Ενσωμάτωση της ιχνηλασιμότητας Blockchain και της βαθιάς μάθησης για την πρόβλεψη του κινδύνου στην ασφάλεια των τροφίμων σιτηρών και ελαίων

Περίληψη

Η ποιότητα και η ασφάλεια των σιτηρών και των ελαιούχων τροφίμων είναι υψίστης σημασίας για τη βιώσιμη κοινωνική ανάπτυξη και τη δημόσια υγεία.Η εφαρμογή της ανάλυσης έγκαιρης προειδοποίησης και του ελέγχου των κινδύνων είναι ζωτικής σημασίας για τον ολοκληρωμένο εντοπισμό και τη διαχείριση των κινδύνων για την ασφάλεια των σιτηρών και του πετρελαίου.Ωστόσο, τα παραδοσιακά μοντέλα πρόβλεψης κινδύνου περιορίζονται από την αδυναμία τους να αναλύσουν με ακρίβεια σύνθετα μη γραμμικά δεδομένα, ενώ η εξάρτησή τους από την κεντρική αποθήκευση υπονομεύει περαιτέρω την αξιοπιστία και την ιχνηλασιμότητα της πρόβλεψης.Αυτή η μελέτη προτείνει ένα μοντέλο πρόβλεψης κινδύνου βαθιάς μάθησης που ενσωματώνεται σε έναν μηχανισμό ιχνηλασιμότητας βασισμένο σε blockchain. Πρώτον, προτείνεται ένα μοντέλο πρόβλεψης κινδύνου που συνδυάζει την Grey Relational Analysis (GRA) και το Bayesian-optimized Tabular Neural Network (TabNet-BO), επιτρέποντας την ακριβή και ταχεία λεπτομερή πρόβλεψη κινδύνου των δεδομένων. Δεύτερον, προτείνεται μια μέθοδος πρόβλεψης κινδύνου που συνδυάζει blockchain και βαθιά μάθηση. Αυτή η μέθοδος ολοκληρώνει πρώτα την αλληλεπίδραση πρόβλεψης με το μοντέλο βαθιάς μάθησης μέσω ενός έξυπνου συμβολαίου και στη συνέχεια καταγράφει τα υπερβολικά δεδομένα και τα αποτελέσματα πρόβλεψης στο blockchain για να εξασφαλίσει την αυθεντικότητα και την ιχνηλασιμότητα των δεδομένων. Ταυτόχρονα, χρησιμοποιείται μια μέθοδος βελτιστοποίησης αποθήκευσης, όπου μόνο τα υπερβαίνοντα δεδομένα μεταφορτώνονται στο blockchain, ενώ τα μη υπερβαίνοντα δεδομένα κρυπτογραφούνται και αποθηκεύονται στην τοπική βάση δεδομένων. Σε σύγκριση με τα υπάρχοντα μοντέλα, το προτεινόμενο μοντέλο όχι μόνο ενισχύει αποτελεσματικά την ικανότητα πρόβλεψης για την ποιότητα και την ασφάλεια των τροφίμων σιτηρών και πετρελαίου, αλλά βελτιώνει επίσης τη διαφάνεια και την αξιοπιστία της διαχείρισης δεδομένων.

