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对比特币算法交易的机器学习模型的全面分析
摘要 - 这项研究评估了41个机器学习模型的性能，包括21个分类器和20个回归器，以预测算法交易的比特币价格。通过在各种市场条件下检查这些模型，我们强调了它们的准确性，鲁棒性和对挥发性加密市场的适应性。我们的全面分析揭示了每个模型的优势和局限性，为制定有效的交易策略提供了关键的见解。我们使用机器学习指标（例如，平均绝对误差，根平方错误）和交易指标（例如，损益百分比，Sharpe比率）来评估模型性能。我们的评估包括对历史数据进行回测，对最新看不见的数据的前瞻性测试以及现实世界的交易方案，以确保我们的模型的鲁棒性和实际适用性。关键发现表明，某些模型，例如随机森林和随机梯度下降，在利润和风险管理方面都优于其他模型。这些见解为旨在利用机器学习进行加密货币交易的贸易商和研究人员提供了宝贵的指导。
SPBC|简化美国股票加比特币策略ETF
比特币风险：基金对 Grayscale® 比特币信托的投资价值受比特币价值波动的影响。比特币的价值由全球比特币交易市场对比特币的供求决定，该市场包括电子比特币交易所（“比特币交易所”）上的交易。比特币交易所和其他场所的定价可能会波动，并可能对 Grayscale® 比特币信托的价值产生不利影响。目前，与投机者对比特币的大量使用相比，零售和商业市场上比特币的使用相对较少，从而导致价格波动，可能对基金对 Grayscale® 比特币信托的投资产生不利影响。比特币交易不可撤销，被盗或错误转移的比特币可能无法恢复。因此，任何错误执行的比特币交易都可能对基金对 Grayscale® 比特币信托的投资价值产生不利影响。
传统机器学习模型用于比特币的定量交易
摘要：比特币是全球最受欢迎的加密货币，近年来经常发生价格变化。比特币的价格达到了一个新的高峰，2021年7月近65,000美元。然后，在2022年下半年，比特币价格开始逐渐下降，下降到20,000美元以下。比特币价格的巨大变化吸引了数百万人投资和赚取利润。这项研究重点是比特币价格变化的预测，并为投资者的交易比特币提供了参考。在这项研究中，我们考虑了一种方法，我们首先应用了几种传统的机器学习回归模型来预测比特币价格中的移动平均值的变化，然后根据预测的结果，我们为比特币价格变化设置了标签，以获得分类结果。这项研究表明，将回归结果转换为分类分析的方法比相应的机器学习分类模型可以实现更高的准确性，而最佳准确度为0.81。此外，根据这种方法，该研究构建了一种机器学习交易策略，以与传统的双移动平均策略进行比较。在模拟实验中，机器学习交易策略的性能也更好，并获得了68.73％的年度回报。
软件：关于权力投影和比特币的国家战略意义的新颖理论
当前对比特币基础工作证明技术的分析几乎完全基于财务，货币或经济理论。在进行假设时，对比特币的演绎分析进行回收相同的理论框架具有产生系统性级别的分析偏见的潜力，这可能会对公共政策的努力产生负面影响，甚至可能对美国国家安全构成威胁。本论文介绍了一个新颖的理论框架，用于分析比特币作为电蛋白安全技术的潜在国家战略影响，而不是点对点现金系统。本论文的目的是为研究社区提供不同的参考框架，他们可以用来产生假设，并演绎地分析工作证明技术的潜在风险和回报，这是严格的货币技术以外的其他东西。作者断言，研究人员探索工作证明技术的替代功能，以消除潜在的盲点，对比特币（例如比特币的风险和奖励）的风险和奖励，提供更全面国家的网络安全。利用扎根理论方法，作者结合了不同知识领域的不同概念（例如作者称这种新颖的力量投影策略为“软件”，并探讨了其对21世纪国家战略安全的潜在影响。生物学，心理学，人类学，政治学，计算机科学，系统安全和现代军事战略理论）制定了一个名为“权力投影理论”的新颖框架。 Based on the core concepts of Power Projection Theory, the author inductively reasons that proof-of- work technologies like Bitcoin could not only function as monetary technology, but could also (and perhaps more importantly) function as a new form of electro-cyber power projection technology which could empower nations to secure their most precious bits of information (including but not limited to financial bits of information) against belligerent actors by giving them the ability to impose severe physical costs on other nations in, from, and通过网络空间。像大多数基础理论研究工作一样，本文的主要交付是一种新颖的理论，而不是对从现有理论得出的假设的演绎分析。论文主管：琼·鲁宾系统设计与管理计划执行董事
美国基于机器学习的检测和分析比特币钱包交易中的可疑活动
