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中華大學 資訊工程學系 張欽智所指導 羅凱文的 基於機器學習之股票推薦－以台灣股市為例 （2021），提出0056歷年股價關鍵因素是什麼，來自於基本面、技術面、籌碼面、機器學習、LightGBM、評分系統。
而第二篇論文國立高雄科技大學 金融系 菅瑞昌所指導 王士豪的 ETF填息天數與股利殖利率關係之探討 （2019），提出因為有 ETF、填息天數、股利殖利率的重點而找出了 0056歷年股價的解答。
最後網站元大高股息(0056)裡的成分股很常買在高點，高殖利率的盲點!則補充：歷年 來元大高股息(0056)很常預估錯誤，但還是大量買進，導致換股的周轉率很高 ... 宏達電(2498)在2011年4月股價創歷史新高，還當上當時台股股王的寶座.
多賺20%的無痛存股術：只要做對3件事，股息領用一輩子
為了解決0056歷年股價 的問題，作者今周刊編輯群 這樣論述：
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0056歷年股價進入發燒排行的影片
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國巨上半年漲幅驚人，彭博統計奪全球飆股冠軍
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基於機器學習之股票推薦－以台灣股市為例
為了解決0056歷年股價 的問題，作者羅凱文 這樣論述：
近年來由於疫情關係對各國經濟造成重大打擊，而各國為了刺激經濟消費、紛紛採取降息策略和無限 QE來因應，而降息策略會讓資金加速流往市場，像是投資、刺激消費。然而投資方面股市最近一直是一個很夯的 投資管道，而投資股市必須了解很多股市相關基礎，像是股市會有基本面、技術面、籌碼面、消息面等資訊需要多方考量去判斷，這也是眾多股市投資者一直在追尋如何從四大面向找出一個可以得到最大報酬率方法。因此本研究是以台股上市櫃公司為實驗對象且分別從股市的基本面、技術面、籌碼面、開始一一實驗，最後並且把三者做結合，而為了符合實際的情況，本實驗採用Sliding Window做訓練，共訓練五個區間並回測五個區間，第一次
訓練為 2007-2015年訓練並使用 2016年做回測，第二次為2008-2016年訓練並使用 2017年做回測，第三次為 2009-2017年訓練並使用 2018年做回測，第四次為 2010年訓練並使用 2019做回測，第五次為 2010-2019年訓練並使用 2020年做回測， 而實驗模型是以 LightGBM 為機器學習模型並以三個面向分別 預測 10天後 (兩個星期 )的股票漲跌 排名，接著 把三者模型 再選出排名前五名的股票加以回測，並且再跟大眾知名的熱門 ETF0050、0056相比較，最後嘗試把這 三 大項模型預測出來 的分數全部加起來形成兼顧 三 面向判斷分數的評分機器學習系
統 (三者 .混合 )，並加以探討。
ETF填息天數與股利殖利率關係之探討
為了解決0056歷年股價 的問題，作者王士豪 這樣論述：
本研究主要在探討歷年來ETF填息天數及其現金股利殖利率之間的關係，以及ETF成分股於2013至2017年期間填息權天數及其股利殖利率之間的關係，並進而以此為基礎建構相關的投資組合。實證結果顯示，ETF的填息天數及其現金股利殖利率之間呈現顯著的正向關係。現金股利殖利率、股利殖利率及息權值對ETF成分股的填息權天數皆具有顯著的正向影響。投資人若以ETF做為存股基金來進行投資時，可能要對填息天數和現金股利殖利率二者之間進行取捨；若以股票來進行投資時，可能要避開填息權天數長暨股利殖利率低的股票。