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比特币时代的泵毁操作：加密货币市场操纵的实时检测
本文深入分析了互联网社区组织的 “炒作 - 倒卖” 诈骗机制，并进一步报告了两个相关的案例研究。最后，我们介绍一种实时检测诈骗的方法，以帮助投资者避免受害。
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4 years ago
在线加密货币操纵的全貌
本文研究了加密货币在社交媒体平台上的欺诈行为，发现大量 Twitter 账户是机器人或被停止使用的账户，同时通过 Telegram 和 Discord 的信息进行主题建模，发现了 “Pump-and-dump” 和 “庞氏骗局” 两种不同的
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4 years ago
能量回收区块链与深度学习证明
本文提出了一种全新的区块链设计，通过 Proof-of-Deep-Learning（PoDL）机制充分回收了区块链所需的能源，用于深度学习计算，以减少能源浪费问题，同时与绝大多数基于哈希函数的 PoW 机制的加密货币兼容，可行性已经得到基准
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5 years ago
IcoRating: 一种用于识别欺诈 ICO 的深度学习系统
本文介绍了 IcoRating，这是第一个基于学习的加密货币评级系统。利用自然语言处理技术对 2251 种数字货币的各个方面进行分析，例如白皮书内容、创始团队、Github 仓库、网站等。借助监督学习模型将数字货币的寿命和价格变化与这些特性
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6 years ago
加密货币市场动态的实验研究
通过一项在线实验研究了区块链交易市场中交易者对同侪影响的敏感度以及设计选择对市场行为的影响。结果表明交易者的购买行为会导致购买行为的短期活跃，而交易所的设计会对此产生积极的社会和经济影响。
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6 years ago
利用深度强化学习进行加密货币投资组合管理
本文提出了一种使用历史价格数据的基于模型的卷积神经网络，输出给定金融资产的投资组合权重。通过强化学习的方式，对加密货币交易所 0.7 年的价格数据进行了训练，最终在 30 分钟内获得了 10 倍的回报，并将其与其他投资组合策略进行了比较。该
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8 years ago
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