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比特幣:觀察:數據不會說謊,“韭月”比特幣平均回報率為-7%_WeShow Token

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Time:1900/1/1 0:00:00

編者按:本文來自金色財經,Odaily星球日報經授權轉載。“韭月韭日”剛過,我們看到美國加密貨幣交易所Kraken最近發布了2020年8月加密市場波動報告,其中指出九月基本上是比特幣市場歷史表現最糟糕的一個月,通常會給投資者帶來負收益。

根據Kraken發布的報告顯示,從歷史數據來看,九月份的確是比特幣市場表現最差的月份,平均回報率為“-7%”。該報告指出,由于比特幣在2020年大部分月份中的市場表現均低于其平均回報率,因此預計九月份的走勢可能會比平時更差一些。盡管Kraken在短期看跌比特幣,但他們在報告也給投資者點燃了一些“希望之光”,據分析過去十二個月的比特幣供應量份額沒有發生太大變動,同樣根據歷史數據分析,這一趨勢也預示著新牛市即將到來。但Kraken在報告中補充稱,隨著加密市場遠離七月份的價格低點和所謂的“抑制口袋”波動,后續比特幣很可能會出現劇烈波動,其中寫道:“過去有十二次比特幣的年化波動率在15%至30%之間觸底,然后又回升至平均140%,94天平均可以回升至196%。截至八月底,自7月24日創下23%的價格波動率低點之后已經過去了38天,之后我們發現波動率上升至44%,價格也上漲了25%。”Kraken報告因此得出結論,根據歷史數據表明,未來幾個月加密市場可能有足夠的空間來承受更大的波動和收益。此外,九月份在歷史上來看是平級波動率最低的一個月份,這似乎也意味著比特幣至少要到2020年第四季度才會出現劇烈波動。但是,Kraken的分析報告不是一個預測未來的水晶球,我們也不應該將其看作是預測未來事件的可靠指引。比如該加密貨幣交易所此前曾預測比特幣價格在8月10日反彈50%-200%,即交易價格將在11,500美元至12,000美元之間,但結果當天價格卻暴跌到11000美元區間,導致出現近20%的回調。Kraken在報告中還指出,八月份比特幣和黃金相關性系數達到0.97推至歷史新高,但隨后急劇回落至0.25。據彭博社9月9日消息,當日比特幣與黃金之間的關聯性達到達0.8,處于自2010年以來的最高水平,彭博社分析師MikeMcGlone認為,如果黃金維持在1900美元以上的價格水平,預計比特幣將保持在10000美元以上。黃金場外市場與比特幣的結算量對比證明,人們已經開始將比特幣視為一種價值儲存方式。因為它比黃金具有顯著的優勢,如具有可替代性、流動性并且交易更便捷。在整個八月份的大部分時間里,比特幣同樣與標準普爾500指數產生了較高高的相關性。在達到0.84的局部最高點后,比特幣與標準普爾500指數之間的相關性崩潰至負0.02,這表明比特幣可能正在脫離傳統市場的元趨勢。本文撰寫時,比特幣價格小幅上漲至10354.37美元,24小時漲幅為3.28%,市值約為1914億美元。

Gate.io觀察區將于今日18:00上線NFTX和UNCX交易:據官方公告,Gate.io將于1月26日(今日)18:00在新幣觀察區上線UniCrypt(UNCX)和NFTX(NFTX)交易。風險提示:為保障用戶交易安全,Gate.io特別設置新幣觀察區,大部分新項目相比主流項目,風險極高,長期持有歸零風險很大,請務必了解清楚,切勿追高參與。[2021/1/26 13:34:20]

火幣全球觀察區“單幣種持倉限額”調整為50000 USDT等值代幣:據火幣全球站公告顯示,自全球觀察區發布上線后獲得社區的廣泛參與,也收到了大量來自社區用戶的反饋和建議,其中建議提高單幣種限倉額度的呼聲較高。為響應社區的呼吁,進一步提升交易體驗,火幣全球站現將“單幣種持倉限額”由10000 USDT等值代幣調整為50000 USDT等值代幣。

當用戶在火幣觀察區的某個幣種持倉價值達到或超過該限額時,將無法繼續買入該幣種。該幣種的賣單、已創建的買單和其他幣種的買賣單則不受限制。更多詳細內容參看公告。[2020/8/23]

獨家 | 李煉炫:暫未觀察到中國市場利率變化會對比特幣價格產生明顯影響:2月4日,針對“央行開展1.2萬億元公開市場逆回購對市場的影響”問題,OKEx高級研究員李煉炫在接受金色財經專訪時表示,逆回購可以增加市場流動性,降低市場利率,從而刺激經濟增長。中國市場利率的變化目前暫未觀察到會對比特幣價格產生明顯影響。[2020/2/4]

Tags:比特幣RAKEKrakenKEN比特幣忘記密碼六萬個kraken交易所騙局WeShow Token

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文|郝方舟出品|Odaily星球日報 在金融之外,商品、食品、藥品的溯源已成為區塊鏈技術落地的重要場景.

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編者按:本文來自巴比特資訊,作者:JudeLopez,編譯:夕雨,星球日報經授權發布。在過去的十年中,比特幣的用例有了很大的發展.

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近日,楊強教授在SDBD2020·算力在線論壇中指出聯邦學習不僅僅是技術,更是開源生態的建立。作為打開數據島的橋梁,聯邦學習在滿足數據隱私、安全和監管要求的前提下,讓人工智能系統能夠更加高效、準.

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