| 1 | Bitcoin BTC | -0.22% | -2.70% | 5.64% | $907.8 млрд | $35.5 млрд | |||||||||||
| 2 | Ethereum ETH | -0.09% | -4.22% | 1.36% | $374.5 млрд | $18.5 млрд | |||||||||||
| 3 | Cardano ADA | -0. | -5.14% | 34.55% | $88.3 млрд | $5.9 млрд | |||||||||||
| 4 | Binance Coin BNB | 0.73% | -0.88% | 16.63% | $76.1 млрд | $2.2 млрд | |||||||||||
| 5 | XRP XRP | -0.18% | -6.04% | -0.22% | $50.3 млрд | $3. | |||||||||||
| 6 | Tether USDT | -0.09% | 0.12% | -0.43% | $39.7 млрд | $58.1 млрд | |||||||||||
| 7 | Dogecoin DOGE | -0.01% | -6.83% | -7.13% | $38.3 млрд | $2.1 млрд | |||||||||||
| 8 | Polkadot DOT | -0. | -5.51% | 3.24% | $23.6 млрд | $1.7 млрд | |||||||||||
| 9 | Solana SOL | 0.06% | -7.59% | 8.19% | $19.3 млрд | $1.3 млрд | |||||||||||
| 10 | Uniswap UNI | 0.20% | -7.05% | -6.86% | $14.2 млрд | $364. | |||||||||||
| 11 | Bitcoin Cash BCH | 1.07% | -3.45% | -1.55% | $12.3 млрд | $1.2 млрд | |||||||||||
| 12 | Terra LUNA | 0.06% | -9.72% | 19.49% | $12.3 млрд | $20.5 млрд | |||||||||||
| 13 | Litecoin LTC | -0. | -4.98% | 0.25% | $12.1 млрд | $1.9 млрд | |||||||||||
| 14 | 0.20% | -6.94% | -4.34% | $11.1 млрд | $1 млрд | ||||||||||||
| 15 | USD Coin USDC | -0.04% | -0.05% | -0.13% | $10.1 млрд | $1. | |||||||||||
| 16 | Stellar XLM | -0.16% | -4.93% | -2.09% | $8.4 млрд | $471.5 млн | |||||||||||
| 17 | VeChain VET | -0.20% | -4.07% | -0.19% | $8.1 млрд | $957.3 млн | |||||||||||
| 18 | Ethereum Classic ETC | 0. | -5.17% | -5.00% | $7.5 млрд | $1.5 млрд | |||||||||||
| 19 | Theta Token THETA | 0.00% | -8.07% | -5.66% | $7.3 млрд | $363.3 млн | |||||||||||
| 20 | Avalanche AVAX | -1.01% | 9.31% | 124.96% | $1. | ||||||||||||
| 21 | Wrapped Bitcoin WBTC | 0.40% | -3.62% | 5.58% | $6.6 млрд | $115.3 млн | |||||||||||
| | 22 | TRON TRX | 0.01% | -4.62% | -3.78% | $6.2 млрд | $929.8 млн | ||||||||||
| 23 | Monero XMR | -0. | 1.10% | 20.94% | $5.8 млрд | $382.6 млн | |||||||||||
| 24 | EOS EOS | 0.14% | -7.20% | -3.58% | $4.9 млрд | $1.6 млрд | |||||||||||
| 25 | Aave AAVE | 0.18% | -6.09% | -8.70% | $4.8 млрд | $622.8 млн | |||||||||||
| 26 | FTX Token FTT | 0. | -4.46% | 8.25% | $4.6 млрд | $169.9 млн | |||||||||||
| 27 | Filecoin FIL | -0.04% | -4.86% | 3.53% | $4.5 млрд | $800.6 млн | |||||||||||
| 28 | Cosmos ATOM | 0.32% | -5.21% | 20.73% | $4.3 млрд | $423. | |||||||||||
| 29 | BitTorrent BTT | 0.23% | -4.96% | -5.45% | $4.2 млрд | $226.7 млн | |||||||||||
| 30 | Neo NEO | 0.48% | -6.98% | 2.25% | $4 млрд | $1 млрд | |||||||||||
| 31 | Maker MKR | 0. | -2.35% | 3.26% | $3.7 млрд | $73.4 млн | |||||||||||
| 32 | PancakeSwap CAKE | 1.89% | -1.12% | 9.29% | $3.4 млрд | $36.7 млн | |||||||||||
| 33 | Binance USD BUSD | 0.00% | 0.07% | 0.03% | $3.4 млрд | $4. | |||||||||||
| 34 | Tezos XTZ | 2.72% | -0.40% | 18.74% | $3.3 млрд | $299.6 млн | |||||||||||
| 35 | Matic Network MATIC | 0.06% | -6.30% | 5.29% | $3.3 млрд | $611.4 млн | |||||||||||
| 36 | Axie Infinity AXS | -0. | -4.52% | -0.68% | $3.1 млрд | $433.6 млн | |||||||||||
| 37 | Bitcoin SV BCHSV | 0.61% | -2.05% | -0.54% | $3.1 млрд | $266.8 млн | |||||||||||
| 38 | UNUS SED LEO LEO | 0.05% | -0.82% | 0.94% | $3 млрд | $2. | |||||||||||
| 39 | IOTA IOTA | -1.69% | -9.27% | -2.50% | $2.9 млрд | $155.3 млн | |||||||||||
| 40 | DREP DREP | 0.98% | -4.75% | -3.02% | $2.8 млрд | $2.1 млн | |||||||||||
| 41 | Algorand ALGO | -0. | -6.55% | 12.94% | $2.8 млрд | $209.7 млн | |||||||||||
| 42 | Dash DASH | 0.23% | -5.29% | 28.44% | $2.6 млрд | $520.1 млн | |||||||||||
| 43 | Kusama KSM | -0.11% | -5.33% | 2.99% | $2.6 млрд | $232. | |||||||||||
| 44 | Huobi Token HT | 0.74% | -3.95% | -4.66% | $2.6 млрд | $154.6 млн | |||||||||||
| 45 | THORChain RUNE | -0.32% | -9.83% | 18.72% | $2.6 млрд | $155.8 млн | |||||||||||
| 46 | Waves WAVES | 0. | -4.01% | 4.62% | $2.5 млрд | $153.5 млн | |||||||||||
| 47 | Quant QNT | -0.33% | 7.93% | 27.21% | $2.4 млрд | $21.6 млн | |||||||||||
| 48 | Decred DCR | 1.50% | -3.00% | -0.17% | $2.2 млрд | $17.2 млн | |||||||||||
| 49 | Chiliz CHZ | -0. | -6.89% | 4.51% | $2.1 млрд | $175 млн | |||||||||||
| 50 | Compound COMP | 0.31% | -6.04% | -8.92% | $2 млрд | $158.3 млн | |||||||||||
| 51 | Content Value Network CVNT | 0.40% | -4.63% | 115.89% | $2 млрд | $7. | |||||||||||
| 52 | Hedera Hashgraph HBAR | -0.49% | -8.64% | 7.99% | $2 млрд | $123 млн | |||||||||||
| 53 | Zcash ZEC | -0.04% | -3.96% | 5.77% | $2 млрд | $455.9 млн | |||||||||||
| 54 | Elrond eGold EGLD | 0. | -7.45% | -6.54% | $1.9 млрд | $47.6 млн | |||||||||||
| 55 | NEM NEM | 0.17% | -5.77% | -2.20% | $1.8 млрд | $81.6 млн | |||||||||||
| 56 | Holo HOT | 0.05% | -5.03% | -1.92% | $1.8 млрд | $50.3 млн | |||||||||||
| 57 | Theta Fuel TFUEL | -0. | -6.64% | -3.04% | $1.8 млрд | $53 млн | |||||||||||
| 58 | NEAR Protocol NEAR | -0.10% | -4.69% | 38.32% | $1.7 млрд | $196.2 млн | |||||||||||
| 59 | Enjin Coin ENJ | -0.35% | -7.31% | 18.99% | $1.6 млрд | $210. | |||||||||||
| 60 | Sushi SUSHI | -0.02% | -6.89% | -7.88% | $1.6 млрд | $286.9 млн | |||||||||||
| 61 | Stacks STX | 0.91% | -6.74% | -1.59% | $1.6 млрд | $23.4 млн | |||||||||||
| 62 | Synthetix Network Token SNX | -0. | -7.44% | 1.82% | $1.5 млрд | $157.5 млн | |||||||||||
| 63 | Crypto.com Chain CRO | 0.06% | -3.79% | 5.89% | $1.4 млрд | $17.9 млн | |||||||||||
| 64 | TerraUSD UST | -0.05% | -0.34% | -0.45% | $1.4 млрд | $27 млн | |||||||||||
| 65 | Decentraland MANA | -0.20% | -2.86% | 5.61% | $1.4 млрд | $148.2 млн | |||||||||||
| 66 | yearn.finance YFI | 0.31% | -5.29% | -5.64% | $1.4 млрд | $817.1 млн | |||||||||||
| 67 | Fantom FTM | 0.22% | -6.39% | 20.78% | $1.3 млрд | $108.8 млн | |||||||||||
| 68 | Qtum QTUM | 0.17% | -6.95% | -3.31% | $1.3 млрд | $481.7 млн | |||||||||||
| 69 | OKB OKB | 0.01% | -2.36% | -2.00% | $1.3 млрд | $398 млн | |||||||||||
| 70 | Basic Attention Token BAT | 0.16% | -5.38% | 9.31% | $1.3 млрд | $122.3 млн | |||||||||||
| 71 | Zilliqa ZIL | -0.57% | -6.50% | 4.71% | $1.2 млрд | $135.8 млн | |||||||||||
| 72 | Bitcoin Gold BTG | 6.56% | 0.95% | 9.44% | $1.2 млрд | $19.5 млн | |||||||||||
| 73 | Telcoin TEL | -0.23% | -11.78% | 20.89% | $1.2 млрд | $23.9 млн | |||||||||||
| 74 | The Graph GRT | 0.30% | -5.95% | -0.17% | $1.2 млрд | $221 млн | |||||||||||
| 75 | KuCoin Shares KCS | 0.66% | -5.45% | 18.04% | $1.2 млрд | $28.5 млн | |||||||||||
| 76 | Ravencoin RVN | -0.10% | -6.38% | -8.25% | $1.1 млрд | $85.5 млн | |||||||||||
| 77 | DeFiChain DFI | -0.26% | -2.22% | 0.65% | $1.1 млрд | $1.2 млн | |||||||||||
| 78 | Nexo NEXO | 0.64% | -3.60% | 4.88% | $1.1 млрд | $7.9 млн | |||||||||||
| 79 | Digibyte DGB | 0.60% | -4.86% | 7.64% | $1 млрд | $30.1 млн | |||||||||||
| 80 | Siacoin SC | -1.47% | -5.02% | 12.62% | $1 млрд | $163.7 млн | |||||||||||
| 81 | Harmony ONE | 0.17% | -5.27% | 5.64% | $991.8 млн | $53.5 млн | |||||||||||
| 82 | SwissBorg CHSB | 1.52% | -10.06% | 35.41% | $951.7 млн | $9 млн | |||||||||||
| 83 | Arweave AR | -1.18% | -5.33% | 30.49% | $950.2 млн | $22 млн | |||||||||||
| 84 | OmiseGO OMG | 0.61% | -3.71% | 17.62% | $913.9 млн | $490.7 млн | |||||||||||
| 85 | Revain REV | 0.21% | -2.87% | -5.87% | $912.2 млн | $1.8 млн | |||||||||||
| 86 | Ontology ONT | -0.21% | -8.64% | 3.82% | $896.1 млн | $279.6 млн | |||||||||||
| 87 | ICON ICX | 0.35% | -5.14% | 16.22% | $871.1 млн | $89.3 млн | |||||||||||
| 88 | Nano NANO | -0.01% | -8.57% | 8.07% | $864.5 млн | $41.7 млн | |||||||||||
| 89 | 0x ZRX | 0.08% | -7.63% | 3.13% | $828.9 млн | $93 млн | |||||||||||
| 90 | WhiteCoin XWC | -0.09% | -0.24% | 19.53% | $760 млн | $19.1 млн | |||||||||||
| 91 | UMA UMA | -0.11% | -7.71% | 1.94% | $753.7 млн | $64 млн | |||||||||||
