有色金屬 價格的問題，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

尋找十倍升幅股：基金經理解密礦業投資

為了解決有色金屬 價格的問題，作者李岡峰 這樣論述：

作者從“大礦業”的視角鳥瞰礦業投資機會，憑藉其豐富的股票投資實踐經驗，為讀者歸納梳理了詳盡實用的投資技巧、選股原則、風險因素、分析方法等。   全書從宏觀經濟規律入手，到商品供需的原理，再到礦業公司的分析，直至真實的礦業股投資案例的解讀，抽絲剝繭，層層深入，讀起來暢快淋漓。 李岡峰，現任某國際金融傳媒機構貴金屬領域高級分析師，在投資界擁有超過十年的工作經驗，曾在中原集團旗下的中原資產管理公司擔任首席分析師，具有資金管理和全球股票市場操作經驗，對全球礦業、能源及商品投資市場有深入的認識，對環球經濟走勢亦有獨到的分析。 以主講嘉賓身份出席世界鉑金投資大會、中國礦業國際大會、1

21國際礦業大會、中國白銀年度大會、中國有色金屬大會等交流大會。于《中國黃金報》、Quamnet華富財經網、Eikon金融平臺、微信公眾號“考拉礦業觀察”等執筆專欄，內容包括環球礦業市場、海外黃金市場、金價走勢分析等。每月定期接受TVB翡翠台、NOW財經、有線電視、新城財經台等香港媒體的專訪。 序言一Ⅰ 序言二Ⅲ 序言三Ⅶ 前言Ⅰ 第一章 宏觀篇 從羅馬帝國通脹問題看黃金市場003 宏觀經濟週期與投資時鐘理論010 全球經濟千瘡百孔的事實013 經濟泡沫判斷和市場前景預測018 為何金屬市場具有投資價值030 需求是影響商品價格的最重要因素032 全球資源蘊藏量的現狀038

哪些礦產資源最值得留意？043 從商品投資價格落後中挖掘潛在回報046 礦業股票基本知識049 第二章 技巧篇 如何尋找十倍升幅股059 投資首看管理層061 地域政治開發風險066 如何解讀鑽孔的好與壞070 蘊藏量大小、冶金調查、生產成本、礦的本質077 什麼是礦業公司估值084 如何解讀專案經濟效益評估報告088 如何為大型礦業公司做估值092 投資時要遵循的原則096 第三章 案例篇 選擇勘探股案例—Great Bear Resources105 2017年最火的海外黃金勘探故事110 加拿大魁北克省意外之湖黃金資源爭霸戰121 2018年股價升了超過80%的金礦股之王133 R

egulus能否重走Antares的成功之路？139 NexGen Energy ——鈾資源中的皇者148 金礦巨企合併下的機會？157 非洲象牙海岸的資源潛力豐厚172 礦業史上最大的騙局178 電池熱潮相關原料和石墨烯182 加拿大黃金三角地帶礦業投資的機與危204 蒙古國——巨大銅資源之都？217 礦區土地使用費和礦物流權益223 如何將公司市值從400萬加元做到1.8億？233 BHP入股小型勘探公司的啟示 ——James Bay會否成為下一個勘探熱潮？245 第四章 實操篇 有潛力被收購的十大資源公司255 全球礦業公司主要上市市場267 投資者可經常留意的免費資訊網站270 後

記273

有色金屬 價格進入發燒排行的影片

應用深度學習神經網路方法於時間序列預測之應用

為了解決有色金屬 價格的問題，作者簡佑庭 這樣論述：

本研究使用深度學習神經網路 (deep learning neural network) LSTM 「長短期記憶模型」 (long short-term memory) 方法對TAIEX「發行量加權股價指數」(TWSE capitalization weighted stock index) 與有色金屬「銅」期貨價格兩個時間序列資料集進行塑模與分析。本研究比較與 BPNN-GDA 「倒傳遞神經網路－梯度遞降算法」(back-propagation neural network-gradient descent algorithm) 與BPNN-SCGA 「倒傳遞神經網路－尺度化共軛梯度算法

」(back-propagation neural network-scaled conjugate gradient algorithm) 與 KNN 「K近鄰」(K-nearest neighbor) 迴歸算法的性能。對於 LSTM 「長短期記憶模型」方法，本研究採用三種學習算法，分別是 Adam 「適應性動差估計」(adaptive moment estimation)、 Sgam 「具有動量的隨機梯度遞降」(stochastic gradient descent with momentum) 與 Rmsprop 「均方根傳遞」 (root mean square propagation

