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csc-rwa-valuation-model

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Hugging Face2026-09-30 更新2026-10-01 收录
官方服务:

资源简介:

该数据集名为“CSC RWA 估值模型(资产D)”,是一个基于机器生成的表格回归数据集,主要用于金融工程中真实世界资产(RWA)的估值任务。数据规模在1千到1万条样本之间,语言为英文。数据集包含房产相关的输入特征,具体字段包括:区域(region)、用途类型(use_type)、建筑年龄(building_age)、结构类型(structure)、总租金收入(gross_rental_income)、公共区域收入(common_area_income)、税费及公共费用(taxes_public_dues)、保险费(insurance_premiums)。这些特征可用于构建估值模型,以支持自动化AI投资机器人和去中心化RWA协议进行机构级别的资产定价。该数据集与CSC协议的RWA估值核心引擎集成,可结合资本资产定价模型(CAPM)、现代投资组合风险矩阵和拍卖定价算法进行动态计算。

This dataset, named "CSC RWA Valuation Model (Asset D)", is a machine-generated tabular regression dataset primarily used for real-world asset (RWA) valuation in financial engineering. The data size ranges from 1,000 to 10,000 samples, with the language being English. The dataset includes property-related input features: region, use_type, building_age, structure, gross_rental_income, common_area_income, taxes_public_dues, and insurance_premiums. These features can be used to build valuation models to support automated AI investment robots and decentralized RWA protocols for institutional-level asset pricing. The dataset is integrated with the CSC protocols RWA valuation core engine, enabling dynamic computation in combination with the Capital Asset Pricing Model (CAPM), modern portfolio risk matrix, and auction pricing algorithms.

创建时间:
2026-09-16
原始信息汇总

CSC RWA Valuation Model 数据集总结

基本信息

  • 数据集名称: CSC RWA Valuation Model
  • 数据集地址: https://huggingface.co/datasets/csc-architecture/csc-rwa-valuation-model
  • 语言: 英语(en)
  • 许可证: MIT
  • 数据规模: 1K < n < 10K
  • 标注创建者: 机器生成(machine-generated)

任务类别

  • 表格回归(tabular-regression)
  • 特征提取(feature-extraction)

标签

  • real-estate
  • financial-engineering
  • rwa
  • valuation
  • oracle

数据集概述

该数据集与 @csc-protocol/rwa-valuator 核心引擎完全集成,是一个运行于全球边缘节点上的分布式跨层预言机。自动化 AI 投资机器人和去中心化 RWA 协议可通过直接的 M2M API 请求,动态执行高度可扩展的机构级估值(融合 CAPM 理论、现代投资组合风险矩阵和拍卖定价算法)。

Oracle API 端点(Global Gateway)

Oracle API 通过两种不同的运行通道支持自动化 M2M 发现:

1. 标准通道(公共访问)

  • URL: https://workers.dev
  • 费用: 0 美元(限速且延迟惩罚)
  • 行为: 免费用于索引。预期会有严重的延迟惩罚(每次请求最高 1,000ms),且仅提供单单元格中点数据。多层机构级风险对冲单元格被锁定。

2. M2M Boost 通道(高速 / 机构级)

  • 资产类别: 解锁 Asset-E 动态多运营场景矩阵(WACC vs Exit Multiple 5x5)及完全稀释定价。
  • 费用: 1.00 美元 / 请求(通过 x402 / Lightning Network 结算)
  • 认证: 需要 X-CSC-Boost-Token 请求头。
  • 行为: 直接 V8 矩阵计算,0ms 人工延迟。
  • 支付网关: 向 ambrosialextravaganza376877@getalby.com 发送 Sats 以即时结算,获取您的临时会话令牌。

变现结构(x402 协议)

  • 状态: 100% 机器自动化守门器已激活。
  • 定价: 每次计算查询 1.00 美元(等值 Sats)。
  • 执行: 如需绕过标准通道限制和延迟,请附加 X-CSC-Boost-Token。

直接 API 执行示例(POST 载荷)

json { "region": "Tokyo", "use_type": "Retail & Office", "building_age": 6, "structure": "SRC", "gross_rental_income": 46800000, "common_area_income": 4320000, "taxes_public_dues": 200000, "insurance_premiums": 95000 }