| 92 | Reserve Rights RSR | -0.82% | 16.80% | 25.91% | $752.2 млн | $137.3 млн | |||||||||||
| 93 | IoTeX IOTX | -0.07% | -6.06% | -10.27% | $724.7 млн | $36.3 млн | |||||||||||
| 94 | Pirate Chain ARRR | -2.42% | -6.46% | -1.78% | $721.9 млн | $1.1 млн | |||||||||||
| 95 | Bancor BNT | 0.13% | -5.59% | 0.73% | $714.3 млн | $207.4 млн | |||||||||||
| 96 | IOStoken IOST | -0.34% | 0.57% | 30.48% | $685.6 млн | $191 млн | |||||||||||
| 97 | Flow FLOW | -1.23% | -4.53% | -3.97% | $681.6 млн | $130.2 млн | |||||||||||
| 98 | Dent DENT | -1.12% | -8.01% | -2.97% | $620.9 млн | $145.3 млн | |||||||||||
| 99 | Horizen ZEN | 0.37% | 4.06% | 14.15% | $602.8 млн | $61.9 млн | |||||||||||
| 100 | HUSD HUSD | -0.22% | -0.04% | -0.29% | $593.6 млн | $68.2 млн |
70%
9 млрд
09%
6 млн
32%
54%
3 млрд
18%
29%
6 млн
51%
1 млрд
25%
8 млн
72%
2 млн
33%
02%
4 млн
00%
20%
8 млн
68%Разработка мобильного приложения для учета и торговли криптовалютой
Cryptogram
Сервис для управления инвестиционным криптопортфелем и агрегатор новостей рынка криптовалюты: Android-приложение под ключ
О проекте
Cryptogram заменяет несколько сервисов, которыми обычно пользуется криптоинвестор. Теперь он сможет узнавать о новостях из мира ICO, следить за изменениями курсов валют и анализировать данные со всех бирж, кошельков и счетов с помощью одного мобильного приложения.
Задача
Для принятия правильных решений владельцу криптовалют приходится пользоваться различными сервисами и информационными каналами: читать новости в Telegram и на форумах, заводить кошельки с разными валютами на разных биржах, регулярно проверять курсы и управлять инвестиционным портфелем на разных площадках.
Заказчик решил создать решение, которое соберет всю необходимую информацию в одном месте, облегчит жизнь криптоинвестора и сэкономит его время.
Нам нужно было разработать приложение для Android с нуля: сделать прототипы, нарисовать дизайн и написать код.
Заказчик планирует развивать приложение — хочет добавить возможность покупать, продавать и обменивать криптовалюту прямо со своего смартфона. Мы предусмотрели такую техническую возможность.
Рустам Мухамедьянов, руководитель WINFOX
Решение
Cryptogram — технически сложный проект. Во-первых, нам нужно было подключить к приложению множество бирж. Во-вторых, выдержать достаточно большую нагрузку на бэкенд из-за запросов от клиентских приложений, постоянного сбора курсов криптовалют, рассылки уведомлений. Все это мешало построить правильную и легкую архитектуру, но мы нашли решения.
Чтобы интегрировать в приложение разные биржи криптовалют, мы использовали свободную библиотеку XChange. Правда, ее пришлось немного доработать, так как для некоторых бирж она не возвращала все нужные данные, например время операций.
Александр Хрущев, технический директор WINFOX
Основная задача приложения — показывать пользователю множество разных данных на графиках, диаграммах и виджетах. Мы перенесли часть этих расчетов и подготовки данных для отображения на бэкенд, чтобы сократить время на доработку функций в будущем.
Еще одной проблемой стали ограничения самих бирж, которые постоянно усложняют условия доступа, допустимое количество запросов и так далее.
Частично решить эту проблему помогло кэширование данных по операциям клиентов в нашей базе данных.
Александр Хрущев, технический директор WINFOX
Основные экраны
Экраны приветствия
При первом входе в приложение пользователь видит краткое описание возможностей сервиса. Листать экраны можно с помощью свайпа.
Тикеры
На этом экране можно быстро посмотреть текущие курсы своих валют на разных биржах. Чтобы поменять тикеры местами, достаточно сделать долгий тап на тикер — и перетащить его на новое место.
Общий портфель
Пользователь может легко оценить стоимость своих активов и динамику роста или падения. Портфель отображается в валюте по умолчанию или в биткоинах.
Сигналы тревоги
Звуковые уведомления вовремя сигнализируют о росте или падении курса какой-либо валюты — пользователь не упустит наиболее выгодный момент для сделки.
Что умеет приложение
Быстрый вход
Авторизация по номеру телефона — самый быстрый и простой для пользователя способ. Запоминать логины и пароли больше не надо.
Добавление биржи
Крипотоинвестор может добавить сколько угодно бирж, которые хочет отслеживать. Наиболее популярные биржи можно выбрать из списка в один клик.
История торгов
Пользователь всегда может узнать историю сделок на бирже. На отдельном экране отображается информация о покупке, пополнении и снятии валюты.
Анализ рынков
Динамика изменения курсов криптовалют наглядно отображается на графиках — так удобнее воспринимать и анализировать информацию.
Боковое меню
Меню спрятано в бургер и расположено в левом верхнем углу приложения на главных экранах. Через него можно задать валюту по умолчанию и узнать больше о проекте Cryptogram.
Настройка вида
Пользователь может задать наиболее удобное отображение тикеров: в виде строк или плитки. Кнопка переключение вида — в левом верхнем углу.
Поделиться приложением
Из бокового меню можно быстро отправить ссылку на приложение другому человеку. Доступны разные способы: почта, сообщение, социальная сеть.
Результат
С помощью Cryptogram начинающие и продвинутые пользователи криптовалют могут успешно торговать на бирже и инвестировать в разные валюты.
Приложение для Android — только первый этап масштабного проекта. Заказчик планирует сделать приложение для iOS и запустить веб-сервис, а также расширить функционал Android-приложения.
В планах — добавить в приложение раздел с полезными статьями по теме, тематические чаты, криптообменник в стиле LocalBitcoins. Уверен, что специалисты WINFOX помогут быстро и качественно доработать сервис.
Илья Кныш, CEO Cryptogram
Команда
проекта
Маркетинг
Рустам Мухамедьянов
Технический директор
Александр Хрущев
Разработчик
Мансур Нашаев
UX/UI-дизайнер
Антон Емелин
Другие работы
1HonestCar
Мобильное приложение и веб-сервис для автовладельцев и работников СТО: аналитика, проектирование, дизайн, разработкаPrana
Приложение для создания и трекинга индивидуального профиля питания с рецептами здоровых блюд от известного блогераРасскажите про свой проект
Bitcoin, Ethereum, альткоины — Обзор криптовалют — 25/12/2019
С понедельника на криптовалютном рынке наблюдается коррекция. Показатель суммарной капитализации снизился на 3,5%, и к текущему моменту его значение составляет $192 млрд.
Наш индикатор BC 10 Index снизился на 3.2%, и сейчас его значение 121,3 пункта.
Bitcoin
Динамика курса BTC к доллару США (BTC/USD)«Быки» не смогли закрепится на достигнутых уровнях, в результате чего, котировки BTC вернулись ниже уровня красной линии, где и сработал защитный ордер. Импульса не получилось, но техническая картина складывается таким образом, что по-прежнему сохраняется вероятность движения в пиловидном повышательном тренде. Если данное предположение окажется верным, то при использовании стратегии покупки вблизи линии тренда, можно добиться получения наиболее выгодных условий для открытия позиции с точки зрения соотношения прибыли и риска. Вместе с этим, при расчете размера позиции, стоит учитывать тот факт, что показатели волатильности остаются на высоких значениях. Стоп ниже линии тренда.
Ethereum
Динамика курса ETH к доллару США (ETH/USD)Цена на ETH находится вблизи нижней границы торгового диапазона. На дальнейшую динамику монеты технические факторы мало влияют в текущий момент, поскольку ценовые движения сильно зависимы от того, как ведут себя участники торгов в BTC. Ожидаемого пробоя так и не случилось, поэтому говорить о начале покупок будет целесообразно только тогда, когда котировки смогут выйти за пределы верхней границы торгового диапазона на уровне $134-$135.
