭殃，越相信中國的富豪越受傷。
日本軟銀集團創辦人孫正義就是這波災情的重災戶，他連踩滴滴出行、阿里巴巴、抖音母公司等大雷，損失高達數千億美元，逼得軟銀要抽出部分投資中國的資金止血，但是到現在都還有至少一百億美元的資金卡在中國，日本首富的惡夢可能還遠遠沒有結束。
✔ 孫正義有多慘？
✔ 孫正義和馬雲是什麼關係？
雖然孫正義投資中國損失慘重，不過比起馬雲、許家印這些中國富豪，孫正義還是很幸福的，畢竟在中國只要能靠錢解決的事，都算是小事對吧！如果大家有興趣的話，我們還會繼續拍中國富豪慘案的系列影片喔~
更多中國富豪慘案的影片請看這邊👇👇
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電子化交易對證券營業員的顧客服務影響之研究
為了解決日本股票達人 的問題，作者王盛弘 這樣論述：
本研究探討證券公司的顧客滿意度，對證券商來說，顧客是最重要的資源之一，要如何跟顧客長期建立穩定的關係，也是券商經營的目標。而數位科技的發展，使證券商都投入金融科技的服務領域，發展新型態的金融商品與服務，並探討電子交易的顧客對證券商服務品質的內涵，找出影響滿意度的因素。本研究以便利抽樣對券商有使用電子交易的顧客進行問卷訪談，研究方法是採用SERVQUAL量表為主體並加入券商服務內容，並將有效問卷進行敘述性統計分析、信度分析、因素分析及相關分析、最後透過量化之迴歸分析，進行研究假說的驗證，本研究證實，數位金融服務品質是證券商影響顧客滿意度的關鍵要素，數位金融也是未來券商發展的服務特色。而證券商所
提供的服務品質對顧客滿意度有顯著的正向影響，則不同的顧客屬性之服務品質有顯著不同，透過本研究結果提供券商作為提升服務品質之參考，提升顧客滿意度以及券商差異化的服務及產品，並創造出券商品牌經營優勢。
COVID-19 三級警戒期間對臺灣股市的影響: 以旅遊業、餐飲業、生技醫療業為例
為了解決日本股票達人 的問題，作者曾健瑋 這樣論述：
2020 年全球受到新冠肺炎(Covid-19)的影響，奪走了全世界無數的性命，此次疫情對 全球及臺灣不僅是一場傳染病，更是一場金融危機。本研究使用事件研究法來探討疫情 對臺灣宣布三級警戒後之影響，研究產業為上市旅遊業、餐飲業、生技醫療業，研究期 間自 2020/07/15 至 2021/06/02，共 216 個交易日，65 個觀察值(事件日為 2021/5/19，估 計期為 2020/7/15-2021/5/11，事件日為 2021/5/12-2021/6/2)，並以變異數分析檢測此次疫 情於各產業在異常報酬的變化，再利用財務比率做橫斷面迴歸分析。 一、臺灣股票市場的確因 Covid-1
9 事件而產生異常報酬並符合效率市場假說: 旅遊業與餐飲業投資組合異常報酬(AR)，於事件日前才有統計上顯著負異常報酬;在事 件日後並無顯著負異常報酬反而為正異常報酬，原因可能是在衛福部疾管署宣布全國三 級警戒前，疫情就已經擴大導致國內許多人已經感染疫情，而在市場上已經反應完畢， 其生技醫療業的狀況也可能是投資在三級警戒前因為大量確診人數而先有了警覺。 二、不同產業有不同的異常報酬:在 T-5 及 T-2，旅遊業與餐飲業跌幅為最大，生技醫療在事件期除了在第八天-1.26%其餘 都在-0.7%至 2%之間，在第一天後三個不同產業走勢都為一致。若觀察累積異常報酬 (CAR)，則此事件對餐飲業負向影
響最大其次為旅遊業，而生技醫療業皆是正向累積異 常報酬，但都並不顯著。三、個別公司財務比率產生不同的異常報酬: 本研究所採用的財務比率因子為:公司總資產(LNTA)、總資產報酬率(ROA)、流動比率 (CACL)、負債資產比(TLTA)，並非每個因子都適合所有產業，對旅遊業而言 LNTA、 ROA、CACL 較有顯著的解釋力，對餐飲業而言則是都沒有顯著影響，但是 TLTA 與預 期的一樣為負影響相關，對生技醫療業來說只有 LNTA 為負影響關係，其餘皆為正向關 係關係，但是只有 ROA 為顯著影響。