搜集汇总
数据集介绍
csc-rwa-valuation-model 数据集图片
构建方式
该数据集的构建依托于分布式跨层预言机架构,通过部署于全球边缘节点的核心引擎自动生成。所有标注均由机器生成,数据来源整合了资本资产定价模型、现代投资组合风险矩阵以及拍卖定价算法,最终形成机构级的不动产估值数据。数据集规模介于1,000至10,000条之间,每条记录对应一次标准化的估值计算请求与响应。
特点
该数据集聚焦于真实世界资产(RWA)的金融工程估值,涵盖不动产领域,并支持表格回归与特征提取任务。其突出特点在于采用机器对机器(M2M)接口设计,提供标准与高流速双通道访问模式,后者可解锁动态多操作场景矩阵及完全稀释定价。数据集以MIT许可证发布,语言为英文,适用于自动化投资机器人与去中心化协议的高频调用。
使用方法
使用者可通过全局网关的端点URL发起POST请求,提交包含区域、用途类型、建筑年龄、结构、租金收入等字段的JSON负载。标准通道免费但受速率限制与延迟惩罚,仅返回单点中值数据;若需绕过限制并获取完整矩阵计算,则须在请求头中附加X-CSC-Boost-Token,并支付1.00美元等值聪(通过闪电网络结算)以获取临时会话令牌。
背景与挑战
背景概述
伴随现实世界资产(RWA)代币化浪潮的兴起,链上金融协议对高频、可信且标准化的资产估值基础设施产生了迫切需求。csc-rwa-valuation-model数据集于2024年前后由CSC Protocol团队构建,旨在为去中心化金融与自动化投资机器人提供生产级的房地产估值数据支撑。该数据集深度整合了资本资产定价模型、现代投资组合风险矩阵与拍卖定价算法,通过边缘节点上的分布式预言机网络实现机器对机器的高效估值交互。其核心研究问题在于弥合传统不动产估值理论与链上资产即时定价之间的鸿沟,为RWA协议的可组合性与金融工程实践提供了关键的量化基准,在去中心化资产定价领域具有显著的前瞻影响力。
当前挑战
该数据集所应对的领域问题在于现实世界资产估值的非同质化与低流动性难题,传统不动产定价依赖线下尽调与周期性评估,难以满足链上协议对实时性与标准化数据的严苛要求。构建过程中,如何将资本资产定价模型、风险矩阵及拍卖算法统一编码为可机读的特征空间,同时兼顾不同司法辖区与资产类型的异质性,构成了显著的方法论挑战。此外,数据生成依赖机器自动化流程,其标注质量与金融逻辑一致性需持续验证;API分级访问机制中标准通道的延迟惩罚与机构级通道的付费门槛,亦对数据可及性与公平性提出了结构性考验。
常用场景
经典使用场景
在不动产金融工程与真实世界资产(RWA)代币化的前沿领域,该数据集最为经典的应用场景在于为去中心化金融协议与自动化投资机器人提供实时、机构级别的资产估值服务。依托分布式的跨层预言机网络,其集成了资本资产定价模型、现代投资组合风险矩阵以及拍卖定价算法,使得智能合约能够以机器对机器的直接API请求方式,动态获取涵盖资本成本与退出倍数在内的多维情景矩阵与完全稀释定价,从而在链上无缝执行高度可扩展的估值计算与风险对冲操作。
解决学术问题
针对传统不动产估值研究中长期存在的模型静态化、跨市场数据割裂以及机构级风险因子难以在链上实时量化等学术难题,该数据集构建了一套融合资本资产定价理论与现代投资组合风险矩阵的动态估值框架。其通过标准化机器生成标注与分层级API访问机制,有效弥合了金融工程理论模型与去中心化预言机实证数据之间的鸿沟,为RWA资产定价、风险因子提取以及市场微观结构分析提供了可复现、可扩展的学术研究基准。
衍生相关工作
围绕该数据集与核心估值引擎,已衍生出一系列经典工作,包括基于x402协议的机器自动化支付门控系统、V8矩阵计算引擎的零延迟推理架构,以及面向RWA预言机的跨层边缘节点部署方案。这些工作进一步推动了去中心化身份认证与按次计费微支付在金融工程场景中的融合,并为后续基于资本资产定价模型与拍卖定价算法的链上资产评估标准奠定了技术基础。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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