) 等算法。此外，本研究對於時間序列預測模型之預測變數進行評估，本研究採用了收盤價的SMA「簡單均值」 （五日均值、十日均值與 20 日均值）和前一日收盤價以及收盤價的SMA「簡單均值」、 KD 隨機指標和前一日收盤價。實驗結果指出， LSTM-Adam 「長短期記憶模型－適應性動差估計」方法與 BPNN-SCGA 「倒傳遞神經網路－尺度化共軛梯度算法」的性能相似並優於 BPNN-GDA 「倒傳遞神經網路－梯度遞降算法」和 KNN 「K近鄰」迴歸算法；對於兩個時間序列資料集，SMA「簡單均值」和前一日收盤價對模型即具有解釋能力。因此， LSTM-Adam 「長短期記憶模型－適應性動差估計」方法

具有對時間序列問題有效塑模的潛力。此外，本研究對於時間序列問題的塑模與投資決策提出四項管理意涵，分別為具備驅動機器學習 (machine learning) 方法（工具）的能力、辨識對時間序列塑模有貢獻的預測變數、蒐集完整的歷史資料集與擁有處理巨量數據分析的方案。

從零開始學大宗商品交易（白金版）

為了解決有色金屬 價格的問題，作者周峰陸佳 這樣論述：

為了能夠讓更多的投資者正確掌握大宗商品的交易方法和技巧，《從零開始學大宗商品交易(白金版)》講解以下知識內容：一是大宗商品的基礎知識，如大宗商品交易的定義、特點、風險、分類及行情分析軟體；二是不同類型大宗商品的交易技巧，如有色金屬商品、貴金屬商品、黑色系商品、化工商品、能源商品、軟商品、農副商品、貴金屬延期；三是大宗商品交易的各種分析技巧，如K線、趨勢、均線、MACD、KDJ、分時圖；四是實戰大宗商品交易。 《從零開始學大宗商品交易(白金版)》力圖做到結構清晰、實例經典、內容全面、技術實用，並且在講解過程中既考慮讀者的學習習慣，又通過具體實例剖析講解大宗商品交易中的熱點問

題、關鍵問題及種種難題。 《從零開始學大宗商品交易(白金版)》適用於新老大宗商品投資者、中小散戶、職業操盤手和專業大宗商品分析師，更適用於那些有志於在這個充滿風險的征程上默默前行的征戰者和屢敗屢戰、愈挫愈勇並最終戰勝失敗、戰勝自我的勇者閱讀。

適應性學習模型應用於銅價預測

為了解決有色金屬 價格的問題，作者楊仁瀚 這樣論述：

銅在工業生產過程中扮演著不可或缺的工業原料之一，其價格變動的掌握對於相關的工業計劃與參與者來說至關重要。由於銅價的波動型態經常隨著時間推移而有所變化，往往會造成開發出的預測模型無法有效因應。為了因應銅價的變動特性，在本篇研究中除了檢驗出銅價具有結構性變化的特性並提出適應性學習型預測模型 (ALFM) 在動態變化的環境中學習。因爲結構性轉變在文獻中被證實與概念飄移在本質上存在著相近概念，所以本研究所提出之預測模型中除了加入移動窗口機制來因應銅價背後所存在的概念飄移與結構性轉變，並於自適應單隱藏層前饋神經網路 (ASLFN) 中設計序列型學習 (SS) 機制，以因應類神經網絡在學習具有複雜擬合函

數資料時常面臨到梯度消失與擬合過度之問題。由於 SS 機制是本研究中首次提出，因此其有效性有必要被加以驗證，我們使用長江有色金屬網的銅現貨價進行實驗。實驗結果除了驗證 ALFM 中 SS 機制是有效的之外，即 SS 機制當中的模組安排皆為必要，同時 SS 機制也被證實可以有效解決自適應單隱藏層前饋神經網路所遭遇梯度消失與擬合過度之問題。在所提出的預測模型中移動窗口機制與 SS 機制皆有助於提高預測能力，這使得所提出的 ALFM 比文獻中的其他工具有更好的預測結果，而且訓練時間是可以被接受的。最後，在與文獻中所使用的工具（如：SARIMA、SLFN、SVR、RNN、LSTM 以及 GRU）相比後

，可以發現 ALFM 具有更好的預測結果。