Εισαγωγή

Τα δημητριακά και τα ελαιούχα τρόφιμα είναι βασικές πηγές διατροφής στην καθημερινή ζωή του ανθρώπου, με δημητριακά παρέχοντας πλούσιους υδατάνθρακες και πρωτεΐνες, ενώ τα έλαια παρέχουν απαραίτητα λίπη και ενέργεια [1 , 2]. Η διασφάλιση της ασφάλειας των σιτηρών και των τροφίμων πετρελαίου έχει σημαντικό αντίκτυπο στην εθνική ασφάλεια και την αρμονική και σταθερή ανάπτυξη της κοινωνίας [ 3,4 ]. τα τελευταία χρόνια αντιμετώπισε πολλαπλούς κινδύνους, συμπεριλαμβανομένων των υπολειμμάτων φυτοφαρμάκων, της μόλυνσης από βαρέα μέταλλα, των μικροβιακών μόλυνση και μούχλα κατά την παραγωγή, την επεξεργασία, τη μεταφορά και την αποθήκευση [5,6 ].
Αυτά τα ζητήματα όχι μόνο θέτουν σε κίνδυνο την υγεία των καταναλωτών, αλλά έχουν επίσης τη δυνατότητα να προκαλέσουν κοινωνικά προβλήματα και οικονομικές απώλειες. Οι παραδοσιακές μέθοδοι διαχείρισης συχνά βασίζονται σε ανάλυση μετά το συμβάν, καθιστώντας δύσκολη την επίτευξη έγκαιρης προειδοποίησης και αποτελεσματικής αντίδρασης σε πιθανούς κινδύνους. Ως εκ τούτου, είναι ιδιαίτερα σημαντικό να διεξάγεται πρόβλεψη κινδύνου για την ποιότητα και την ασφάλεια των σιτηρών και των ελαιούχων τροφίμων. Δεν βοηθά μόνο στην επίτευξη προληπτικής διαχείρισης και τη βελτιστοποίηση της κατανομής των πόρων, αλλά και ενισχύει την επιστημονική βάση της λήψης αποφάσεων, εξασφαλίζοντας έτσι τη συνολική ασφάλεια των σιτηρών και των ελαιούχων τροφίμων [7,8].
Η μηχανική μάθηση είναι μια τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης που αναλύει μεγάλες ποσότητες
δεδομένα για τον εντοπισμό προτύπων και τάσεων για την πρόβλεψη, την ταξινόμηση ή τη λήψη αποφάσεων [ 9-11 ].
Τα τελευταία χρόνια, έχει εφαρμοστεί ευρέως στον τομέα των σιτηρών και του πετρελαίου, κίνδυνος για την ασφάλεια των τροφίμων πριν Ύφος Οι Geng et al. [ 12 ] ανέπτυξαν ένα μοντέλο πρόβλεψης κινδύνου για την ασφάλεια των τροφίμων χρησιμοποιώντας ένα βελτιωμένου τυχαίου αλγόριθμου Forest (RF), ο οποίος ενσωμάτωσε τη μέθοδο Monte Carlo (MC) στην ex-
και τα δεδομένα του δείγματος. Με τη δημιουργία συνθετικών δειγμάτων, το μοντέλο αντιμετώπισε αποτελεσματικά την
περιορισμούς μικρών μεγεθών δείγματος, ενισχύοντας σημαντικά την ακρίβεια της πρόβλεψης. ΠεΙραματικό
αποτελέσματα έδειξαν ότι το μοντέλο υπερέβη τις παραδοσιακές μεθόδους, όπως το Διάνυσμα Υποστήριξης
Μηχανές (SVM), όσον αφορά την ακρίβεια, την ικανότητα γενίκευσης και την υπολογιστική αποδοτικότητα.
Οι Lü et al. [ 13 ] πρότειναν ένα μοντέλο πρόβλεψης της ποιότητας του σιταριού με βάση το Extreme Gradient
Ενίσχυση (XGBoost). Το μοντέλο χρησιμοποίησε δεδομένα δειγμάτων εδάφους και σιταριού, εφαρμόζοντας πολλαπλά
αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης και ενσωμάτωση ανάλυσης SHAP για τον εντοπισμό της περιεκτικότητας του εδάφους σε Cd
και pH ως τους βασικούς παράγοντες που επηρεάζουν τη συγκέντρωση Cd σιταριού. Τα υποδεικνυόμενα αποτελέσματα
το προτεινόμενο μοντέλο XGBoost πέτυχε εξαιρετική προγνωστική ακρίβεια στην ποιότητα του σιταριού
πρόβλεψη ασφάλειας. Οι Zhang et al. [ 14 ] πρότειναν μια έξυπνη έγκαιρη προειδοποίηση κινδύνου για την ασφάλεια των τροφίμων
μοντέλο αναπτύσσοντας ένα σύστημα δεικτών κινδύνου για την ασφάλεια των τροφίμων και ενσωματώνοντας το Διάνυσμα Υποστήριξης
Τεχνολογία μηχανημάτων (SVM). Το μοντέλο χειρίζεται αποτελεσματικά δεδομένα μικρών δειγμάτων, επιτρέπει
μη γραμμικές προβλέψεις και προσδιορίζει με ακρίβεια τους κινδύνους για την ασφάλεια των τροφίμων. Τα αποτελέσματα
ότι το προτεινόμενο μοντέλο έγκαιρης προειδοποίησης ενίσχυσε σημαντικά την αποτελεσματικότητα και την αξιοπιστία
διαχείρισης της ασφάλειας των τροφίμων, παρέχοντας αξιόπιστες πληροφορίες έγκαιρης προειδοποίησης για τα ενδιαφερόμενα μέρη
σε όλη την αλυσίδα της βιομηχανίας τροφίμων. Οι Sheng et al. [15 ] πρότειναν μια αξιολόγηση κινδύνου για την ασφάλεια των τροφίμων
μοντέλο που συνδυάζει τη Διαδικασία Αναλυτικής Ιεραρχίας (AHP) με το βασισμένο στην Ενίσχυση XG-
Ενισχύστε τον αλγόριθμο. Μέσω εμπειρικής ανάλυσης δεδομένων ανίχνευσης παραγόντων επικινδυνότητας ρυζιού από
31 επαρχίες, η μελέτη κατέδειξε ότι το μοντέλο επέδειξε εξαιρετική απόδοση
όσον αφορά την ομαλότητα και την ακρίβεια της πρόβλεψης, την αποτελεσματική αξιολόγηση των κινδύνων για την ασφάλεια των τροφίμων.
Ωστόσο, παρά τις επιτυχίες αυτών των μεθόδων, εξακολουθούν να αντιμετωπίζουν περιορισμούς κατά τον χειρισμό
σύνθετα, πολυδιάστατα δεδομένα.
Τα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα (ΤΝΔ) έχουν γίνει σταδιακά μια ισχυρή ανάλυση δεδομένων
εργαλείο για την επίλυση προβλημάτων πρόβλεψης ταξινόμησης και παλινδρόμησης λόγω της ικανότητάς τους να μαθαίνουν
και μοντελοποιούν πιο σύνθετα μοτίβα δεδομένων [16 ]. Οι Geng et al. [ 17 ] καθιέρωσαν μια βελτιωμένη πρώιμη
μέθοδος προειδοποίησης που συνδυάζει τη λειτουργία Cluster Ιεραρχικής Ανάλυσης - Ακτινικής Βάσης
(AHC-RBF) νευρωνικό δίκτυο με τη Διαδικασία Αναλυτικής Ιεράρχησης (AHP) και το Βάρος Εντροπίας
Μέθοδος (EW). Αυτό το μοντέλο προβλέπει και διαχειρίζεται αποτελεσματικά τους κινδύνους για την ασφάλεια των τροφίμων ενσωματώνοντας
εκτίμηση κινδύνου με μέτρα ελέγχου. Περιπτωση ΕΦΑΡΜΟΓΗΣ ΜΕ ΑΝΙΧΝΕΥΣΗ
δεδομένα από μια επαρχία της Κίνας επικύρωσαν την αποτελεσματικότητα και τη σκοπιμότητα της μεθόδου σε
Εφαρμογή στην Πράξη Οι Niu et al. [18 ] χρησιμοποίησαν αξιολόγηση κινδύνου για την ασφάλεια και έγκαιρη προειδοποίηση
μοντέλο για χημικές προσμείξεις σε εδώδιμα φυτικά έλαια. Το μοντέλο ενσωματώνει διαιτητικές
αξιολόγηση της έκθεσης και τη μέθοδο του Περιθωρίου Έκθεσης (ΜΟΕ) και καθιερώνει ένα πρώιμο
σύστημα προειδοποίησης για τους κινδύνους για την ασφάλεια των πετρελαιοειδών τροφίμων χρησιμοποιώντας τη Διαδικασία Αναλυτικής Ιεράρχησης (AHP) και
Νευρωνικό δίκτυο οπισθοδιάδοσης (BP). Η μελέτη κατέδειξε ότι το νευρωνικό δίκτυο της ΑΠ
το μοντέλο που χρησιμοποιείται για την πρόβλεψη των κινδύνων χημικού κινδύνου στα εδώδιμα φυτικά έλαια προσφέρει καλή σταθερότητα
και ακρίβεια, παρέχοντας αποτελεσματικά αναφορές διαχείρισης κινδύνου για τις αρμόδιες αρχές και
Βελτίωση της ασφάλειας τροφίμων Οι Geng et al. [19] πρότειναν μια έγκαιρη προειδοποίηση για την ασφάλεια των τροφίμων
μοντέλο που συνδυάζει το νευρωνικό δίκτυο Deep Radial Basis Function (DRBF) με το
Αναλυτική Ιεραρχική Διαδικασία (AHP). Η μελέτη έδειξε ότι το μοντέλο αποτελεσματικά
χειρίζεται σύνθετα δεδομένα ανίχνευσης ασφάλειας τροφίμων, επιδεικνύοντας ισχυρή προγνωστική ικανότητα και υψηλή
الصحة. الدقة Ωστόσο, τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα είναι επιρρεπή σε υπερπροσαρμογή κατά το χειρισμό σύνθετων δεδομένων, εμφανίζουν βραδύτερους ρυθμούς σύγκλισης και είναι ευαίσθητα σε τοπικές βέλτιστες συνθήκες κατά τη διάρκεια
τη διαδικασία κατάρτισης [20].
Στον τομέα της εποπτείας της ασφάλειας των τροφίμων σιτηρών και πετρελαίου, η πρόβλεψη κινδύνου υψηλής ακρίβειας
δεν είναι απλώς μια τεχνική μέτρηση, αλλά μια κρίσιμη ανάγκη της βιομηχανίας για τη διασφάλιση της δημόσιας
υγείας και βελτιστοποίησης της ρυθμιστικής λήψης αποφάσεων [21, 22]. Ωστόσο, οι υπάρχουσες μέθοδοι
συχνά δεν πληρούν τα αυστηρά πρότυπα που απαιτούνται για πραγματικές εφαρμογές
κατά την επεξεργασία σύνθετων δεδομένων ανίχνευσης. Ενώ τα παραδοσιακά μοντέλα πάσχουν από ικανότητα
περιορισμοί και τα τυπικά νευρωνικά δίκτυα αγωνίζονται με τη σταθερότητα σε μικρά σύνολα δεδομένων, τα
συλλογική συνέπεια είναι η έλλειψη αξιόπιστων μηχανισμών πρόβλεψης κινδύνου [23 ]. για την αποτελεσματική
αντιμετώπιση αυτών των περιορισμών, το μοντέλο TabNet-BO προτείνεται ως λύση. Ξεπερνά το
περιορισμούς των τυπικών νευρωνικών δικτύων με τη χρήση ενός μηχανισμού διαδοχικής προσοχής που
αντιμετωπίζει ρητά τις πολύπλοκες αλληλεπιδράσεις χαρακτηριστικών, επιτρέποντας στο μοντέλο να επικεντρωθεί σε κρίσιμες
δείκτες κινδύνου σε κάθε βήμα απόφασης. Επιπλέον, για να ανακουφιστεί η αστάθεια που σχετίζεται με
εκπαίδευση μικρού δείγματος, το μοντέλο υιοθετεί μια αραιή στρατηγική ενεργοποίησης. Αυτός ο μηχανισμός emu-
καθυστερεί την ερμηνευσιμότητα και την ευρωστία των δέντρων αποφάσεων, μετριάζοντας έτσι σημαντικά
τον κίνδυνο υπερφόρτωσης [ 24, 25 ]. Τέλος, για να μεγιστοποιηθεί η ακρίβεια της πρόβλεψης, το Bayesian Optimiza-
είναι ενσωματωμένη για την αποτελεσματική διέλευση του πολύπλοκου υπερπαραμετρικού χώρου, αποφεύγοντας την
υπο-βελτιστότητα που συχνά προκύπτει από χειροκίνητο συντονισμό [26].
Ταυτόχρονα, τα παραδοσιακά μοντέλα πρόβλεψης κινδύνου βασίζονται συνήθως σε κεντρικά
ή αποκεντρωμένες ανεξάρτητες βάσεις δεδομένων για αποθήκευση και διαχείριση δεδομένων. Ωστόσο,
εμπειρικές μελέτες έχουν αποκαλύψει κρίσιμα τρωτά σημεία σε τέτοιες αρχιτεκτονικές που αφορούν
ασφάλεια των τροφίμων Για παράδειγμα, οι Hu et al. [27 ] και οι Peng και Wang [ 28 ] έχουν αποδείξει
ότι η κεντρική αποθήκευση είναι επιρρεπής σε μη εξουσιοδοτημένη παραβίαση και σοβαρά σιλό πληροφοριών,
υπονομεύοντας έτσι την αξιοπιστία των δεδομένων. Ομοίως, οι Biswas et al. [ 29] τόνισαν ότι η
εγγενείς περιορισμοί ιχνηλασιμότητας στις συμβατικές αλυσίδες εφοδιασμού διαβρώνουν αναπόφευκτα τον καταναλωτή
εμπιστοσύνη στην ποιότητα των προϊόντων. Επιπλέον, αυτά τα κατακερματισμένα συστήματα συχνά παρεμποδίζονται
από ελλιπή σύνδεση δεδομένων και ασύμβατα πρωτόκολλα αποθήκευσης, με αποτέλεσμα την αδιαφάνεια των δεδομένων
και την πιθανή απώλεια ανιχνεύσιμων πληροφοριών, η οποία περιορίζει σημαντικά την κάλυψη.
Κάτω από τέτοιες αρχιτεκτονικές, η αξιοπιστία και η ιχνηλασιμότητα των προβλέψεων μοντέλων είναι σοβαρά
#-#-#-#-# libcryptui.master.el.po (seahorse.HEAD) #-#-#-#-#Έχει διαρρεύσει#-#-#-#-# seahorse.master.el.po (seahorse.HEAD) #-#-#-#-#Έχει παραβιαστεί Κατά συνέπεια, υπάρχει επιτακτική ανάγκη να αξιοποιηθούν οι προηγμένες τεχνολογίες
στο πλαίσιο της διαχείρισης της ποιότητας και της ασφάλειας των τροφίμων για τη διασφάλιση της ακεραιότητας και της αξιοπιστίας των δεδομένων
σε όλη την αλυσίδα εφοδιασμού σιτηρών και πετρελαίου.
Η τεχνολογία Blockchain, καθώς μια αναδυόμενη τεχνολογία πληροφοριών έχει προσελκύσει σημαντικούς
προσοχή τόσο στον ακαδημαϊκό χώρο όσο και στη βιομηχανία από την εισαγωγή του από τον Satoshi Nakamoto
το 2008 για την υποστήριξη του αποκεντρωμένου κρυπτονομίσματος Bitcoin. Από τότε εξελίχθηκε σε
μια θεμελιώδη τεχνολογική αρχιτεκτονική με πολλά υποσχόμενες εφαρμογές σε διάφορους τομείς
δικτύου [30 ]. Το Blockchain είναι ουσιαστικά ένα σύστημα κατανεμημένου καθολικού, με βασικά χαρακτηριστικά
συμπεριλαμβανομένης της αποκέντρωσης, της αμετάβλητης κατάστασης, της διαφάνειας και της ιχνηλασιμότητας [ 31, 32 ]. Με μοχλό-
συνδυάζοντας αυτά τα εγγενή χαρακτηριστικά, το blockchain ξεπερνά αποτελεσματικά τους διαρθρωτικούς περιορισμούς του
συμβατικές αρχιτεκτονικές, όπως αναδεικνύονται από πρόσφατες συγκριτικές μελέτες που καταδεικνύουν
τη σημαντική υπεροχή του έναντι των παραδοσιακών κεντρικών συστημάτων. Ruan et al. [33 ] και Khanna
et al. [ 34 ] επεσήμανε ότι τα συμβατικά συστήματα που βασίζονται σε κεντρικές βάσεις δεδομένων υποφέρουν
από δομικά ελαττώματα, συγκεκριμένα ευαισθησία σε αλλοίωση δεδομένων και «μεμονωμένο σημείο
κινδύνους αποτυχίας, οι οποίοι οδηγούν σε ασυμμετρία πληροφοριών. Αντίθετα, το blockchain μετριάζει αυτές τις
ευπάθειες με τη δημιουργία ενός ιδρύματος εμπιστοσύνης ανθεκτικού στην παραβίαση μέσω αποκεντρωμένων καθολικών.
Όσον αφορά την απόδοση ιχνηλασιμότητας, οι Malik et al. [ 35 ] διενήργησαν μια ποσοτική σύγκριση,
αποκαλύπτοντας ότι τα παραδοσιακά συστήματα συχνά περιορίζονται σε μερική ιχνηλασιμότητα με κάλυψη
ποσοστό μόνο 40–50%, ενώ οι κατανεμημένες αρχιτεκτονικές που βασίζονται σε blockchain επιτυγχάνουν 100% τελικό
κάλυψη από άκρο σε άκρο. Επιπλέον, σε εφαρμογές που αφορούν συγκεκριμένους τομείς, όπως η έξυπνη γεωργία
και την παραγωγή κρέατος, Rehman et al. [36 ] και Kaliji et al. [ 37 ] απέδειξαν ότι οι αποκεντρωμένοι μηχανισμοί συναίνεσης ξεπερνούν αποτελεσματικά τα ζητήματα αδιαφάνειας δεδομένων και πλαστογραφίας προέλευσης
επικρατούν στα συμβατικά συστήματα. Με βάση αυτά τα συγκριτικά πλεονεκτήματα, το blockchain
τεχνολογία καταδεικνύει σημαντικές δυνατότητες για τη διαχείριση της ποιότητας και της ασφάλειας των τροφίμων. την
η δομή και το αμετάβλητο του κατανεμημένου καθολικού διασφαλίζουν την ακεραιότητα και την αξιοπιστία των δεδομένων,
ενώ η διαφάνεια και η ιχνηλασιμότητα επιτρέπουν την αποτελεσματική ανταλλαγή δεδομένων. Προηγμένη κρυπτογράφηση
οι αλγόριθμοι ενισχύουν την ασφάλεια των δεδομένων και οι έξυπνες συμβάσεις εξορθολογίζουν και αυτοματοποιούν τα δεδομένα
διαδικασία επαλήθευσης [ 38 –40 ]. Συνολικά, αυτά τα χαρακτηριστικά ενισχύουν σημαντικά τη συνεργατική
αποτελεσματικότητα μεταξύ των θεσμικών οργάνων, διασφαλίζοντας έτσι αποτελεσματικά την ασφάλεια των σιτηρών και των ελαιούχων τροφίμων.
Για την αντιμετώπιση ζητημάτων όπως η αναξιόπιστη αποθήκευση δεδομένων, η χαμηλή ακρίβεια και η αξιοπιστία των
αποτελέσματα πρόβλεψης και έλλειψη αποτελεσματικής ιχνηλασιμότητας στην παραδοσιακή ποιότητα των σιτηρών και των ελαιούχων τροφίμων
διαχείριση της ασφάλειας, αυτή η μελέτη προτείνει μια πρόβλεψη κινδύνου για την ποιότητα των τροφίμων σε δημητριακά και έλαια
μοντέλο που συνδυάζει blockchain και βαθιά μάθηση. Το μοντέλο χρησιμοποιεί πρώτα το Grey Relational
Ανάλυση (GRA) και ένα Bayesian-βελτιστοποιημένο Tabular Neural Network (TabNet-BO) για τον κίνδυνο
πρόβλεψη, επιτρέποντας την αποτελεσματική και ακριβή ανάλυση των κινδύνων για την ποιότητα των σιτηρών και του πετρελαίου. Δεύτερον,
η τεχνολογία blockchain χρησιμοποιείται για την καταγραφή υπερβολικών δεδομένων και αποτελεσμάτων πρόβλεψης σε
blockchain, διασφαλίζοντας την αυθεντικότητα και την ιχνηλασιμότητα των δεδομένων. Τέλος, ένας οπτικός χώρος αποθήκευσης
εισάγεται η προσέγγιση της ομαδοποίησης, όπου μόνο τα δεδομένα που υπερβαίνουν το όριο μεταφορτώνονται στο blockchain,
ενώ τα μη υπερβαίνοντα δεδομένα κρυπτογραφούνται και αποθηκεύονται σε μια τοπική βάση δεδομένων, μειώνοντας αποτελεσματικά
το βάρος αποθήκευσης στο blockchain.

