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全世界有錢人都在做的財富倍增法

為了解決未來油價預測的問題，作者高橋丹 這樣論述：

　　上市隨即突破8.5萬冊！ 　　YouTube頻道訂閱人數70萬，瀏覽數破億！   　　華爾街出身的日本超人氣理財Youtuber 高橋丹 　　介紹全世界富豪時刻留意的致富祕訣，新手也能馬上實踐，堪稱王道＆最強的財富倍增法！   　　●變成有錢人需要什麼條件？ 　　●有錢人如何增加自己的財富？ 　　●這個世界上有輕鬆賺錢的方法嗎？ 　　●高風險也沒關係，是否有方法可以快速賺錢？   　　本書將分八個面向為各位介紹致富的基礎知識。 　　●心理狀態 　　●習慣 　　●投資的基本概念 　　●商品（貴金屬、比特幣、原油） 　　●不動產 　　●經濟 　　●短期投資 　　●投資組合 　 　　無論是毫

無理財知識的人或投資老手，從心理準備到投資建議，總共八十九個主題，向各位分享廣泛的知識與專業祕訣。 　　基本上每個主題都是由兩張頁面構成，如果是工作忙碌，沒時間讀書的人，每天只要閱讀一個主題即可，慢慢把書看完。 　　歡迎各位從本書介紹的內容中，選一個自己感興趣的主題親身實踐。 　　光是閱讀本書無法讓你成為有錢人，踏出小小的一步也沒關係，只要付諸行動就能逐步邁向致富之路。 　　現在就開始吧！   　　●消除對於財務狀況的不安與煩惱 　　●了解應該用什麼想法面對財富 　　●不會過度害怕失敗 　　●以「正面」、「低門檻」的角度看待投資 　　●了解該如何分配資產 　　●了解具體的投資商品與特性 　　●

看政治與經濟新聞時，可以聯想到各種事情 　　●學會客觀、冷靜地判斷媒體資訊 　　●養成搜尋英文資訊的習慣 　　 　　照著菜單做 　　就能倍增財富 　　1將支出分成三大類 　　2投資資金分成長期投資和短期投資 　　3決定長期投資的資產分配 　　4選擇適合長期投資的ETF 　　5決定每個月一次的訂購行程 　　6學習短期投資，小額嘗試   　　本書說明 　　●不要讀過就算，請付諸行動。親身實踐時最好記錄下自己是基於什麼樣的想法，做出哪些行動。 　　●拿出筆劃重點，或寫下自己的想法，將這本書昇華成專屬於自己的秘笈。 　　●不要只讀一次，請反覆閱讀。 　　●定期確認本書介紹的指標與技術線圖，以自己的方式

了解自己「為什麼會處於目前的狀態」，預測自己「接下來會怎麼做」。 　　●與家人朋友，或透過社群網站分享自己學到的事情，聆聽他人意見，客觀判斷自己的想法和感受。

未來油價預測進入發燒排行的影片

預測性警務：結合資料探勘與LSTM-RNN建立時空分析模型-以臺北市為例

為了解決未來油價預測的問題，作者李品萱 這樣論述：

　　預測性警務 (Predictive Policing) 是近年在先進國家熱門的研究議題，其目的是企圖在執法的過程中運用預測性和分析性技術創建特定的演算法來區分或識別潛在的犯罪活動。透過以數據驅動及機器學習建立的預測系統可直接從現有相關警務資訊系統提取資料（涉及清理、重新組織和處理犯罪記錄數據），並透過資料視覺化技術，從巨量數據中彙整時空特徵變項，據此運用深度學習法建立預測性警務模型，用於識別任何未來犯罪的潛在屬性。　　根據我國內政部警政署之全般刑案分析資料的定義，公共危險、毒品、竊盜、傷害及詐欺為全般刑案中的前五大主要犯罪類型，而相關犯罪案件與社會治安高度相關，然而隨著快速累積的巨量資料

，傳統分析方法已無法充分提供犯罪偵防所需的精準分析與預測，因此其所衍生的相關議題進一步突顯運用預測式警務技術協助犯罪偵防的重要性。　　有鑑於當今社會已進入科技時代，人工智慧日益精進，本研究提出運用深度學習之長短期記憶網路（LSTM）方法，分析警務系統之歷史資料，並透過演算法的訓練，建立具有信度及效度的犯罪預測模型，進而提供相關單位調整犯罪偵查作為及防制策略，並提升辦案效率，希冀透過智慧化之警政資訊，精實掌握犯罪脈動，預先防範及降低犯罪發生，並提供警政機關於研議犯罪偵防議題相關決策參考。

鸚鵡的故事：經濟問題與對策

為了解決未來油價預測的問題，作者莊春發 這樣論述：

　　本書利用簡單的經濟學觀念，說明各種社會現象之所以發生的原因。有些只提原因，有些則同時提出解決的方法，不一而足，內容包含公共經濟、金融、企業策略、勞動經濟、傳播產業、科技、能源及其他領域等。   好評推薦   　　莊老師拿出歷來實證研究本事，直接剖析社會現象，對照貼近讀者的尋常經驗，相互印證，就連原本艱深繁複的經濟學理，也變得淺顯易懂。──國家通訊傳播委員會前主任委員　石世豪   　　本書文章短小精煉，值得慢慢閱讀，可以清楚的看到一位經濟學家如何分析實際情況。──臺灣大學管理學院院長　胡星陽

觀聲量，探股市！比特幣的網路聲量與市場價格對其概念股股價之關聯研究

為了解決未來油價預測的問題，作者邱建翔 這樣論述：

比特幣在金融市場的價值逐漸提高，帶動一波全民「挖礦」熱潮，形成以比特幣產業鏈為概念的比特幣概念股，過往研究指出比特幣價格波動和比特幣概念股股價具有連動關係，然而現今大量訊息於社群媒體流竄，投資人買賣股票的決策易受到網路訊息與大眾對該股票相關議題評價而影響，因此，本研究將進一步探討比特幣價格、比特幣網路聲量與其正負面情緒比對比特幣概念股之影響。本研究蒐集2020年8月10日至2021年8月6日之比特幣網路聲量與其正負面情緒比、比特幣價格及比特幣概念股股價，利用時間序列分析中的向量自迴歸模型 (Vector Autoregression Model) 建立股價預測模型，透過Granger因果分析

觀察是否有領先與落後關係存在於變數間，並利用衝擊反應函數與預測誤差異變數分解來檢視變數間的動態關係，最後以均方根誤差(Root-Mean-Squre Error)比較納入網路聲量後的複合模型，其預測誤差是否低於過去僅納入比特幣價格之單因子模型。本研究主要發現包含 (1)比特幣價格與網路聲量對概念股公司股價有影響，但依不同公司之結果存在差異； (2)挖礦效能相關產業之概念股公司，其公司股價易受到比特幣價格與比特幣網路聲量波動所影響；(3)公司規模較小的公司股價易受比特幣網路聲量波動而影響，規模較大的公司則不易受網路聲量波動影響；(4)納入比特幣網路聲量之複合模型對預測股價準確率優於過去僅比特幣價

格之單因子模型。本研究為網路聲量對公司股價的影響提供不同視角，以延伸網路聲量於概念股股價預測的實際應用。