論文の概要: Risk Management for Distributed Arbitrage Systems: Integrating Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18265v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 01:15:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:37:24.165746
- Title: Risk Management for Distributed Arbitrage Systems: Integrating Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 分散Arbitrageシステムにおけるリスク管理 : 人工知能の統合
- Authors: Akaash Vishal Hazarika, Mahak Shah, Swapnil Patil, Pradyumna Shukla,
- Abstract要約: 本研究では,分散仲裁システムにおけるリスク管理における人工知能の統合に関する調査と比較分析を行う。
本稿では、メモリキャッシュ、分散キャッシュ、プロキシキャッシュなど、現代のキャッシュ技術について検討し、分散化環境での性能向上に寄与する機能について述べる。
この比較研究は、遅延低減、ロードバランシング、システムのレジリエンスといった重要なパフォーマンス指標を強調し、著名なDeFi技術からさまざまなケーススタディを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Effective risk management solutions become absolutely crucial when financial markets embrace distributed technology and decentralized financing (DeFi). This study offers a thorough survey and comparative analysis of the integration of artificial intelligence (AI) in risk management for distributed arbitrage systems. We examine several modern caching techniques namely in memory caching, distributed caching, and proxy caching and their functions in enhancing performance in decentralized settings. Through literature review we examine the utilization of AI techniques for alleviating risks related to market volatility, liquidity challenges, operational failures, regulatory compliance, and security threats. This comparison research evaluates various case studies from prominent DeFi technologies, emphasizing critical performance metrics like latency reduction, load balancing, and system resilience. Additionally, we examine the problems and trade offs associated with these technologies, emphasizing their effects on consistency, scalability, and fault tolerance. By meticulously analyzing real world applications, specifically centering on the Aave platform as our principal case study, we illustrate how the purposeful amalgamation of AI with contemporary caching methodologies has revolutionized risk management in distributed arbitrage systems.
- Abstract（参考訳）: 金融市場が分散技術と分散型金融(DeFi)を採用すると、効果的なリスク管理ソリューションが極めて重要になります。
本研究では,分散仲裁システムのリスク管理における人工知能(AI)の統合に関する詳細な調査と比較分析を行う。
本稿では、メモリキャッシュ、分散キャッシュ、プロキシキャッシュなど、現代のキャッシュ技術と、分散化された設定におけるパフォーマンス向上機能について検討する。
文献レビューを通じて、市場ボラティリティ、流動性課題、運用上の障害、規制コンプライアンス、セキュリティ脅威に関連するリスクを軽減するために、AI技術の利用について検討する。
この比較研究は、遅延低減、ロードバランシング、システムのレジリエンスといった重要なパフォーマンス指標を強調し、著名なDeFi技術からさまざまなケーススタディを評価する。
さらに、これらの技術に関連する問題やトレードオフを調査し、一貫性、スケーラビリティ、耐障害性にそれらの影響を強調します。
実世界のアプリケーション、特にAaveプラットフォームを中心に綿密に分析することにより、現代のキャッシュ手法によるAIの目的の融合が、分散仲裁システムにおけるリスク管理に革命をもたらしたかを説明する。
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