BIKI 研究报告 | TokenInsight

BIKI是BiKi.com发行的平台币,总量10亿枚,采用‘回购销毁’模式,定期用100%手续费回购并销毁BIKI,减少总供给。平台增加用户持仓和场景需求,提升价值。2019年表现良好,但交易量小于头部交易所。‘社区合伙人’机制创新,高效引流,但需拓展营销渠道。

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要点总结:

BIKI是BiKi.com平台发行的平台币,总发行量10亿枚,平台采用较为激进的“回购销毁”模式,以100%手续费对BIKI进行定期回购并销毁,持续减少BIKI总供给量和总流通量。同时,平台不断增加用户持仓和场景需求,提升平台币价值。BIKI的通缩力度很大,2019年的整体表现较好,但是与头部交易所发行的平台币相比,BIKI的日交易量仍较小。

平台设定的“社区合伙人”机制较为创新,可起到高效引流的效果,同时在一定程度上为平台减轻了市场推广和社区管理的负担,但另一方面,BiKi仍需要扩展营销渠道,而不能仅通过用户社群和口碑营销的单一策略进行市场拓展。BiKi目前的发展重心仍是中国市场,在打造高流量本土化交易所上有较大突破,在打入国际市场方面仍有待提升。


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FaceCat-Kronos是一款由花卷猫量化团队基于清华大学Kronos开源架构开发的金融预测系统。该系统融合了深度学习方法,通过对证券历史行情进行大规模预训练,构建了能够识别市场微观结构的分析模型。该工具的核心功能在于为做市商及短线交易者提供高精度的价格形态规律推演,从而优化其交易策略的制定过程。 从技术架构来看,该系统依托Kronos框架的高性能计算特性,实现了对海量金融时序数据的高效处理。通过引入多层神经网络,模型能够捕捉传统技术分析难以察觉的非线性关联与潜在模式。这种基于人工智能的量化分析方法,不仅提升了市场数据的信息提取效率,也为金融决策过程引入了更为客观的算法依据。 在行业应用层面,此类工具的演进反映了金融科技领域向数据驱动范式转型的趋势。随着机器学习算法的持续优化,量化预测模型在时序外推准确性方面有望取得进一步突破,这可能对市场定价机制与风险管理实践产生结构性影响。值得注意的是,在推进技术应用的同时,需同步完善数据治理框架,确保模型训练所涉及的敏感金融信息符合隐私保护与合规性要求。 总体而言,FaceCat-Kronos代表了金融分析工具向智能化方向演进的技术探索。它的发展既体现了开源计算生态与专业领域知识的有效结合,也为市场参与者提供了补充传统分析方法的算法工具。未来随着跨学科技术的持续融合,此类系统有望在风险控制、策略回测等多个维度推动投资管理的科学化进程。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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