倫敦金屬的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

從鬱金香到比特幣的泡沫狂歡：大宗商品市場400年投機史

為了解決倫敦金屬的問題，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

倫敦金屬進入發燒排行的影片

混合混沌序列分解小波轉換之長短期記憶模型於鎳價預測

為了解決倫敦金屬的問題，作者王宇辰 這樣論述：

鋼鐵產業為工業之母，許多產業皆需要不鏽鋼相關製品，而鎳（Nickle）為製作不鏽鋼的主要原料之一，應用於不鏽鋼製程中的鎳佔了全球鎳消費量的 60%，佔不鏽鋼製品的成本約為 60%~70%。因此，價格的波動會影響不鏽鋼業者的獲利。準確的預測鎳價能為相關業者提供更好的規劃依據。本研究使用混沌理論中的相空間重構、時間序列分解、小波轉換及長短期記憶模型建構本研究的研究方法。使用倫敦金屬交易所（LME）公布1992 年至 2017 年的每月平均鎳價作為資料。首先，判斷時間序列資料是否具有混沌現象，進行相空間重構後並使用經典分解法及 STL 分解法拆解為三個指數（趨勢、季節、殘差）。再將各指數進行小波轉

換，分為一階及二階轉換，得到高頻及低頻的訊號並依照本研究所設立的三種模式進行訓練及預測，分別為僅預測季節指數、僅預測趨勢指數、同時預測季節及趨勢指數，預測出各模式指數後再進行重構，最後使用損失函數（MAPE）進行模型效能之優劣的比較。研究結果顯示，在僅預測季節指數模式中最好效果之 MAPE 為0.00035%；僅預測趨勢指數模式之 MAPE 最好為 2.41%；同時預測季節及趨勢指數之 MAPE 最好為 4.11%。與過往學者使用之預測模型相比，本研究所提出之模型能獲得更好的準確率。

失控金融史：在這個金錢至上的世界，遊戲規則就是沒有規則

為了解決倫敦金屬的問題，作者 這樣論述：

｜最瘋魔的投機｜最赤裸的人性｜最失控的金融史｜ ──聽說美國只要印鈔票就可以撫平赤字？！ ──美國聯邦準備系統的設計初衷，居然是讓人看不懂？！ ──二戰後1/3的美國企業老闆居然變成日本人？！   　　【一場最刺激的金融史探祕，你準備好了嗎？】   　　◤最臭屁的科學家牛頓，原來他跟金融也有一腿 　　牛頓在出版了他最著名的物理學著作《自然哲學的數學原理》的12年後，成為英國皇家鑄幣局的局長，並工作長達30年之久。   　　1717 年，牛頓將黃金價格定為每金衡盎司（troy ounce）為3 英鎊17 先令10 又1/2 便士，從此英鎊按黃金固定了價格。牛

頓對金融的貢獻雖然可能是偶然的，但他提出的金本位制的最早雛形，對後來世界經濟和政治格局也產生了深遠的影響！   　　◤一朵鬱金香，壓垮了海上馬車夫 　　1593年，來自土耳其的鬱金香，迅速風靡了一整個荷蘭。僅一年的時間，鬱金香平均漲幅高達5900%，甚至有人願意用一座酒坊或一幢房子，換取幾粒珍稀的鬱金香種子。   　　後來，一些清醒的荷蘭人漸漸懷疑鬱金香球莖的根本價值，開始降價賣出球莖；不到一週的時間，鬱金香暴跌到跟一顆洋蔥一樣的價錢！這場鬱金香泡沫讓荷蘭經濟大幅衰退，以至於讓英國在後來搶走了海上霸主的寶座。   　　◤史上最高智商的金融犯罪，霸菱銀行的「魔鬼交易員」

　　1992年，霸菱銀行的容錯帳戶故障，總部要求期貨交易員尼克·李森設立一個新容錯帳戶「88888」。幾週後，倫敦總部又要求用原來的帳戶來與倫敦總部聯繫；但李森卻沒有註銷這個容錯帳戶「88888」。   　　李森開始偷偷用「88888」帳戶進行期貨投機，而被蒙在鼓裡的霸菱銀行，還認為李森是他們的搖錢樹，不斷金援他，李森逐漸變成一名瘋狂的賭徒……   　　◤美國股市大崩盤，就跟你說不要過度樂觀 　　第一次世界大戰結束後，美國人迎來了一個前所未有的幸福時代。美國財政部長認為「現在沒有擔心股市的理由」；時任的的胡佛總統更表示「貧民窟將從美國消失」──沒有人感知到即將來臨的風暴。

  　　1929年10月21日，紐約證券交易所一開市，就遭大筆拋售，全天拋售量高達六百多萬股。   　　1929年10月24日，「黑色星期四」。早晨一開市，股價就如決堤之水轟然下跌，股票價格下降之快，連場內的自動行情收錄機都趕不上。而由於承受不了股市暴跌的壓力，一小時內，11名知名的投機者自殺身亡……   　　然而，這只是災難的前奏曲，最糟的情況遠遠不止如此。   　　★一本最瘋狂的近代金融史，金錢就是這個世界唯一的正義★ 　　紐約證交所是從一棵梧桐樹發家？高盛集團如何成為金融霸主？ 　　未來可能會有「亞元」嗎？為什麼拉丁美洲抵制《華盛頓協議》？ 　　不冷

靜、不理性、不聽勸告，時候到了，自然報應就到！ 　　有錢能使鬼推磨，《失控金融史》帶你一窺人們心中的金錢撒旦！

銅價之線性與非線性模型之分析與預測

為了解決倫敦金屬的問題，作者謝佳欣 這樣論述：

銅為基礎原料之一，在電氣電纜業、建築業、製造業扮演著重要的角色，近年來，全世界響應綠色經濟，各國也將電動車及再生能源視為重點發展方向，長遠來看將有利於助長銅的需求，因此本研究以倫敦金屬交易所之銅現貨報酬率為研究對象，選取 2010 年 1 月 1 日至 2021 年 12 月 31 日之月資料為樣本，使用 ARIMA 模型及馬可夫轉換模型衡量分別探討預測能力，並探討銅現貨價報酬率與銅現貨價過去一期報酬率、銅期貨價報酬率、銅庫存變化量、布蘭特原油報酬率、美元指數變動率、美國工業生產指數變動率、美國道瓊工業指數變動率之關係。研究結果顯示，馬可夫轉換模型在低波動時期，僅銅期貨報酬率對銅現貨報酬率有

正向顯著影響。高波動時期，銅現貨過去一期報酬率對銅現貨報酬率無顯著影響；銅期貨報酬率、布蘭特原油報酬率、美國工業指數變動率、美國道瓊工業指數變動率分別對銅現貨報酬率皆具有正向顯著影響；銅庫存變化量、美元指數變動率則對銅現貨報酬率具有負向顯著影響。 績效能力優異程度依序為 ARMAX(1,0,0) 模型、馬可夫轉換模型、 ARMA(1,0,0) 模型，但仔細觀察 ARMAX(0,0,0)模型與馬可夫轉換模型，可發現兩模型預測之估計值相距甚小，ARMAX(1,0,0)模型僅以些微小數點差距優於馬可夫轉換模型。整體而言，ARMAX(1,0,0)模型表現較佳。