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從鬱金香到比特幣的泡沫狂歡：大宗商品市場400年投機史

為了解決鑽石價格的問題，作者托爾斯登．丹寧 這樣論述：

速讀橫跨四世紀的投機和商品期貨市場！ 鉅虧與暴富的循環，比股票市場更古老的交易領域！ 凡是能貨幣化的東西，就會有對賭漲跌的投機神話── 大通膨週期裡，人們必須溫習的一本金融史書。 　　收錄原油、貴金屬、農作物、加密貨幣的交易常識， 　　一窺商品炒家與大型機構交易員的預期與意料之外…… 　　從「荷蘭鬱金香狂熱」到今天的比特幣等重大財經市場商品的迷人觀察。本書涵蓋了如「白銀星期四」和亨特兄弟及許多投資機構的厄運；見證銅、黃金、稀土、能源金屬和比特幣，在一年內上百倍的漲跌幅。 　　商品市場的定價往往處於歷史與地緣等大趨勢的十字路口上，緊急的事件與人為的炒作往往使其高度偏離實際交易的價格。本

書通過研究和學習這個市場的災難及狂歡，了解一個比股票市場更為驚人的投機場域，也從中見證了政治、經濟與天候對重要資源世界的金融化效應。 本書特色 　　★從17世紀的鬱金香瘋狂到今天的比特幣，本書涵蓋了商品市場（commodities market）歷史上最大型、最多錢、最有趣的時間。作者結合了真實市場事件以及知名商人的私人經歷，不論是獲得還是失去了一大財富，都在這本書中呈現給讀者。   　　★從「銀色星期四」（1980年代美國白銀市場的重要事件）以及亨氏兄弟的操作、到大型機構交易員的慘烈厄運、剛果以及銅的市場、黃金、能源金屬到比特幣（從1000美元的價值一路升到2萬美元的價格），這一切都將在

本書中一一敘述。商品市場所投資的是大潮流，比如人口統計、氣候變化、電子化及數位化。所以商品市場作為投資未來，一定持續會是熱門的話題；而大好機會背後的大風險也是本書各個狂歡故事的背後教誨，在這個高度炒作的市場中，人類不斷地重複貪婪與破產的循環規律。儘管有這麼多的泡沫歷史──然而，總有新的商品成為投資新聞中的新寵，這慘烈的軌跡也是現代金融值得紀錄的瘋狂一頁。 　　★了解龐大的大宗商品交易市場的交易規格及歷史，重要的交易標的物包括： 　　鬱金香狂熱──史上最大泡沫 　　鑽石──全世界最硬貨幣的崩盤 　　天然氣、可可──驚人的交易幕後 　　黃金與白銀──金本位制的終結之後 　　原油──地緣大事件的投

機 　　糖、小麥與稻米──與天對賭的農產品 　　棉花──「白色的金子」 　　釹、鏑和鑭──稀土狂潮 　　加密貨幣──橫空出世 好評推薦 　　如同犯罪小說一樣的洞察力，本書引導我們經歷大宗商品和加密貨幣市場的興衰。──法蘭克．梅爾，德國電視新聞n-tv記者 　　身為歷史學家，我很愛托爾斯登對於形塑大宗商品產業一些為人所知（還有較不知名）事件的洞察。我非常推薦本書給想要更瞭解大宗商品市場的人。──安德魯．瑟克，網站《礦與金錢》內容主管 　　對商品市場感興趣的私人和機構投資人，都可以透過本書獲得豐富的知識。托爾斯登．丹寧介紹歷史上出現的模式，值得仔細閱讀。──尤申．斯特傑，瑞士資源資本執行長

　　我很期待這本書！這些歷史事件很有趣，而且全都集中在本書中了，真是太好了！──湯瑪士．雷梅特，投資公司布洛索利德營運長暨創辦合夥人 　　不論是人為錯誤、戰爭或是天然災害，從石油、花朵、食品和金屬市場的經濟起落，本書帶領讀者經歷過去400年來的金融風暴。儘管波動劇烈，還是有人想要在危機最嚴重時把握機會。有些人成功，有些人當然會失敗。本書絕對是必讀佳作。──亞歷山大．亞庫布曲克，歐爾蘇金屬公司營運長暨探勘部主任 　　托爾斯登是商品市場真正的學生，他詳述長期以來市場的重大興衰，提醒了我們，所有人都仍在學習。──丹尼爾．布利茲，加拿大蒙特屢銀行資本市場公司董事經理暨地區主管 　　「興衰」一

詞通常是指帳面上的獲利與損失，但是托爾斯登的書破解這個迷思。他引導讀者經歷一段刺激的歷程，解釋興衰究竟是什麼，並指出興衰所呈現的機會。──葛瑞格．哈里斯，CIBC世界市場執行董事

鑽石價格進入發燒排行的影片

LSTM結合皮爾森相關係數之研究

為了解決鑽石價格的問題，作者楊銘淯 這樣論述：

深度學習預測為近年來人工智慧熱潮，深度學習由多個層所組成的神經網路，透過學習從資料中提取更高級別的特徵來提升神經模型的效能，經過計算力的增加與大量訓練過程，建立出效能更優秀的深度神經網路，不管是進行預測、辨識、分類都優於規模較小的神經網路。其中LSTM模型繼承了大部分RNN模型的特性，可以利用LSTM模型來處理時間序列型資料，也可解決梯度下降的問題，在深度學習裡，LSTM模型應用領域包括：機器翻譯、語音識別、銷售預測等。本研究考慮兩種模式：(1) LSTM預測模型(Long Short – Term Memory)：使用記憶來加強當前的決策，利用三個控制閘(Gate)來決定記憶的儲存與使用(

