Aug, 2023

区块链上使用 UBET 自动做市商进行体育博彩

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TL;DR该论文介绍了在去中心化的体育博彩中通过自动化做市商 UBET AMM (UAMM) 利用智能合约和算法公平定价体育赔率的方法，建立了一个链上博彩框架，该框架确保流动性、去中心化定价和全球可访问性，从而促进了无信任和高效博彩。
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发现论文，激发创造
  • UAMM: UBET 自动做市商

    我们提出了一种名为 UBET AMM（UAMM）的新方法，它通过考虑外部市场价格和流动性池的短期损失计算价格，同时保持常数乘积曲线的期望特性，消除有效的套利机会。

    Aug, 2023

  • 使用深度强化学习的预测性加密资产自动化做市架构，用于去中心化金融

    提出了一种基于深度学习的增强型自动化市场制造商，用于提高实际 AMM 的流动性提供，并降低流失和滑点损失。

    Sep, 2022

  • ZeroSwap：基于数据驱动的 DeFi 最佳市场做市

    提出了第一个最优贝叶斯算法和第一个无模型数据驱动算法以在市场制造者的价格上实现优化，通过估算外部市场价格来平衡信息交易者的损失和噪声交易者的利润，无需价格预言机或损失预言机，并提供了理论上的性能保证和经济上对不同市场条件的稳健性实证表明。

    Oct, 2023

  • 最优自动做市商：可微经济学和强对偶性

    在本文中，我们表明找到一个最优的市场制造商可以通过对偶的具有特定几何约束的最优运输问题实现。我们展示了在多种商品和逆向选择的情况下，最优机制可以利用捆绑销售和购买来改善价格，并有时接受 “实物” 支付。从方法论的角度来看，我们必需利用可微经济学工具来生成最优机制的猜想，并提供了使用这些工具指导理论研究的概念验证。

    Feb, 2024

  • Uniswap V3 中的自适应流动性提供：基于深度强化学习

    本研究提出一种基于深度强化学习的解决方案来自适应性地调整价格范围，以实现最大化利润和减轻市场风险，并通过在集中式期货交易所中对流动性头寸进行再平衡来中和价格变动风险。该方法在 ETH/USDC 和 ETH/USDT 池中与现有基准相比表现出卓越的性能，为投资者提供了有价值的资产管理工具，并引入了一种新的 DEX 设计激励机制。

    Sep, 2023

  • Flash Boys 2.0：去中心化交易所中的预先买卖、交易重排序和共识不稳定性

    区块链中的仲裁机器人和优先燃气拍卖所带来的威胁及其对 Etheruem 的影响。

    Apr, 2019

  • OmniLytics+: 一个安全、高效、经济实惠的用于机器学习的区块链数据市场，通过离链处理实现

    OmniLytics + 是第一个建立在区块链和智能合约技术上的去中心化数据市场，通过采用零知识（ZK）rollup 范式，秘密共享由加密全局模型计算得到的加密本地梯度，与一组不可信的离链服务器合作生成梯度有效性的 ZK 证明，以在保护隐私的同时提高效率和可负担性。

    Apr, 2024

  • 基于区块链的去中心化知识市场使用主动推理技术

    本文介绍了一个分散化的知识市场框架，利用区块链、零知识证明等技术来处理知识交换的不足。

    Oct, 2022

  • 使用智能合约系统进行银行贷款预测的分散式深度学习模型训练聚合机制

    本文提出了一种利用智能合约系统，从多个节点的本地人工神经网络模型获得中间表示并在主机节点上联合训练的机制，以在已分布的数据上进行深度学习模型训练（以银行贷款预测为例），从而避免共享和连接实际数据值。

    Nov, 2020

  • 区块链上的去中心化与协作型人工智能

    本研究提出了一种基于区块链的框架，通过智能合约共同构建数据集并持续更新模型，使其在公共场所免费使用，并采用金融和非金融激励机制以保证数据的准确性。

    Jul, 2019