17、全球 ICO 与加密资产监管框架解析

全球 ICO 与加密资产监管框架解析

1. 日本的监管建议

日本加密货币商业协会(JCBA)指出,现有法规缺乏平衡性,未能考虑非投资型首次代币发行(ICO)的特殊性。因此,他们建议对实用型代币制定单独的法规,因为与证券型代币不同,实用型代币主要作为一种结算手段。

对于稳定币,截至 2019 年夏季,日本的监管框架仍不明确。JCBA 建议将稳定币也归类为加密货币,因为稳定币使用与加密货币相同的技术,且主要在加密货币交易所进行交易。

2. 欧盟的监管情况

在欧盟,只要遵守反洗钱政策、每个 ICO 运营计划符合所需的商业法规并获得相应许可证,ICO 是被允许的。2017 年 11 月 13 日,欧洲证券和市场管理局(ESMA)发布了两份关于 ICO 的声明,一份针对投资者,一份针对公司。

  • 对投资者的声明 :ESMA 将 ICO 描述为高度投机性投资,并强调了以下特点:
    • 由于代币价格波动较大,存在较高的资本损失风险。
    • 到目前为止,大多数 ICO 不受任何监管框架的覆盖,这使得投资者在遭遇欺诈时缺乏保护。
    • ICO 所基于的技术仍处于早期阶段,很可能会出现问题。
    • 投资者用于投资的信息无法得到官方控制,因此可能会被误导。
  • 对公司的声明 :ESMA 表示,ICO 的结构将决定其是否属于欧盟监管框架的范围。如果 ICO 创建的代币是可转让证券,则该 ICO 必须遵守欧盟的监管要求。即公司必须为向公众提
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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