遺忘閥、輸入閥、輸出閥)，可預測時間序列中間隔和延遲非常長的資料。(2) LSTM預測法結合皮爾森相關係數(Pearson correlation coefficient)模型：透過皮爾森相關係數進行篩選變數，可減少輸入數量降低模型複雜度，並期望提升預測準確率。本研究分別用兩種模式對不同特色資料集進行預測，透過模型訓練測試，預測出下個時間點的預測值。採用均方根誤差(root-mean-square error)與均方誤差(mean-square error)的信賴區間來進行預測數值之間差異比較與判別顯著關係，並提出本實驗最佳預測模型。

鑽石大全

為了解決鑽石價格的問題，作者李承倫 這樣論述：

 【這一本，是您掌握全球鑽石市場投資資訊及學習鑑定的必備聖典!】 本書由侏羅紀博物館創辦人——寶石獵人李承倫(Richard Li)著作，踏尋世界鑽石秘境，結合歷史、市場動向、礦區資訊，並由全球第二大EGL歐洲寶石鑑定所-台灣實驗室，結合專業實務經驗，提供您學習鑑定鑽石淵學的集大成之作！ 今日滿街巷口的精品店，都能看到鑽石的蹤影，但你曾經想過鑽石是由何時開始普及的呢？ 鑽石的普及是直到了 17 世紀才揭開序幕，西元 1600 年，東印度公司的成立幾乎壟斷了鑽石的交易市場，直到 17 世紀中期被迫放寬政策，從那時候才開始有許多私人公司有機會交易鑽石，法國貿易商人「塔維尼埃

(jean baptiste Tavernier) 」，是具記載第一位的跨洲鑽石貿易商人，他在 1631~1668 年間，六度東航至世界各地，其中第二次的東航(1638~1643) 到達了印度，目睹了蒙兀兒帝王的孔雀寶座，並親赴自舉世聞名的「戈爾康達 (Golconda) 」，紀錄當地開採鑽石的盛況，塔維尼埃將這些故事記載在他的遊記，並將這些鑽石的資訊帶回歐洲…… 本書從鑽石產業的起源及商業沿革開始談起，內容詳細講述鑽石的來源與形成過程，以及各種關於鑽石的必學知識，包含：鑽石的基礎性質、探勘、主要產地、鑽石的4C與價格，以及鑽石的鑑定儀器，並且更深入說明天然鑽石、合成鑽石、鑽石類似石的各種鑽石

相關的介紹，這本集結了所有鑽石的相關知識，為有興趣研究鑽石的人們不能錯過的鑽石寶典。 本書特色 ★用深入淺出的方式，將所有鑽石相關知識集結於大成。 ★作者結合專業實務經驗深入50多個國家礦區，加上30年鑽石交易實戰經驗，30年鑽石交易實戰經驗，全部心血集結於此作。 ★「鑽石大全」不只為了傳承鑽石知識，更是一本為藏家打造的秘笈，可讓你從完全不懂鑽石到成為專業藏家，從專業藏家晉身國際精準投資家。

運用類鑽碳膜改善揚聲器頻率響應之研究

為了解決鑽石價格的問題，作者劉旺政 這樣論述：

科技發展至今，鑽石作為揚聲器振膜是極佳的材料，但天然的鑽石價格昂貴、加工不易，而以人工方式的製程製造鑽石膜設備複雜、成本高昂、工藝繁瑣，而且對基材的要求比較嚴苛，如熔點要高、熱膨脹係數要小、與工作氣體中的碳和氫不能起反應等等；類鑽碳(Diamond-Like Carbon，簡稱DLC)膜具有高硬度與楊氏模數是眾所周知的事，其中之一的優異性質就是濺鍍在揚聲器振膜上可以提高傳聲速度，本研究裏類鑽碳膜在低溫以物理氣相沈積(physical vapor deposition，PVD)的射頻磁控濺鍍法鍍在聚亞醯胺(polyetherimide，PEI)當基材的振膜上；非晶質類鑽碳膜以150與175瓦特

功率濺鍍3與1.5小時具有高的ID / IG比與低粗糙度，其ID / IG比與粗糙度分別是2.27與2.09 和l.21 nm與0.86 nm (Ra)，濺鍍在振膜後作頻率響應分析，平均提升0.1~5.1 dB，最值得一提的是在超過一般人耳聽覺20 kHz以上者，頻率響應衰減的趨勢比未濺鍍者緩和，因為此頻域關係著音樂鑑賞者所重視的順性(compliance)，非常有利於高檔音響產品，透過本研究也更確信類鑽碳膜與聚亞醯胺(或聚合物)基材擁有優秀的附著力，而經由不同的鍍膜形式，研究在微型揚聲器的頻率響應性能，並與未鍍膜之振動膜相比，得到相當不錯的結果，這對日後頗具潛力的電聲裝置應用提供了很好的方向

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