Συμπεράσματα

Αυτή η μελέτη προτείνει ένα μοντέλο πρόβλεψης κινδύνου βασισμένο σε blockchain για τα σιτηρά και τα τρόφιμα πετρελαίου
Ποιότητα και ασφάλεια των τροφίμων Πρώτον, η αποτελεσματική πρόβλεψη κινδύνου επιτυγχάνεται με την εισαγωγή του γκρι
Σχεσιακή Ανάλυση (GRA) και Bayesian Optimization-based Tabular Neural Network
(TabNet-BO), βελτιώνοντας έτσι την ακρίβεια του κινδύνου ποιότητας των σιτηρών και των ελαιούχων τροφίμων
πρόβλεψη Τα πειραματικά αποτελέσματα δείχνουν ότι αυτό το μοντέλο επιδεικνύει σημαντική
στη διαμόρφωση της πρόβλεψης κινδύνου για την ποιότητα των σιτηρών και των ελαιούχων τροφίμων, με ποσοστό ακρίβειας που υπερβαίνει
96% και MAE 0,0146 και RMSE 0,0168, επιβεβαιώνοντας τα πλεονεκτήματα του μοντέλου σε
διαχείριση πολύπλοκων μοτίβων δεδομένων και ποικίλων κινδύνων. Στη συνέχεια, για να διασφαλιστεί η αξιοπιστία και
ιχνηλασιμότητα των αποτελεσμάτων πρόβλεψης, η τεχνολογία blockchain χρησιμοποιείται για την καταγραφή υπερβάσεων
δεδομένα και αποτελέσματα προβλέψεων, διασφαλίζοντας τη γνησιότητα και τη διαφάνεια των δεδομένων. Δεδομένα
αλληλεπίδραση και η επαλήθευση ολοκληρώνονται μέσω έξυπνων συμβάσεων, ενισχύοντας περαιτέρω
أمن البيانات Τέλος, η προτεινόμενη μέθοδος βελτιστοποίησης της αποθήκευσης μειώνει σημαντικά την
πίεση αποθήκευσης στο blockchain με τη μεταφόρτωση μόνο υπερβολικών δεδομένων στο blockchain,
ενώ κρυπτογραφεί και αποθηκεύει μη υπερβαίνοντα δεδομένα σε μια τοπική βάση δεδομένων, βελτιώνοντας έτσι την
αποτελεσματικότητα αποθήκευσης του συστήματος. Τα πειραματικά αποτελέσματα δείχνουν ότι το μοντέλο εκτελεί
καλά στην πρόβλεψη κινδύνου, τη μεταφόρτωση δεδομένων και την υποβολή ερωτημάτων. Συλλογικά, αυτές οι αρχιτεκτονικές
διασφαλίσεις-συγκεκριμένα η στρατηγική κλιμακωτής αποθήκευσης σε συνδυασμό με την παραγγελία με βάση τον Κάφκα-
εξασφάλιση ισχυρής βιωσιμότητας σε γεωγραφικά διασκορπισμένες αναπτύξεις, διατηρώντας τον λανθάνοντα χρόνο του δικτύου
καλά εντός των λειτουργικών ανοχών των αλυσίδων εφοδιασμού σιτηρών και πετρελαίου.
Καθώς τα σενάρια εφαρμογής εξελίσσονται σε πολύπλοκα πλαίσια που περιλαμβάνουν μεγάλης κλίμακας, πολλαπλές
πηγή ετερογενών δεδομένων, διασφαλίζοντας την ποιότητα των δεδομένων εισόδου και ξεπερνώντας την κληρονομιά σε-
εμπόδια στην ένταξη γίνονται τόσο κρίσιμα όσο η διασφάλιση της συνέργειας μεταξύ της πρόβλεψης
μοντέλο και blockchain, διατηρώντας παράλληλα την κατανεμημένη αμεταβλητότητα και ιχνηλασιμότητα του τελευταίου
και την αποτελεσματικότητα της αποθήκευσης και την αντιμετώπιση της συμμόρφωσης με το δια-οργανωτικό απόρρητο. Futuro
η έρευνα θα επικεντρωθεί στην ενσωμάτωση της Ομοσπονδιακής Μάθησης για την επίλυση προβληματισμών σχετικά με την προστασία της ιδιωτικής ζωής χωρίς
διακυβεύοντας την αξιοπιστία των δεδομένων με δυνατότητα blockchain, αξιοποιώντας τον ελαφρύ υπολογισμό άκρων
για την υποστήριξη της συντονισμένης λειτουργίας του μοντέλου πρόβλεψης και του blockchain στους πόρους
περιορισμένες παλαιές συσκευές και επέκταση αυτού του ολοκληρωμένου πλαισίου σε άλλες υψηλού κινδύνου
τομείς όπως η εφοδιαστική κρύας αλυσίδας κρέατος και γαλακτοκομικών προϊόντων.

Αυτό το άρθρο προέρχεται από μετάφραση του άρθρου: Integrating Blockchain Traceability and Deep Learning for Risk Prediction in Grain and Oil Food Safety από τα αγγλικά και δημοσιεύεται με βάση την άδεια CC BY 4.0 Attribution 4.0 International Creative Commons. 

Ένα επιχειρησιακό πλαίσιο για τη διαλειτουργικότητα του blockchain

Περίληψη

Η επίτευξη της διαλειτουργικότητας του blockchain είναι μια πολύπλοκη διαδικασία για πολλούς οργανισμούς που επιδιώκουν να χρησιμοποιήσουν την τεχνολογία για να αυξήσουν τις επιχειρηματικές διαδικασίες. Η καινοτομία της τεχνολογίας blockchain εισάγει νέες προκλήσεις που δεν μπορούν να αντιμετωπιστούν αποτελεσματικά με τις σύγχρονες προσεγγίσεις διαλειτουργικότητας και τα εργαλεία, οι μέθοδοι και τα πλαίσια διαλειτουργικότητας με επίκεντρο το blockchain που υποστηρίζουν τους οργανισμούς είναι σπάνια. Ως εκ τούτου, υπάρχει ανάγκη να αναπτυχθούν πλαίσια και λύσεις ειδικά για το blockchain. Αυτή η μελέτη αντιμετωπίζει αυτό το κενό διερευνώντας τη διαλειτουργικότητα του blockchain από τη σκοπιά της επιχείρησης. Η μελέτη υιοθέτησε την ερευνητική προσέγγιση της επιστήμης του σχεδιασμού και ενημερώθηκε από πολλαπλά σημεία συλλογής δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων συστηματικών βιβλιογραφικών ανασκοπήσεων, ποιοτικών συνεντεύξεων με εμπειρογνώμονες του blockchain και διαδικτυακών σεμιναρίων του κλάδου. Η έρευνα, υποστηριζόμενη από τη Γενική Θεωρία Συστημάτων, ανέπτυξε και αξιολόγησε ένα πλαίσιο διαλειτουργικότητας blockchain στο πλαίσιο του τραπεζικού κλάδου. Τα αποτελέσματα τόνισαν τη σημασία μιας σαφούς περίπτωσης χρήσης του blockchain, της κατανόησης του στόχου για την υιοθέτηση του blockchain και του καθορισμού του πεδίου εφαρμογής της διαλειτουργικότητας, της κατανόησης των συστημάτων, των δεδομένων και της συμμόρφωσης με τα ρυθμιστικά πλαίσια ως βασικών στοιχείων που ενημερώνουν την προσέγγιση της διαλειτουργικότητας του blockchain. Η μελέτη συμβάλλει θεωρητικά και πρακτικά μέσω του ολοκληρωμένου πλαισίου και των κατευθυντήριων γραμμών για τη Διαλειτουργικότητα του Blockchain για Επιχειρήσεις (Enterprise Blockchain Interoperability - EBI). Το πλαίσιο EBI μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως οδηγός και σημείο αναφοράς για τους επαγγελματίες και τους οργανισμούς του blockchain για να καθοδηγήσουν τις αποφάσεις σχετικά με τη διαδικασία διαλειτουργικότητας της τεχνολογίας blockchain με τις υπάρχουσες οργανωτικές διαδικασίες και συστήματα. Το πλαίσιο EBI και οι κατευθυντήριες γραμμές σχεδιασμού αξιολογήθηκαν και επικυρώθηκαν από εμπειρογνώμονες blockchain, επισημαίνοντας τη χρησιμότητά τους για επιχειρήσεις που εξετάζουν το ενδεχόμενο ενσωμάτωσης συστημάτων blockchain.