Ripple
Динамика курса XRP к доллару США (XRP/USD)Выход из треугольника состоялся вниз, в связи с чем, идея разворота на данном этапе очередной раз отменяется. Пробой $0,20 может состояться только в том случае, если на рынок придут свежие деньги, однако даже в этом случае, участники рынка должны осознавать текущую реальность и хорошо понимать, что монета находится вблизи многолетних минимумов, что является признаком слабости. В прошлом, XRP, как рыночный инструмент отличался повышенной волатильностью и в те моменты, когда на рынке в целом происходило сильное движение, позволял спекулянтам использовать данную закономерность для извлечения дополнительной прибыли. Однако времена меняются и, не смотря на то, что монета уверенно держится на третьей позиции по показателю капитализации, найти хорошие идеи в ней становится все сложнее.
Bitcoin Cash
Динамика курса BCH к доллару США (BCH/USD)В BCH сработал защитный ордер при возврате котировок ниже зеленой линии. Динамика напоминает ценовые движения в BTC, поэтому можно сделать вывод, что тут также существует вероятность развития пиловидного восходящего тренда, а следовательно, основанная на данном предположении стратегия на ближайшее время выглядит следующим образом — покупка с коротким стопом ниже синей линии, при этом размер позиции определяется с учетом текущей волатильности.
Litecoin
Динамика курса LTC к доллару США (LTC/USD)Продолжения импульс не получил, ввиду чего сработал защитный ордер и теперь, с высокой долей вероятности, все будет зависеть от настроений на рынке криптовалют в целом. С технической точки зрения, тут также, как и в BTC и BCH, можно также придерживаться стратегии торговли в амплитудном тренде. Стоп ниже синей линии с учетом волатильности.
Мировой контекст
- По словам главы подразделения платежных и расчетных решений Народного банка КНР, национальная цифровая валюта страны уже готова к запуску в тестовом режиме.
- В Узбекистане, согласно приказу национального агентства проектного управления, запрещается использовать криптовалюты в качестве средства платежа, а гражданам страны разрешается совершать сделки с цифровыми валютами, исключительно в целях их продажи.
- В Конгрессе США представлен законопроект, согласно которому предлагается разделить регулятивные функции между ведомствами по борьбе с финансовыми преступлениями, комиссией по срочной биржевой торговле и комиссией по ценным бумагам.
Россия
- Верховный суд РФ дал разъяснение, относительно того, что токены, также как и деньги, ценные бумаги, или иное имущество, могут являться предметом взяточничества и коммерческого подкупа.
DisclaimerНи полностью, ни в какой-либо части не представляет собой предложение по покупке, продаже или совершению каких-либо сделок или инвестиций в отношении указанных в настоящем обзоре валют и активов, и не является рекомендацией по принятию каких-либо инвестиционных решений. Информация, использованная при подготовке настоящего обзора, получена из открытых и предположительно достоверных источников. BloomChain имеет право по своему усмотрению, без какого-либо уведомления изменять и/или дополнять настоящий обзор и содержащиеся в нем рекомендации. Настоящий обзор не может быть воспроизведен, опубликован или распространен ни полностью, ни в какой- либо части, на него нельзя делать ссылки или проводить из него цитаты без предварительного письменного разрешения BloomChain. BloomChain не несет ответственности за любые неблагоприятные последствия, в том числе убытки, причиненные в результате использования информации, содержащейся в настоящем обзоре, или в результате инвестиционных решений, принятых на основании данной информации.
Школьники «Сириуса» создали программу, прогнозирующую курс криптовалют
Участники международной программы из России и Индии разработали новый агрегатор для цифровых финансовых активов. Он собирает информацию с мировых бирж и помогает финансистам определять честную стоимость электронных ценных бумаг – токенов. Алгоритм, предложенный школьниками, позволяет предсказать изменения в курсе и автоматически купить или продать активы по выгодной цене.
Цифровым финансовым активам аналитики прочат большое будущее. Это долгосрочный тренд, реалии, в которых предстоит жить всему миру финансов в ближайшей перспективе. О планах по выпуску собственной цифровой валюты в разное время сообщали правительства или государственные банки Китая, Японии, Эквадора, Нидерландов и Казахстана. Россия тоже не отстает от мировых трендов. Центробанк к концу 2021 года обещает запустить пилотный проект цифрового рубля, а Госдума летом этого года приняла закон «О цифровых финансовых активах». Новый агрегатор, который создала команда школьников Международной программы Образовательного центра «Сириус» и индийской организации Atal Innovation Mission (AIM), поможет ориентироваться в цене на криптовалюты и электронные ценные бумаги на финансовых биржах и на основе машинного обучения предсказывать динамику курсов. В команду разработчиков вошли три ученика из Индии и три из России.
«Мы разработали сайт, на котором можно получить всю актуальную информацию о цене криптовалюты, – рассказывает одиннадцатиклассник из Казани, ученик Лицея имени Н.И. Лобачевского Казанского федерального университета Амир Гиззатуллин. – Сегодня эта информация разрозненная и на каждой бирже своя. Заходя на наш сайт, человек может сориентироваться, на какой бирже валюту дешевле купить, а на какой – выгодно продать. Для полноценной работы сайта мы написали код, который будет собирать сведения в режиме реального времени. Пока мы получаем данные самых популярных бирж – Binance и BitMEX, но в будущем можем агрегировать их и с других площадок».
Код, который создали школьники, позволяет не только определить честную цену на криптовалюты, но и нивелировать неточности, которые могут возникать из-за задержки во времени, когда покупатель и сервер биржи находятся на разных континентах.
«Например, мы хотим купить цифровые активы, смотрим на бирже, сколько они стоят и сколько их доступно сейчас для покупки, принимаем решение купить. Но пока до нас шла информация с сервера, стоимость активов могла измениться или нужное нам количество токенов уже приобрели. Наш алгоритм умеет предсказывать эти изменения, прогнозирует среднюю цену на момент совершения операции», – объясняет эксперт проекта, научный руководитель направления «Финансовая математика и финансовые технологии» Университета «Сириус», профессор Университета Иннополис Леонид Меркин.
Кроме этого, систему можно настроить на автоматические операции, тогда она будет самостоятельно продавать и покупать акции, быстро реагируя на изменения курса и зарабатывая на этом.
Ментор проекта отмечает, что построение таких алгоритмов – нетривиальная задача. Все участники команды имеют большой опыт в олимпиадном программировании, но для реализации такого сложного междисциплинарного проекта им пришлось прокачать свои знания математики, разобраться в базовых вопросах финансовой сферы.
«Ребята на практике увидели, какие проблемы сегодня решают специалисты этого актуального направления, какого уровня компетенции нужны рынку, – говорит Леонид Меркин. – Тема их увлекла, надеюсь, что они продолжат свои исследования и обучение уже в стенах Университета “Сириус” на наших образовательных модулях. В перспективе по направлению “Финансовая математика и финансовые технологии” появится и новая магистерская программа, где они смогут получить еще больше навыков и стать востребованными специалистами».
Сотрудничество России и Индии в воспитании талантливых детей было инициировано в мае 2018 года во время встречи Президента России Владимира Путина и премьер-министра Индии Нарендры Моди в Образовательном центре «Сириус». Всего в третьей Международной российско-индийской программе участвуют 48 учеников 9–11-х классов, по 24 от каждой страны. Программа направлена на разработку восьми технологических и инновационных инженерных проектов – веб- и мобильных приложений для решения глобальных проблем современности, актуальных для обеих стран. Школьники изучили опыт ведущих IT-компаний Индии и России, научились работать в составе международной команды и применять на практике знания по информатике, программированию и большим данным. По итогам программы школьники получили приглашение представить свои проекты на Саммите молодых ученых и инженеров «Большие вызовы». Учащиеся 9-х и 10-х классов получили бонусы для отбора на июльскую технологическую программу «Большие вызовы», а 11-классники станут первыми кандидатами на открывающуюся в «Сириусе» стипендию.
Биткоин снизился более чем на 10%
Фото: pexels.comЧитайте нас в Google Новости
Стоимость биткоина 25 марта начала резко снижаться, показав падение более чем на 10% за сутки.
По данным портала CoinDesk, отслеживающего динамику курсов криптовалют, в 15:15 мск биткоин стоил $51 144,15.
13 марта стоимость самой популярной криптовалюты обновила исторический рекорд, превысив отметку в $59 тысяч. Финансовые аналитики полагают, что рынок криптовалют находится в стадии коррекции, а текущие тенденции говорят о том, что стоимость биткоина может снизиться до $40 тысяч. На курс криптовалюты может оказывать влияние снижение рынков традиционных валют, которое, в свою очередь, связано с повышением рисков инфляции.
Бывший глава криптобиржи BTCC Бобби Ли предполагает, что к лету стоимость биткоина вырастет до $100 тысяч, в дальнейшем курс криптовалюты может вырасти втрое, после чего «пузырь лопнет».
22 марта на турецких одноранговых криптовалютных биржах стоимость биткоина достигла $94 тысяч в результате падения национальной валюты к доллару США, писал NEWS.ru.
Добавить наши новости в избранные источники
Что произошло на рынке криптовалют за неделю 16-22 августа
Биткоин взял курс на область $50 000. Cardano стал звездой рынка и обновил исторический максимум над $2.50. Коин Solana ворвался в топ-10 крупнейших криптовалют. Об этих и других событиях читайте в еженедельном обзоре BeInCrypto.
Уходящая неделя снова оказалась удачной для курса биткоина (BTC). Главная криптовалюта мира укрепляется уже пятую неделю подряд. Она начала неделю с отскока от области долгосрочного сопротивления $48 200 и пробоя 200-дневной МА, но уже к четвергу рынок смог стабилизироваться над уровнем $45 000 и возобновил рост.
В субботу биткоин прорвался выше $49 500, хотя так и не смог взять круглую отметку $50 000. Тем не менее, технические аналитики BeInCrypto полагают, что целью быков остается область $51 000.
На момент написания курс ВТС торговался, по данным аналитического ресурса CoinMarketCap, в районе $48 857, с внутринедельным повышением почти на 6%.
Тем временем аналитики популярного ресурса Santiment предупреждают об ончейн-показателе ВТС, который может стать главным препятствием для взятия барьера $50 000. Впрочем, другие сетевые метрики предполагают, что рынок биткоина, вероятно, формирует дно и входит в фазу долгосрочного восходящего тренда.
