График трололо биткоин
График трололо биткоин🔥Капитализация рынка криптовалют выросла в 8 раз за последний месяц!🔥
✅Ты думаешь на этом зарабатывают только избранные?
✅Ты ошибаешься!
✅Заходи к нам и начни зарабатывать уже сейчас!
________________
>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<
________________
✅Всем нашим партнёрам мы даём полную гарантию, а именно:
✅Юридическая гарантия
✅Официально зарегистрированная компания, имеющая все необходимые лицензии для работы с ценными бумагами и криптовалютой
(лицензия ЦБ прикреплена выше).
Дорогие инвесторы‼️
Вы можете оформить и внести вклад ,приехав к нам в офис
г.Красноярск , Взлётная ул., 7, (офисный центр) офис № 17
ОГРН : 1152468048655
ИНН : 2464122732
________________
>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<
________________
✅ДАЖЕ ПРИ ПАДЕНИИ КУРСА КРИПТОВАЛЮТ НАША КОМАНДА ЗАРАБАТЫВЕТ БОЛЬШИЕ ДЕНЬГИ СТАВЯ НА ПОНИЖЕНИЕ КУРСА‼️
‼️Вы часто у нас спрашивайте : «Зачем вы набираете новых инвесторов, когда вы можете вкладывать свои деньги и никому больше не платить !» Отвечаем для всех :
Мы конечно же вкладываем и свои деньги , и деньги инвесторов! Делаем это для того , что бы у нас был больше «общий банк» ! Это даёт нам гораздо больше возможностей и шансов продолжать успешно работать на рынке криптовалют!
________________
>>>ВСТУПИТЬ В НАШ ТЕЛЕГРАМ КАНАЛ<<<
________________
Обсуждение:Bitcoin — Lurkmore
Криптоактивы — многообещающая инновация эволюции денег и современной финансовой системы. Однако связанные с оценкой криптоактивов вопросы по-прежнему остаются открытыми. Фундаментальные концепции, на базе которых могут быть созданы формализованные методы оценки криптоактивов, только начинают зарождаться. Тем не менее эксперименты на этом поприще проводятся уже более 10 лет. Журнал ForkLog предлагает вниманию читателей перевод статьи Кевина Лю из CoinMetrics, где вкратце рассмотрены шесть основных подходов к исследованию оценки криптоактивов: уравнение обмена, модель дисконтированной будущей полезности, закон Меткалфа, регрессионные модели цены, модели стоимости добычи и выявления пузырей на рынке. Уравнение обмена Ирвинга Фишера изначально объясняло взаимосвязь между денежным предложением и уровнем цен в рамках монетарной экономики. Оно применялось в области оценки криптоактивов и в настоящее время является одной из наиболее широко исследованных теоретических концепций. M — номинальная денежная масса; V — скорость обращения денег; P — уровень цен; Q — объем производства. В контексте биткоина эту модель в году лаконично обосновал главный научный сотрудник Bitquant Research Labs Джозеф Ван. В его адаптированном для криптоактивов варианте P исчисляется в единицах фиатной валюты, M определяется как количество существующих монет, умноженное на цену то есть, рыночная капитализация , Q — передаваемая по сети стоимость, интерпретация V остается неизменной. Суть этой модели состоит в том, что стоимость криптоактива находится в обратной взаимосвязи со скоростью обращения. Другими словами, высокая оборачиваемость ведет к более низкой стоимости монеты. Ван утверждает, что цена BTC определяется исключительно вероятностью того, что монеты будут храниться, а не участвовать в транзакциях. Скорость обращения биткоина в течение последних лет уменьшалась по мере роста цены, что согласуется с уравнением обмена. На графике ниже показана скорость обращения предложения за год модель не учитывает спам-транзакции :. Вопросами скорости обращения задавались создатель Ethereum Виталик Бутерин и предприниматель Джон Пфеффер. В их статьях уравнение обмена применяется в отношении utility-токенов. Оба исследователя утверждают, что такие токены чрезвычайно восприимчивы к высокой скорости обращения. Это объясняется тем, что пользователи используют небольшие количества монет для использования предоставляемых в сети сервисов. Поставщики последних, в свою очередь, незамедлительно продают полученные токены. В году Бутерин пришел к выводу, что стоимость криптоактива «в решающей степени зависит от времени удержания» токенов. Тогда же он описал механизмы, благодаря которым предложение или скорость обращения токенов уменьшаются, например, благодаря сжиганию транзакционных комиссий. Пфеффер считает, что при высокой равновесной скорости обращения utility-токена его цена склонна снижаться до фактической стоимости ресурсов на поддержание сети. На графике ниже, что скорость обращения ETH увеличивалась до ценового пика монеты в году и с тех пор несколько выровнялась. Стремительный рост показателя в году совпал с бумом первичных предложений монет ICO и количества utility-токенов, но впоследствии существенно снизился. Теперь скорость обращения ETH, по-видимому, примерно