💰نموذج رياضي لمنطق التعدين السائل الموجه بالذكاء الاصطناعي

للتعبير بشكل شامل عن منطق طبقة اتخاذ القرار المستقلة بالذكاء الاصطناعي وطبقة القوة الحسابية لسلسلة TCASH العامة في مجالات مثل رسم الخرائط متعددة السلاسل واستخراج السيولة والتحكم في المخاطر، يمكن إنشاء نموذج رياضي متكامل. سيشمل هذا النموذج عناصر أساسية مثل اتخاذ القرار بالذكاء الاصطناعي ورسم الخرائط عبر السلاسل وتحسين العائد وإدارة المخاطر.

النموذج الأساسي

1. تعريف الرموز والمتغيرات

1

مجموعة بلوكتشين

• C={C₁,C₂,...,Cn}: Supported public blockchains, such as Ethereum, TRON, BNB Smart Chain, etc.

2

مجموعة العملات والرموز الأصلية

• For each blockchainc∈C:

• Mc: The native currency of blockchain(e.g., ETH for Ethereum).

• Tc={tc₁,tc₂,..}: The set of tokens on blockchain c that support POS mining.

3

مجموعة العائدات وزوج الرهان

• Pc={Pc₁,Pc₂,…}: The set of staking pairs on blockchain, where each staking pair Pₐᵢ consists of a native currency and a token, such as (Mc,tcj)。

4

تحديد مدة الاستثمار

• D={d₁,d₂,d₃}={24h,48h,72h}: The set of available investment durations.

5

مبلغ الاستثمار والتخصيص

• A: Total investment amount.

• We,p,d: The amount of investment allocated to staking pair on blockchain for duration

6

وظائف العائد والمخاطر

• Rc,p,d: The expected annual percentage rate (APR) for staking pair over duration .

• Vc,p: The risk assessment value for staking pair .

7

وظيفة اتخاذ القرار في الذكاء الاصطناعي

• AI: The AI model used to optimize the investment portfolio, maximizing returns while keeping risks manageable.

2.الدالة الهدف والقيود

• دالة الهدف (تعظيم العائدات المتوقعة)

• قيد مبلغ الاستثمار الإجمالي

• قيد التحكم في المخاطر

حيث 𝑉max​ هي أقصى قيمة مقبولة للمخاطرة يحددها نموذج الذكاء الاصطناعي.

• قيد الاستثمار غير السلبي

Wc,p,d≥0,Vc∈C,Vp∈Pc,Vd∈D

3.عملية تحسين نموذج الذكاء الاصطناعي

توقع العائد: يستخدم نموذج الذكاء الاصطناعي التعلم العميق للتنبؤ بمعدل العائد المتوقع لكل زوج من المراهنات.

• Rc,p,d= Yield: (Historical yield data, market trends, liquidity, transaction volume)

تقييم المخاطر: يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بتقييم مخاطر كل زوج من الرهانات.

• Vc,p= Risk: (Price volatility, market depth, project reputation, security audit results, social media sentiment)

خوارزمية التحسين: يحل نموذج الذكاء الاصطناعي الدالة الهدف لتحديد محفظة الاستثمار المثالية.

{we,pa}: {wc,p,d}=AI(max E[Rtotal],subject to constraints)

يتضمن هذا غالبًا حل مشكلة تحسين باستخدام قيود خطية أو غير خطية، باستخدام طرق مثل الانحدار التدرجي، أو الخوارزميات الجينية، أو تقنيات التحسين المتقدمة الأخرى.

4. البعد الزمني والتعديل الديناميكي

تقسيم الوقت: يتم تقسيم الوقت إلى فترات منفصلة، ​​مثل كل ساعة أو كل يوم، ويشار إليها بـ t = 1,2,...,T

استراتيجية التعديل الديناميكي: في كل فترة زمنية t، يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بتحديث تقييمات العائد والمخاطر بناءً على أحدث البيانات وضبط محفظة الاستثمار وفقًا لذلك.

5.آلية التحكم في المخاطر والتسامح مع الأخطاء

آلية احتياطي المخاطر: يتم إنشاء صندوق احتياطي المخاطر Bc,p، لكل زوج من الرهانات لمواجهة الخسائر المحتملة:

حيث γ هو معامل نسبة احتياطي المخاطر.

معالجة التسامح مع الأخطاء: عندما يتنبأ نموذج الذكاء الاصطناعي بوجود شذوذ أو مخاطر تتجاوز الحد، يتم تشغيل آلية التسامح مع الأخطاء:

● تعليق الاستثمارات الجديدة: إيقاف الاستثمارات الجديدة في أزواج المراهنة عالية المخاطر.

● إغلاق المراكز: سحب الاستثمارات الحالية تدريجيًا للحد من التعرض للمخاطر.

● تعديل الاستراتيجية: إعادة تقييم استراتيجية الاستثمار وتحديث نموذج تقييم المخاطر.