دانلود و نمایش مقالات مرتبط با ارزهای دیجیتال::صفحه 1
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

نتیجه جستجو - ارزهای دیجیتال

تعداد مقالات یافته شده: 4
ردیف عنوان نوع
1 کارایی بیت کوین: یک رویکرد برنامه نویسی ژنتیکی قوی برای بازارهای الکترونیکی هوشمند بیت کوین
سال انتشار: 2021 - تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 14 - تعداد صفحات فایل doc فارسی: 47
از زمانی که بیت کوین برای اولین بار توسط ساتوشی ناکاموتو در سال 2008 پیشنهاد شد، ارزهای دیجیتال توجه زیادی را به خود جلب کردند و پتانسیل ایفای نقش مهمی در تجارت الکترونیک را برجسته کردند. با این حال، اطلاعات نسبتا کمی در مورد ارزهای دیجیتال، رفتار قیمتی آنها، سرعت ترکیب اطلاعات جدید و کارایی بازار مربوطه آنها وجود دارد. برای گسترش ادبیات فعلی در این زمینه، ما چهار بازار هوشمند بیت کوین الکترونیکی را با انواع مختلف معامله گران با استفاده از یک فرم تطبیقی خاص از الگوریتم یادگیری مبتنی بر برنامه نویسی ژنتیکی تایپ شده قوی (STGP) توسعه می دهیم. ما تکنیک STGP را برای داده های تاریخی بیت کوین در فرکانس های یک دقیقه و پنج دقیقه اعمال می کنیم تا شکل گیری پویایی بازار بیت کوین و کارایی بازار را بررسی کنیم. از طریق انبوهی از روش‌های تست قوی، متوجه می‌شویم که هر دو بازار بیت‌کوین پر از معامله‌گران با فرکانس بالا (HFT) در فرکانس یک دقیقه کارآمد هستند اما در فرکانس پنج دقیقه ناکارآمد هستند. این یافته از این استدلال حمایت می کند که در فرکانس یک دقیقه سرمایه گذاران می توانند اطلاعات جدید را به شیوه ای سریع و منطقی ترکیب کنند و از نویز مرتبط با فرکانس پنج دقیقه رنج نبرند. ما همچنین با نشان دادن اینکه معامله‌گران با هوش صفر نمی‌توانند به کارایی بازار برسند، به ادبیات تجارت الکترونیک کمک می‌کنیم، بنابراین شواهدی علیه فرضیه هی ارائه می‌کنیم. یکی از پیامدهای عملی این مطالعه این است که ما نشان می‌دهیم که متخصصان تجارت الکترونیک می‌توانند از ابزارهای هوش مصنوعی مانند STGP برای انجام پروفایل بازار مبتنی بر رفتار استفاده کنند.
کلمات کلیدی: هوش مصنوعی | بازارهای الکترونیک هوشمند | تجارت بیت کوین | ارزهای دیجیتال | محاسبات تکاملی | کارایی بازار
مقاله ترجمه شده
2 Portfolio trading system of digital currencies: A deep reinforcement learning with multidimensional attention gating mechanism
سیستم تجارت اوراق بهادار ارزهای دیجیتال: یک یادگیری تقویتی عمیق با مکانیسم توجه چند بعدی-2020
As a hot topic in the financial engineering, the portfolio optimization aims to increase investors’ wealth. In this paper, a portfolio management system based on deep-reinforcement learning is proposed. In con- trast to inflexible traditional methods, the proposed system achieves a better trading strategy through Reinforcement learning. The reward signal of Reinforcement learning is updated by action weights from Deep learning networks. Low price, high price and close price constitute the inputs, but the importance of these three features is quite different. Traditional methods and the classical CNN can’t deal with these three features separately, but in our method, a designed depth convolution is proposed to deal with these three features separately. In a virtual currency market, the price rise only occurs in a flash. Traditional methods and CNN networks can’t accurately judge the critical time. In order to solve this problem, a three-dimensional attention gating network is proposed and it gives higher weights on rising moments and assets. Under different market conditions, the proposed system achieves more substantial returns and greatly improves the Sharpe ratios. The short-term risk index of the proposed system is lower than those of the traditional algorithms. Simulation results show that the traditional algorithms (including Best, CRP, PAMR, CWMR and CNN) are unable to perform as well as our approach.
