比特幣投資詐騙的問題，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

加密風雲：那些不為人知的貪婪與謊言，和啟動新世界的推手與反派

為了解決比特幣投資詐騙的問題，作者LauraShin 這樣論述：

為什麼比起比特幣，你更應該關注以太幣？ 當去中心化的初衷不再，以太幣的未來究竟該何去何從？ ──《富比世》資深編輯，加密貨幣風暴第一線最權威紀錄──   ┌────────────────────────────────────────────────────┐ ＃以太幣 ＃tothemoon ＃經典以太幣 ＃以太坊白皮書 ＃ICO ＃The DAO ＃智能合約 ＃去中心化 ＃硬分叉＃ 軟分叉 ＃維塔利克‧布特林 ＃Poloniex ＃NFT ＃比特幣 ＃區塊鏈 ＃MyEtherWallet ＃分散式帳本 ＃1028201創世區塊 └────────────────────────────

────────────────────────┘ ▍去中心化的理想 在加密貨幣短暫的歷史中，比特幣和其他加密貨幣經歷了繁榮、蕭條和內戰，近期達到了超過2兆美元的市場估值。相較於傳統貨幣體系由政府機關負責管理，可能面臨程度不一的政治風險，加密貨幣的核心承諾是永久性的：由不受任何單一實體控制且尚未受到許多政府監管的去中心化網絡創造的巨額財富。 ▍以太坊創立緣起 在本書中，蘿拉‧辛帶領讀者了解以太坊這個新穎的加密貨幣網絡的建立過程，該網絡使用戶能夠推出自己的新硬幣，從而創造了新的加密熱潮。她向讀者介紹了Web3神童布特林等傳奇人物，包括以太坊短暫的執行長霍斯金森和前高盛副總裁喬‧魯賓，他成為加密

領域最著名的億萬富翁之一。當這些超凡人物為他們在看似無限的新商機中拼搏時，火花四濺。 ▍解密加密熱潮 本書將加密貨幣市場真實的一面公諸於世，揭露一場由個人鬥爭而起的金錢、文化與權力革命。透過了解加密貨幣的背後故事，除了解答與破解對加密貨幣的迷思外，也可以更有脈絡的掌握現今最火熱的加密貨幣風潮，並預告加密貨幣將更全面地影響我們的生活。 ▍加密貨幣大事紀 ║ 2008.10.31 ║中本聰首次發表加密貨幣概念 ║ 2009.01.03 ║比特幣正式上線 ║ 2013.11.27 ║布特林發表「以太坊白皮書」 ║ 2015.07.30 ║以太幣正式上線 ║ 2016.06.14 ║去中心化組織T

he DAO遭到駭客攻擊 ║ 2016.07.20 ║以太坊執行硬分叉 ║ 2016.07.24 ║Poloniew交易所掛牌經典以太幣 ║ 2017.10.31 ║芝加哥商品交易所宣布推出第一款加密貨幣期貨：比特幣期貨 ║ 2021.09.07 ║薩爾瓦多宣布以比特幣為法定貨幣 ║ 2022.09.15 ║以太坊執行「合併」，大量減少挖礦耗能 ▍解密推薦 陳美伶│臺灣區塊鏈大聯盟總召集人 許繼元│Mr.Market市場先生／財經作家 黃宇翔│國立成功大學管理學院院長 ▍國際讚譽 欲了解以太坊內部故事中的勇氣和戲劇性的必讀之作。 ——【比特幣分析師，威利‧吳（Willy Woo）】 迄

今為止最權威的以太坊觀察。蘿拉深深植根於加密世界，這反映在書裡的每一頁上。此書還為布特林帶來了新的視角，以前所未有的面相展現了以太坊創始天才人性化的一面。 ——【《加密貨幣之王》作者，傑夫‧羅伯茲（Jeff John Roberts）】 在加密貨幣和尖端技術的世界中上演的一則精彩故事，其中的角色配得上一部驚悚小說。不過，這個令人難以置信的故事，都是真的 ——【Real Vision的聯合創始人兼首席執行官，拉烏爾‧帕爾（Raoul Pal）】