Εισαγωγή

Πολλοί κλάδοι και οργανισμοί επιδιώκουν να αξιοποιήσουν την τεχνολογία blockchain για να ενισχύσουν την ασφάλεια και την αποτελεσματικότητα των επιχειρηματικών τους διαδικασιών και επίσης να διερευνήσουν ευκαιρίες σε όλες τις οργανωσιακές αλυσίδες αξίας (Witt & Schoop, 2023). Ωστόσο, αυτοί οι οργανισμοί αντιμετωπίζουν την πολυπλοκότητα της ενσωμάτωσης της τεχνολογίας blockchain στα υπάρχοντα συστήματα και διαδικασίες. Οι πολυπλοκότητες προέρχονται από τις ιδιαιτερότητες στον τρόπο λειτουργίας της τεχνολογίας blockchain. Τα blockchains λειτουργούν με κατανεμημένο και αποκεντρωμένο τρόπο, σε αντίθεση με τον συγκεντρωτικό χαρακτήρα των σύγχρονων συστημάτων που χρησιμοποιούνται σε οργανισμούς. Επιπλέον, η τεχνολογία blockchain φέρνει νέες μορφές δεδομένων που δεν καλύπτονται επαρκώς από συμβατικά συστήματα, πρότυπα, εργαλεία και μεθόδους (Abebe et al., 2019). Κατά συνέπεια, τα blockchains δεν μπορούν να μοιράζονται και να ανταλλάσσουν δεδομένα απρόσκοπτα με άλλα συστήματα. Η ανταλλαγή δεδομένων μεταξύ blockchains και συμβατικών συστημάτων απαιτεί νέους τρόπους ανταλλαγής δεδομένων, αλληλεπιδράσεων, επικύρωσης δεδομένων και διασφάλισης της ακεραιότητας των δεδομένων.

Επιπλέον, η ανωριμότητα των πλατφορμών blockchain, ιδιαίτερα των πλατφορμών που επικεντρώνονται στις επιχειρήσεις, και η εκκολαπτόμενη φύση των εφαρμογών τους σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα συμβάλλουν στην αβεβαιότητα σχετικά με τον τρόπο με τον οποίο οι οργανισμοί μπορούν να ενσωματώσουν και να διαλειτουργήσουν την τεχνολογία. Αυτή η πρόκληση επιδεινώνεται από την έλλειψη κατάλληλων, με επίκεντρο το blockchain μοντέλων, εργαλείων και πλαισίων που καθοδηγούν τους οργανισμούς στην εφαρμογή της τεχνολογίας blockchain και επιτρέπουν την αποτελεσματική ανταλλαγή δεδομένων μεταξύ των κατεστημένων επιχειρηματικών συστημάτων και των αναδυόμενων εφαρμογών blockchain (Belchior et al., 2021a). Ως αποτέλεσμα, οι οργανισμοί δεν μπορούν να συνειδητοποιήσουν τα οφέλη της τεχνολογίας blockchain.

Ως αποτέλεσμα, η έρευνα για τη διαλειτουργικότητα του blockchain έχει κερδίσει έδαφος στον τομέα των Πληροφοριακών Συστημάτων (ΠΣ). Πολλοί ερευνητές της IS έχουν διερευνήσει διάφορες λύσεις για την αντιμετώπιση ζητημάτων διαλειτουργικότητας που σχετίζονται με την τεχνολογία blockchain. Ωστόσο, η τρέχουσα βιβλιογραφία κυριαρχείται από έργα που επικεντρώνονται σε δημόσια συστήματα blockchain που υποστηρίζουν την ανταλλαγή και το εμπόριο κρυπτονομισμάτων, ενώ παραμελούν την ενσωμάτωση συστημάτων blockchain με παλαιότερα ψηφιακά συστήματα. Επί του παρόντος, δεν είναι σαφές πώς οι επιχειρήσεις μπορούν να ενσωματώσουν την τεχνολογία blockchain για τη βελτιστοποίηση των επιχειρηματικών διαδικασιών. Ορισμένοι έχουν υποστηρίξει τη χρήση των υφιστάμενων μεθόδων για την ενσωμάτωση και τη διαλειτουργικότητα της τεχνολογίας στις υπάρχουσες επιχειρήσεις, ενώ άλλοι υποστηρίζουν την ανάπτυξη νέων προσεγγίσεων και τεχνικών διαλειτουργικότητας για την κάλυψη των μοναδικών απαιτήσεων και της πολυπλοκότητας των blockchains (Fahmideh et al., 2024). Ως αποτέλεσμα, η επίτευξη της διαλειτουργικότητας του blockchain παραμένει μια πρόκληση για πολλές επιχειρήσεις. Για να γεφυρωθεί αυτό το χάσμα, αυτή η μελέτη αντιμετωπίζει το ερευνητικό ερώτημα: πώς μπορεί να σχεδιαστεί ένα πλαίσιο διαλειτουργικότητας blockchain για να καθοδηγήσει τη διαδικασία ενσωμάτωσης της τεχνολογίας blockchain; Επιπλέον, αυτή η μελέτη επεκτείνει τις υπάρχουσες μελέτες σχετικά με τη διαλειτουργικότητα του blockchain, υπερβαίνοντας την κυρίαρχη εστίαση στη διαλειτουργικότητα μεταξύ των δικτύων blockchain για να διερευνήσει τον τρόπο με τον οποίο το blockchain μπορεί να διαλειτουργήσει με συστήματα που δεν είναι blockchain εντός των επιχειρηματικών ρυθμίσεων.

Αυτή η μελέτη συμβάλλει αρκετά στη θεωρία και την πράξη. Για τη θεωρητική συμβολή, η μελέτη παρουσιάζει ένα ολοκληρωμένο πλαίσιο διαλειτουργικότητας blockchain επιχειρήσεων και καταδεικνύει την εφαρμοσιμότητά του μέσω συνεντεύξεων εμπειρογνωμόνων και ρεαλιστικών σεναρίων στον τραπεζικό τομέα. Το πλαίσιο περιλαμβάνει ένα πλαίσιο συνιστωσών υψηλού επιπέδου που δείχνει τα βασικά οργανωτικά, νομικά και τεχνικά στοιχεία που συμβάλλουν στη διαλειτουργικότητα του blockchain στις επιχειρήσεις. Περιλαμβάνει επίσης έναν χάρτη ροής διαδικασιών και ένα σύνολο κατευθυντήριων γραμμών που προορίζονται να καθοδηγήσουν τους επαγγελματίες σχετικά με την εφαρμογή της διαλειτουργικότητας blockchain. Το πλαίσιο παρέχει ένα πρακτικό σημείο αναφοράς για την κατανόηση των αποχρώσεων της διαλειτουργικότητας του blockchain στις επιχειρήσεις.

Η παρούσα μελέτη καταδεικνύει την ανάπτυξη και τη χρησιμότητα του πλαισίου ακολουθώντας την προσέγγιση του Design Science Research (DSR) (Peffers et al., 2007) και ενημερώθηκε από δεδομένα που συλλέχθηκαν μέσω συστηματικών βιβλιογραφικών ανασκοπήσεων (SLR), ποιοτικών συνεντεύξεων με εμπειρογνώμονες του blockchain και διαδικτυακών σεμιναρίων του κλάδου σχετικά με τη διαλειτουργικότητα του blockchain. Η χρησιμότητα του πλαισίου απεικονίστηκε μέσω ρεαλιστικών σεναρίων πραγματικής ζωής που προέρχονται από πραγματικά έργα διαλειτουργικότητας blockchain που εντοπίστηκαν από τον τραπεζικό τομέα.

Το υπόλοιπο άρθρο έχει οργανωθεί ως εξής. Η Ενότητα 2 περιγράφει την ανασκόπηση της βιβλιογραφίας και την Ενότητα. 3 συζητά τη μεθοδολογία και τον θεωρητικό φακό της μελέτης. Το προτεινόμενο πλαίσιο παρουσιάζεται στην Ενότητα. 4, ακολουθούμενη από επίδειξη της χρησιμότητας του πλαισίου στην Ενότητα. 5. Στην Ενότητα 6, παρουσιάζουμε τις θεωρητικές, μεθοδολογικές και πρακτικές επιπτώσεις της μελέτης και συζητάμε κάποιες ευκαιρίες για μελλοντική έρευνα. Τέλος, στο Κεφ. 7, επισημαίνουμε τους περιορισμούς της μελέτης μας και παρέχουμε το συμπέρασμα.

Συμπέρασμα

Το σημερινό τοπίο έρευνας για τη διαλειτουργικότητα του blockchain επικεντρώνεται κυρίως στην αντιμετώπιση των προκλήσεων της διαλειτουργικότητας μεταξύ δημόσιων blockchain. Πολύ λίγες μελέτες έχουν διερευνήσει τη διαλειτουργικότητα του blockchain σε οργανωτικά περιβάλλοντα. Κατά συνέπεια, δεν υπάρχουν εργαλεία, μοντέλα ή πλαίσια προσανατολισμένα στην καθοδήγηση των οργανισμών μέσω της πολύπλοκης διαδικασίας ενσωμάτωσης του blockchain στις επιχειρηματικές διαδικασίες. Σε αυτή τη μελέτη, διερευνούμε πώς μπορεί να εφαρμοστεί η διαλειτουργικότητα blockchain σε οργανισμούς για την αντιμετώπιση της πρόκλησης της έλλειψης διαλειτουργικότητας μεταξύ των συστημάτων blockchain και άλλων παραδοσιακών συστημάτων. Προτείναμε το πλαίσιο EBI για να καθοδηγήσουμε τους οργανισμούς μέσω της διαδικασίας διαλειτουργικών blockchains. Η μελέτη χρησιμοποίησε μια προσέγγιση έρευνας της επιστήμης του σχεδιασμού για την κατασκευή και την αξιολόγηση του πλαισίου. Η κατασκευή του πλαισίου βασίστηκε στη θεωρία των Γενικών Συστημάτων και ενημερώθηκε από δεδομένα που συλλέχθηκαν μέσω συστηματικών βιβλιογραφικών ανασκοπήσεων, συνεντεύξεων εμπειρογνωμόνων του τομέα και διαδικτυακών σεμιναρίων.

