Effect of Cryptocurrency Trade on Select Real Currency and Commodity Trading
Notice bibliographique
Résumé
Cryptocurrency marked its presence with the inception of bitcoin in the year 2009.Bitcoin was created as a medium for peer to peer exchange.Cryptocurrency can be defined as money in digital form which can be used for exchange of goods and services.The cryptocurrency was designed to discover a type of currency which is not government regulated or in simpler terms currency whose demand and supply cannot be regulated by authorities.Cryptocurrency use cryptography to generate and allocate currency.The process of cryptography requires different verification of transactions without involving any king of centralized authority.To verify that no currency unit is spent twice, transaction verification authenticates the amount of transaction as well as the ownership of the currency.This step by step process is known as mining.The transaction record of cryptocurrency is stored in a ledger called blockchain.Blockchain can be defined as a distributed ledger which forms the basis for cryptocurrency market but its implication is not restricted to only cryptocurrency, blockchain technology can be used in financial services, supply chain management, government documentation.Mining algorithms in most of the cryptocurrency are public.Cryptocurrency presence was not felt only because of its concept but the controversies associated with it like the money laundering and terrorism activities being funded through its mechanism.The cryptocurrency market has shown turbulent with significant growth as well as downfalls.Since the main purpose of cryptocurrency was to replace real currency the question arises whether it has been able to impact the value of real currency in any significant way or not.This research aims at studying the correlation between cryptocurrencies namely Bitcoin, Bitcoin Cash, Neo, Ripple, Ethereum, Tron, Litecoin, Dash, Monero, IOTA and real currencies namely Australian dollar, Canadian dollar, Euro, Pound sterling, Japanese yen, Chinese yuan and commodities namely gold, silver keeping united states dollar as base for all conversions. REVIEW OF LITERATURECryptocurrency is a relatively new concept in the financial market.Although a few researchers and practitioners have researched the area but there is still much research that can be conducted in this field in the near future.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».