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ABL、比特币矿工和搁浅能源货币化
让一位高级信贷员接受比特币是非常困难的。对一群资产型放贷者说出“比特币挖矿”这个词，可能不会得到很好的回应。一个营运资本密集型、碳中性日益增强、拥有数亿美元设备、应收账款和房地产的行业，怎么会从任何有担保的放贷者那里获得几乎为零的债务资本？最有可能的是，因为比特币背负着这样的污名：(i) 它是无良高管在巴哈马购买房产的一种欺诈手段，1 (ii) 如果没有“真实”资产或中央银行的支持，本质上就一文不值，2 (iii) 是一种犯罪行为的手段，3 (iv) 庞氏骗局，4 (v) “可能是老鼠药的平方”，5 和 (vi) 大量浪费能源并对环境有害，这将不可避免地导致该行业陷入衰退和亏损的恶性循环。 6 上述观点的优点和价值尚未在公开市场上得到体现，现实情况更为复杂。然而，本文将讨论这最后一项批评。本文认为，比特币矿工为能源生产商提供了稳定、可靠的需求支持，以应对石油钻探、太阳能和风能设施产生的浪费能源（如下所述，此类能源称为“搁浅能源”）。比特币矿工对搁浅能源的消费应该有助于有担保的放贷人承销贷款，因为它可以减少天然气燃烧造成的空气污染，并改善可再生能源的生命周期经济性。
对比特币及其衍生加密货币的量子威胁评估
摘要 — 并非所有加密货币都一样。如今，它们通过使用非量子安全的椭圆曲线数字签名算法 (ECDSA) 数字签名而具有共同的量子漏洞，但它们遭受量子攻击的风险却大不相同。加密货币遭受攻击的风险取决于许多已知因素，例如区块间隔时间、延迟未处理交易完成时间的攻击漏洞以及加密货币用户的行为，从而增加量子计算机攻击的成本。Shor 算法可用于使用量子计算机破解 ECDSA 签名。这项研究解决了两个问题：量子计算机何时才足够强大，可以执行 Shor 算法？量子计算机需要多快才能破解特定的加密货币？在本文中，我们观察到，通过对量子计算机上的电路速度和量子加法时间进行基准测试，我们可以确定何时对特定加密货币存在潜在威胁。
分析机器学习方法以预测比特币定价
加密货币是一种使用区块链技术和密码学来保护有关数字市场交易和交换的信息的数字货币形式。像比特币这样的加密货币由一个大型网络组成，该网络有许多同行在上面工作，每个同行都有整个历史记录，其中包含所有发生的交易。比特币是最受欢迎的加密货币。比特币吸引了个人和机构投资者的很多关注。本文的目的是分析机器学习方法以预测比特币定价。机器学习及其相关领域近年来取得了显着进步。机器学习技术用于科学的不同领域，尤其是加密货币价格预测。使用此机器学习模型，我们可以预测比特币的价格方向。机器学习方法已被证明可以有效预测比特币价格。讨论了几乎没有用于预测比特币价格的机器学习模型是线性回归，逻辑回归，贝叶斯回归，支持供应商机器，随机森林，神经网络。每种机器学习方法都有其自身的优势和缺点，但是从文献分析中可以理解，人工神经网络和支持供应商机器的有效性率最高。机器学习方法比参数回归方法具有更高的预测准确性。
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。
参议院法案编号1296（2024） - 比特币保护法
28-5403。定义。本章中使用：27（1）“数据中心”是指涉及建筑物或房屋的使用，其中大部分用途被计算机，电信或重新限制的设备所占据，包括支持设备，包括信息，其中30条限制，转移和传输和存储。31（2）“分布式分类帐技术”是指32个计算机或计算设备的点对点网络，以实现各种目的的33个贡献数据库的操作和使用。用户容纳34个用于签署数据库条目的私钥。在点对点网络中的节点通过加密证明条件验证35个数据库条目，并将其记录在36个公共分布式分类帐中，而没有集中的人类监督，但根据算法协议中建立的规则，没有集中的人类监督。分布式分类帐技术-38
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。