比特幣2021預測的問題，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

下一個現在：《富比士》推崇的頂尖趨勢專家，時隔20年最受重視的全球預測大揭密。

為了解決比特幣2021預測的問題，作者MarianSalzman 這樣論述：

　　繼1982年美國作家約翰．奈思比的《大趨勢》、 　　2002年彼得 ．杜拉克的《下一個社會》之後， 　　時隔20年最受重視的全球前瞻預測。 　　世界，會變成什麼模樣？ 　　媒體追著印度神童，但，大企業悄悄的相信她。     　　◎某種形式的加密貨幣，即將取代美元，成為全球儲備貨幣。 　　◎下一個需要解決的生態問題，是水資源短缺，各國恐將為此開戰。 　　◎身分認同不存在，性別不再固定，你可以忽男忽女自由搭配，隨時調整。 　　◎每週工作4天、每天工作6小時已經發生，「辦公室」正在消失中。 　　◎「無聊有它的作用」、「無所事事很甜美」，將取代「效率」兩字。 　　以上是《富

比士》推崇的頂尖趨勢專家， 　　對商業、政治、文化和你我日常的未來大揭密。 　　作者瑪麗安．薩爾茲曼（Marian Salzman）畢業於布朗大學， 　　1992年創立了全球第一家在線市場研究公司， 　　每年發布的年度趨勢預測報告，皆吸引全球媒體的關注，包括《富比士》。     　　她在10年前，就預測網紅興起、隱私喪失、花美男將成為趨勢， 　　2019年還聳動的告訴大家，人們要天天戴口罩。 　　（但作者承認，她本來認為主因會是空氣汙染，萬萬沒想到是新冠病毒。） 　　身為趨勢觀察家，薩爾茲曼最常被人問起，了解未來有啥好處？ 　　她說，洞察趨勢可以讓你先嗅出消費習慣變動而產生的商機， 　　比

別人更早一步做出精明決定。 　　在她最新出爐的預測報告裡，還有哪些你一定要知道的商機和危機？ 　　‧跟影集《黑鏡》一樣，每個人都會被植入晶片： 　　科技公司與政府衛生當局，將合作創立「傳染病預警系統」， 　　利用你身上的晶片檢查血氧濃度和發炎指標，標記出潛在的感染源。 　　但此舉也引發人們對於隱私的疑慮。 　　‧重返可回收、環保的木材時代： 　　歷經石器時代、鐵器時代、青銅時代和塑膠時代， 　　未來生活的住所，將引入可回收的高科技木材結構房屋， 　　不再使用對環境有害的混凝土、塑膠、鋼鐵（日本已經開始）。 　　‧傳統運動比賽將消失，電子競技時代來臨： 　　氣溫上升將使許多戶外體育比賽無法

舉行，帶動電子競技比賽興起， 　　以後打LOL或其他遊戲，可能會取代在戶外跑來跑去的實體運動。 　　‧只要你有錢，不怕沒「人」愛！ 　　就像電影《雲端情人》裡演的，未來，你與智慧家電的互動頻率， 　　可能超過你跟朋友、家人的接觸。於是，「傳統性行為」越來越少見。 　　人們越來越能接受，訂做一個人工智慧性伴侶，跟機器人談戀愛。 　　甚至有專家預言，人類如果會滅絕，不是隕石撞地球或核子戰爭， 　　而是因為我們選擇，不再和「真人」性交。 　　要注意，乾旱即將大流行，這件事沒有疫苗可抵擋； 　　越來越多人覺得真實世界太痛苦，不如搬到元宇宙吧！ 　　誰能阻止中國支配全世界？日益老化的中國人口和氣候

變遷。 　　下一個10年，女力當道？不會，但也不會是男性。 　　下一個現在，生活怎麼過、怎麼避險、錢怎麼賺、個人該怎麼「超前部署」， 　　《富比士》推崇的全球頂尖趨勢專家，對商業、政治、文化和你我日常， 　　時隔20年最受重視的全球預測。 推薦者 　　 　　中央研究院院士／王寶貫 　　「股市隱者」版主、《隱市致富地圖》作者／股市隱者 　　台經院景氣預測中心主任／孫明德 　　中華動態競爭戰略發展學會理事長／陳昭良 　　數位轉型學院共同創辦人暨院長／詹文男 　　矽谷趨勢觀察家／矽谷阿雅 鄭雅慈 　　先行智庫執行長／蘇書平 　　（依姓名筆畫排序） 推薦語 　　不管是營利或非營利組織，由於資源

有限，在劇烈變動的環境下，各種投入必須謹慎評估，才能有效運用資源，因此做好趨勢預測非常重要！不過，趨勢預測並非要尋求精確的事實，而是希望能了解未來可能發展，會產生的結果，及對組織的影響，以便及早部署、未雨綢繆。 　　本書作者根據其豐富的閱歷，分析未來政府、世界秩序、生活方式、隱私、人口、娛樂……各種面向在2038年可能的面貌，幫助大家以最好的姿態，面對無常的未來世界！——數位轉型學院共同創辦人暨院長／詹文男 　　傳統策略思路是盤點過去、延續未來，但在VUCA（按：由多變〔Volatile〕、不確定〔Uncertain〕、複雜〔Complex〕與混沌不明〔Ambiguous〕4個英文字組成，指

科技創新引發產業與生活型態急遽變化的現象）時代，市場處於不連續發展的狀況，過去無法延伸至未來。此時，企業應該要有一套新思路，用於解決複雜環境的策略規畫瓶頸，本書提供企業一套解決此問題的新架構。 　　從宏觀面，讓你掌握市場趨勢不掉隊，但同時，趨勢是共享的，你看得到的，競爭者也看得到，關鍵在誰能更早清楚看見；因此，作者更提供微觀面，教你發掘市場微弱聲音，讓你比競爭者更超前部署，掌握策略先機。依循這兩個角度，可以解決找不到策略方向的瓶頸。——中華動態競爭戰略發展學會理事長／陳昭良 　　未來令人憧憬、困惑又恐懼，而這本書就是要預測未來！本書作者要預測的是2038年——如果是預測200年後的世界，你可