График биткоина. Источник Coinmarketcap
Ethereum
Тем временем курс нативного коина блокчейна Ethereum (ETH) тоже продолжил рост, хотя и гораздо менее активный, чем в предыдущие недели. За последние семь дней ему удалось набрать всего неполных 2%. На момент написания ETH торговался в районе $3 236.
При этом эксперты ресурса Santiment со ссылкой на ряд ончейн-индикаторов предположили, что рост ETH выглядит неестественным и продолжается, вероятно, только благодаря институционалам.
Межу тем аналитики Glassnode отмечают, что в последнее время отток коинов ETH с криптобирж происходит рекордными темпами. Владельцы монет выводят их с торговых платформ, чтобы разместить на долгосрочное хранение или заблокировать в стейкинге.
График Ethereum. Источник Coinmarketcap
Пройди опрос BeInCrypto и поделись своим мнением о развитии криптовалютной отрасли в России
Что еще происходило на этой неделеВ целом по итогам уходящей недели монеты, входящие в топ-10 крупнейших по рыночной капитализации криптовалют, продемонстрировали преимущественно бычью динамику. Лидерами роста среди валют первой десятки стали Cardano (ADA) и Solana (SOL). Они выросли за 7 дней на 21+% и 59,5%, соответственно.
ADA, коин проекта Cardanо, переживающего в последнее время взрывной рост популярности, укрепляется на протяжении всего последнего месяца. На этой неделе коин прорвался в топ-3 крупнейших по рыночной капитализации криптовалют, восстановился над психологической отметкой $2 и обновил исторический максимум в районе $2.58.
Сильным фундаментальным фактором поддержки для ADA является ожидание апгрейда Alonzo в сети Cardano. Этот широко ожидаемый форк позволит добавить функционал смарт-контрактов и возможность создавать децентрализованные приложения (dApps) на блокчейне Cardano.
График ADA. Источник Coinmarketcap
Тем временем коин Solana (SOL) на минувшей неделе ворвался в топ-10 крупнейших по рыночной капитализации криптовалют, а в субботу обновил исторический максимум, достигнув области $81.25.
При этом другие токены экосистемы Solana тоже росли рекордными темпами на фоне роста интереса к проекту. Как комментируют участники сообщества, одной из причин такого ралли могла стать разработка проектом NFT-направления и успешный запуск в минувшие выходные на блокчейне Solana нового NFT-проекта – Degenerate Ape Academy.
Между тем история популярной криптобиржи Binance, против которой ополчились регуляторы по всему миру, получила дальнейшее развитие. Биржа продолжает принимать меры, направленные на деэскалацию конфронтации с властями.
На этой неделе Binance объявила о введении обязательной верификации KYC для всех пользователей торговой площадки. Кроме того, биржа лишила пользователей из Австралии доступа к криптовалютным деривативам. Тем временем стало известно, что трейдеры, потерявшие деньги из-за перебоев в работе Binance, нашли $5 млн на судебный процесс против биржи.
Что вы думаете? Делитесь с нами своими мыслями в комментариях и присоединяйтесь к дискуссии в нашем Телеграм-канале.
Дисклеймер
Вся информация, содержащаяся на нашем вебсайте, публикуется на принципах добросовестности и объективности, а также исключительно с ознакомительной целью. Читатель самостоятельно несет полную ответственность за любые действия, совершаемые им на основании информации, полученной на нашем вебсайте.Цена биткоина впервые с 15 мая превысила отметку в 50 тысяч долларов
Цена биткоина впервые с 15 мая текущего года выросла до 50 тысяч долларов, сообщает Coindesk.
По данным торгов от 23 августа, цена кратковременно повысилась на 2,43%. Затем курс биткоина снизился и находился в районе 49,9–49,8 тысячи долларов.
Стоимость криптовалюты продолжает восстанавливаться после сильного падения в конце весны. В мае биткоин потерял почти треть своей стоимости. Его цена обрушилась с 57,7 тысячи до 37,3 тысячи долларов. В начале лета этот показатель не сильно изменился. Примерно со второй половины июля стоимость биткоина начала подниматься. Эта динамика продолжается пятую неделю подряд.
Рост всего рынка в августе был связан с обновлением сети Ethereum, на которой строится большое количество криптовалют.
Исторический рекорд стоимости биткоина, который был достигнут в апреле, составляет 64,85 тысячи долларов.
Читайте также:
Биткоин и другие криптовалюты похожи на электронную почту финансового мира. Валюта не существует в физической форме, стоимость транзакции осуществляется напрямую между отправителем и получателем. Банковские посредники не нуждаются в содействии транзакции. Всё делается публично с помощью прозрачной, неизменной технологии распределённого реестра, называемой блокчейном.
Ранее сообщалось, что в Казахстане в скором времени можно будет открыть банковский счёт для криптовалюты. У казахстанцев появится возможность вложиться в биткоин, продать криптовалюту на бирже и перевести свой доход в обычные деньги.
Фундаментальные драйверы цен на криптовалюту
Выявление детерминант цен на активы — один из наиболее важных вопросов в области финансов. Традиционные теории ценообразования активов основаны на идее, что цены на акции должны определяться такими фундаментальными показателями, как прибыль (Gordon 1959, Campbell and Shiller 1988). Напротив, в литературе по поведенческим финансам утверждается, что цены не всегда следуют фундаментальным показателям из-за торговых настроений инвесторов (Shiller 1981, Baker and Wurgler 2006, Stambaugh et al.2012). Однако в конечном итоге цены на акции, кажется, прослеживают свои основные принципы (Паестор и Веронези, 2003, 2006, Бартрам и Гринблатт, 2018).
Цена криптовалюты
В случае с криптовалютами академические круги едва ли коснулись поверхности в отношении определения детерминант их цен. Например, исследования Cheah and Fry (2015) и Corbet et al. (2018) утверждают, что Биткойн не имеет внутренней стоимости и что его цена постоянно демонстрирует поведение, напоминающее пузырь.Макаров и Шоар (2018) обнаружили, что цены на биткойны, Ethereum и Ripple различаются на разных биржах в течение нескольких недель. За пределами академических кругов президент Соединенных Штатов недавно написал в Твиттере, что криптовалюты основаны на «пустом воздухе». 1
В Bhambhwani et al. (2019), мы бросаем вызов представлению о том, что рынки криптовалют просто поражены пузырями и спекулятивной торговлей, определяя две ключевые меры блокчейна, которые влияют на цены криптовалют. В частности, теория предполагает, что надежность и транзакционные преимущества блокчейна являются важными детерминантами стоимости криптовалюты.Пагнотта и Бураски (2018) связывают надежность с вычислительной мощностью, выделенной на блокчейн. Biais et al. (2018) связывают транзакционные преимущества криптовалюты с размером ее сети.
Значение вычислительной мощности и сети для цен на криптовалюту интуитивно понятно. Со стороны предложения вычислительная мощность обеспечивается географически рассредоточенными майнерами, которые приводят в действие цепочку блоков и заинтересованы в этом, поскольку получают вознаграждение в единицах криптовалюты, которую они «добывают».Высокие уровни вычислительной мощности позволяют транзакциям проходить эффективно, защищать блокчейн от злоумышленников и, таким образом, повышать надежность блокчейна. Со стороны спроса потребители ценят блокчейн, поскольку он обеспечивает устойчивые к цензуре, безграничные и безопасные транзакции. Более широкая сеть пользователей подразумевает большую приемлемость криптовалюты как средства обмена, а также более высокую ликвидность. В целом, вычислительная мощность и сеть должны иметь прямое отношение к ценам.
Исследование взаимоотношений
Используя данные известной исследовательской компании Coinmetrics.io, мы исследуем взаимосвязь между ценами, вычислительной мощностью (измеряемой хешрейтом) и сетью (измеряемой количеством уникальных активных пользователей). Мы ориентируемся на пять основных криптовалют, которые можно добывать (например, биткойн, Ethereum, Monero, Litecoin и Dash). В некоторых из наших тестов мы расширяем наши данные, чтобы включить еще 33 криптовалюты. Наш период выборки охватывает период с 7 августа 2015 г. по 25 января 2019 г.
Мы подготовили почву для нашего формального эконометрического анализа, предоставив некоторые графические доказательства. Например, на рисунке 1 мы видим близкое сопоставление цен на биткойны и эфириум с соответствующими значениями вычислительной мощности. Более того, на рисунке 2 мы наблюдаем еще более четкое сопоставление цен на биткойны и эфириум с их соответствующими сетевыми значениями. Интересно, что эти графики также показывают, что, когда цены значительно превышают тенденцию в отношении вычислительной мощности или сети (как это было в конце 2017 года), цены в конечном итоге падают и отслеживают тенденцию в основных показателях.Сближение цен с трендом с фундаментальными показателями предполагает, что фундаментальные факторы являются окончательными долгосрочными детерминантами цен.
Рисунок 1 Цены и вычислительная мощность Биткойн и Эфириум
Примечания : На этом рисунке показаны средние за неделю лог-цена и лог-вычислительная мощность (лог-хешрейт) Биткойна и Эфириума за период с августа 2015 года по январь 2019 года. Мы нормализуем оба временных ряда, вычитая их среднее значение и деля на стандарт. отклонение.
Рисунок 2 Цены и сеть Биткойн и Эфириум
Примечания : На этом рисунке показаны средние за неделю стоимость журнала и размер сети журнала (журнал уникальных активных адресов) Биткойн и Эфириум за период с августа 2015 года по январь 2019 года. Мы нормализуем оба временных ряда, вычитая их среднее значение и деление на их стандартное отклонение.
Формальное расследование и надежность
Мы дополняем графическое свидетельство формальной оценкой, которая учитывает, что цены, вычислительная мощность и сеть являются эндогенными переменными, которые совместно определяются в состоянии равновесия.Таким образом, графические свидетельства могут отображать обманчиво сильные позитивные отношения между ними. Чтобы преодолеть это эмпирическое препятствие, мы следуем Lettau и Ludvigson (2001) и Lustig and Van Nieuwerburgh (2005) и используем динамический обычный метод наименьших квадратов (DOLS) Stock and Watson (1993). Наша оценка показывает, что в среднем цены на пять основных добываемых криптовалют, а именно Биткойн, Ethereum, Monero, Litecoin и Dash, зависят от их вычислительной мощности и сети. В соответствии с существующими эмпирическими исследованиями (например,грамм. Corbet et al. 2018, Ли и др. 2018, Макаров и Шоар 2018), мы также обнаруживаем, что бывают периоды, когда цены отклоняются от долгосрочного тренда с учетом фундаментальных показателей.