Τα κύρια ευρήματα της μελέτης έδειξαν διάφορα ρυθμιστικά, επιχειρηματικά και τεχνικά στοιχεία που θα πρέπει να εξεταστούν για να καθοδηγήσουν τη διαδικασία εφαρμογής της διαλειτουργικότητας blockchain σε οργανισμούς. Οι επιχειρηματικές παράμετροι περιλαμβάνουν μια σαφή περίπτωση χρήσης του blockchain, τον καθορισμό του πεδίου εφαρμογής και του στόχου της διαλειτουργικότητας, τον καθορισμό του τύπου της απαιτούμενης διαλειτουργικότητας, τον προσδιορισμό των σχετικών συστημάτων και τη διεξαγωγή αξιολογήσεων συμβατότητας των συστημάτων. Επιπλέον, τα ευρήματα υπογράμμισαν τη σημασία της κατανόησης των πτυχών που σχετίζονται με τα δεδομένα, συμπεριλαμβανομένου του τύπου των δεδομένων που πρόκειται να μοιραστούν (περιουσιακά στοιχεία, διακριτικά ή αυθαίρετα δεδομένα), των μορφών δεδομένων και της αναπαράστασης της αξίας και της τυποποίησης των δεδομένων. Επιπλέον, τα αποτελέσματα τόνισαν επίσης τη σημασία της συμμόρφωσης με τα ρυθμιστικά πλαίσια, υποδηλώνοντας ότι οι οργανισμοί θα πρέπει να αναπτύξουν νέα ρυθμιστικά πλαίσια με επίκεντρο το blockchain και να προσδιορίσουν τους σχετικούς υφιστάμενους κανονισμούς που μπορούν να εφαρμοστούν στα συστήματα blockchain και να διασφαλίσουν ότι η επιλεγμένη προσέγγιση διαλειτουργικότητας συμμορφώνεται με τους σχετικούς κανονισμούς, όπως οι κανονισμοί που διέπουν την αποθήκευση και την ανταλλαγή πληροφοριών και εκείνοι που διασφαλίζουν την προστασία και το απόρρητο των προσωπικών πληροφοριών.

Αυτό το άρθρο προέρχεται από μετάφραση του άρθρου: An enterprise framework for blockchain interoperability από τα αγγλικά και δημοσιεύεται με βάση την άδεια CC BY 4.0 Attribution 4.0 International Creative Commons.  

Συναλλακτική στρατηγική για το Bitcoin και το Ethereum βάσει μοντέλου νευρωνικού δικτύου

Περίληψη

Τα αυτόματα συστήματα συναλλαγών αντιμετωπίζουν τις ανάγκες της εξάλειψης των συναισθηματικών προκαταλήψεων από την εμπορική λειτουργία των δημόσιων περιουσιακών στοιχείων. Αυτά τα συστήματα τοποθετούν παραγγελίες με βάση ένα μοντέλο τιμών που προβλέπει τη μελλοντική τιμή ενός περιουσιακού στοιχείου. Τα εν λόγω συστήματα, που αναπτύχθηκαν από τα αμοιβαία κεφάλαια Edge και τους θεσμικούς επενδυτές, δεν είναι διαθέσιμα στο κοινό και η εκτεταμένη έρευνα σε αυτόν τον τομέα αξίζει τον κόπο. Σε αυτή την έρευνα, αναπτύξαμε ένα μοντέλο βραχυπρόθεσμων τιμών που βασίζεται σε ένα νευρωνικό δίκτυο και το χρησιμοποιήσαμε για να προβλέψουμε την κατεύθυνση των τιμών στο εγγύς μέλλον. Πιο αναλυτικά, παρουσιάσαμε τη διαδικασία εξαγωγής χαρακτηριστικών και τη στρατηγική παραμετρικής επισήμανσης για τη δημιουργία ενός έτοιμου συνόλου δεδομένων ML που περιλαμβάνει περισσότερα από 400 κρυπτονομίσματα. Στη συνέχεια, το μοντέλο επικυρώνεται με τη δημιουργία μιας στρατηγικής συναλλαγών για τα δύο πιο κεφαλαιοποιημένα κρυπτονομίσματα κατά τη στιγμή της σύνταξης: το Bitcoin και το Ethereum. Η επικύρωση χρησιμοποιεί μια προσομοίωση συναλλαγών που εκτείνεται σε έξι χρόνια ιστορικών δεδομένων για το Bitcoin και το Ethereum, συμπεριλαμβανομένων τόσο αναδρομικών (backtest) όσο και μελλοντικών (forward test) αξιολογήσεων. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι το μοντέλο που βασίζεται σε νευρωνικά δίκτυα παρουσιάζει μια πολύ καλή γενίκευση σε μοτίβα που βρίσκονται σε ιστορικά δεδομένα, επιτρέποντας προβλέψεις σε μελλοντικά δεδομένα στο πλαίσιο της προσομοίωσης συναλλαγών. Επιπλέον, διεξήχθη μια ολοκληρωμένη ανάλυση της σημασίας των χαρακτηριστικών για την ενίσχυση της ερμηνείας και της απόδοσης του μοντέλου. Τέλος, δοκιμάζουμε το μοντέλο μας σε μια προσομοιωμένη συνεδρία συναλλαγών. Δείχνει ότι, με μια απλή στρατηγική αγοράς μόνο συν μια απώλεια στάσης, το σύστημα συναλλαγών περιορίζει την αυγή της κλήρωσης κατά τη διάρκεια των αγορών σε ύφεση (bear).

Εισαγωγή

Ένα σύστημα χρηματοοικονομικών συναλλαγών που λειτουργεί σε χρηματιστήρια δημόσιων αγορών περιλαμβάνει ένα δομημένο σύνολο πρωτοκόλλων και αναλυτικών εργαλείων που έχουν σχεδιαστεί για τη βελτιστοποίηση των ικανοτήτων λήψης αποφάσεων του εμπορικού πράκτορα σε αναζήτηση μέγιστων αποδόσεων επένδυσης. Αυτά τα πρωτόκολλα και τα εργαλεία δημιουργούνται στο πλαίσιο αλγορίθμων συναλλαγών, οι οποίοι επεξεργάζονται δεδομένα που σχετίζονται με ένα ή περισσότερα χρηματοοικονομικά περιουσιακά στοιχεία για τον εντοπισμό και την εκμετάλλευση ευκαιριών για παραγωγή κέρδους. Χρησιμοποιούνται πολλαπλές ροές δεδομένων για την υποστήριξη της διαδικασίας λήψης αποφάσεων. Ένα παράδειγμα τέτοιων μεθοδολογιών σε χρηματοοικονομικές εφαρμογές είναι η Standard & Poor's Neural Fair Value 25. Αυτό το χαρτοφυλάκιο χρησιμοποιεί ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο για την εκτέλεση εβδομαδιαίων επιλογών 25 μετοχών από μια υποψήφια ομάδα 3000, με στόχο να ξεπεράσει την απόδοση της αγοράς λαμβάνοντας την εβδομαδιαία εύλογη αξία κάθε μετοχής μέσω θεμελιώδους ανάλυσης. Η ανάπτυξη μοντέλων πρόβλεψης, όπως τα Νευρωνικά Δίκτυα (ΝΝ), στις συναλλαγές κινητών αξιών έχει υποβληθεί σε εκτεταμένο επιστημονικό έλεγχο, με στοιχεία που υποδηλώνουν σημαντική αποτελεσματικότητα (Kumbure et al. 2022 Ωστόσο, η αφομοίωση αυτών των τεχνικών σε επιχειρησιακά περιβάλλοντα συναλλαγών παραμένει συχνά ιδιόκτητη, περιορίζοντας τη δημοσιοποίηση των λεπτομερειών εφαρμογής (Gerlein et al. 2016). Ως αποτέλεσμα, εξακολουθούν να υπάρχουν σημαντικά περιθώρια για την προώθηση της έρευνας των αυτοματοποιημένων συστημάτων συναλλαγών μέσω της εφαρμογής σύγχρονων παραδειγμάτων μηχανικής μάθησης (ML).

Τα τελευταία χρόνια, τα κρυπτονομίσματα έχουν εισέλθει στο στάδιο της ωριμότητας, καθιστώντας ευρέως προσβάσιμα ως επενδυτικές ευκαιρίες στο ευρύ κοινό μέσω των διαπραγματεύσιμων αμοιβαίων κεφαλαίων (ETFs) που τα ενσωματώνουν (Olabanji et al. 2024 Επιπλέον, αρκετές χώρες (π.χ. Ελ Σαλβαδόρ, Κεντροαφρικανική Δημοκρατία) έχουν χορηγήσει καθεστώς νόμιμου χρήματος σε ορισμένα σημαντικά κρυπτονομίσματα (βλ. Alvarez et al. 2023 Θα πρέπει να σημειωθεί ότι, σε αυτό το εξαιρετικά δυναμικό περιβάλλον, οι ευκαιρίες κέρδους πολλαπλασιάζονται. Κατά συνέπεια, πολλά αμοιβαία κεφάλαια αντιστάθμισης κινδύνου και επενδυτές ενσωματώνουν τώρα κρυπτονομίσματα στα χρηματοοικονομικά τους χαρτοφυλάκια, επηρεάζοντας σημαντικά τη συνολική αγορά και δημιουργώντας σημαντικό ενδιαφέρον για την εμπορία αλγορίθμων για αυτά τα ψηφιακά περιουσιακά στοιχεία. Σύμφωνα με τους Fang et al. (2022), η έρευνα σχετικά με τις συναλλαγές κρυπτονομισμάτων έχει σημειώσει δραματική αύξηση τα τελευταία χρόνια. Οι συγγραφείς τονίζουν ότι ένα εντυπωσιακό 85% όλων των δημοσιευμένων επιστημονικών εργασιών έχουν παραχθεί για αλγοριθμικές συναλλαγές περιουσιακών στοιχείων που σχετίζονται με κρυπτονομίσματα τα τελευταία πέντε χρόνια. Αυτό δείχνει ότι ο τομέας της έρευνας για τις συναλλαγές κρυπτονομισμάτων εξελίσσεται ραγδαία, με αυξανόμενο ενδιαφέρον για την ανάπτυξη καινοτόμων στρατηγικών και μεθοδολογιών για τις συναλλαγές.