Keywords: Portfolio | Deep-reinforcement learning | Reinforcement learning | Attention gating mechanism
مقاله انگلیسی
3 Financial instruments entail liabilities: Ether, bitcoin, and litecoin do not
ابزارهای مالی مستلزم بدهی هستند: اتر، بیت کوین و لایت کوین چنین نیستند-2020
The financial assets that are subject to major EU financial legislation (i.e. (designated types of) financial instruments) have traditionally been defined in a largely exemplary and circular manner. The recent proliferation of ‘non-traditional’ financial assets, such as cryptocurrencies and stablecoins, is increasingly challenging the viability of these pragmatic financial asset definitions. Through the analysis of the technologies and functionalities underpinning non-traditional financial assets, legal scholarship has aimed to categorize novel assets within the existing framework of financial asset definitions. Although a solid understanding of e.g. distributed ledger applications and cryptography appears a prerequisite for future policy and legislative interventions, contemporary EU financial legislation is mostly indifferent to the technologies on which financial assets may be wired. Categorizations based on the purposes that non-traditional assets may serve (i.e. payment, utility, and investment) are more relevant to financial law, but suffer from subjectivity because they depend on the asset usage by the asset holder. Against this backdrop, this paper proposes a novel systematization of non-traditional assets that is based upon the conceptual substructure of the assets within the scope of EU financial legislation. More specifically, this paper submits that, irrespective of underlying technologies and functionalities, all assets that are subject to major EU financial legislation have a conceptual common denominator: they entail the liability of an entity and, hence, have intrinsic value. The proposed categorization singles out a welldefined group of novel financial assets that is not subject to EU financial law (i.e. assets that only have extrinsic value). Different from functionality- and technology-based categorizations, the suggested approach allows to eradicate some ambiguities that are present in the existing taxonomies. By exploring the conceptual common denominator of the financial assets that are subject to EU financial legislation, this paper aims to foster debate on the circular and exemplary character of financial asset definitions in EU financial legislation in general and the relation of these definitions to novel types of financial assets in particular.
Keywords: Financial instruments | Transferable securities | MiFID II | Intrinsic v. extrinsic asset value | Cryptocurrencies | Stablecoins | Bitcoin | Ether | Litecoin | Ripple
مقاله انگلیسی
4 Cryptocurrency forecasting with deep learning chaotic neural networks
پیش بینی cryptocurrency با یادگیری عمیق شبکه های عصبی پر هرج و مرج-2019
We implement deep learning techniques to forecast the price of the three most widely traded digital currencies i.e., Bitcoin, Digital Cash and Ripple. To the best of our knowledge, this is the first work to make use of deep learning in cryptocurrency prediction. The results from testing the existence of non- linearity revealed that the time series of all digital currencies exhibit fractal dynamics, long memory and self-similarity. The predictability of long-short term memory neural network topologies (LSTM) is signif- icantly higher when compared to the generalized regression neural architecture, set forth as our bench- mark system. The latter failed to approximate global nonlinear hidden patterns regardless of the degree of contamination with noise, as they are based on Gaussian kernels suitable only for local approximation of non-stationary signals. Although the computational burden of the LSTM model is higher as opposed to brute force in nonlinear pattern recognition, eventually deep learning was found to be highly efficient in forecasting the inherent chaotic dynamics of cryptocurrency markets.
Keywords: Digital currencies | Deep learning | Fractality | Neural networks | Chaos | Forecasting
مقاله انگلیسی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 1458 :::::::: بازدید دیروز: 0 :::::::: بازدید کل: 1458 :::::::: افراد آنلاین: 77