比特幣市值的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

非知不可!區塊鏈與虛擬貨幣的經濟大革新：日本最大虛擬貨幣交易所營運長帶你從五大面瞭解區塊鏈、搞懂虛擬貨幣投資!

為了解決比特幣市值的問題，作者大塚雄介 這樣論述：

虛擬貨幣如何投資？ 區塊鏈何以發展出新型貨幣？ 下一波金融科技風潮是什麼？ 以比特幣為首的虛擬貨幣正夯，各國政府、金融機構與民間該如何應對？ 　　本書由日本最大虛擬貨幣交易所營運長帶來第一線的專業解析， 　　五大面向直搗現前的經濟核心──   　　‧虛擬貨幣在什麼方面最有發展？ 　　以虛擬貨幣進行跨國轉帳，手續費與時間等成本便可降至最低，獲取最大利益。 　　現在，已有許多人用虛擬貨幣購買海外不動產，堪稱「海外置產」的利器！   　　‧詳解虛擬貨幣的運作機制 　　比特幣為什麼會有價值？今後仍會上漲的原因是？「雲端挖礦」如何投資？虛擬貨幣真會泡沫化？搞懂虛擬貨幣的機制，自己就能掌握先機。  

　　‧虛擬貨幣的相關法規制定為何影響經濟活動？ 　　虛擬貨幣正於全世界蓬勃發展中，各國法律將牽制住虛擬貨幣，還是助長其風潮？這也影響到企業是否加入這場賽局。   　　‧除了比特幣之外，還有哪些虛擬貨幣值得投資？ 　　以太幣、瑞波幣、Augur與Zcash等多種貨幣，儘管風險高，但因這領域可預見大幅成長之可能性，如何觀察、如何下手，本書列舉特點分析。   　　‧金融科技（Fintech）帶來的願景 　　經濟民主化與自動化，將使企業成本降低、效率提高，甚至還讓原本只提供給金字塔頂端的理財服務，擴及至一般人士也能享用。而新創企業與現在的銀行機構又會如何結合？   　　從基礎操作到最新經濟潮流，虛擬

貨幣的使用安全到投資上的疑慮等，全面性的解答一次收錄！  

比特幣市值進入發燒排行的影片

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決比特幣市值的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。