💰AI 기반 유동성 채굴 로직의 수학적 모델
TCASH 퍼블릭 체인의 AI 자율 의사결정 계층과 연산 능력 계층의 논리를 멀티 체인 매핑, 유동성 마이닝, 위험 관리와 같은 분야에서 종합적으로 표현하기 위해 통합된 수학적 모델을 구축할 수 있습니다. 이 모델은 AI 의사결정, 크로스 체인 매핑, 수익 최적화, 위험 관리와 같은 핵심 요소를 포함합니다.
핵심 모델
1. 기호와 변수의 정의
블록체인 세트
• C={C₁,C₂,...,Cn}: 이더리움, TRON, BNB 스마트 체인 등 지원되는 퍼블릭 블록체인의 집합입니다.
네이티브 화폐 및 토큰 세트
• 각 블록체인c∈C에 대해:
• Mc: 블록체인의 기본 통화(예: Ethereum의 경우 ETH).
• Tc={tc₁,tc₂,..}: POS 채굴을 지원하는 블록체인 c의 토큰 세트.
수익 풀 및 스테이킹 페어
• Pc={Pc₁,Pc₂,…}: 블록체인c의 스테이킹 쌍 집합으로, 각 스테이킹 쌍 Pₐᵢ는 기본 통화와 (Mc,tcj)와 같은 토큰으로 구성됩니다.
투자 기간 설정
• D={d₁,d₂,d₃}={24h,48h,72h}: 사용 가능한 투자 기간의 집합입니다.
투자 금액 및 배분
• A: 총 투자 금액.
• We,p,d: 블록체인 c에서 스테이킹 쌍 p에 할당된 투자 금액은 기간 d 동안입니다.
수익률 및 위험 함수
• Rc,p,d: 기간 d 동안 스테이킹 쌍 p에 대한 예상 연간 백분율(APR).
• Vc,p: 스테이킹 쌍 p에 대한 위험 평가 값입니다.
AI 의사결정 기능
• AI: 투자 포트폴리오를 최적화하고, 위험을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 수익을 극대화하는 데 사용되는 AI 모델입니다.
2. 목적 함수와 제약 조건
• 목적 함수(기대 수익률 최대화)
• 총 투자 금액 제한
• 위험 통제 제약
여기서 𝑉max는 AI 모델이 설정한 최대 허용 위험 값입니다.
• 비음수 투자 제약
Wc,p,d≥0,Vc∈C,Vp∈Pc,Vd∈D
3. AI 모델의 최적화 프로세스
1.수익률 예측: AI 모델은 딥러닝을 활용하여 각 스테이킹 쌍에 대한 예상 수익률을 예측합니다.
• Rc,p,d= 수익률: (과거 수익률 데이터, 시장 동향, 유동성, 거래량)
2.위험성 평가:
AI 모델은 각 스테이킹 쌍의 위험을 평가합니다.
• Vc,p= 위험: (가격 변동성, 시장 심도, 프로젝트 평판, 보안 감사 결과, 소셜 미디어 감정)
3.최적화 알고리즘:
AI 모델은 목적 함수를 풀어 최적의 투자 포트폴리오를 결정합니다.
{we,pa}: {wc,p,d}=AI(max E[Rtotal],제약을 받다)
이는 종종 경사 하강법, 유전 알고리즘 또는 기타 고급 최적화 기술과 같은 방법을 활용하여 선형 또는 비선형 제약 조건을 갖춘 최적화 문제를 해결하는 것을 포함합니다.
4. 시간 차원 및 동적 조정
시간 이산화: 시간은 시간 또는 일별과 같이 t =1,2,...,T로 표시되는 이산적인 기간으로 나뉩니다.
동적 조정 전략: 각 기간 t에서 AI 모델은 최신 데이터를 기반으로 수익률 및 위험 평가를 업데이트하고 이에 따라 투자 포트폴리오를 조정합니다.
5. 위험 제어 및 장애 허용 메커니즘
1.위험 준비금 메커니즘：각 스테이킹 쌍에 대해 잠재적 손실을 처리하기 위해 위험 준비금 Bc,p가 설정됩니다.
여기서 γ는 위험 준비금 비율 계수입니다.
2. 장애 허용 처리: AI 모델이 이상이나 임계값을 초과하는 위험을 예측하면 장애 허용 메커니즘이 트리거됩니다.
● 신규 투자 중단: 고위험 스테이킹 쌍에 대한 신규 투자를 중단합니다.
● 포지션 마감: 기존 투자를 점진적으로 인출하여 위험 노출을 줄입니다.
● 전략 조정: 투자 전략을 재평가하고 위험 평가 모델을 업데이트합니다.
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