构建自己的 RWA 教学系统

AI 辅助译编稿。综合练习只运行本地虚构记账模型，不发行真实代币，不连接钱包、账户、数据库或模型服务。对应英文稿：core-36。

Learning objectives · 学习目标

• 连接权利模型、确定性转移与有效测试。
• 区分业务授权和技术尝试。
• 明确通过教学测试证明了什么、尚未证明什么。

Mechanism · 选择有边界的系统

模型表示虚构资金池份额，假定规则为：已付款且合格的一笔认购只能发行一次。它不成立真实基金、法律权利或金融服务。BIS 的安排框架提醒，代码只覆盖资产与持有人关系的一部分。BIS

付款和价格都用整数教学单位，不混币种，不静默生成浮点碎股。模型要求整除；真实工具需要有证据的精度和舍入政策。

Worked example · 可在本地运行的转移

将下面代码保存到临时练习目录的 learning-model.mjs，这会创建练习文件，不是声称仓库已有同名模块。安装 Node.js 后运行 node learning-model.mjs，预期输出 Educational invariants passed，无需网络或凭证。

import assert from 'node:assert/strict';

function issue(state, id, price) {
  const sub = state.subscriptions[id];
  if (!sub || !sub.eligible || sub.issued ||
      !Number.isSafeInteger(price) || price <= 0 ||
      !Number.isSafeInteger(sub.paid) || sub.paid <= 0 ||
      sub.paid % price !== 0) {
    return { ok: false, state };
  }
  const units = sub.paid / price;
  if (!Number.isSafeInteger(state.units + units)) {
    return { ok: false, state };
  }
  return {
    ok: true,
    state: {
      units: state.units + units,
      subscriptions: {
        ...state.subscriptions,
        [id]: { ...sub, issued: true },
      },
    },
  };
}

const initial = {
  units: 0,
  subscriptions: {
    paid: { paid: 2000, eligible: true, issued: false },
    blocked: { paid: 2000, eligible: false, issued: false },
  },
};
const first = issue(initial, 'paid', 10);
assert.equal(first.ok, true);
assert.equal(first.state.units, 200);
assert.equal(initial.units, 0);
assert.equal(issue(first.state, 'paid', 10).ok, false);
assert.equal(issue(initial, 'blocked', 10).state, initial);
assert.equal(issue(initial, 'missing', 10).ok, false);
assert.equal(issue(initial, 'paid', 0).ok, false);
assert.equal(issue(initial, 'paid', 3).ok, false);
console.log('Educational invariants passed');

正常情形用 2,000 按价格 10 生成 200 单位，重复被拒绝；不合格者保持原状态；缺失认购、零价格与不能整除也拒绝。正常返回新状态，原对象不变。

Rights and extensions · 把代码对应回权利

另写持有人假定请求权、发行人、付款证据、登记和退出。本练习中它们只是设计声明，eligible: true 是输入假设，不是 KYC 或人工批准。真实实现需要授权来源，并找到所有能改它的写入者。

一次加一项扩展。赎回要保留、估值、付款与失败；研究要来源版本与审稿。不能推定网站已经实现未来模块。实验和 Build页面说明实际可用范围，不需要不存在的 Sandbox。

若将来提出 AI 助手，可参考 NIST 风险框架，但仍需任务边界、评估和权限。运行确定性练习并不需要 AI。NIST：Core

Common misconceptions · 常见误解

测试过了就真实资产代币化。 只证明指定本地行为。

布尔值就是身份验证。 连接授权过程前仍是输入假设。

接上网络法律模型就完整。 网络不会自动提供权利、托管和批准。

Risks and limits · 风险与边界

模型省略并发、持久化、付款最终性、签名、真实资格和法律审查，不能用于金融执行。通过测试不证明生产安全或商业可用，必须保留这些限制。

Exercise and answer · 练习与答案

练习： 新增付款 20、价格 10 的认购，第一次和第二次应怎样？范围外是什么？

答案： 首次发行两单位并标记已发行，第二次拒绝且不增加。真实付款、身份、法律权利和生产行为都未验证。

Related learning · 关联学习

从Learn复习前述阶段，在实验比较权利，在 Build核查实际范围。无需模型服务或不存在的沙箱。

Source map · 来源与证据范围

bis-tokenisation 提供国际安排情境，nist-ai-rmf-core 提供自愿 AI 风险情境，2026-10-18 核查。代码、案例和假定权利为原创教学材料，不是部署合约或金融服务。译稿修订与待人工审核状态见清单。