数字货币模型

A. 数字货币量化怎么做

数字信号处理领域，量化指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。量化主要应用于从连续信号到数字信号的转换中。连续信号经过采样成为离散信号，离散信号经过量化即成为数字信号。注意离散信号通常情况下并不需要经过量化的过程，但可能在值域上并不离散，还是需要经过量化的过程 。信号的采样和量化通常都是由ADC实现的。数字货币交易过程中的量化同样的，韭庄通过大数据的连续取值转化成数字信号再提供作为参考数据。

B. 数字货币中平台币“绝对通缩”浪潮来临，请问该如何做出选择

我特别看好OKEx比特币交易所的OKB，今年销毁 70% 的数量可能带来价格70%的涨幅，市场表现也较符合模型结果：2 月 10 日，OKEx 在宣布销毁 70% OKB 外，还宣布 OKChain 上线和 OKDEX 开始内测的这两大利好消息，OKB 当日上涨 36%，收报 5.37 美元，随后几日涨至最高 7.51 美元，涨幅高达 90%。

C. 数字货币量化交易靠谱吗

看个人对量化的精确度要求了，大数据分析出来的东西，肯定是成功率是要一些的。数字货币现在做量化的还非常少，现在知道的好像就韭庄BCBOT是在做量化。可以先参考一下，在熊市，高频交易肯定量化会靠谱一些。

D. 数字货币双花 拜占庭将军是什么意思

拜占庭将军问题在我看来是提出了一个错误模型。即错误节点可以做任意事情（不受protocol限制），比如不响应、发送错误信息、对不同节点发送不同决定、不同错误节点联合起来干坏事等等。总之就是说，没有节点会出现比这更严重的错误。

很显然，拜占庭错误是overly pessimistic的模型，因为这种错误实际环境中比较少见。那么为什么要研究这个模型呢看其中最简单的一个原因是，如果某个一致性算法能够保证在系统出现f个拜占庭错误时保持系统一致，那么这个算法也就能够保证在出现f个任意其他错误的时候也保持系统一致。

错误模型有上限，肯定也就有一个下限（overly optimistic，没有比它还要弱的模型）。这个下限就是‘fail-stop’模型。这个模型的假设是：当一个节点出错，这个节点会停止运行，并且其他所有节点都知道这个节点发生了错误。用同样的逻辑，如果某个一致性算法不能保证在系统出现f个错误的时候保持一致，那么这个算法也就没法处理其他f个任意其他问题。

应用这些错误模型，可以对不同算法进行比较，也可以对具体算法的cost进行讨论。

E. 数字货币里的UTXO什么意思

UTXO的中文意思叫作：未花费的交易输出。
UTXO是数字货币中的账户模型，这个模型和我们现在银行的账户模型是不一样的。
拿转账来说，现在的情况是：
我要给依依转2000块钱，我要从我的招商银行卡里面给她转账，我的卡里面有5000 块钱，转给她2000块钱以后，我的招商银行账户就被扣除了2000块钱，还剩下3000块钱。
那么如果是基于比特币的UTXO，情况是这样的：
我有5000比特币，我给依依转2000比特币，2000比特币消耗掉了对不对？注意！这2000不是从我这5000总数里面扣除的，而是：我的比特币总额会分成两份（一份
2000，一份3000），这就是所谓“生成两个新的UTXO”：依依收下2000比特币，我自己收下3000比特币，3000算是给我的找零。
转账成功以后，我给依依的2000比特币目前已经使用过了，被消耗掉了，就不能再叫UTXO了，而找零给我的3000比特币目前我还没有使用，所以它还能称作UTXO ，也就是未花费的交易输出。那么，如果我总共有5000比特币，我全部转给依依，那么就只需要生成一个新的
UTXO给依依就可以了，不需要找零了。
基于UTXO，每笔交易出现，都要确认比特币之前的情况，检验比特币是不是存在于我的UTXO中，如果不存在，那么系统就会拒绝你的交易行为。
这样一来，每笔交易的输入和输出都是有关系的，可以通过UTXO不断向前追溯，一直追溯到比特币诞生的时候，也就是挖矿的源头。
如果我想用同一笔UTXO发送给两个人，那么系统只确认先接受到的那一笔，一旦确认UTXO已经被消耗了，那么你就不可以再把它转给下一个人，这样就避免了双重支付的问题。
既然系统只确认先接受到的那一笔，那么问题来了，系统怎么知道谁先谁后呢？系统当然知道，因为系统有一个叫“时间戳”的东西。