Мы дополнительно исследуем значение фундаментальных показателей криптовалюты на совокупном уровне рынка, используя традиционные тесты ценообразования активов. Для этого анализа мы конструируем факторы риска, основанные на совокупных значениях вычислительной мощности и сети. Мы обозначаем совокупный коэффициент вычислительной мощности с помощью ACP и совокупный коэффициент сети с помощью ANET.Новшество в построении этих факторов заключается в том, что мы выражаем их в единицах доходности криптовалюты в соответствии с подходом, имитирующим факторный портфель (Knez et al. 1994, Lamont 2001, Vassalou 2003).
Мы также рассматриваем два дополнительных фактора, которые объясняют вывод о том, что в некоторые периоды цены отклоняются от фундаментальных показателей. Первый фактор — это возврат биткойнов. Мы утверждаем, что Биткойн, будучи крупнейшей и наиболее продаваемой криптовалютой, наиболее подвержен настроениям и спекулятивной торговле со стороны инвесторов.Таким образом, как фактор, он может улавливать периоды, когда торговые силы, не связанные с фундаментальными показателями, являются самыми сильными. Второй фактор — это фактор ценовой динамики криптовалюты, который мы строим после основополагающей работы Джегадиша и Титмана (1993). Эффекты импульса были связаны с психологией инвестора (например, Barberis et al. 1998).
Мы проверяем способность наших факторов определять доходность криптовалюты, следуя литературе по ценообразованию активов. Теория ценообразования активов (Cochrane, 2005, 2011) предполагает, что если совокупная вычислительная мощность и сетевые факторы являются значимыми факторами риска для криптовалют, то они должны получать положительные премии за риск.В соответствии с этой гипотезой мы обнаруживаем, что основанные на фундаментальных показателях факторы ACP и ANET имеют положительную премию за риск по сравнению с доходностью 30-дневного казначейского векселя. В частности, средняя недельная доходность факторов ACP и ANET составляет 1,95% и 1,63% соответственно. Мы также обнаружили, что все факторы криптовалюты имеют более высокую среднюю доходность и стандартные отклонения, чем рынок акций США. Однако их коэффициенты Шарпа сопоставимы с показателями фондового рынка США. Например, коэффициент Шарпа фактора ACP равен 14.9%, тогда как на фондовом рынке США — 11%. В целом, факторы криптовалюты отражают компромисс между высокой наградой и высоким риском на этом рынке.
Что еще более важно, мы обнаруживаем, что факторы ACP и ANET могут определять цену возврата криптовалюты. В частности, все пять наших криптовалют имеют положительную и значительную подверженность фундаментальным факторам. Объясняющая сила ACP и ANET превышает любые эффекты, связанные с биткойном и факторами импульса. Этот вывод нетривиален, учитывая, что на пять криптовалют в нашей выборке постоянно приходилось от 80% до 95% общей капитализации криптовалютного рынка.Кроме того, мы расширяем наш факторный анализ на выборку из 33 криптовалют, полученных на бирже Bittrex. Мы обнаружили, что совокупная вычислительная мощность и факторы сети также определяют цену криптовалюты в этом большом наборе данных вне выборки.
Выводы
В целом, мы предлагаем два набора новых результатов. Во-первых, мы показываем, что в долгосрочной перспективе цены на пять основных добываемых криптовалют зависят от их вычислительной мощности (т. Е. Хешрейта) и сети (т. Е. Количества пользователей).Во-вторых, мы конструируем факторы риска, связанные с совокупными значениями вычислительной мощности и совокупной сети, и показываем, что они могут определять доходность широкого набора криптовалют. Наши выводы имеют несколько значений для дебатов о криптовалютах. Для начала мы покажем, что цены на основные криптовалюты в долгосрочной перспективе основаны на реальности, поскольку они основаны на фундаментальных показателях. Возможно, что другие важные факторы, такие как регулирующий надзор и политический риск, также могут стать важными по мере развития рынка криптовалют.Тем не менее, наше исследование — это небольшой шаг к лучшему пониманию детерминант цен на криптовалюту.
Список литературы
Бейкер М. и Дж. Вурглер (2006), «Настроения инвесторов и поперечное сечение доходности акций», The Journal of Finance 61 (4), 1645–1680.
Барберис, Н., А. Шлейфер и Р. Вишни (1998), «Модель настроения инвесторов», Journal of Financial Economics 49, 307 {343.
Бартрам, С. М. и М. Гринблатт (2018), «Работы по агностическому фундаментальному анализу», Journal of Financial Economics 128 (1), 125–147.
Бхамбхвани, С., С. Деликоурас и Г. М. Корниотис (2019). «Управляют ли фундаментальные факторы ценами на криптовалюту?», Рабочий документ.
Биэ Б., К. Бизьер, М. Бувар, К. Казаматта и А. Дж. Менквельд (2018), «Равновесное ценообразование на биткойны», рабочий документ.
Кэмпбелл, Дж. Ю. и Р. Дж. Шиллер (1988), «Курсы акций, прибыль и ожидаемые дивиденды», The Journal of Finance 43 (3), 661–676
Чеа, Э. Т. и Дж. Фрай (2015), «Спекулятивные пузыри на рынках биткойнов? Эмпирическое исследование фундаментальной ценности Биткойна », Economics Letters 130, 32–36.
Кокрейн, Дж. Х. (2005), «Финансовые рынки и реальная экономика», Основы и тенденции в финансах 1 (1), 1–101.
Кокрейн, Дж. Х. (2011), «Ставки дисконтирования», The Journal of Finance 66 (4), 1047–1108.
С. Корбет, Б. Люси и Л. Яровая (2018), «Датировка пузырей Биткойна и Эфириума», Финансовые исследования Letters 26, 81–88.
Гордон, М. Дж. (1959), «Дивиденды, прибыль и цены на акции», Обзор экономики и статистики, 99–105.
Джегадиш, Н. и С. Титман (1993), «Возврат к покупке победителей и продаже проигравших: последствия для эффективности фондового рынка», The Journal of Finance 48 (1), 65–91.
Кнез, П. Дж., Р. Литтерман и Дж. Шейнкман (1994), «Исследования факторов, объясняющих доходность денежного рынка», The Journal of Finance 49 (5), 1861–1882.
Ламонт, О. А. (2001), «Экономические портфели отслеживания», Journal of Econometrics 105 (1), 161–184.
Леттау, М.и С. Людвигсон (2001), «Потребление, совокупное богатство и ожидаемая доходность акций», The Journal of Finance 56 (3), 815–849.
Li, Q. L., J.-Y. Ма и Я. Х. Чанг (2018), «Теория очереди цепочки блоков», в Международной конференции по вычислительным социальным сетям , , 25–40. Springer.
Люстиг, Х. Н. и С. Г. Ван Ньивербург (2005), «Жилищный залог, страхование потребления и премии за риск: эмпирическая перспектива», Journal of Finance 60 (3), 1167–1219.
Макаров И. и А. Шоар (2018), «Торговля и арбитраж на криптовалютных рынках», Journal of Financial Economics , готовится к печати.
Пагнотта, Э. и А. Бураски (2018). «Равновесная оценка биткойнов и децентрализованных сетевых активов», рабочий документ.
Паестор, Л. и П. Веронези (2003), «Оценка акций и изучение прибыльности», The Journal of Finance 58 (5), 1749–1789.
Паестор, Л. и П. Веронези (2006), «Был ли пузырь NASDAQ в конце 1990-х?», Journal of Financial Economics 81 (1), 61–100.
Шиллер Р. (1981), «Не слишком ли сильно изменяются цены на акции, чтобы их можно было оправдать последующими изменениями дивидендов?», American Economic Review 71 (3), 421–36.
Стамбо, Р. Ф., Дж. Ю и Ю. Юань (2012), «Короче говоря: настроения инвесторов и аномалии», Journal of Financial Economics 104 (2), 288–302.
Сток, Дж. Х. и М. В. Уотсон (1993), «Простая оценка коинтегрирующих векторов в интегрированных системах более высокого порядка», Econometrica , 783–820.
Вассалу, М. (2003), «Новости, связанные с будущим ростом ВВП как фактором риска для доходности акций», Journal of Financial Economics 68 (1), 47–73.
Примечания
[1] См. Https://twitter.com/realdonaldtrump/status/1149472282584072192
Что означает листинг Coinbase для цены биткойнов и других криптовалют
Павел Гончар | LightRocket | Getty Images
Биткойн рос до рекордных максимумов в преддверии дебюта криптовалютной биржи Coinbase в среду, и некоторые аналитики говорят, что это предложение может стать потенциальным поворотным моментом для криптовалют.
По данным Coin Metrics, во вторник биткойн торговался более чем на 5%, превысив 63 220 долларов. Ожидается, что прямой листинг Coinbase станет переломным моментом для мира криптовалют и, вероятно, приведет к появлению новых предложений от других организаций, связанных с криптовалютой. Ожидается, что Coinbase будет стоить от 60 до 100 миллиардов долларов.
Увеличить значок Стрелки, указывающие наружу«Я не удивлен, что криптовалюта работает. Частично это для криптосообщества, никто не хочет продавать перед предложением Coinbase», — сказал основатель Fundstrat Том Ли.«На криптовалютном рынке, если продавцы находятся в перерыве в продаже, цена будет продолжать расти … Это похоже на забастовку продавцов перед листингом».
Другие криптовалюты также выросли. Например, эфир в среду торговался на новом максимуме. По данным Coin Metrics, он вырос на 6,7% до 2280 долларов. Аналитики говорят, что дебют Coinbase вызывает интерес ко всей криптовалютной вселенной, привлекая новых инвесторов и, вероятно, побуждая другие организации, связанные с рынком, выпускать свои собственные акции.
«Пока рынок ожидает этого IPO, мы обнаруживаем, что инвесторы все больше говорят о биткойнах как о хеджировании от потенциала более высокой инфляции и обесценивания доллара, а также чрезмерных сумм государственных расходов и государственного долга, «- сказал Джулиан Эмануэль, руководитель стратегии акций и деривативов BTIG.