Σε αυτή την έρευνα, διερευνούμε τη σκοπιμότητα της εξαγωγής γενικών προτύπων τιμών, που δεν συνδέονται με συγκεκριμένα περιουσιακά στοιχεία, και αξιολογούμε την απόδοσή τους χρησιμοποιώντας δεδομένα εκτός ετικέτας που προέρχονται από το Bitcoin και το Ethereum σε ένα εκτεταμένο χρονικό διάστημα. Συγκεκριμένα, προτείνουμε μια ισχυρή στρατηγική συναλλαγών που, μετά την εκπαίδευση ενός νευρωνικού δικτύου (ΝΝ) σε ένα εκτεταμένο σώμα ιστορικών δεδομένων της αγοράς που περιλαμβάνει εκατοντάδες περιουσιακά στοιχεία κρυπτογράφησης, θα μπορούσε να εκτελέσει αυτόνομα συναλλαγές στην αγορά για να αποφέρει θετικές οικονομικές αποδόσεις. Η μεθοδολογία μας διαφέρει από τις υπάρχουσες προσεγγίσεις χρησιμοποιώντας ένα ενιαίο και ολοκληρωμένο σύνολο δεδομένων που περιλαμβάνει εκατοντάδες κρυπτονομίσματα. Όπως καταδείχθηκε σε μεταγενέστερες αναλύσεις, αυτή η προσέγγιση είναι σημαντικά πιο αποτελεσματική από εναλλακτικές στρατηγικές που βασίζονται σε ιστορικά δεδομένα από ένα περιορισμένο υποσύνολο ενός ή μερικών περιουσιακών στοιχείων κάθε φορά.

Παρόλο που οι στρατηγικές που αναπτύσσονται για τις συμβατικές χρηματοπιστωτικές αγορές μπορούν να προσαρμοστούν για εφαρμογή στον τομέα των κρυπτονομισμάτων, ο τελευταίος παρουσιάζει διακριτά χαρακτηριστικά που απαιτούν νέες ερευνητικές προσπάθειες από την επιστημονική κοινότητα. Οι συμβατικές μεθοδολογίες συναλλαγών θέτουν τα θεμέλιά τους στη θεμελιώδη και τεχνική ανάλυση. Η θεμελιώδης προσέγγιση στοχεύει να καθορίσει εάν η τρέχουσα εμπορική αξία ενός περιουσιακού στοιχείου ευθυγραμμίζεται με την εύλογη αγοραία αξία του, χρησιμοποιώντας χρηματοοικονομικές μετρήσεις και ολοκληρωμένες αξιολογήσεις των επιχειρηματικών δεδομένων που σχετίζονται με το περιουσιακό στοιχείο. Αντίθετα, η τεχνική ανάλυση εξετάζει χρονοσειρές δεδομένων τιμών και όγκου για την πρόβλεψη της μελλοντικής αξίας ενός περιουσιακού στοιχείου, με βάση την παραδοχή ότι οι μελλοντικές τιμές της αγοράς είναι πράγματι προβλέψιμες.

Στην υπόθεση της αποτελεσματικής αγοράς, όπως δήλωσε ο Malkiel (2003), οι παράγοντες της αγοράς παρουσιάζουν ορθολογική συμπεριφορά και οι νέες πληροφορίες ενσωματώνονται αμέσως στις τιμές των περιουσιακών στοιχείων. Αντίθετα, η υπόθεση της προσαρμοστικής αγοράς (Chu et al. 2019) αναφέρει ότι οι επενδυτές μπορούν να επιδείξουν παράλογες αντιδράσεις στην αστάθεια της αγοράς, δημιουργώντας έτσι ευκαιρίες για συμφέρουσα απόκτηση περιουσιακών στοιχείων. Τέτοια φαινόμενα μπορούν να αποδοθούν σε τάσεις ανθρώπινης συμπεριφοράς, συμπεριλαμβανομένης της αποστροφής για απώλειες, της υπερβολικής αυτοπεποίθησης και της υπερβολικής αντίδρασης, οι οποίες, υπό συγκεκριμένες συνθήκες, ενισχύουν την αστάθεια της αγοράς. Η αναποτελεσματικότητα των προεξεχόντων κρυπτονομισμάτων εξετάζεται από τους Zhang et al. (2018), με τα ευρήματα να υποστηρίζουν ότι «τα αποτελέσματα δείχνουν ότι όλα αυτά τα κρυπτονομίσματα είναι αναποτελεσματικές αγορές». Αυτός ο χαρακτηρισμός τοποθετεί την αγορά κρυπτονομισμάτων ως πλεονεκτικό τομέα για την ανάπτυξη της τεχνικής ανάλυσης μέσω της χρήσης αυτοματοποιημένων αντιπροσώπων.

Ένα επιπλέον διακριτικό χαρακτηριστικό αυτού του πλαισίου έγκειται στη λειτουργική δομή των ψηφιακών ανταλλαγών, ιδίως των ανταλλαγών κρυπτονομισμάτων, οι οποίες επιβάλλουν χαμηλότερο κόστος συναλλαγών σε σύγκριση με τις συμβατικές χρηματιστηριακές οντότητες. Αυτή η διαφορά μπορεί να έχει σημαντικό αντίκτυπο στο περιβάλλον συναλλαγών υψηλού όγκου και υψηλής συχνότητας που χαρακτηρίζει αυτήν την αγορά. Επί του παρόντος, τα τέλη συναλλαγής στα ανταλλακτήρια κρυπτονομισμάτων μπορεί να είναι τόσο ελάχιστα όσο 0,1% ανά συναλλαγή. Επιπλέον, τα περισσότερα από αυτά τα χρηματιστήρια προσφέρουν ένα δωρεάν API συναλλαγών, μειώνοντας έτσι τα εμπόδια για την έναρξη αλγοριθμικών συναλλαγών.

Συμπέρασμα

Η αυτοματοποίηση των συναλλαγών σε περιουσιακά στοιχεία που βασίζονται σε blockchain αντιμετωπίζει προκλήσεις λόγω κακής ρύθμισης και χειραγώγησης της αγοράς, οδηγώντας σε υψηλή μεταβλητότητα (Gandal et al. 2018; Eigelshoven and Ullrich 2021; Fratrič et al. 2022 Αν και αυτές οι διακυμάνσεις υποδηλώνουν κερδοφόρες ευκαιρίες, η αναγνώρισή τους σε μια αυτόματη ρύθμιση παραμένει ένα πολύπλοκο έργο. Σε αυτή την εργασία βλέπουμε σαφώς ότι το σύστημα συναλλαγών μας αποδίδει καλά σε Bitcoin και Ethereum έναντι ενός εικονικού μοντέλου. Σημειώστε ότι, κατά τη στιγμή της σύνταξης, το Bitcoin και το Ethereum αντιπροσωπεύουν το 60%+ της συνολικής κεφαλαιοποίησης των αγορών κρυπτονομισμάτων. Κατά τη γνώμη μας, οι μεγάλες διακυμάνσεις των τιμών των νομισμάτων είναι προβλέψιμες βάσει τεχνικού πλαισίου και αυτό επιβεβαιώνεται από την έρευνά μας. Η σημασία του χαρακτηριστικού επιβεβαίωσε ότι η κλασική προσέγγιση που βασίζεται σε διασταυρώσεις κινούμενων μέσων όρων και απλούς τεχνικούς δείκτες λειτούργησε πολύ καλά, ενώ τα μοτίβα των κηροπηγίων φαίνεται να είναι αναποτελεσματικά. Στην Ενότητα 2 καταλήγουμε στο συμπέρασμα ότι τα κοινωνικά δίκτυα έχουν κάποια συσχέτιση με τη δυναμική των τιμών. Στη συνέχεια, τα κοινωνικά δίκτυα είναι μία από τις πιο σημαντικές πηγές πληροφοριών (μαζί με άλλες) που πρέπει να συγχωνευθούν για να αποκτήσουν μια πιο ολοκληρωμένη εικόνα του κλίματος της αγοράς για οποιοδήποτε συγκεκριμένο κρυπτονόμισμα. Σε μελλοντικές εργασίες θα πρέπει να αναπτυχθεί ένας πιο σύνθετος αγωγός με τη συγχώνευση δεδομένων από διαφορετικές πηγές: διαφορετικά συναισθήματα κοινωνικών δικτύων, οικονομικές ειδήσεις, ανάλυση blockchain, πληροφορίες βιβλίων παραγγελιών, τεχνικοί δείκτες και ορισμένες τεχνικές αντιστοίχισης προτύπων για την ενσωμάτωση στα δεδομένα γνωστών και άγνωστων τεχνικών προτύπων σε διαφορετική χρονική κλίμακα. Τα μοτίβα των κηροπηγίων μπορούν να αφαιρεθούν, καθώς τα βρήκαμε εντελώς αναποτελεσματικά στην πρόβλεψη της κατεύθυνσης των τιμών για τα κρυπτονομίσματα. Επιπλέον, αυτή η προσέγγιση μπορεί να εφαρμοστεί έναντι διαφορετικών περιουσιακών στοιχείων, όπως το ζεύγος νομισμάτων (forex), οι μετοχές, τα εμπορεύματα και τα μοχλευμένα παράγωγά τους, όπως το CFD.

Διαβάστε επίσης:

Ένα επιχειρησιακό πλαίσιο για τη διαλειτουργικότητα του blockchain 

Αυτό το άρθρο προέρχεται από μετάφραση του άρθρου: Trading strategy for Bitcoin and Ethereum by neural network model από τα αγγλικά και δημοσιεύεται με βάση την άδεια CC BY 4.0 Attribution 4.0 International Creative Commons. 