以用想像力寫出各種令人驚訝、害怕的科幻預言，反正到時候死無對證——但距離2038年只剩十幾年，你就不能胡亂的天馬行空了。 　　本書分析大量現今資料，並用結果來推估2038年前的世界大趨勢，包括氣候變遷、大國爭霸、全球經濟板塊、日常生活，甚至性別概念。我不敢說作者的預言一定兌現（全世界也找不到那麼厲害的人），但本書敘述清楚，脈絡分明；而行文平易，可讀性很高，僅拜讀她的分析結果，就覺得值得大力推薦。——中央研究院院士／王寶貫  

比特幣2021預測進入發燒排行的影片

運用類神經網路模型建立與比較新興市場ETF的買賣決策

為了解決比特幣2021預測的問題，作者尤茜 這樣論述：

在投資國際化的環境下，有許多商品可供選擇，新興國家的逐漸發展以及ETF分散投資標的之特性，新興市場ETF為有潛力的市場。本文以Vanguard VWO、SPDR EWX 及 iShare FM之前一日收盤價為研究對象，研究期間為2012年10月1日至2021年10月1日，資料來源為 Yahoo Finance 資料庫，運用類神經網路搭配技術指標與專家訊號進行對比，應用R-Studio軟體進行分析，使用技術指標包含移動平均線(MA)、隨機指標(KD)、相對強弱指標(RSI)、趨向指標(DMI)、風險值(VaR)等不同短中長期之技術指標以建立買賣策略。為求模型適合之參數而進行靈敏度分析，其神經元

與隱藏層數以一個隱藏層6個神經元有較高準確度與較低總誤差、學習速率增加其準確度有下降的趨勢、賣點的誤差值不適合設為0.005且以logistic為適合的活化函數 ; 實驗結果為其三檔新興市場ETF的VWO以及FM有模擬出較適合之倒傳遞類神經模型，其預測報酬分別為309%及229%，有超過專家報酬402%與418%的一半 ; 在17項變數重要度的分析結果中，以過程中皆呈現正面影響為重要之指標，其買賣點共同顯示成交量為重要的指標，而個別適合的技術指標以買點為RSI6、RSI24、DMI14，賣點為MA60、KD是重要的技術指標參數。

林村的故事：一個村書記眼中的新中國變遷

為了解決比特幣2021預測的問題，作者黃樹民 這樣論述：

▌一道當代中國的縮影，一本小說般的民族誌。▌ ●當代中國研究的民族誌經典●   　　【自從出了這件悲慘的事情，我開始問生活的意義是什麼？如果像侯桐這樣年輕、善良、健康、精力充沛、受歡迎的人，都這麼不走運，那麼，難道我就比他強、就配有好命嗎？如果到頭來不過是生病受罪、一命嗚呼，我為什麼還要玩命工作？有兩個月的時間，我盡量不待在林村。一在村裡，我就想起侯桐去世前的幾個月受的那份罪。就在這個時候，我發現廈門市的卡拉OK飯店能讓人舒坦一下。你可以長時間待在這裡吃飯，還有高級音響，可以找到年輕時唱的革命老歌。唱這些革命歌曲，我的生活就有目標，就有希望。我現在是一個好歌手，你信不信？】

  　　一九八四年，原於美國愛荷華州立大學人類學系任教的黃樹民，來到廈門市郊的林村，準備展開田野調查，希望以該村為範例，具體而微地呈現一九四九年新中國成立後，面對由上而下頻繁颳起的政治運動旋風和經濟社會體制改革，平凡微末如林村的農村社會，如何度過並適應各種翻天覆地的變化。   　　一個溼熱的十一月天，作者與該村的黨支部書記，亦即村中的統治者葉文德初次見面，為了討論房租（但葉並不是房東），結果可說不歡而散：「一百塊美金！我真是氣極了，他竟然開出這種不合行情的價錢。我突然有股衝動想把桌上那盤蜜餞砸到他臉上。」哪知峰迴路轉，葉文德因父親墳墓被毀向作者訴苦，開啟兩人深談契機，最後作者更決

定以這位村書記的個人生命史為主線，織連《林村的故事》。   　　上述過程生動地描摹在本書開篇，使我們立刻意識到，這是一本不尋常的民族誌──作者將不會隱身在故事背後，僅以旁白式的畫外音，進行分析解釋；反之，作者讓自己也成為故事中的要角。   　　《林村的故事》以作者和葉文德一問一答的對話形式推展，徐徐揭示林村自一九四九年後所受的衝擊與回應；由於筆調流暢，情節曲折，令人似在讀小說，常被譽為不只是扎實的學術研究，也是優秀的文學作品，甫出版就成為經典。   　　第二版增補了作者於一九九六年回訪時的觀察。此時葉書記五十開外，村子在其領導下欣欣向榮，他本人事業也很成功，但心中茫然卻

日益增多，開始流連在村外的卡拉OK飯店，唱舊時革命歌曲尋求安慰。   　　本書為最新的第三版，作者將二○一五年重訪林村的感想補寫一章，以期讀者體會當前中國改變的速度和趨勢。已富裕到全村四百多戶至少有十戶財產超過人民幣一億的林村，其未來有無隱憂？卸下了書記職務的葉文德，現況又如何？進入二十一世紀的林村，仍是值得我們密切關注的當代中國縮影。  

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2021預測的問題，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。