Эмануэль сказал, что реакция биткойна на этой неделе может задать тон на рынке криптовалют на ближайшие недели. Он сказал, что было существенное сопротивление на уровне 62 000 долларов, которое теперь преодолено, и есть прочная поддержка на уровне 50-дневной скользящей средней, около 54 900 долларов.
«Мы отметим, что все пространство прошло очень долгий путь. В последние недели или две есть признаки небольшого несварения желудка на рынке NFT [нематериальных токенов]. Мы видели скидку на NAV за один «, — сказал Эмануэль. «Все это говорит нам, если вы хотите совершить краткосрочную сделку на растущую цену биткойна или эфира, или что-то еще, основываясь на успехе деятельности на рынках капитала на этой неделе, это не хорошая причина для того, чтобы владеть что-то, что упало на 30%, 40%, 50% и уже делало это несколько раз.»
Увеличить значок Стрелки, указывающие наружуСтоимость Grayscale Bitcoin Trust ниже стоимости цифровых активов, которыми он владеет, и семейный офис активистов, Marlton LLC, отправил письмо Grayscale Investments, ища участника тендера, чтобы поднять цену, согласно отчету Bloomberg.
Если биткойн сохранит свою прибыль после предложения Coinbase, это будет положительным моментом для криптоактивов ». Долгосрочная история очень позитивна, и … если на самом деле, цифровые активы удерживаются или продолжают расти. Ралли после того, как [предложение Coinbase] было опубликовано и усвоено, это еще более позитивное отражение долгосрочного потенциала цифровых активов.«
Ли сказал, что не знает, как биткойны и другие будут торговаться после предложения Coinbase, но рост криптовалют вызывает больший интерес к криптовалютной бирже.
« Это своего рода подпитка сама по себе. Они с меньшей вероятностью будут продавать криптовалюту, потому что думают, что Coinbase поможет им. Это самоусиливающаяся динамика », — сказал Ли.
Coinbase будет стоить больше, чем Nasdaq, рыночная капитализация которой составляет 25,9 млрд долларов, и, вероятно, Международная биржа — более 66 долларов.9 миллиардов.
Он сказал, что публикация Coinbase положительна для валютного рынка. «Они зарабатывают больше денег, чем любая публичная биржа в мире. Они будут зарабатывать больше, чем Nasdaq … Coinbase также не самая прибыльная биржа криптовалют в мире», — сказал Ли.
С точки зрения диаграммы, биткойн действительно выглядит настроенным на больший прирост.
Кэти Стоктон, главный технический стратег Fairlead Strategies, сказала, что она искала прорыв для биткойнов выше 61 742 доллара, что было мартовским максимумом.Ранее в среду он пробил этот уровень.
«Если биткойн выполнит это, прогнозируемое движение будет нацелено на 69 121 доллар с краткосрочным временным горизонтом», — написала она. Она отметила, что если он не удержится на этом уровне, 50-дневная скользящая средняя может оказать поддержку.
Прогноз размера, доли и тенденций рынка криптовалют до 2026 года по предложениям, типам, приложениям и географии | Анализ воздействия COVID-19
СОДЕРЖАНИЕ
1 ВВЕДЕНИЕ (Стр.- 25)
1.1 ЦЕЛИ ИССЛЕДОВАНИЯ
1.2 ОПРЕДЕЛЕНИЕ
1.3 ОБЪЕМ ИССЛЕДОВАНИЯ
1.3.1 ОХВАТЫЕ РЫНКИ
1.3.2 РАССМАТРИВАЕМЫЕ ГОДЫ
1.4 ВАЛЮТА
1.5 ВКЛЮЧЕНИЯ И ИСКЛЮЧЕНИЯ
1.6 ИЗМЕНЕНИЕ ЗАИНТЕРЕСОВАННЫХ СРЕДСТВ
2 МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ (Страница № — 29)
2.1 ДАННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
РИСУНОК 1 ПРОЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ
2.1.1 ВТОРИЧНЫЕ И ПЕРВИЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
2.1.1.1 Ключевые отраслевые идеи
2.1.2 ВТОРИЧНЫЕ ДАННЫЕ
2.1.2.1 Список основных вторичных источников
2.1.2.2 Вторичные источники
2.1.3 ПЕРВИЧНЫЕ ДАННЫЕ
2.1.3.1 Разбивка первичных источников
2.1.3.2 Первичные источники
2.2 РАЗМЕР РЫНКА ОЦЕНКА
2.2.1 ПОДХОД СНИЗУ Вверх
2.2.1.1 Анализ спроса
РИСУНОК 2 ПОДХОД СНИЗУ Вверх
РИСУНОК 3 МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ РАЗМЕРА РЫНКА: ПОДХОД 1БОРОТНЫЙ ПОДХОД (СТОРОНА СПРОСА) СПРОС НА КРИПТОВАЛЮТЫ
2.2.2 ПОДХОД ВЕРХНИЙ
2.2.2.1 Анализ предложения
РИСУНОК 4 ПОДХОД ВЕРХНИЙ
РИСУНОК 5 МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ РАЗМЕРА РЫНКА: ПОДХОД 2 (СТОРОНА ПРЕДЛОЖЕНИЯ) ДОХОД, ПОЛУЧЕННЫЙ ОТ КРИПТОВАЛЮТЫ И РЫНОЧНЫХ ДАННЫХ
РИСУНОК 6 2.3. ТРИАНГУЛЯЦИЯ ДАННЫХ
2.4 ИССЛЕДОВАНИЯ
ТАБЛИЦА 1 ИССЛЕДОВАНИЯ
2.5 ОГРАНИЧЕНИЯ
2.5.1 ОГРАНИЧЕНИЯ, СВЯЗАННЫЕ С МЕТОДОЛОГИЕЙ
2.5.2 ОГРАНИЧЕНИЯ, СВЯЗАННЫЕ С ОБЪЕМОМ
3 ИСПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ (Страница № — 41)
РИСУНОК 7 МИРОВОЙ РЫНОК ПРОМЫШЛЕННЫХ ДАТЧИКОВ, 20152026 гг. (МЛН. Долл. США)
РИСУНОК 10 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ БИТКОИНА, КОТОРЫЙ ИМЕЕТ НАИБОЛЬШУЮ АКЦИЮ В 20212026 ГОДУ
РИСУНОК 11 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ПЛАТЕЖЕЙ ВЫРАСТАЕТ САМЫМ ВЫСОКИМ ВАЛЮТОМ В ПРОГНОЗНОМ ПЕРИОДЕ
РИСУНОК 12 APAC ПОЛУЧИЛ НАИБОЛЬШУЮ АКЦИЮ РЫНКА КРИПТОВ В 2020 ГОДУ
4 PREMIUM INSIGHTS (Стр.- 45)
4.1 ПРИВЛЕКАТЕЛЬНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ НА РЫНКЕ КРИПТОВАЛЮТЫ
РИСУНОК 13 ДОМИНИРОВАНИЕ РЫНКА КРИПТОВАЛЮТЫ APAC В ПРОГНОЗНОМ ПЕРИОДЕ
4.2 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ПЛАТЕЖЕЙ, ПО ВИДАМ КРИПТОВАЛЮТЫ НА РЫНОК КРИПТОВ
ПЕРЕДАЧА КРУПТОВ
ПЕРЕДАЧИ ПЕРОВ
ПЕРИОД ПЕРСОНАЛА
ПЕРЕДАЧА ПЕРВОНАЧАЛЬНЫХ СРОКОВ
ДЛЯ ДОБЫЧИ, ПО ТИПУ
РИСУНОК 15 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ГОРНОЙ ДОБЫЧИ БУДУЩИХ БУДЕТ ИМЕЕТ ВЫСОКАЯ РЫНОЧНАЯ ДОЛЯ В 2026 ГОДУ
4.4 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ В СЕВЕРНОЙ АМЕРИКЕ, ПО ПРИЛОЖЕНИЮ И РЫНКУ
РИСУНОК 16. ТОРГОВЫЕ И СЕГМЕНТЫ США, КОТОРЫЕ ИМЕЮТ НАИБОЛЬШУЮ ДОЛЯ РЫНКА КРИПТОВАЛЮТЫ В СЕВЕРНОЙ АМЕРИКЕ В 2021 ГОДУ
4,5 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК КРИПТИЧЕСКОГО РЫНКА КРИПТИЧЕСКАЯ ЦЕНА КРИПТИЧЕСКОГО ЦЕЛЯ
КРУПНЫЙ ПЛАН КРИПТИЧЕСКОГО РЫНКА КРИПТИЧЕСКОГО ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КРИПТИЧЕСКОГО ЦЕЛЯ
КРУПНЫЙ ПЛАН КРИПТИЧЕСКОГО ОБЪЕМА КРИПТИЧЕСКОГО ПРОИСХОЖДЕНИЯ 9020 С 2021 ПО 2026 год
5 ОБЗОР РЫНКА (Страница № — 48)
5.1 ВВЕДЕНИЕ
5.2 ДИНАМИКА РЫНКА
РИСУНОК 18 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК: ДРАЙВЕРЫ, ОГРАНИЧЕНИЯ, ВОЗМОЖНОСТИ И ПРОБЛЕМЫ
5.2.1 ДРАЙВЕРЫ
5.2.1.1 Прозрачность технологии распределенной бухгалтерской книги
5.2.1.2 Высокий приток денежных переводов в развивающиеся страны
РИСУНОК 19 ГЛОБАЛЬНЫЕ ПОТОКИ ПЕРЕВОДОВ, 2014-2019
РИСУНОК 20 ОСНОВНЫЕ ПОЛУЧАТЕЛИ ПЕРЕВОДОВ, 2019
5.2.1.3 Высокие сборы за трансграничные переводы
РИСУНОК 21 РАСХОДЫ НА ПЕРЕВОД, 2017 г. 2018
5.2.1.4 Рост венчурных инвестиций
ТАБЛИЦА 2 ФИНАНСИРОВАНИЕ НА РЫНКЕ КРИПТОВАЛЮТ, 2014-2018 (МЛН. Долл. США)
РИСУНОК 22 ДРАЙВЕРЫ РЫНКА КРИПТОВАЛЮТ И ИХ ВОЗДЕЙСТВИЕ
5.2.2 ОГРАНИЧЕНИЯ
5.2.2.1 Неопределенная осведомленность и отсутствие нормативной информации
5.2.2.2 техническое понимание криптовалют
РИСУНОК 23 ОГРАНИЧЕНИЯ РЫНКА КРИПТОВАЛЮТ И ИХ ВОЗДЕЙСТВИЕ
5.2.3 ВОЗМОЖНОСТИ
5.2.3.1 Значительные возможности роста на развивающихся и развитых рынках
5.2.3.2 Растущее признание криптовалюты в различных отраслях
РИСУНОК 24 ВОЗМОЖНОСТИ РЫНКА КРИПТОВАЛЮТЫ И ИХ ВЛИЯНИЕ
5.2.4 ПРОБЛЕМЫ
5.2.4.1 Проблемы безопасности, конфиденциальности и control
5.2.4.2 Технические проблемы, связанные с масштабируемостью
5.2.4.3 Отсутствие законодательства.
