یک رویکرد مبتنی بر داده برای تجارت NFT: شبیه ساز مبتنی بر یادگیری Q
| عنوان | یک رویکرد مبتنی بر داده برای تجارت NFT: شبیه ساز مبتنی بر یادگیری Q |
|---|---|
| نویسنده | کمالک، سلیمان |
| تاریخ انتشار: | 2024-08-30T14:33:46Z |
| موضوع | علم داده، NFT ها (توکن ها)، بلاک چین ها (پایگاه های داده)، ارزهای دیجیتال |
| نوع | سند |
| زبان | انگلیسی |
| دیجیتال | بله |
| نسخه خطی | خیر |
| کتابخانه: | دانشگاه اوزیغین |
| شماره ثبت | de9e93ca-dc15-40d0-a1b4-cf6e742e25ff |
| محل کتابخانه | گروه علوم داده |
| تاریخ | 2024-08-30T14:33:46Z |
| متن نمونه | توکنهای غیرقابل تعویض (NFT) در سالهای اخیر به دلیل طیف گستردهای از کاربردها و پتانسیل آنها به عنوان یک فرصت سرمایهگذاری پرسود، توجه قابل توجهی را به خود جلب کردهاند. با توجه به ماهیت نوپای فناوری و کمیاب بودن مطالعات جامع، نیاز مبرمی به یک چارچوب معاملاتی جامع وجود دارد که نه تنها به پیچیدگیهای ذاتی فرآیند معاملاتی بپردازد، بلکه راهحلهای قابل قبولی برای چالشهای موجود پیشنهاد کند. این مطالعه یک رویکرد جدید را برای هدایت چشمانداز تجارت NFT، مقابله موثر با چالشهای مختلف و پیشنهاد راهحلهای عملی معرفی میکند. محیط معاملاتی با استفاده از فرآیند تصمیم گیری مارکوف (MDP) با یادگیری Q برای شبیه سازی محیط و حل مشکل MDP مدل سازی شده است. این مطالعه مدلهای یادگیری ماشینی را برای مقابله با چالشهای کلیدی، از جمله تعریف وضعیت بازار، ارزیابی توکنهای NFT، و رسیدگی به مشکل عدم نقدینگی رایج در بازار NFT، پیشنهاد میکند. رویکرد پیشنهادی یک استراتژی معاملاتی NFT را ارائه میدهد که نشان داده است از استراتژیهای سنتی بهتر عمل میکند و حتی در شرایط نزولی بازار، سود قابل توجهی ایجاد میکند. مجموعه Bored Ape Yacht Club (BAYC) بهعنوان مجموعه دادههای اولیه عمل میکند، با عاملی که از 1 ژوئن 2021 تا 1 ژانویه 2023 آموزش دیده است. در دوره آزمایشی از 1 ژانویه تا 10 ژوئن 2023، مدل پیشنهادی بهتر از معیارهای سنتی عمل میکند و به سود 9% به 20% رسید. معیار بهترین عملکرد ما ادعا میکنیم که این یک پایه قوی برای تحقیقات آینده در مورد شبیهسازی معاملات NFT و آزمونهای برگشتی است. ما همچنین زمینههای بالقوه را برای پیشرفتهای آینده، بهویژه بهبودهای احتمالی در استراتژی معاملاتی و رویکرد یادگیری Q شناسایی میکنیم. بینشهای بهدستآمده بهطور قابلتوجهی درک اهمیت کاربردهای هوش مصنوعی را در زمینه بهسرعت در حال تحول تجارت NFT افزایش میدهد. ilgi toplamı¸stır. NFT Teknolo Jisinin Yeni Bir Teknoloji Olması ve Kapsamlı ¸calı¸smaların Yetersizli˘gi g¨oz ¨on¨une alındı˘gında، NFT alım-satım s¨urecindeki zorlukları tanımlay¸ ¸p. b¨ut¨unsel bir alım-satım y¨onetim ¸semasına ciddi bir ihtiya¸c vardır. Bu ¸calı¸sma NFT alım-satım s¨urecindeki zorlukları tanımlayan ve bunlara pratik ¸c¨oz¨umler ¨oneren bir yakla¸sım sunmaktadır. Alım-satım s¨ureci Markov Karar S¨ureci (MDP) kullanılarak مدل lenmi¸s ve Q-¨o˘grenme ile ¸cevresel ko¸sullar sim¨ule edilerek MDP problemi ¸c¨oz¨ulm¨u¸st. C¸ alı¸sma، NFT مارکتینین دورومونو تانیملاماک، NFT توکن لارینی د˘گرلمک و NFT پیاساسیندا یایگینا اولان لیکیدیته سورونونو ایله المک گیبی تمل زورلوکلارا ¸c¨oz¨um olarakomakine گلی ¸ استیرمی ¸ هم بزنید. Onerilen yakla¸sım، geleneksel alım- ¨ satım stratejilerinden daha iyi performans g¨osteren bir NFT alım-satım stratejisi sunmu¸stur. اونریلن مدل k¨ot¨u piyasa ko¸sullarında bile ¨onemli kazan¸clar elde¨ etmi¸stir. 2023 yılının 1 Ocak tarihinden 10 Haziran’a kadar olan test d¨oneminde en iyi performans g¨osteren geleneksel alım-satım stratejisinin %20.39’luk kaybına kar¸sı %21.14 karstir. Bu ¸calı¸sma، NFT alım-satım sim¨ulasyonu ve strateji leri geriye d¨on¨uk test etme konularında gelecekte yapılacak ara¸stırmalar i¸cin sa˘glam بیر تمل اولو¸sturmaktadır. C¸ alı¸smada، ¨onerilen yakla¸sımda kullanılan alım-satım stratejisi و Q-¨o˘grenme yakla¸sımında yapılabilecek olası iyile¸stirmelerle ilgili ¨onerilersturul. الده ادیلن بولگولار، NFT alım-satım alanındaki yapay zeka uygula malarının ¨onemini kavramada ciddi بیر رول اویناماکتادیر. |