F. “双Token币模型”对于数字货币有什么好处

好处就是资产股权Token和流通稳定Token,双链双Token架构。HNB为资产Token:作为整个HNB经济体的股权证明,享有分红/投票/交易权。HGS为流通Token:与法币（美元）挂钩作为交易的支付媒介,在经济体中流通。HNB和HGS作为系统中原生资产以UTXO(未使用交易输出）纪录,其余数字资产以账户余额的方式记录。HNB和HGS以双链形式通过跨链通讯来实现资产统一，生态共建者可建设侧链与主链交互。

G. 央行的数字货币与比特币的最大区别是什么

比特币的自然本质是去中心化的，但是数字货币央行必须遵守集中化的管理模型。与比特币相比，央行的数字货币具有更高的“货币”价值，比特币的价格波动很大，央行的数字货币保证了日常生活中的支付功能，自2014年以来，数字货币保持相对稳定。自从年初以来，央行一直积极进行数字货币的研究和开发，包括有关专利的积极申请。

从发行数字货币央行开始，它使用两级操作系统央行，该系统首先将数字货币转换为银行或其他运营机构，然后再将其转换为公众。 穆 长春说这种双传输系统适合中国的国情。不仅可以利用现有资源来调动商业银行的热情，而且还可以毫无问题地提高对数字货币的接受度。

H. 有懂金融 数字货币的吗 求大神带

在国内，真正懂数字货币的人是非常少的，大部分人都只是一知半解。进入数字货币圈是不需要有人带的，自己去学就行了，只有自己经历的才是最真实的。在数字货币圈需要老师带的多为传消币。
在国内知名的数字货币有比特币、普银、莱特币、以太坊经典等等。

I. 如何辩别真正的区块链数字货币

某个数字货币是否是一个有价值的币种，在目前基本属于“天使轮”阶段而言，判定标准有三个，一是团队，二是经济模型，三是行业需求。

团队的随机性太大，在此不进行讨论。本文首先对数字货币的经济模型进行一个详尽地分析，在随后的文章中，笔者会根据不同行业对部分数字货币进行剖析。

严格来讲，本文所涉及的经济模型，并不完全等同于经济学中所述概念。特指在数字货币中，货币的共识机制与激励机制。

一、共识机制

共识机制是区块链系统中各个节点达成一致的策略和方法，应根据系统类型及应用场景的不同灵活选取。

常用的共识机制主要有PoW、PoS、DPoS、PBFT（及其变种）等。另外，基于区块链技术的不同应用场景，以及各种共识机制的特性，本文按照以下维度来评价各种共识机制的技术水平：

a) 合规监管：是否支持超级权限节点对全网节点、数据进行监管；

b) 性能效率：交易达成共识被确认的效率；

c) 资源消耗：共识过程中耗费的CPU、网络输入输出、存储等计算机资源；

d) 容错性：防攻击、防欺诈的能力。

1 行业背景

寻找行业痛点：资产管理需要专业的团队与知识，然而现在大多数数字货币投资者并不具备；数字货币市场行情波动巨大，在行情下挫中，投资者无法对资产进行保值。

2 自身优势

在股票、期货市场深耕多年，有成熟、高素质资产管理团队；AI大数据团队技术实力强劲。

3 市场调研

进行市场调研之后，预估未来5年内，资产管理的市值约为10亿美元。

4 数字货币总量

在考虑预期资产管理市值、开发周期与难度后，考虑发行基于以太坊ERC20数字货币XT，数量20亿枚，永不增发。

5 分配方式

早期投资人持有10%，团队持有20%，商务运营10%，社区建设10%，投资者持有50%。

6 数字货币释放/回购机制

释放机制分为三类：

第一类：商务运营持币部分为全部解锁，用途限定为商务及运营活动；

第二类：社区建设部分的释放机制为，社区成员发布独家资讯、合作平台发布独家项目进展等行为，根据参与ID数，释放相应比例XT（发布者与参与者各获得50%），直至全部释放完成（释放完成之后，后续奖励来源于平台利润池）；

第三类：投资者持主流数字货币，在平台中进行资产管理，根据兑换比例，释放一定数量的XT，早期投资人与团队持有部分同步，按比例解锁；

回购机制为：所得利润（以XT计）的50%返还给持币者；剩余进入平台利润池中，按月对利润池中的50%的XT进行销毁，直至XT总量为10亿枚；其余作为平台生态建设基金；

7 数字货币权益

利润分成：持有XT，是为平台用户，可以享受平台利润50%的分成；

平台治理：参与平台活动享受XT奖励、其他项目方的空投活动；

功能定制：可基于平台AI大数据，投资者可购买针对个人交易策略进行优化的服务