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简化托管期货策略ETF（CTA）Maxi |简化比特币策略加上收入ETF
比特币风险：基金对比特币期货投资的价值会导致比特币价值的波动。比特币的价值取决于比特币在全球市场上对比特币在比特币交易中的需求的供求，该币由电子比特币交易所（“比特币交换”）组成。对比特币交易所和其他场地上的定价可能是波动的，可能会对比特币期货的价值产生不利影响。当前，与投机者相对较大的比特币使用相比，零售和商业市场中比特币的使用相对较少，因此有助于价格波动，这可能会对基金对比特币期货的投资产生不利影响。比特币交易是不可撤销的，被盗或错误地转移的比特币可能是无法挽回的。因此，任何错误执行的比特币交易都可能对基金对比特币期货的投资价值产生不利影响。
比特币是实现充足、清洁能源未来的关键
可再生能源是目前最便宜的能源 过去十年，太阳能和风能的平准化能源成本 (LCOE) 分别下降了 90% 和 71%，1。太阳能和风能的无补贴成本现在分别为 3-4 美分/千瓦时和 2-5 美分/千瓦时。某些个别项目的成本甚至更低。作为对比，煤炭或天然气等化石燃料的平均 LCOE 约为 5-7 美分/千瓦时。这意味着太阳能和风能的价格已经低于煤炭和天然气。太阳能和风能的成本也刚刚与地热和水力发电持平，约为 3-5 美分/千瓦时，价格便宜，但地理分布有限。水力发电或地热发电等不同能源总会有价格低廉的个别站点，但总体而言，太阳能和风能现在是成本最低且最具可扩展性的。更重要的是，我们相信随着时间的推移，它们只会变得越来越便宜。我们认为对于太阳能（一种半导体技术）来说尤其如此，其累计部署容量每增加一倍，其价格就会持续下降 20-40％3。
欧洲欧洲币（EURI）欧元稳定国家白色
f）签署任何保证或赔偿或保证的合同，并为任何人（包括公司具有直接或任何人（一个“控股实体”）的直接或任何人的兴趣或任何人的兴趣或独立企业的责任或任何人的兴趣或独立企业的企业（包括任何人）的义务和/或任何人的义务（包括任何人的任何机构），为任何人提供任何款项的义务和/或有任何直接或独立企业的责任或任何人的利益，该公司的义务和/或有任何直接或任何人的利益，以及任何与公司在任何企业或合资企业中与公司相关联的人，有或没有公司获得任何考虑或优势（无论是直接或间接），以及无论是个人盟约还是抵押，收费，费用或留置权，对公司的所有或一部分，财产，资产，资产或未称呼的资本（现在和未来）或其他方式或其他方式或其他方式；出于本文档的目的，“保证”包括任何义务，无论如何，付款，满足，提供资金，以支付或满意，赔偿，赔偿并赔偿违约后的违约后果，或其他任何其他人的欠款或财务义务；
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。
Maxi |简化比特币策略加上收入ETF
比特币风险：基金对比特币期货投资的价值会导致比特币价值的波动。比特币的价值取决于比特币在全球市场上对比特币在比特币交易中的需求的供求，该币由电子比特币交易所（“比特币交换”）组成。对比特币交易所和其他场地上的定价可能是波动的，可能会对比特币期货的价值产生不利影响。当前，与投机者相对较大的比特币使用相比，零售和商业市场中比特币的使用相对较少，因此有助于价格波动，这可能会对基金对比特币期货的投资产生不利影响。比特币交易是不可撤销的，被盗或错误地转移的比特币可能是无法挽回的。因此，任何错误执行的比特币交易都可能对基金对比特币期货的投资价值产生不利影响。
特刊 - 分形和分数
分数演算在机器学习和生物医学工程中的应用是一个新颖且快速增长的研究领域。分数演算（FC）与机器学习（ML）和生物医学工程（BME）的交集是一个新兴领域，有望彻底改变我们在数据分析，信号处理，生物医学系统建模和控制方面解决问题的方式。该特刊旨在将FC应用于ML和BME领域的领域中的尖端研究和发展，包括但不限于以下内容：FC的理论进步及其对ML和BME的含义；开发对机器学习和重新学习的范围的分数算法的开发；包括Neural Intervers in Neural Intervers in Neural Interials fr Fr Fring; FRIF;和图像分析；使用分数阶微分方程对生物系统进行建模；生物医学设备和机器人技术中的分数控制系统；分数演算在生理建模和生物信息信息学中的应用；在FC与ML和BME集成中的挑战和未来方向。
线性代数的变分算法
量子算法已经发展成为高效解决线性代数任务的算法。然而，它们通常需要深度电路，因此需要通用容错量子计算机。在这项工作中，我们提出了适用于有噪声的中型量子设备的线性代数任务变分算法。我们表明，线性方程组和矩阵向量乘法的解可以转化为构造的汉密尔顿量的基态。基于变分量子算法，我们引入了汉密尔顿量变形和自适应分析，以高效地找到基态，并展示了解决方案的验证。我们的算法特别适用于具有稀疏矩阵的线性代数问题，并在机器学习和优化问题中有着广泛的应用。矩阵乘法算法也可用于汉密尔顿量模拟和开放系统模拟。我们通过求解线性方程组的数值模拟来评估算法的成本和有效性。我们在 IBM 量子云设备上实现了该算法，解决方案保真度高达 99.95%。2021 中国科学出版社。由 Elsevier BV 和中国科学出版社出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。