دراسة تحسين أمان الاقتصاد المدفوع بالذكاء الاصطناعي عملة
ستقدم هذه المقالة مشروع بحث مبتكر في هندسة العملات، يهدف إلى استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين الأمان الاقتصادي لنظام عملات.
خلفية المشروع والأهداف
في نظام بيئة العملة، تلعب منحنى السعر (bonding curve ) دورًا رئيسيًا في التحكم في سعر العملة، وتوفير السيولة، وضبط العرض بشكل ديناميكي. ومع ذلك، لا تزال هناك مخاطر محتملة ومساحات للت优化 في آلية منحنى السعر الحالية.
يهدف هذا المشروع إلى استكشاف الاستراتيجيات الخبيثة المحتملة تحت مجموعات مختلفة من منحنيات الأسعار من خلال تقنيات التعلم المعزز والنمذجة والمحاكاة المعتمدة على الوكيل (agent)، وتقديم حلول تحسين مناسبة. وهذا لا يساعد فقط في تعزيز الأمان الاقتصادي لنظام العملة، بل يعزز أيضًا تطوير وتعميم مجال هندسة العملات.
منهجية البحث
سوف يعتمد المشروع الطرق التالية لإجراء البحث:
اختر 4 أنواع شائعة من صناع السوق الآلي من الدرجة الأولى (PAMM) منحنيات الأسعار و 2 أنواع من صناع السوق الآلي من الدرجة الثانية (SAMM) منحنيات الأسعار، لتشكيل 8 مجموعات.
استكشاف مجموعة الاستراتيجيات الخبيثة المحتملة لكل سيناريو واحتمالية حدوثها باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي.
عرض تأثير السياسات الضارة على النظام من خلال المحاكاة، واستكشاف استراتيجيات الاستجابة وخطط تحسين الآليات.
استخدم منصة محاكاة النمذجة المتقدمة لعرض تفاصيل بناء النموذج وعملية التجربة بشكل علني.
النتائج المتوقعة
نموذج محاكاة سلسلة اقتصادية للرمز المميز مع إدخال وكيل ذكي، يتضمن 8 أنواع من خطط التجارب لمجموعات منحنيات الأسعار.
تقرير بحثي حول استراتيجيات الهجوم الخبيثة المحتملة تحت مجموعة من منحنيات الأسعار المختلفة المستندة إلى استكشاف الوكلاء الذكيين، بما في ذلك عمليات النمذجة، ومحتوى التجارب، وتحليل المخاطر، واقتراحات للتحسين.
قيمة المشروع
الابتكار: إدخال التعلم التعزيزي في هندسة العملات، لتشكيل أساليب تحسين آلية البروتوكول القائمة على وكلاء الذكاء الاصطناعي والمحاكاة.
الشمولية: يمكن تطبيق هذه الطريقة على نطاق واسع في أبحاث الأمان الاقتصادي لنظام العملات.
الشفافية: استخدام أدوات التصوير المرئي لجعل النموذج سهل الفهم والاستخدام والتحقق.
القيمة التعليمية: من خلال دروس تفصيلية، تساعد الجمهور على فهم مبدأ منحنى الأسعار ودوره في بيئة العملة.
مدفوع من المجتمع: تشجيع أعضاء المجتمع على المشاركة في البحث، ودفع انتشار وتطوير عملة الهندسة.
من خلال هذا المشروع، نتوقع أن نساهم في بناء نظام بيئي أكثر أماناً واستدامة للعملات، ودفع تطوير النظرية والممارسة في مجال هندسة العملات.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تسجيلات الإعجاب 20
أعجبني
20
5
مشاركة
تعليق
0/400
AlgoAlchemist
· منذ 9 س
آه، لا أستطيع اللحاق، تداول العملات الرقمية هو الأكثر موثوقية.
شاهد النسخة الأصليةرد0
ContractFreelancer
· منذ 11 س
هذا واضح أنه مجرد مضاربة
شاهد النسخة الأصليةرد0
BrokeBeans
· 08-03 16:31
لا تقل شيئًا، يكفي أن تعيشني الذكاء الاصطناعي.