比特幣投資詐騙進入發燒排行的影片

娃娃機在台灣:男性核心玩家與非屬機台遊戲文化

為了解決比特幣投資詐騙的問題，作者陳奕劭 這樣論述：

近代的娃娃機熱潮怎麼引發的?為什麼滿街的角落有了娃娃機的蹤影？為了解答這個問題，本研究以娃娃機為例，探討男性核心玩家與非屬機台遊戲文化，以及娃娃機的遊戲與消費空間。研究方法是訪談法、影片文本分析法與實體探查，希望從空間、法規、遊戲與商業概念、文化各個層面分析娃娃機在台灣的全貌。研究發現《電子遊戲場業管理條例》的出爐，對娃娃機的發展造成重大影響，本土娃娃機受益於法律的鬆綁，雖然2017年以前遊戲與商業概念並沒有重大突破，但是2017年以後「場主分租台主」、「娃娃機系統」的崛起，成功引發娃娃機的第二次熱潮。 本研究指出，男性核心玩家是參與娃娃機遊戲的主力族群，他們透過「出貨」滿足慾望。「出貨」

不僅是玩家的樂趣，其附帶的物質利益也受玩家重視。娃娃機玩家發展具備深度常識與默會知識的遊戲理性，遊戲理性不僅是貫徹娃娃機遊戲與消費文化的重要概念，它也是實現玩家遊戲慾望的重要手段。此外，娃娃機商店在台灣情境發展出簡陋特色，其親近性有助於吸引草根階層玩家消費。娃娃機商店的簡陋，反映的是理性的管理精神。難怪娃娃機可以在台灣高房價的社會背景普及。

泛蠢：偵測99%聰明人都會遇到的思考盲區，哥倫比亞商學院的高效決斷訓練

為了解決比特幣投資詐騙的問題，作者MichaelJ.Mauboussin 這樣論述：

蠢是常態，聰明人也不例外 別把該慢想的事，丟給快思負責   精明如你，為何總是做出令你扼腕的選擇？ 貝佐斯、魔球經理人比利．比恩也肯定的決策心法 拒當盤子，就要擺脫思維慣性！   　　沒有人一早醒來就想著，「今天我要做出壞決定」。 　　然而我們都會做出壞決定，尤其聰明的人，往往會做出愚蠢的壞決定。 　　從金融危機到高知識分子遭遇詐騙，我們經常看到訓練有素的專家， 　　在毫無惡意的情況，卻犯下後果慘重的錯誤。   　　▶ 本書揭露「蠢」的一切根源——人類最常忽略的8個思考盲區 ◀ 　　讓你做好心智準備、認知到錯誤、改善心智工具，選出最佳解答！

  　　如果不能擺脫思維慣性，極容易掉入大腦先天的「決策陷阱」。大至決定是否要併購一家公司，小至應該為紀念日挑選哪一瓶紅酒，我們交由大腦扛起了理性的重責大任，最後卻和膝反射無異，究竟是哪個環節不夠周全？   　　本書取材自商業、運動、科學，以及日常生活中的鮮活故事，勾勒出降低犯錯可能的方法，包括「準備」面對常見的心智陷阱，「認知」情境中的錯誤，以及「運用」正確的心智工具來形塑更好的決策。讓讀者做對決策，穩健投資、職場長勝！   　　▶ 下決定前必先掌握策略 ◀ 　　本書作者莫布新利用自己在投資產業的經驗，加上心理學、科學上的知識，分析個案決定「錯誤」的關鍵，點出思維慣性的

缺陷，教大家避免「犯蠢」的三個步驟——   　　【STEP 1】做好心智準備：認識錯誤案例，檢討其原因。 　　【STEP 2】認知情境問題：找出「錯誤」的關鍵，了解到犯錯的風險程度及可能性。 　　【STEP 3】建造心智工具：因應生活情境建立技能，減少潛在錯誤的可能。   　　▶ 搞清楚「蠢」從何而來？ ◀ 　　我們的大腦如《快思慢想》一書所言，會運用不同系統思考。麥可．莫布新試著反問讀者，從直覺（快思）轉入到邏輯思考（慢想）後，你會如何思考問題？如何行動？還有你可能不知道運氣會在這一系列過程中，扮演什麼樣的角色？有利的結果是否能代表思維過程正確？理解以上問題，你才會

