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書中字有黃金屋 不是米其林餐廳推薦指南論文書籍站 pi network市值

另外網站市值超比特币？Pi币上架火必大涨6000倍官媒曾抨击为“空气币”也說明：周四（12月29日），加密货币交易所火必（huobi）发表公告指出，于北京时间12月29日下午5点，开放Pi币（Pi Network）的现货交易（PI/USDT）。

國立中山大學 財務管理學系研究所 黃振聰所指導 侯喬比的 選擇權與機器學習於蛛網交易策略應用 （2017），提出pi network市值關鍵因素是什麼，來自於特稱篩選、機器學習、動態複製選擇權、蛛網交易策略、深度學習。

而第二篇論文國立中興大學 資訊管理學系所 林詠章所指導 林久弘的 以太坊智能合約安全之研究 （2017），提出因為有 區塊鏈、以太坊、智能合約、Solidity的重點而找出了 pi network市值的解答。

最後網站Pi Network匯率、PI圖表和市值 - CoinGecko則補充：Pi Network (PI)的市值為-，CoinGecko當今排名第#N/A。市值是將代幣價格乘以PI代幣的可用供應量來加以評估（在當今市場上可交易0.00個代幣）。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了pi network市值，大家也想知道這些：

選擇權與機器學習於蛛網交易策略應用

為了解決pi network市值的問題，作者侯喬比 這樣論述：

本研究利用選擇權的概念，用現股複製出有如選擇權效果的交易策略，並將該交易策略搭配應用於台股交易上，搭配基礎的低價進場策略後，依照推算出的公式做進出場，長期之下可獲得比一般個股更優的報酬率。且由於蛛網策略有低買高賣的特性，因此在個股震盪的情況下效果會更為顯著。接著先透過投資組合的建立，並與大盤比較可看出績效比大盤勝出許多，其中可以進行優化的變為選股系統及進場訊號。首先使用一般進場法，即由樣本內資料擷取出過去股價資料，並由股價資料中取一定百分比率來做為樣本外資料進場點的選取，通過此簡易操作並組建成基金可以發現其績效明顯勝過大盤，惟過程中進場點的選取過於簡便，因此本篇論文希望可以透過機器學習的模型

優化進場點的時機，以進一步提高整體投組績效。本篇使用的優化方法為使用深度學習模型並搭配自己建立的70多個技術指標作為股票的特徵，並利用這些特徵搭配深度學習進行進場訊號的判斷。並可由此得知績效的些微上升，可見參考更多數據資料可以使進場點更加合宜。再來使用機器學習方法或相關係數法進行資產池的篩選，挑出較具潛力的股票。並搭配特徵的選取優化績效。最後可以發現績效在提升的同時亦可在選股上達到避免大跌的個股，使得整體報酬率更加的穩定。

以太坊智能合約安全之研究

為了解決pi network市值的問題，作者林久弘 這樣論述：

區塊鏈技術是以點對點網路為基礎，將資料分散於網路中的每個節點，同時也不需要任何第三方的控管與維護，諸多的特性帶起了虛擬貨幣「比特幣」的發展，成為了全球幣值最高的貨幣，後續也帶起了以智能合約為特點的以太坊平台，其特殊的貨幣「以太幣」成為市值僅次於比特幣的虛擬貨幣，由於智能合約的廣泛應用，使以太坊的使用者逐漸增加，然而在撰寫智能合約中，程式語言「Solidity」因為其特殊的規則與語法，導致眾多已部署的合約都含有許多漏洞及陷阱，這也成為了攻擊者的攻擊目標，如著名的「The DAO事件」，因此，本論文整理了現今智能合約中常見的漏洞及陷阱，以合約模擬過程並提出解決或避免方式，讓撰寫合約者能有效地避免

合約遭受攻擊。

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