شاهد النسخة الأصليةرد0
FortuneTeller42
· 08-03 16:24
لقد فهمت ذلك بعد اللعب ببعض الألعاب الصغيرة. عملة من الصعب جداً تحقيق الربح منها.
تحسين أمان اقتصاد العملة المدفوع بالذكاء الاصطناعي: محاكاة منحنى الأسعار واستجابة المخاطر
دراسة تحسين أمان الاقتصاد المدفوع بالذكاء الاصطناعي عملة
ستقدم هذه المقالة مشروع بحث مبتكر في هندسة العملات، يهدف إلى استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين الأمان الاقتصادي لنظام عملات.
خلفية المشروع والأهداف
في نظام بيئة العملة، تلعب منحنى السعر (bonding curve ) دورًا رئيسيًا في التحكم في سعر العملة، وتوفير السيولة، وضبط العرض بشكل ديناميكي. ومع ذلك، لا تزال هناك مخاطر محتملة ومساحات للت优化 في آلية منحنى السعر الحالية.
يهدف هذا المشروع إلى استكشاف الاستراتيجيات الخبيثة المحتملة تحت مجموعات مختلفة من منحنيات الأسعار من خلال تقنيات التعلم المعزز والنمذجة والمحاكاة المعتمدة على الوكيل (agent)، وتقديم حلول تحسين مناسبة. وهذا لا يساعد فقط في تعزيز الأمان الاقتصادي لنظام العملة، بل يعزز أيضًا تطوير وتعميم مجال هندسة العملات.
منهجية البحث
سوف يعتمد المشروع الطرق التالية لإجراء البحث:
اختر 4 أنواع شائعة من صناع السوق الآلي من الدرجة الأولى (PAMM) منحنيات الأسعار و 2 أنواع من صناع السوق الآلي من الدرجة الثانية (SAMM) منحنيات الأسعار، لتشكيل 8 مجموعات.
استكشاف مجموعة الاستراتيجيات الخبيثة المحتملة لكل سيناريو واحتمالية حدوثها باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي.
عرض تأثير السياسات الضارة على النظام من خلال المحاكاة، واستكشاف استراتيجيات الاستجابة وخطط تحسين الآليات.
استخدم منصة محاكاة النمذجة المتقدمة لعرض تفاصيل بناء النموذج وعملية التجربة بشكل علني.
النتائج المتوقعة
نموذج محاكاة سلسلة اقتصادية للرمز المميز مع إدخال وكيل ذكي، يتضمن 8 أنواع من خطط التجارب لمجموعات منحنيات الأسعار.
تقرير بحثي حول استراتيجيات الهجوم الخبيثة المحتملة تحت مجموعة من منحنيات الأسعار المختلفة المستندة إلى استكشاف الوكلاء الذكيين، بما في ذلك عمليات النمذجة، ومحتوى التجارب، وتحليل المخاطر، واقتراحات للتحسين.
قيمة المشروع
الابتكار: إدخال التعلم التعزيزي في هندسة العملات، لتشكيل أساليب تحسين آلية البروتوكول القائمة على وكلاء الذكاء الاصطناعي والمحاكاة.
الشمولية: يمكن تطبيق هذه الطريقة على نطاق واسع في أبحاث الأمان الاقتصادي لنظام العملات.
الشفافية: استخدام أدوات التصوير المرئي لجعل النموذج سهل الفهم والاستخدام والتحقق.
القيمة التعليمية: من خلال دروس تفصيلية، تساعد الجمهور على فهم مبدأ منحنى الأسعار ودوره في بيئة العملة.
مدفوع من المجتمع: تشجيع أعضاء المجتمع على المشاركة في البحث، ودفع انتشار وتطوير عملة الهندسة.
من خلال هذا المشروع، نتوقع أن نساهم في بناء نظام بيئي أكثر أماناً واستدامة للعملات، ودفع تطوير النظرية والممارسة في مجال هندسة العملات.