盈利的路上并不擁擠,因為堅持的人不多,成功需要貴人指引,但有導師的人不多,成長需要不斷學習,但會學習的人不多,盈利的路上需要準備,但是有準備的人不多,投資的路上需要付出,但懂得付出的人不多。交易的路上需要計劃,但被別人計劃的人不少,持倉的路上需要目標,但為別人實現目標的卻不少。學會“全力以赴”,放棄“全力應付”。在這個浮躁不堪的市場只有“剩者為王”。
Ray Dalio:比特幣的高波動性和風險性限制了投資者持有它的數量:金色財經報道,億萬富翁投資者、橋水基金創始人 Ray Dalio 周三在一檔節目中表示,比特幣的走勢并不可靠。相較于比特幣,更青睞黃金。我不明白為什么人們更傾向于比特幣而不是黃金。如果你放眼全球,對各國央行來說,黃金是第三大儲備資產,僅次于美元和歐元。各國央行正在搶購黃金而不是債券,因為它是永恒和通用的。
Ray Dalio 稱,比特幣的高波動性和風險性限制了投資者持有它的數量。就像我說的,你必須做好比特幣暴跌的準備,它可能下跌 80% 或更多…所以我不太看好比特幣。[2023/4/28 14:33:12]
行情分析:
GMX與dappOS將為首批交互用戶發放2萬美元空投:3月17日消息,集成 dappOS SDK 的 GMX 平臺預覽版產品正式上線,支持用戶可以直接從 BSC、OP、Polygon 錢包無縫使用 GMX 功能。用戶與該版本的 GMX 交互將獲得$20,000 空投獎勵, 并享有 3 倍 GLP Staking 收益,以及推薦返傭。
據悉,dappOS 是 Binance 孵化的 Web3 操作系統,日前 Perpetual、Benqi、QuickSwap、MakerDao、 Avalanche、KyberSwap、zkSync 等頭部協議也已與 dappOS 達成深度合作。[2023/3/17 13:10:47]
走勢上看,日內價格始終沒有太大的變化,整體維持在低位震蕩。多頭多次上攻并沒有取得有效的成果,昨日下午價格在短時間上攻觸及8800位置,表面上看漲勢兇猛,但是價格并未能向上破位此前關鍵的8800位置。那么這一波上行必然是無法得到延續的,果不其然后市價格迅速回落至8600附近,晚間更是再次下行觸及8400位置低點。值得慶幸的價格在觸及下方8400位置后即走出反彈,回到日線布林帶下軌上方運行,破位下行的行情暫時還沒有出現。但是目前日線布林帶保持下行之姿,各均線指標也是呈現下行壓制姿態,后市的局面并不樂觀。
火幣全球站將臨時下架 GALA:11月4日消息,火幣全球站發布關于Gala Token異常事件的處置公告,將暫時下架GALA。火幣將以確定事故發生的時間節點作為分界線,對后續執行買入操作的用戶,平臺將其買入的GALA資產更名Pgala,Pgala與原GALA代幣無關,屬于meme幣,目前已關閉充值,僅支持提幣和交易,請用戶注意風險。[2022/11/4 12:16:52]
4小時圖上看,目前價格站上5日均線位置,短線價格有所回暖,空頭打壓之勢有所收斂。但多方的上攻欲望仍是非常薄弱,短期內價格維持目前膠著之勢應是大概率事件。小時圖上看,布林帶走勢呈現收口姿態,價格目前的短暫上行受到布林帶中軌的壓制,5日均線呈現勾頭上行勢頭,但是動能并不強烈。整體來看,比特幣價格的區間震蕩格局短期內預計很難被打破,后市操作上建議區間內高位做空。
?操作建議:
1、下方8400一線附近做多,止損8300,目標看至8600。
2:上方8600附近任意點位進空單,止損8750,目標看至8400-8450。
——我是洛飛,一個專注于分析的老師,如果你對行情趨勢以及點位還是無法準確把握,自己還處于虧損的現狀當中,那么可以找到我,和我聊L聊,投資有風險,炒幣需謹慎.
文/洛飛論幣
尊敬的用戶: CoinTiger即將上線Nervos并開放CKB/USDT交易,同時舉行充CKB即獎勵0.7%活動,具體上線時間和活動規則另行通知.
1900/1/1 0:00:00尊敬的LBank用戶: LBK已正式上線三個多月的時間,為了更好地融合LBK社區生態,我們舉辦了LBK首屆登頂「“接盤”」大賽.
1900/1/1 0:00:0011月20日,在新京報主辦的“金融進化論:2019新京報金融科技論壇”上,中國人民大學金融科技研究中心主任、長江學者楊東表示,區塊鏈和金融特別耦合,在所有技術中.
1900/1/1 0:00:00區塊鏈投資基金DragonflyCapital研究員IvanBogatyy日前發表文章指出,匿名幣Grin、Beam等使用的Mimblewimble協議的隱私性從根本上存在缺陷.
1900/1/1 0:00:00尊敬的ZT用戶: ZT為給用戶提供更加便捷的交易環境,ZT創新板即將上線SIPC/USDT交易對,并定于2019年11月19日15:00(GMT8)開放交易.
1900/1/1 0:00:00現代科學預測方法主要有兩種,一種是利用統計和數學模型進行預測,另一種是利用機器學習和數據挖掘進行預測,本質上,這兩種方法主要是利用歷史數據和軟件系統來產生預測,近年來.
1900/1/1 0:00:00