согласуется с ценой. В и годах управляющий партнер инвестфонда Multicoin Capital Кайл Самани описал экономические модели, в которых решается «проблема скорости», что позволяет стоимости utility-токена расти. Эти модели предполагают механизмы сжигания и стейкинга. В целом же, опубликованные экспертами отрасли статьи в и годах оказали сильное влияние на архитектуру токенов. Однако тезис о высокой скорости обращения неоднократно подвергался критике. Так, исследователь венчурной фирмы Placeholder Алекс Эванс раскритиковал рассмотренные ранее модели за то, что в них скорость обращения токена является экзогенной переменной. В модели Эванса скорость является эндогенной переменной , функцией от PQ, которую можно настроить на желаемое значение через изменение архитектуры токена. Схожую точку зрения выражал Брайан Коралевски из компании Austere Capital, подвергая сомнению тезис об экзогенности скорости. Исследователь Скотт Локлин и вовсе называет ложными общепринятые выводы, как о скорости обращения, так и об оптимизации архитектуры токена в контексте уравнения обмена. Несмотря на критику, уравнение обмена продолжает оставаться одним из наиболее широко распространенных подходов к оценке токена. В ближайшие годы, когда среди utility-токенов появятся победители и проигравшие, можно ожидать, что в этой области проведут более глубокие исследования и проверят тезисы о скорости обращения. Они имеют много общего с концепцией дисконтированных денежных потоков из традиционных финансов, но учитывают уникальные характеристики криптоактивов. Партнер венчурной фирмы Placeholder Крис Берниске в году представил модель оценки гипотетического utility-токена. Ее ключевые детерминанты : количество монет в обращении, общий размер рынка, где токен используется для оплаты сервисов, кривая принятия сети, скорость обращения токена и ставка дисконтирования. Исследователь ARK Invest Бретт Винтон в том же году представил аналогичную модель с идентичными параметрами, но учитывающую различные ожидания доходности разными группами инвесторов. Берниске в году также ввел термины «текущая полезность» и «дисконтированная ожидаемая полезность». Эти категории служат теоретической основой, описывающей, как ценность колеблется в течение жизненного цикла utility-токена. Возможности применения моделей дисконтированной будущей полезности мало исследованы. Функциональные сети с utility-токенами по-прежнему разрабатываются и лишь несколько проектов демонстрируют значительную активность. Моделирование ценности utility-токенов с новой архитектурой, подразумевающей сжигание и стейкинг, также остается активной областью исследований и экспериментов. Этот закон гласит, что стоимость сети пропорциональна квадрату численности ее пользователей. Закон Меткалфа успешно применяется для оценки социальных сетей, а для оценки криптоактивов впервые был использован в году. В своей работе ученый сделал акцент на том, как отклонения от прогнозных значений могут использоваться для выявления пузырей на рынке. Американский исследователь Тимоти Петерсон применил Закон Меткалфа для определения периодов предполагаемого манипулирования рынком в году. В качестве входных значений он использовал количество биткоин-кошельков на сервисе blockchain. Им удалось создать индикатор, позволяющий выявлять периоды недооцененности или переоцененности актива. Соотношения ончейн-активности с объектами реального мира и индивидами по-прежнему мало изучены и являются активной областью исследований. Обычно в таких моделях исследуется взаимосвязь цены и времени, при этом в прогнозах зачастую фигурируют трудновообразимые долгосрочные значения. Некоторые специалисты всерьез не воспринимают это семейство моделей из-за чрезмерно простого, на их взгляд, подхода. Однако мы считаем, было бы ошибкой полностью ими пренебрегать — некоторые наиболее ранние из них показали удивительно точные результаты, надежно определяя исторические периоды недо- и переоцененности активов. Гарольд Кристофер Бургер в году представил различные регрессионные модели, используя подмножества данных для их проверки. Значительно продвинулся на этом поприще и популярный блогер PlanB. Его статьи послужили мощным толчком для исследований моделей оценки криптоактивов. Вдохновленный трудами Сейфедина Аммуса PlanB настаивает на эффективности модели Stock to Flow S2F , в которой делается акцент на дефицитности биткоина и его пригодности в качестве средства сохранения стоимости. Модели ценовой регрессии довольно популярны, однако все они основываются на предположении, что BTC продолжит путь к долгосрочному равновесию в качестве глобального средства сохранения стоимости — цифрового аналога золота. В течение следующих лет мы получим дополнительные