在美国，比特币和其他加密货币的急剧采用彻底改变了金融格局，并提供了前所未有的投资和交易效率机会。该研究项目的主要目标是开发能够有效识别和跟踪比特币钱包交易中可疑活动的机器学习算法。通过高科技分析，该研究旨在创建一个模型，该模型具有识别趋势和异常值的功能，这些模型可以暴露出非法活动。当前的研究专门关注美国的比特币交易信息，非常重点是了解此类交易经过的直接环境的重要性。数据集由深入的比特币钱包交易信息组成，包括重要因素，例如交易值，时间戳，网络流和钱包的地址。数据集中的所有条目都揭示了有关钱包之间的金融交易的信息，包括收到和已发送交易，对于可以代表可疑活动的分析和趋势，此类信息至关重要。这项研究部署了三种认可的算法，最值得注意的是逻辑回归，随机森林和支持向量机器。回想起来，随机森林成为最佳F1分数的最佳模型，展示了其处理数据中非线性关系的能力。洞察力揭示了钱包活动中的重要模式，例如未赎回交易与最终平衡之间的相关性。机器算法在跟踪加密货币中的应用是创建透明且安全的美国市场的工具。随着虚拟货币获得增加的接受度，交易变得越来越复杂，机器算法可以提供加工功能以增强监督和合规性操作。可以对复杂的算法进行编程，以搜索大量的交易信息集，从而确定可能表明欺诈和合规性失败的趋势。使用过去的数据，这种算法可以接受培训以实时检测异常，而监管机构和金融机构可以迅速对可疑活动做出反应。
比特币挖矿的能源消耗和全球二氧化碳排放：小波相干分析
比特币挖矿一直受到许多当局和决策者的关注，因为过度使用能源会对环境和气候造成影响。因此，本研究的目的是调查比特币挖矿的能源消耗与全球碳排放指数之间的一致性关联。对 2012 年至 2021 年期间的小波一致性进行了分析，以调查这些关系。研究结果表明，2013 年之前，比特币挖矿的能源消耗与全球碳排放指数在不同频率和不同时间范围内存在同相关联。2013 年之后，一致性关联结果表明，比特币挖矿的能源消耗与全球碳排放之间没有关联。更令人惊讶的是，在 2018 年初，这种关联以 (16-32) 周的频率反相，当时比特币价格大幅下跌，比特币挖矿业务无利可图。这种反相关联可能是由于世界上大多数政府都对加密货币挖矿对环境的影响表示担忧，这可能会对这些国家的矿工公司关闭产生重大影响。因此，这项研究建议加密货币矿工应该认真对待挖矿碳足迹对环境的影响，并使用风能和太阳能等替代能源为其运营提供动力。此外，该研究建议比特币矿工将用于验证和保护比特币交易的软件代码从“工作量证明”系统转换为“权益证明”系统，该系统被认为可以将功耗降低 99%，从而减少碳排放。
一个针对比特币能源使用的综合研究框架：基本面，经济原理和热力学的少量
比特币的能源使用在学者，从业者和公众之间进行了争论。这场辩论通常是有偏见和特征的。因此，我以讨论比特币的基本原理的讨论开始了本文，其中包括广泛持有的误解。接下来，我说明了比特币与能量的关系并描述潜在的激励机制。在论文的主体中，我讨论了比特币能源使用的各种组成部分，包括能量的数量，组成和地理分歧，以及出现的积极和负面影响。然后将这些组件合并为一个综合框架，为未来的学术研究提供了坚实的基础，并为从业者提供了有关如何以及为什么比特币需要能量以及是否可以从环境角度进行理由的全局。
DeepC2：基于 AI 的 OSN 隐蔽命令与控制
年份 名称 平台 2009 upd4t3 Twitter、Tumblr 2014 Garybot Twitter 2015 Hammertoss Twitter、GitHub 2015 MiniDuke Twitter 2017 ROKRAT Twitter、Yandex 2017 PlugX Pastebin 2018 Comnie GitHub、Blogspot 2018 HeroRat Telegram 2019 DarkHydrus Google Drive 2019 Glupteba Bitcoin 2019 Pony Bitcoin 2019 IPStorm IPFS 2020 Turla Gmail
CSCI 599：区块链生态系统简介
目录说明区块链生态系统简介：区块链和智能合约的基础知识，区块链共识和州机器复制，区块链绩效分析和评估，对手模型，付款通道网络，流行的加密货币区块的案例研究：solana，solana，solana，solana，solana，solana，bitcoin，bitcoin，bitcoin，ethereum，ethos，aptos，aptelar stellar stellar stellar stellar stellar stellar stellar stellar。课程描述本课程的目标是向学生介绍现代区块链和智能合同支付平台，重点关注这些生态系统功能的核心加密和分布式计算算法。本课程将向学生介绍现代区块链生态系统以及如何实施和了解其脆弱性的算法和技术的侵略。课程项目将在课程中发挥核心作用，以提供基础链方面的动手经验，并了解它们如何容易受到安全攻击的影响。学习目标课程结果：课程将使学生能够
法案分析 - 俄亥俄立法机关
该法案建立了俄亥俄州比特币储备基金。该基金将包括根据无人认领的基金法和大会行为转移给基金的金额。该法案允许TOS使用国家的临时资金，并存入俄亥俄州比特币储备基金以获取比特币作为一项投资。6一般而言，“国家的临时资金”一词是指在州财政部持有的金额，这些金额对于满足当前国家财政的要求是不必要的。TOS必须在比特币进入该州监护日期至少五年后持有收购的任何比特币。在五年持有期之后，TOS可以转移，出售，适当或将比特币转换为另一种加密货币。7