Bitcoin und Bayes-Netze

Es gibt weltweit effektive Blockchain-basierte Währungen wie Bitcoin, ein innovatives Zahlungsnetzwerk und eine digitale Währung. Big Data ist eng mit dieser Technologie verbunden. Eine der Branchen, die solche Daten derzeit aktiv sammelt – Kryptowährungsbörsen – Binance, EXMO, Bittrex und andere. Derzeit werden Tools benötigt, mit denen wir solche Daten analysieren können, um nützliche Informationen zu erhalten, die für die kommerzielle Nutzung geeignet sind. Bayes-Netze sind ein wirksames Werkzeug für diese Aufgabe.

Bitcoin (BTC) wurde 2009 eingeführt und ist die erste digitale dezentrale Kryptowährung. Die innovative Währung wurde trotz aller bisher bestehenden Plattformen für elektronische Währungen und Zahlungssysteme geschaffen. Es ist von Geburt an nicht an physische Vermögenswerte oder offizielle Währungen (Fiatgeld) gebunden. Der Preis für digitales Bitcoin richtet sich ausschließlich nach Angebot und Nachfrage auf dem Markt. Bitcoin hat eine signifikante Ähnlichkeit mit Gold, das einen begrenzten Teil seiner Gesamtreserven ausmacht. Bitcoin ist auf 21.000.000 begrenzt.

Bitcoin ist ein weltweit anerkanntes Zahlungssystem, mit dem Transaktionen ohne Emission und Inflation durchgeführt werden können. Der Hauptvorteil gegenüber herkömmlichen Zahlungssystemen ist das Fehlen eines einzigen Kontroll- und Verarbeitungszentrums. Alle Transaktionen auf der Bitcoin-Plattform werden ausschließlich in einem Netzwerk gleichberechtigter Kunden ausgeführt, was ein wichtiges Merkmal ist. Außerdem stehen den Benutzern auch solche Plattformen wie Bitiq erfahrungen zur Verfügung, die mit regulierten Brokern zusammenarbeiten, um die Einzahlungen der Benutzer zu schützen.

Bitcoin war historisch gesehen die erste und am stärksten dezentralisierte Kryptowährung. Es gibt Hunderte anderer alternativer Kryptowährungen (Altcoins) wie zum Beispiel Litecoin oder Dogecoin, und dennoch hat Bitcoin etwa 90 % der Marktkapitalisierung aller Kryptowährungen. Es ist zum De-facto-Standard geworden.

Blockchain wächst schnell und entwickelt sich in vielen verschiedenen Branchen, die ihre Ausgabe reduzieren, die Effizienz steigern und veraltete Informationsstrukturen aufgeben wollen. Beispiele für Bereiche, in denen innovative Blockchain-Ideen bereits in die Praxis umgesetzt werden: Identifikationsinformationsmanagement, Urheberrechtsschutz, digitale Assets und Tokenisierung, intelligente Verträge, internationale Zahlungen, der Staat in einem Smartphone.

Zu den Hauptvorteilen der Kryptowährung gehören: keine oder sehr niedrige Gebühren, sofortige Überweisungen, Sicherheit, Zuverlässigkeit, Sicherheit, Mikrotransaktionen, supranationales dezentrales System, offene innovative Technologie mit einem hohen Maß an Transaktionssicherheit, die den wachsenden Bedarf an Finanzmitteln und Investitionen erweitert Dienstleistungen von Finanzintermediären wie Finanzinstituten, volle Kontrolle über ihre eigenen Mittel, Datenschutz.

Die Methode zur Verwendung von Bayes-Netzen wird aktiv zur Vorhersage der Rate der Bitcoin-Kryptowährung gewählt, da dieses Tool eine effektive Analyse der vielen unabhängigen Funktionen ermöglicht, die mit dem Bitcoin-Netzwerk und seinem Markt und Handel verbunden sind. Diese Funktionen werden aufgrund ihrer engen Beziehung zur Bitcoin-Preisgestaltung ausgewählt und umfassen Konzepte wie die Marktkapitalisierung von Bitcoin sowie das Verhältnis von Bitcoin-Transaktionen zu USD.

Aber wie und auf welcher Grundlage kann solche Prognose erstellt werden? Eigentlich ist es möglich, den Bitcoin-Wechselkurs mithilfe unabhängiger Funktionen in Bezug auf das Bitcoin-Netzwerk, den Markt und den Handel auf diesem Markt effektiv vorherzusagen. Diese Funktionen umfassen Konzepte wie die Marktkapitalisierung von Bitcoin sowie das Verhältnis von Bitcoin-Transaktionen zu USD.

Bayes-Netze implementieren Ideen für die Verwendung voraussichtlicher grafischer Modelle von Ereignissen, die auf Wahrscheinlichkeitstheorie und Graphentheorie basieren. Bayes-Netze gelten zu Recht als das beste Werkzeug zur Lösung zweier aktueller angewandter wissenschaftlicher Probleme, die in der angewandten Mathematik und Technologie sehr häufig sind – dem Problem der Unsicherheit und dem Problem der Komplexität.

Die grafische Anschaulickeit der Bayes-Netze ist ein wesentlicher Vorteil bei der Auswahl dieses wissenschaftlichen Werkzeugs. So veranschaulicht man das intuitive Verständnis des Forschers oder Benutzers der Methode zur Konstruktion der Struktur des Problems. Diese Netze sind auch die Lösung bei der Frage der Komplexität und der voraussichtlichen Komponente dieses Supermacht-Netzwerks. Zu den Hauptproblemen, die beim Aufbau von Bayes-Netzen anhand von Bildungsdaten auftreten, gehören: die Komplexität der Berechnung vorhandener Algorithmen, die Notwendigkeit, eine Netzwerkstruktur aufzubauen, und die Möglichkeit unvollständiger Beobachtungen.