Η ανάγκη για χρηματοοικονομική εκπαίδευση ενόψει των μέσων κοινωνικής δικτύωσης και του φαινομένου των κρυπτονομισμάτων

Περίληψη

Σκοπός - είναι να παράσχει στοιχεία για το πώς τα κοινωνικά δίκτυα λειτουργούν ως απαραίτητο κανάλι στο φαινόμενο των κρυπτονομισμάτων και της δημόσιας αντίληψής του, αναλύοντας το πλαίσιο στο οποίο συμβαίνει, καθώς και τα μοτίβα που ακολουθούνται και τα πιο συχνά χρησιμοποιούμενα κανάλια. 
Ερευνητική μεθοδολογία - αυτό το άρθρο διερευνά και παρέχει στοιχεία σχετικά με τη σχέση μεταξύ κρυπτονομισμάτων και κοινωνικών δικτύων μέσω της χρήσης ψηφιακών εργαλείων κοινωνικής ακρόασης, διερευνώντας δεδομένα που ανακτώνται από τα πιο σημαντικά κοινωνικά δίκτυα, καθώς και ιστότοπους, φόρουμ και ιστολόγια.
Ευρήματα - η επείγουσα ανάγκη παροχής επαρκούς επιπέδου χρηματοοικονομικής εκπαίδευσης στην ψηφιακή οικονομία.
Ερευνητικοί περιορισμοί - η μελέτη θα πρέπει να διεξάγεται ανά ηλικιακές ομάδες για να αξιολογηθεί εάν πρόκειται μόνο για πρόβλημα του νεότερου πληθυσμού, οι οποίοι είναι οι συνήθεις χρήστες των κοινωνικών δικτύων.
Πρακτικές συνέπειες - ο χρήστης ή ο επενδυτής κρυπτονομισμάτων γνωρίζει τους υφιστάμενους κινδύνους που σχετίζονται με τα κρυπτονομίσματα, ιδίως μεταξύ του νεαρού πληθυσμού, χωρίς να υποτιμά την επιρροή που είχαν και συνεχίζουν να έχουν τα κοινωνικά δίκτυα στην αντίληψη και την αποδοχή των ψηφιακών νομισμάτων, ακόμη και στη δημοτικότητά τους. Πρωτοτυπία/Αξία - η επένδυση σε κρυπτονομίσματα απαιτεί κοινωνική ευθύνη από την πλευρά των ιδρυμάτων, απαιτώντας επαρκή νομοθεσία και χρηματοοικονομική κατάρτιση για πιθανούς επενδυτές.

Εισαγωγή

Αυτό το άρθρο αναλύει τον αντίκτυπο και την ανάπτυξη των κρυπτονομισμάτων, καθώς και τους δεσμούς που έχουν τα κρυπτονομίσματα με τα κοινωνικά δίκτυα (Poongodi et al., 2021) και την ανάγκη ανάπτυξης κατάλληλης χρηματοοικονομικής εκπαίδευσης σε σχέση με αυτά τα ψηφιακά περιουσιακά στοιχεία. Παρόλο που η γέννηση του Bitcoin (Nakamoto, 2008, Mai et al., 2018 ) ήταν ένα γεγονός στο οποίο αυτό το ψηφιακό νόμισμα παρουσιάστηκε ως μια αποκεντρωμένη εναλλακτική λύση στα χρήματα fiat (Caraiani & Călin, 2018), πρέπει να σημειωθεί ότι τα κρυπτονομίσματα εμφανίστηκαν με την υποστήριξη κρυπτογραφικών τεχνικών που βασίζονται σε μια υποκείμενη τεχνολογία που ονομάζεται blockchain ή blockchain, η οποία οδήγησε σε αλλαγή του τρόπου με τον οποίο θα μπορούσαν να πραγματοποιηθούν ορισμένες οικονομικές συναλλαγές στα μάτια πολλών χρηστών, επιπλέον, άρχισε να επανεξετάζει την παραδοσιακή έννοια του χρήματος (Mougayar, 2016) υπό την προστασία
ορισμένων χαρακτηριστικών που είναι εγγενή στα ψηφιακά νομίσματα, όπως η διαφάνεια, το αμετάβλητο και, πάνω απ 'όλα, η αποκέντρωση (Al-Shdaifat, 2023), τα οποία πρόσθεσαν και διαφοροποίησαν αξίες που προσέλκυσαν την προσοχή ενός σημαντικού αριθμού οπαδών και επενδυτών.
Ωστόσο, η πραγματικότητα των κρυπτονομισμάτων σήμερα απέχει πολύ από τον αρχικό τους σκοπό όσον αφορά τον ρόλο που διαδραματίζουν στην πραγματική οικονομία, εγείροντας ερωτήματα σχετικά με το μέλλον τους, ίσως μακριά από τις λύσεις ή τα οφέλη που προορίζονταν να παράσχουν, όπως προειδοποίησε ο Allen του Διεθνούς Νομισματικού Ταμείου (2022).
Ενώ είναι λογικό να σημειωθεί ότι τα ψηφιακά νομίσματα έχουν πράγματι βιώσει αξιοσημείωτη ανάπτυξη όσον αφορά την υιοθέτηση, τη χρήση, την κεφαλαιοποίηση της αγοράς, την αποτίμηση, τη διαπραγμάτευση και τη διαφοροποίηση (De Filippi & Loveluck, 2016, Delfabbro et al., 2021), δεν είναι λιγότερο ακριβές ότι η υιοθέτησή τους ως μέσο πληρωμής είναι χαμηλή, δεδομένου του αριθμού των ΑΤΜ και των εταιρειών παγκοσμίως που τα αποδέχονται, απομακρύνοντας την αρχική τους σύλληψη. Είναι αλήθεια ότι στα τέλη του 2022, η Ισπανία τοποθετήθηκε ως μία από τις κορυφαίες χώρες όσον αφορά τα ΑΤΜ Bitcoin, με 283 τερματικά, μπροστά μόνο από τις Ηνωμένες Πολιτείες, τον Καναδά και την Αυστραλία (Coin ATM Radar, 2024).
Ωστόσο, ο αριθμός αυτός ωχριά σε σύγκριση με τα περισσότερα από 53.000 παραδοσιακά ΑΤΜ που θα υπάρχουν στην Ισπανία μέχρι το τέλος του 2020 (ΕΚΤ, 2020).
Με αυτή την έννοια, όπως φαίνεται στο Σχήμα 1, τα κρυπτονομίσματα εξακολουθούν να μην χρησιμοποιούνται ευρέως ως μέσο πληρωμής για ηλεκτρονικές συναλλαγές, όπου υπερισχύουν οι πιστωτικές κάρτες ή το PayPal.
Ο Δείκτης Νέων Πληρωμών της Mastercard για το 2022 κατατάσσει την Ευρώπη ως την περιοχή στον κόσμο με τις λιγότερες πιθανότητες να υιοθετήσει νέες ψηφιακές πληρωμές, γεγονός που, σύμφωνα με την έρευνα που διεξήχθη για την προετοιμασία αυτής της έκθεσης, οφείλεται σε ανησυχίες σχετικά με την ασφάλεια και τη γενική έλλειψη γνώσης σχετικά με τον τρόπο αγοράς ή κατοχής κρυπτονομισμάτων, δεδομένα που συνάδουν επίσης με τα αποτελέσματα που ελήφθησαν σε χώρες όπως η Ουρουγουάη, όπου το 83% των ερωτηθέντων λένε ότι θα χρησιμοποιούσαν κρυπτονομίσματα εάν κατανοούσαν καλύτερα το σύστημα (Hyman, 2022).
Αυτό έχει οδηγήσει τα κρυπτονομίσματα να καταστούν σημαντικά ως χρηματοοικονομικές επενδύσεις και όχι ως μέσο πληρωμής, πράγμα που σημαίνει ότι υπερισχύουν στις απορρυθμισμένες χρηματοπιστωτικές αγορές (Zhao & Zhang, 2021). Αυτό ακριβώς προειδοποιούν οι Lam και Lam (2017) για τους κινδύνους που φέρνει αυτή η πραγματικότητα όσον αφορά τα σύνδρομα εθισμού που δημιουργούνται σε διαδικτυακά περιβάλλοντα, καθώς και την ανάγκη παροχής, ειδικά για τους νεότερους, επαρκούς χρηματοοικονομικής εκπαίδευσης για την πρόληψη αυτού του είδους κινδύνου, όχι μόνο λόγω της σχετικής ευκολίας πρόσβασης σε κρυπτονομίσματα μέσω ψηφιακών περιβαλλόντων αλλά και λόγω της εξαιρετικά υψηλής μεταβλητότητας των κρυπτονομισμάτων, όπως συμβαίνει με το bitcoin (Kayal & Balasubramanian, 2021), γεγονός που καθιστά την επένδυση σε αυτό το είδος περιουσιακού στοιχείου εξαιρετικά επικίνδυνη όσον αφορά την ανάληψη οικονομικών κινδύνων.
Ως αποτέλεσμα αυτού, και της επακόλουθης εκλαΐκευσης των κρυπτονομισμάτων στις πλατφόρμες κοινωνικών μέσων, η εμβέλεια και η επιρροή αυτών θα είχαν καθορίσει την αντίληψη του κοινού για αυτά τα ψηφιακά περιουσιακά στοιχεία, επηρεάζοντας έτσι το κλίμα της αγοράς απέναντί τους (Guégan & Renault, 2021), γεγονός που εκδηλώθηκε στην έκρηξη που απολάμβαναν τα κρυπτονομίσματα όπως το Bitcoin και το Ethereum ως αποτέλεσμα της πανταχού παρουσίας των κοινωνικών μέσων στη σημερινή κοινωνία (Nadarajah & Chu, 2017, Zargar & Kumar, 2019, Reuters Institute, 2023).
Πράγματι, τα κοινωνικά δίκτυα έχουν γίνει σήμερα ένας πόρος για πληροφορίες και επικοινωνία, παρέχοντας πρόσβαση σε διαφορετικές απόψεις και προοπτικές και συχνά θεωρούνται βαρόμετρο του δημόσιου αισθήματος σε διαδικτυακά περιβάλλοντα, συμπεριλαμβανομένων των χρηματοπιστωτικών αγορών (Ranco et al., 2015, Santana, 2010). Σε αυτό το πλαίσιο, ειδικά όσον αφορά τα κρυπτονομίσματα, τα κοινωνικά δίκτυα και οι τεχνικές κοινωνικής ακρόασης μπορούν να παρέχουν πολύτιμες πληροφορίες σχετικά με τις τάσεις της αγοράς, αλλά αντιπροσωπεύουν επίσης τόσο μια πρόκληση όσο και έναν κίνδυνο, καθώς η εξάρτηση αποκλειστικά από τα κοινωνικά δίκτυα για επενδυτικές αποφάσεις μπορεί να θέσει σε κίνδυνο την ποιότητα και την ακρίβεια των πληροφοριών. Πράγματι, οι Lazer et al. (2018) προειδοποιούν ότι τα κοινωνικά δίκτυα είναι ιδιαίτερα ευαίσθητα στην παραπληροφόρηση και τη χειραγώγηση, καθώς μπορούν να στρεβλώσουν τις αντιλήψεις και την ανάλυση, στις οποίες τα κρυπτονομίσματα, από την ίδια τη φύση τους, δεν είναι απρόσβλητα.
Ενώ η εκπαίδευση από τα κάτω είναι η πιο βιώσιμη εναλλακτική λύση, τα αποτελέσματα μπορεί να καθυστερήσουν, καταδικάζοντας πολλούς ενήλικες στην οικονομική κατάρρευση του ενθουσιασμού τους για τα κρυπτονομίσματα. Για άμεσους σκοπούς, και χωρίς να παραμελούν μακροπρόθεσμα, οι κυβερνήσεις πρέπει να θεσπίσουν κανόνες και προγράμματα διαχείρισης κινδύνου στην κρυπτοχρηματοδότηση, αμβλύνοντας τη χρήση εξαιρετικά ασταθών περιουσιακών στοιχείων και πιέζοντας προς τη συλλογική συνειδητοποίηση ότι, αν και το θέμα είναι ελκυστικό και ελπιδοφόρο, απαιτείται βαθιά γνώση για την επίτευξη θετικών αποτελεσμάτων.
Επιπλέον, είναι απαραίτητο να τονιστεί ότι η επένδυση σε κρυπτονομίσματα δεν επηρεάζεται μόνο από την αντίληψη του κοινού αλλά και από οικονομικούς, ρυθμιστικούς και τεχνολογικούς παράγοντες (Aste et al., 2017), οπότε η παράβλεψη αυτών των περιστάσεων μέσω ενός οράματος που βασίζεται αποκλειστικά στις πληροφορίες που παρέχονται από τα κοινωνικά δίκτυα μπορεί να οδηγήσει σε μη ενημερωμένες επενδύσεις.
Πρόσφατη έρευνα διερευνά τη διασταύρωση του χρηματοοικονομικού αλφαβητισμού, των μέσων κοινωνικής δικτύωσης και των κρυπτονομισμάτων (Fernández Bayo et al., 2019, Zapata-Ros, 2011). Οι μελέτες υπογραμμίζουν την ανάγκη ενσωμάτωσης εννοιών κρυπτονομισμάτων στα προγράμματα σπουδών της τριτοβάθμιας εκπαίδευσης για την αντιμετώπιση των κενών γνώσης και την προετοιμασία των επαγγελματιών για τις τρέχουσες απαιτήσεις της αγοράς (Ordóñez Sánchez, 2021).
Οι πλατφόρμες μέσων κοινωνικής δικτύωσης, ιδιαίτερα το YouTube και το Twitter, διαδραματίζουν κρίσιμο ρόλο στη διάδοση ειδήσεων σχετικά με τα κρυπτονομίσματα σε ισπανόφωνους εμπόρους, οι οποίοι προτιμούν εναλλακτικές πηγές μέσων ενημέρωσης από τις παραδοσιακές (Velasco Tello, 2023). Η άνοδος των κρυπτονομισμάτων έχει εισαγάγει νέες δυνατότητες χρηματοδότησης για τον Τρίτο Τομέα και τα κοινωνικά κρυπτονομίσματα αναδύονται ως πιθανή πράσινη και ψηφιακή εναλλακτική λύση χρηματοδότησης (Gómez Álvarez & Luque Mateo, 2023).
Ωστόσο, η χρήση κρυπτονομισμάτων εγείρει σημαντικά φορολογικά ζητήματα που πρέπει να αντιμετωπιστούν (Gómez Álvarez & Luque Mateo, 2023). Αυτά τα ευρήματα υπογραμμίζουν την αυξανόμενη σημασία της κρυπτογραφικής εκπαίδευσης και τον αντίκτυπό της σε διάφορους τομείς, από τον ακαδημαϊκό χώρο έως τη χρηματοδότηση και τις κοινωνικές οργανώσεις.
Υπό το πρίσμα των ανωτέρω, η χρηματοοικονομική εκπαίδευση θα ήταν ζωτικής σημασίας για την ανάπτυξη μιας σωστής κατανόησης των βασικών χρηματοοικονομικών εννοιών που είναι εγγενείς σε οποιοδήποτε χρηματοοικονομικό περιουσιακό στοιχείο, ακόμη περισσότερο στην περίπτωση των ψηφιακών νομισμάτων, έτσι ώστε η σωστή ερμηνεία των χρηματοοικονομικών πληροφοριών και η ικανότητα λήψης τεκμηριωμένων επενδυτικών αποφάσεων (Huston, 2010) να είναι υψίστης σημασίας στο πλαίσιο των κρυπτονομισμάτων. Το πρόγραμμα σπουδών στον χρηματοοικονομικό αλφαβητισμό, τη διαχείριση, τη λογιστική και τη φορολογία θα πρέπει να ενσωματώνει έννοιες που σχετίζονται με τα κρυπτονομίσματα, όπως το Bitcoin, για να προετοιμάσει τους επαγγελματίες για τις τρέχουσες απαιτήσεις της αγοράς.
Για την αντιμετώπιση αυτών των ζητημάτων, οι ειδικοί προτείνουν την εφαρμογή νέων εκπαιδευτικών μοντέλων που αξιοποιούν τις πλατφόρμες μέσων κοινωνικής δικτύωσης, τους influencers και το εξατομικευμένο περιεχόμενο για να συμπληρώσουν την επίσημη εκπαίδευση και να προσελκύσουν το ενδιαφέρον των νέων για τον χρηματοοικονομικό αλφαβητισμό (Grandes & Colombo, 2023, Vanti & Sanz, 2015, Stolper & Walter, 2017).

