一级警报:2004年罗斯切尔德退出黄金定价

本文揭示了黄金定价权背后的秘密,探讨了罗斯切尔德家族如何在近200年间控制黄金价格,并分析了2004年该家族突然退出伦敦黄金定价体系的原因。
  一切霸权的力量源泉和最终形式都体现于定价权。    通过控制价格的过程来实现有利于己而不利于人的财富分配方式。定价权的搏斗恰似帝位争夺一般剧烈,充满权谋和机诈,价格鲜有在平等自由合理的市场运作过程中自然产生,拥有优势的一方从来就是以无所不用其极的手段来确保自己的利益,这和战争没有任何本质区别。    讨论价格问题必须用研究战争和战例的思路才能接近事情的本像。制定价格、推翻价格、扭曲价格、操纵价格都是各路当事人反复激烈较量的结果,没有人的因素作为参照背景,就不可能明白价格形成的轨迹。   人们比较容易理解的是为什么有人座在老板的位置上发号施令,而多数人只能服从,因为一切都有切肤之感。但老板的老板通过控制老板来间接控制众人,就不是那么明了和直观了,顺着这个权力链条越往上人数越少。定价权的取得也是如此,控制一种商品的价格从来就是自上而下的行为。   就黄金而言,谁控制了世界最大的黄金交易商,谁就控制了黄金的价格。所谓控制,就是交易商们为了利益或迫于威势,主动或被动地接受权力上层的安排。   罗斯切尔德家族从1815年拿破仑战争中一举夺取黄金定价权至今已有近200年的历史。现代的黄金定价体制建立于1919年9月12日,当五名各大财团的代表聚集在罗斯切尔德银行时,金价被定在4磅18先令9便士的价位上,约合7.5美元。尽管1968年改为美元报价,但其运作模式基本未变。参加第一次金价制定的代表除了罗斯切尔德家族的人,还有Mocatta&Goldsmid,Pixley&Abell,Samuel Montagu&Co.,Sharps Wilkins.。罗斯切尔德家族随后成为固定的和召集人。从这一天开始,五位代表每天在罗斯切尔德银行会面两次讨论实物黄金的交割价。由建议一个开盘价,这个价格立即通过电话传到交易室,然后询问谁想买卖多少400盎司的标准金条,数量是多少,根据双方出价和最终达成交易的价格,这时宣布金价被”敲定“(The London Good Fix)了。   这个黄金定价制度一直运作到2004年。   2004年4月14日,罗斯切尔德家族突然宣布退出伦敦黄金定价体系,这一石破天惊的消息立刻震撼了全世界的投资者。戴维.罗斯切尔德解释道:“我们在伦敦商品市场(包括黄金)交易的收入在过去5年中已经下降到不足我们业务总收入的1%,从战略分析的角度看,(黄金交易)已经不是我们的核心业务,所以我们选择退出这个市场。”   英国《金融时报》立刻在4月16日大声附和这一说法,“正如凯恩斯所说,(黄金)这一‘野蛮的遗迹’正在走进历史的尘封。当我们看到令人尊敬的罗斯切尔德家族从黄金市场中退出,连号称最铁杆的‘黄金虫子’的法兰西银行也不得不斟酌它的黄金储备时,黄金作为投资品已经更加接近它的尽头了。”   无独有偶,白银交易市场的大哥大AIG集团于6月1日宣布退出白银市场定价,自愿降级为普通交易商。   这两件事从里到外透着蹊跷。   莫非罗斯切尔德家族真的看淡黄金吗?若是如此,为何不在1999年金价跌到历史最低点退出,反而要在黄金白银气势如虹的2004年金盆洗手呢?   另外一种可能就是,黄金和白银的价格最终将会失控,一旦控制金银价格的阴谋败露,操控价格的人将会成为世界公敌。早早地摘清与黄金之间的任何关系,如果10年以后,金银价格果然出了大问题,谁也怪不到罗斯切尔德家族的身上。   不要忘记,罗斯切尔德家族不仅过去而且现在仍然拥有着世界上组织最严密效率最高的战略情报网络,他们掌握着常人无法窥知的信息资源。深谋远虑加上庞大的金融资源,和对信息高效的收集分析能力,使得他们在过去200年来几乎左右着整个世界的命运。   当他们突然宣布退出苦心经营了200多年的家族核心业务时,这是一件相当不寻常的事。 <!--/HTMLBUILERPART0-->
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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