6 ОТРАСЛЕВЫЕ ТЕНДЕНЦИИ (Страница № — 59)
6.1 ПРИМЕР
6.1.1 ПРИМЕР ПРОГРАММНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
6.1.1.1 Технология, лежащая в основе программы-вымогателя
6.1.1.2 Шифрование
6.1.1.3 Появление криптовалюты
6.1.1.4 Воздействие атаки программ-вымогателей
6.1.1.5 Уменьшение количества программ-вымогателей
6.2 ТЕНДЕНЦИИ В ТЕХНОЛОГИИ
6.2.1 РОСТ ВРЕДОНОСНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ КРИПТОВАЛЮТЫ
6.2.2 ПЕРВОНАЧАЛЬНОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ МОНЕТ (ICO)
6.2.3 КРИПТОВАЛЮТА
6.3 ЦЕНЫ НА КРИПТОВАЛЮТУ (В ДОЛЛАРАХ США)
ТАБЛИЦА 3 ТЕНДЕНЦИЯ ЦЕН КРИПТОВАЛЮТЫ, 2014-2021 (ДОЛЛ. США)
6.3.1 HARDFORK В КРИПТОВАЛЮТАХ
ТАБЛИЦА 4 КРИПТОВАЛЮТНАЯ ВИЛКА, 20172018
.4 правила, касающиеся криптовалюта
Таблица 5 криптовалюта СТАТУС, по странам, 2019
6.5 АНАЛИЗ ПАТЕНТНОГО
ТАБЛИЦА 6 важные новшества и патенты РЕГИСТРАЦИЯ
6.6 носильщики пять сил МОДЕЛЬ
ТАБЛИЦА 7 криптовалюта РЫНКА: носильщики пять сил АНАЛИЗ
6.7 криптовалюта Объем торгов
TABLE 8 ОБЪЕМ КРИПТОВАЛЮТЫ, 2018-2021 (МЛРД ДОЛЛАРОВ США)
6.8 КРИПТОВАЛЮТНАЯ ЭКОСИСТЕМА / КАРТА РЫНКА
РИСУНОК 27 ЭКОСИСТЕМА КРИПТОВАЛЮТ
6.8.1 ВЛИЯНИЕ COVID-19
7 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ, ПО ПРЕДЛОЖЕНИЮ (Страница № — 70)
7.1 ВВЕДЕНИЕ
РИСУНОК 28 ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РАСТЕТ В ВЫСОКОМ ПРИГОДЕ В ТЕЧЕНИИ ПРОГНОЗНОГО ПЕРИОДА
ТАБЛИЦА 9 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ПО ПРЕДЛОЖЕНИЮ, МЛН. , ПО ПРЕДЛОЖЕНИЮ, 20212026 (МИЛЛИОН ДОЛЛАРОВ)
7.2 АППАРАТНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ТАБЛИЦА 11 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ОБОРУДОВАНИЯ, ПО ПРОЦЕССАМ, 2015-2020 (МЛН ДОЛЛ. ОБОРУДОВАНИЕ, ПО РЕГИОНАМ, 2015–2020 гг. (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 14 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ОБОРУДОВАНИЯ, ПО РЕГИОНАМ, 2021–2026 гг. (МЛН долл. США)
ТАБЛИЦА 15 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ОБОРУДОВАНИЯ В APAC, МЛН. АППАРАТНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ В APAC, ПО СТРАНАМ, 2021 2026 (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 17 CR ВАЛЮТНЫЙ РЫНОК ОБОРУДОВАНИЯ В СЕВЕРНОЙ АМЕРИКЕ, ПО СТРАНАМ, 2015-2020 гг. (МИЛЛИОН ДОЛЛ. МЛН. Долл. США)
ТАБЛИЦА 20 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ОБОРУДОВАНИЯ В ЕВРОПЕ, ПО СТРАНАМ, 20212026 (МЛН ДОЛЛ. РЕГИОН, 20212026 (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 23 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ОБОРУДОВАНИЯ, ПО ПРОЦЕССОРАМ, 20152020 гг. (МЛН ДОЛЛАРОВ)
ТАБЛИЦА 24 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ОБОРУДОВАНИЯ, ПО ПРОЦЕССОРАМ, 2021-2026 (7 МИЛЛИОНОВ ДОЛЛАРОВ США)
.2.1 ASIC
7.2.1.1 Специализированная интегральная схема (ASIC) помогает решать проблемы путем создания шлюзов для эмуляции логики
ТАБЛИЦА 25 РЫНОК ASIC, ПО ОБЪЕМУ И ASP, 20152020
ТАБЛИЦА 26 РЫНОК ASIC, ПО ОБЪЕМУ И ASP, 20212026
ТАБЛИЦА 27 КРИПТОВАЛЮТНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ ASIC
7.2.2 Графический процессор
7.2.2.1 Графический процессор — это специализированная электронная схема, предназначенная для быстрого управления и изменения памяти для ускорения создания изображений в фреймбуфере, предназначенном для вывода на устройство отображения
7.2.3 ПЛИС
7.2.3.1 ПЛИС — это интегральная схема, которая может быть сконфигурирована заказчиком или разработчиком даже после того, как она будет изготовлена .4 КОШЕЛЕК
7.2.4.1 Кошельки для криптовалюты позволяют пользователям отправлять и получать криптовалюту. )
ТАБЛИЦА 32 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ, ПО РЕГИОНАМ, 2015-2020 гг. (МЛН. Долл. США)
ТАБЛИЦА 33 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ, ПО РЕГИОНАМ, 2021-2026 гг. (МЛН долл. США)
ТАБЛИЦА 34 МЛН. )
ТАБЛИЦА 35 C РЫНОК РИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ В АТРАКЕ, ПО СТРАНАМ, 2021-2026 гг. (МЛН долл. США)
ТАБЛИЦА 36 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ В СЕВЕРНОЙ АМЕРИКЕ, ПО СТРАНАМ, 2015-2020 гг. (МЛН долл. США) МЛН. Долл. США)
ТАБЛИЦА 38 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ В ЕВРОПЕ, ПО СТРАНАМ, 2015-2020 гг. (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 39 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ В ЕВРОПЕ, ПО СТРАНАМ, 2021-2026 ГОДА, МЛН. РЕГИОН, 2015-2020 гг. (МЛН. Долл. США)
ТАБЛИЦА 41 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ, ПО РЕГИОНАМ, 2021-2026 гг. (МЛН долл. США)
ТАБЛИЦА 42 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ, ПОКАЗАТЕЛИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ, 2015-2020 ГГ. (МЛН. МИЛЛИОН ДОЛЛАРОВ США)
7.3.1 ПЛАТФОРМА МАЙНИНГА
7.3.1.1 Майнинг — это неотъемлемый процесс генерации, передачи и проверки транзакций с криптовалютой
7.3.2 КОШЕЛЕК ДЛЯ МОНЕТ
7.3.2.1 Кошелек для монет — это программа, которая используется для безопасного хранения, отправки и получения криптовалюты посредством управления частными и общедоступными криптографическими ключами
7.3.3 ОБМЕН
7.3.3.1 Обмен монет играет важную роль в продвижении криптовалюты, позволяя конвертировать монеты криптовалюты в фиатную валюту и наоборот
8 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ, ПО ПРОЦЕССАМ (стр.- 90)
8.1 ВВЕДЕНИЕ
РИСУНОК 29 ОПЕРАЦИЯ БУДЕТ РОСТАТЬ С ВЫСОКИМ САМОМ В ТЕЧЕНИИ ПРОГНОЗНОГО ПЕРИОДА
ТАБЛИЦА 44 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК, ПО ПРОЦЕССАМ, 2015-2020 гг. (МЛН. Долл. США)
ТАБЛИЦА 45 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК, МИН.