Συμπεράσματα

Υπάρχει αυξανόμενη ανησυχία σχετικά με τα κρυπτονομίσματα ως περιουσιακό στοιχείο για επενδύσεις χωρίς επαρκή χρηματοοικονομική εκπαίδευση. Αυτό έχει αποδειχθεί ποσοτικά, όπως φαίνεται από τα στοιχεία για την αύξηση των αναφορών στα δίκτυα σε σύγκριση με την προηγούμενη περίοδο, 1.129%, με το Twitter να είναι το δίκτυο που οδηγεί αυτές τις συνομιλίες.
Ωστόσο, πρέπει να σημειωθεί ότι στη μελέτη ανάλυσης συναισθήματος, η χρηματοοικονομική εκπαίδευση σχετικά με το bitcoin και τα κρυπτονομίσματα συνεχίζει να δημιουργεί ένα σε μεγάλο βαθμό ουδέτερο συναίσθημα με 91,7%, πράγμα που σημαίνει ότι παρόλο που ο αριθμός των αναφορών έχει αυξηθεί, εξακολουθεί να υπάρχει μια έντονη αδιαφορία για το bitcoin και τα κρυπτονομίσματα από την πλευρά των χρηστών των κοινωνικών δικτύων και του διαδικτύου, η οποία συνδέεται στενά με τους κινδύνους που θέτουν τα κρυπτονομίσματα, ως ένα εξαιρετικά ασταθές χρηματοοικονομικό περιουσιακό στοιχείο, σε οποιονδήποτε δυνητικό επενδυτή, ειδικά εάν δεν διαθέτουν επαρκή χρηματοοικονομική εκπαίδευση.
Αξίζει να σημειωθεί ότι τα γενικά κοινωνικά δίκτυα όπως το Twitter αναμφίβολα οδηγούν σε όγκο αναφορών λόγω της δικής τους ψηφιακής πανταχού παρουσίας, του όγκου των χρηστών και της ανοικτότητας σε συνομιλίες για σχεδόν οποιοδήποτε θέμα. Ωστόσο, το επίπεδο των επιπτώσεών τους είναι αντιστρόφως ανάλογο με τον παραγόμενο όγκο, με τις οικονομικές τοποθεσίες να έχουν σαφώς τον μεγαλύτερο αντίκτυπο, πράγμα που σημαίνει ότι ο όγκος της συνομιλίας που λαμβάνει χώρα στα πιο γενικά δίκτυα διατρέχει υψηλό κίνδυνο να αραιωθεί από την ίδια τη φύση του μέσου στο οποίο λαμβάνει χώρα.
Ως εκ τούτου, είναι απαραίτητο να προταθεί μια κατάλληλη στρατηγική ψηφιακής επικοινωνίας, εάν ο στόχος είναι να διασφαλιστεί ότι το επίπεδο του χρηματοοικονομικού αλφαβητισμού διαδίδεται προκειμένου να συμβάλει στη γνώση βασικών αλλά απαραίτητων οικονομικών όρων, ιδίως μεταξύ του νεότερου πληθυσμού, ο οποίος χρησιμοποιεί γενικά τα κοινωνικά δίκτυα για να ενημερώνεται, γεγονός που αναμφίβολα συνεπάγεται κινδύνους παραπληροφόρησης, μεροληψίας ή ειδικών συμφερόντων.
Είναι εντυπωσιακό ότι η παρουσία βασικών θεσμών στη χρηματοοικονομική εκπαίδευση είναι πρακτικά ανύπαρκτη όσον αφορά τον όγκο των αναφορών, τον αντίκτυπο και το πεδίο εφαρμογής, αναφερόμενοι ως βασικοί θεσμοί σε εκείνους που προέρχονται από κυβερνήσεις, κεντρικές τράπεζες και χρηματοπιστωτικά ιδρύματα, τα οποία αναμφίβολα διαδραματίζουν καθοριστικό ρόλο στις κοινωνικοοικονομικές πτυχές οποιουδήποτε κράτους ή έθνους.
Για το λόγο αυτό, τα ίδια τα θεσμικά όργανα πρέπει να αξιολογήσουν αυτή την πραγματικότητα και να προτείνουν ακριβείς στρατηγικές όσον αφορά την αποτελεσματικότητα και την ψηφιακή αποδοτικότητα, με στόχο την ευαισθητοποίηση όσον αφορά την ύπαρξη επαρκούς επιπέδου χρηματοοικονομικής εκπαίδευσης σε ψηφιακά περιβάλλοντα, αλλά κυρίως την αποφυγή καταστάσεων παραπληροφόρησης ή μεροληψίας πληροφόρησης που προκύπτουν από συνομιλίες ή ψηφιακό περιεχόμενο, οι οποίες μπορούν να οδηγήσουν σε πιθανούς κινδύνους γύρω από τα κρυπτονομίσματα.
Η επαρκής οικονομική πληροφόρηση μειώνει και ελαχιστοποιεί τις κοινωνικές διαφορές ενώ αναμφίβολα συμβάλλει στον πνευματικό πλούτο οποιασδήποτε κοινωνίας, οπότε οι δυνατότητες των κοινωνικών δικτύων και του διαδικτύου πρέπει αναμφίβολα να βαθμονομηθούν σωστά προκειμένου να αξιοποιηθούν οι δυνατότητες και η οιονεί πανταχού παρουσία τους με υπεύθυνο τρόπο.

Συναλλακτική στρατηγική για το Bitcoin και το Ethereum βάσει μοντέλου νευρωνικού δικτύου

Διαβάστε το άρθρο εδώ 

Αυτό το άρθρο προέρχεται από μετάφραση του άρθρου: The need for financial education in the face of the social media and cryptocurrency phenomenon από τα αγγλικά και δημοσιεύεται με βάση την άδεια CC BY 4.0 Attribution 4.0 International Creative Commons.