данные, с помощью которых можно будет проверить эти модели, включая S2F. При оценке криптоактивов эти модели опираются на майнинговые затраты. Такой подход интуитивно прост и берет свое начало из классической экономической мысли. Так, еще Адам Смит ввел понятия рыночной и естественной цены товара. Последняя отражает стоимость различных факторов производства, необходимых для создания продукта. Рыночная цена — фактическая стоимость, по которой товар продается. Смит утверждал, что рыночная стоимость стремится к естественной цене, имеющей центральное значение. Сатоши Накамото довольно лаконично объяснил эту фундаментальную концепцию:. Если цена ниже себестоимости, выпуск снижается. Если же выше, то прибыль можно получить, наращивая выпуск и продажи. С другой стороны, рост добычи повышает сложность, приближая себестоимость к цене». Впервые модель стоимости добычи была применена еще в году, когда биткоин только появился. Этот же ресурс в октябре того же года впервые установил курс первой криптовалюты на уровне 1, Поскольку тогда рынок отсутствовал, администратор сайта рассчитал обменный курс на основе стоимости электроэнергии, необходимой для добычи криптовалюты. Американский экономист Адам Хэйес в году представил первый серьезный подход к этому вопросу — модель, учитывающую стоимость электричества, эффективность майнинговой технологии, рыночную цену BTC и сложность майнинга. В году Хэйес проанализировал 66 криптовалют и пришел к выводу, что их стоимость можно обосновать сложностью майнинга, темпами эмиссии и типом используемого алгоритма добычи монет. Заслуживают внимания модели, предложенные исследователем Кембриджского университета Марком Бевандом в году и Чарльзом Эдвардсом в году. В последней стоимость биткоина именуемая энергетической стоимостью является функцией от энергозатрат, эмиссии предложения и стоимости энергии в фиатной валюте. Экономика майнинга и, в частности, концептуальная модель оценки затрат для добычи криптоактивов к настоящему времени разработаны достаточно хорошо. Дальнейшие исследования в этой области, вероятно, будут предполагать более тщательный сбор эмпирических данных, на которых эти модели строятся. Рынок криптоактивов склонен к образованию пузырей. Это случалось не раз в течение короткой истории биткоина. Исходя из масштабов и частоты образования пузырей, можно применять техники их обнаружения, изначально разработанные для традиционных финансовых активов. Используя подобные техники, Эдриан Чун и Джен-Же Су в году выявили множество краткосрочных и три крупных пузыря в период с по годы. В году ученые Швейцарского финансового института Спенсер Уитли, Тобиас Хубер, Макс Реппен и Роберт Гантнер представили модель на основе Закона Меткалфа, где четыре пузыря соотнесены с отклонениями от прогнозных значений. Основанная в году Голландская Ост-Индская компания была первым корпоративным образованием, выпустившим облигации и акции. В течение более лет разрабатывались основополагающие концепции, и лишь в е появилась формализованная система подходов к оценке ценных бумаг. За последние 10 лет был достигнут значительный прогресс в области оценки стоимости криптоактивов. Имеющиеся во многих дисциплинах методы постепенно адаптируются к новой индустрии. Также активно разрабатываются уникальные, специфические для криптоактивов подходы. Однако фундаментальные концепции лишь начинают формироваться, многие из них изучены недостаточно. Подписывайтесь на канал Forklog в YouTube! Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с Политикой приватности. Культовый журнал о биткоине, технологии блокчейн и цифровой экономике. Площадка для общения криптосообщества. Соединяем компании и пользователей. Аналитика, лекции, истории о мире криптовалют, децентрализации и влиянии технологий на общество в мультимедийном формате. Знал бы прикуп: как рассчитать будущую стоимость биткоина и других криптоактивов Материалы по теме. Обвал хешрейта, перегретый рынок и каскад ликвидаций: что провоцирует снижение цены биткоина. Держите руку на пульсе биткоин-индустрии! Чтение занимает не больше двух минут. Выходит в рабочие дни в МСК. Идеально подходит для тех, кто не успевает за новостным потоком в течение дня. Выходит в пятницу в МСК. Мы используем файлы cookie для улучшения качества работы.
Инвестиции развитие муниципального образования
Как быстро заработать биткоины без вложений
Bitcoin Trololo Lines - Logarithmic Regression for 1D BLX — индикатор от MattBriz — TradingView
Работа без вложений с выводом реальных денег
Ук сбербанка паевые инвестиционные фонды
The Trololo trend Line that worth paying attention для BITSTAMP:BTCUSD от Sen_Crypto — TradingView
Расчет основных показателей инвестиционного проекта