知道自己「蠢」在哪裡。   　　蠢沒有錯，蠢在你以為自己不會錯。不想「聰明反被聰明誤」，你應該試著理解自己的思考盲區，決策前「再想一下」，讓哥倫比亞商學院的「年度傑出教授」麥可．莫布新，透過本書教你如何做高效決斷的訓練。   各界推崇   　　★ 美國《商業週刊》年度傑出教授、摩根史坦利戰略首席顧問的思維判斷必讀經典 　　★ 亞馬遜創辦人貝佐斯強力推薦——訓練自己做出更有效、更強大的決策 　　★ 魔球經理人比利．比恩：「我絕不希望我的對手看過這本書！」 　　★ 美國《商業週刊》、《時代》雜誌、《富比士》雜誌、《紐約客》、《Fast Company》、《Stra

tegy+Business》等各大媒體爭相報導  

強化學習與總體經濟指標於股票市場交易之應用

為了解決比特幣投資詐騙的問題，作者高博華 這樣論述：

人工智慧試圖讓電腦像人類一樣的思考，使得機器可以根據所收集的資訊，模擬人類的決策，不斷自我調整與進化。近年來由於DeepMind AlphaGo 和OpenAI Five 等成功案例的出現，使得深度強化學習受到大家的重視，相關的技術發展也廣泛應用於金融詐騙偵測、零售採購預測、醫療、軍事、能源…等領域。強化學習技術可應用在電腦遊戲上:首先，透過對遊戲環境的觀察取得資訊;其次，決定採取的步驟並執行;再來則是針對採取步驟後獲得此遊戲的回饋報酬是正向或負向，以及報酬程度的大小，調整決策後採取下一個步驟，並再次考量此步驟獲得的回饋報酬的方向與程度，再次調整決策後採取下一個步驟，如此不斷調整以追求在電腦

遊戲中獲得最多的獎勵回饋。強化學習亦可應用於金融市場股票交易:就像遊戲玩家在股市這個遊戲環境裡，透過對某些特定的股票執行[買、賣、不買不賣]三個動作，盡量獲得最多的報酬。本研究使用Open AI的開源框架當作開發平台，使用PPO2演算法訓練交易代理人Agents進行股票交易操作。在股票市場環境的取樣上，採用了自2006年至2022年2月，美國股票市場的各產業類型代表性股票，每個交易日開盤、收盤、日中最高、最低價格、成交量資料，加上技術指標，作為取樣1。另加上美國主要市場指數、貨幣供給總額M1&M2、波動率指數(VIX)、10年期公債殖利率、美元指數等各市場指數與總體經濟指標資料，作為取樣2。並

以最後兩年的資料作為測試驗證，其餘作為訓練使用。我們讓Agent在「無總經指標」與「有總經指標」的資料集分別訓練後，分別進行三次的測試，再將三次的測試績效報酬率的算術平均數拿來比較，採用平均年化報酬率(即期末增加或減少的資產除以期初資產)的差異，探討增加的各市場指數與總體經濟指標，對交易代理人Agents交易股票之報酬率差異進行分析評估。股票標的選擇了在美國股票市場掛牌，交易量較大或較具代表性的10家企業，包括資訊科技、金融服務、健康照護、週期性消費(零售商、汽車與零組件製造、餐廳、旅遊服務業者等)、防禦型消費(家居、飲食、包裝、煙草、個人產品等製造商、教育訓練服務業者等)、能源、工業、基礎材

料(包括原物料探勘、開發、加工、精煉成為製成品)等八個產業：Apple Inc. (AAPL)、Micro Soft Corp. (MSFT)、J.P. Morgan (JPM)、Johnson & Johnson (JNJ)、United Health Group Inc. (UNH)、Home Depot Inc. (HD)、Walmart Inc. (WMT)、Exxon Mobil Corp. (XOM)、Union Pacific Corp. (UNP)、BHP Group Ltd. (BHP)。實驗結果如下：在D1的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔

股票操作績效年報酬率合計約為408.22%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的十檔股票的操作績效合計約為434.57%，總報酬率約減少了26.35%，亦即減少了6.06%的原始報酬。在D2的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔股票操作績效年報酬率合計約為124.76%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的10檔股票的操作績效合計約為124.15%，總報酬率約增加了0.61%，亦即增加了0.49%的原始報酬。整體而言，依據實驗設計的環境、演算法與兩類資料集進行實驗的結果，我們觀察到實驗所增加的各市場指

數與總體經濟指標等環境參數項目，對Agent加以訓練後沒有讓Agent的股票投資操作績效更好。可能的原因有：股價與各項指標在變化的方向、持續性、幅度上的相關性不高。或是單一股票價格與成交量的變化，在各個時間區段對各市場指數與總體經濟指標的敏感度差異有可能並不十分一致。另外也可採用例如MlpLstmPolicy、CnnPolicy…等不同的Policy進行交易、或是交易過程中對於投資部位大小的控制、標的風險值與波動率的影響、交易策略的選擇與適用、投資過程中累積損益的變化與穩定性…等，未來都值得我們進一步研究探討其帶來的效益。