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這兩本書分別來自 和所出版 。

國立雲林科技大學 資訊管理系 陳重臣所指導 陳怡蓁的 結合灰色系統理論與類神經網路於日圓匯率漲跌之預測 (2014),提出美元 兌 港幣 歷史匯率關鍵因素是什麼,來自於灰色關聯分析、類神經網路。

最後網站中国银行_金融市场_外汇牌价則補充:货币名称 现汇买入价 现钞买入价 现汇卖出价 现钞卖出价 中行折算价 发布日期 发布... 阿联酋迪拉姆 167.75 180.21 174.16 2021‑11‑26 00:0... 澳大利亚元 457.64 443.42 461.01 463.05 460.67 2021‑11‑26 00:0... 巴西里亚尔 110.35 125.3 113.99 2021‑11‑26 00:0...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了美元 兌 港幣 歷史匯率,大家也想知道這些:

Anti-Trust

為了解決美元 兌 港幣 歷史匯率的問題,作者Compton, Eden Francis 這樣論述:

Inspired by one of America’s most astounding David and Goliath stories. In 1900, at a time when the richest man in the world was John D. Rockefeller, and his company, Standard Oil, controlled 90% of the world’s oil supply, Ida Tarbell, whose father was destroyed by Rockefeller, takes on Standard

Oil and wins, breaking up the world’s biggest monopoly and changing anti-trust laws forever.

結合灰色系統理論與類神經網路於日圓匯率漲跌之預測

為了解決美元 兌 港幣 歷史匯率的問題,作者陳怡蓁 這樣論述:

日本與臺灣的商業活動密切頻繁,同時也是臺灣人最喜愛前往旅行的國家,因此日圓匯率的波動對許多層面而言是相當重要的。然而,日圓匯率的漲跌經常受到國際間經濟、政治或貿易的影響,大多數人並沒有辦法透過這些來分析日圓未來可能的走勢;故本研究以技術工具進行分析,試圖找出可簡便預測未來日圓匯率漲跌的方式,提高匯率預測的友善程度,以幫助國人在最短的時間內做出決策,亦可幫助投資人或從事商業活動者進行初步的判斷及參考。本研究原始資料乃取自OANDA網站之月平均匯率資料,其中17種幣別之樣本期間為2011年1月至2014年12月,日圓則為2011年2月至2015年1月;將資料與上個月份的資料相減,取得每月的漲跌。

而後使用灰色關聯分析,計算出各幣別對下一個時間序日圓漲跌的灰關聯係數,並進一步算出兩者之間的灰關聯度。透過灰色關聯分析結果發現,日圓匯率的漲跌受到瑞士法郎、美元、韓元、港幣及紐元匯率漲跌的影響最深,利用類神經網路驗證其結果時也發現,使用這些變數的預測誤差比其他幣別來得低,意即代表這些幣別相對於其他貨幣而言,其漲跌確實對日圓匯率的漲跌有較深的影響,故使用此預測模型所得的網路輸出值與實際值具有較高的一致性。

A Button a Day: All Buttons Great and Small

為了解決美元 兌 港幣 歷史匯率的問題,作者Godoroja, Lucy 這樣論述:

Full of quirky images and insightful stories, A Button a Day is an exploration of the craftsmanship and peculiar history of buttons. From being regulated by law to revolutionized by emerging technologies, these seemingly simple objects have a complex story.