ТАБЛИЦА 46 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ДОБЫЧИ, ПО ПРЕДЛОЖЕНИЯМ, 2015-2020 гг. (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 47 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ДОБЫЧИ, ПО ПРЕДЛОЖЕНИЯМ, 20212026 (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 48 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ДОБЫЧИ, ПОКАЗАТЕЛИ, 2015-2020 гг. 49 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ДОБЫЧИ, ПО РЕГИОНАМ, 2021-2026 (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 50 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ДОБЫЧИ В APAC, ПО СТРАНАМ, 20152020 (МЛН ДОЛЛАРОВ)
ТАБЛИЦА 51 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ДОБЫЧИ В APAC, 2021
ТАБЛИЦА 52 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ДОБЫЧИ В СЕВЕРНОЙ АМЕРИКЕ, ПО СТРАНАМ, 2015-2020 гг. (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 53 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ДОБЫЧИ В СЕВЕРНОЙ АМЕРИКЕ, ПО СТРАНАМ, 20212026 (МЛН ДОЛЛ. , ПО СТРАНАМ, 20212026 (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 56 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ДОБЫЧИ В ПОРЯДКЕ, ПО РЕГИОНАМ, 20152020 (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 57 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ДОБЫЧИ ПОРЯДОК, ПО РЕГИОНАМ, 2021 ГОД 2026 (МЛН. ДОБЫЧА, ПО ВИДАМ, 20152020 ГОД (МЛН. ДОЛЛ.2.1 SOLO MINING
8.2.1.1 Индивидуальный майнинг в основном зависит от шанса и вероятности выигрыша блока в течение заданного периода времени
8.2.2 POOL MINING
8.2.2.1 При майнинге пула группа майнеров создает способы выравнивания вознаграждений
8.2 .3 ОБЛАЧНЫЙ МАЙНИНГ
8.2.3.1 В облачном майнинге большая группа взаимосвязанных компьютеров, известных как сетевые серверы, используется майнерами. РЫНОК ОПЕРАЦИЙ, ПО ПРЕДЛОЖЕНИЯМ, 2021-2026 гг. (МЛН долл. США)
ТАБЛИЦА 62 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ ДЛЯ ОПЕРАЦИЙ, ПО РЕГИОНАМ, 2015-2020 гг. (МЛН долл. США)
ТАБЛИЦА 63 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ ДЛЯ ОПЕРАЦИЙ, ПО РЕГИОНАМ, 20212026 гг. ОПЕРАЦИИ В АТР, ПО СТРАНАМ, 20152020 ГОД (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 65 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ ДЛЯ ОПЕРАЦИЙ В АТР, ПО СТРАНАМ, 2021-2026 (МИЛЛИОН ДОЛЛ. 20212026 (МЛН ДОЛЛАРОВ США)
ТАБЛИЦА 68 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ ДЛЯ ОПЕРАЦИЙ В ЕВРОПЕ, ПО СТРАНАМ, 20152020 (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 69 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ОПЕРАЦИЙ В ЕВРОПЕ, ПО СТРАНАМ, 20212026 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ПЕРЕВОДОВ В ЕВРОПЕ, В МЛН. , ПО РЕГИОНАМ, 2015-2020 гг. (МЛН. Долл. США)
ТАБЛИЦА 71 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ ДЛЯ ОПЕРАЦИЙ В РИСУНКЕ, ПО РЕГИОНАМ, 2021-2026 гг. (МЛН долл. США)
ТАБЛИЦА 72 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ ДЛЯ ОПЕРАЦИЙ, ПО ВИДАМ, РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ ДЛЯ ОПЕРАЦИЙ, ПО ВИДАМ, 2015-2020 гг. (МЛН. , ПО ВИДУ, 20212026 (МЛН. ДОЛЛАРОВ)
8.3.1 ОБМЕН
8.3.1.1 Криптообменники упрощают торговлю криптовалютами и устанавливают курс валют для транзакций
8.3.2 КОШЕЛЕК
8.3.2.1 Настольные кошельки устанавливаются на настольные компьютеры и предоставляют пользователям полный контроль над кошельком
9 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ, ПО ВИДАМ (№ страницы — 104)
9.1 ВВЕДЕНИЕ
ТАБЛИЦА 74 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ, ПО ВИДАМ, 2015-2020 (МЛН. ДОЛЛ.2 BITCOIN
9.2.1 ПРОЦЕСС ДОБЫЧИ БИТКОИНА ИЗМЕНИЛСЯ ОТ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ НА АППАРАТНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
9.3 ETHEREUM (ETH)
9.3.1 БЛОКЧЕЙН ETHEREUM НАПРАВЛЯЕТСЯ НА ЗАПУСК ПРОГРАММИРОВАНИЯ КОДА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ С ЛЮБОЙ ДЕЦЕНТРАЛЬНОЙ ПОСТРОЙКОЙ ПО , МОШЕННИЧЕСТВО, КОНТРОЛЬ ИЛИ ВМЕШАТЕЛЬСТВО С ТРЕТЬЕЙ СТОРОНОЙ
9.4 BITCOIN CASH
9.4.1 BITCOIN CASH, ПРОДОЛЖЕНИЕ ПРОЕКТА BITCOIN, СОЗДАНО РАЗДЕЛЕНИЕМ ПРОЕКТА BITCOIN И ЕГО СООБЩЕСТВОМ НА ДВА
9.5 RIPPLE (XRP)
9.5.1 XRP ИСПОЛЬЗУЕТ МОДЕЛЬ ГЛОБАЛЬНОГО КОНСЕНСУСА ДЛЯ ТРАНЗАКЦИЙ
9.6 DASHCOIN
9.6.1 DASHCOIN ЯВЛЯЕТСЯ ОТКРЫТЫМ ИСТОЧНИКОМ, КРИПТОВАЛЮТЫ ПЕРИФИЧЕСКОЙ ВАЛЮТЫ, ПРЕДЛАГАЮЩИЕ ТАКЖЕ ФУНКЦИИ В КАЧЕСТВЕ 9.7 ЛИТКОИНОВ LTEC209 LITCOIN
9.7.1 LTC ЯВЛЯЕТСЯ ГЛОБАЛЬНОЙ ПЛАТЕЖНОЙ СЕТЬЮ С ОТКРЫТЫМ ИСТОЧНИКОМ, ПОЛНОСТЬЮ ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОЙ
9.8 ДРУГИЕ
10 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ, ПО ОТРАСЛЯМ КОНЕЧНЫХ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ (Страница № — 109)
10.1 БАНКОВСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
10.1.1 ЦЕНТРАЛЬНЫЕ БАНКИ В АЗИИ И ЕВРОПЕ ПЛАНИРУЮТ ЗАПУСТИТЬ ЦИФРОВУЮ ВАЛЮТУ ДЛЯ БУДУЩИХ ПЛАТЕЖНЫХ СИСТЕМ И МЕЖДУНАРОДНЫХ ОПЕРАЦИЙ. КРИПТОВАЛЮТА И БЛОКЧЕЙНОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
10.3 РОЗНИЧНАЯ И ЭКОНОМИЧЕСКАЯ КОММЕРЦИЯ
10.3.1 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КРИПТОВАЛЮТЫ В РОЗНИЧНОЙ И КОММЕРЧЕСКОЙ ОТРАСЛЯХ ОГРАНИЧИВАЕТСЯ НАИБОЛЕЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИ ПРОДВИНУТЫМИ ПОКУПАТЕЛЯМИ
10.3.2 OVERSTOCK
10.3.3 NEWEGG
10.3.4 CRYPTOPET
10.3.5 BEESBROS
10.3.6 BITGILD
11 ГЕОГРАФИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ (Страница № — 111)
11.1 ВВЕДЕНИЕ
РИСУНОК 30 СЛЕДУЮЩИЙ РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ В ПЕРВОМ ПЕРИОДЕ ВЫСОКИМ РОСТОМ РЫНКА КРИПТОВАЛЮТ , ПО РЕГИОНАМ, 2015-2020 гг. (МЛН. Долл. США)
ТАБЛИЦА 77 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ, ПО РЕГИОНАМ, 20212026 г. (МЛН. Долл. США)
11.2 СЕВЕРНАЯ АМЕРИКА
РИСУНОК 32 СЕВЕРНАЯ АМЕРИКА: ОБЗОР РЫНКА КРИПТОВАЛЮТ
ТАБЛИЦА 78 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ В СЕВЕРНОЙ АМЕРИКЕ, ПО СТРАНАМ, 2015-2020 (МЛН ДОЛЛ. РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ В СЕВЕРНОЙ АМЕРИКЕ, ПО ПРЕДЛОЖЕНИЯМ, 2015-2020 гг. (МЛН долл. США)
ТАБЛИЦА 81 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ В СЕВЕРНОЙ АМЕРИКЕ, ПО ПРЕДЛОЖЕНИЯМ, 20212026 гг. (МЛН долл. США)
ТАБЛИЦА 82 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ В ПРОЦЕССЕ 2015 ГОДА, МЛН. 83 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ В СЕВЕРНОЙ АМЕРИКЕ, ПО ПРОЦЕССАМ, 20212026 (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 84 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ В СЕВЕРНОЙ АМЕРИКЕ, ПО ПРИМЕНЕНИЮ, 20152020 (МЛН. ДОЛЛ. 11.2.1 США
11.2.1.1 Концентрация крупных и малых компаний, предоставляющих продукты и решения на основе криптовалюты, способствует росту рынка в США
ТАБЛИЦА 86 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК В США, ПО ПРОЦЕССАМ, 20152020 (МИЛЛИОНЫ ДОЛЛАРОВ США)
ТАБЛИЦА 87 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК В США ПО ПРОЦЕССУ, 20212026 (МИЛЛИОН ДОЛЛАРОВ США)
11.2.2 КАНАДА
11.2.2.1 Криптовалютные дилеры в Канаде должны зарегистрироваться в качестве предприятий по оказанию денежных услуг (MSB) в Центре анализа финансовых транзакций и отчетов Канады (FINTRAC)
ТАБЛИЦА 88 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ В КАНАДЕ, ПО ПРОЦЕССАМ, 2015-2020 гг. (МЛН. Долл. США)
ТАБЛИЦА 89 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ В КАНАДЕ, ПО ПРОЦЕССАМ, 2021-2026 гг. (МЛН. Долл. США)
11.2.3 МЕКСИКА
11.2.3.1 Мексика становится основным участником рынка криптовалют в Северной Америке
ТАБЛИЦА 90 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ В МЕКСИКЕ, ПО ПРОЦЕССАМ, 2015-2020 (МЛН. Долл. США)
)
11,3 ЕВРОПА
РИСУНОК 33 ЕВРОПА: ОБЗОР РЫНКА КРИПТОВАЛЮТЫ
ТАБЛИЦА 92 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ В ЕВРОПЕ, ПО СТРАНАМ, 20152020 гг. (МЛН. Долл. США)
ТАБЛИЦА 93 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ, МЛН. В ЕВРОПЕ, ПО ПРЕДЛОЖЕНИЯМ, 2015-2020 гг. (МЛН. Долл. США)
ТАБЛИЦА 95 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ В ЕВРОПЕ, ПО ПРЕДЛОЖЕНИЯМ, 2021-2026 гг. (МЛН долл. США)
ТАБЛИЦА 96 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ В ЕВРОПЕ, ПО ПРОЦЕССАМ, 2015-2020 гг. РЫНОК CY В ЕВРОПЕ, ПО ПРОЦЕССАМ, 2021-2026 гг. (МЛН ДОЛЛ.3.1 ГЕРМАНИЯ
11.3.1.1 Подходящая температура делает майнинг прибыльным в Германии
ТАБЛИЦА 100 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ В ГЕРМАНИИ, ПО ПРОЦЕССАМ, 20152020 (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 101 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ В ГЕРМАНИИ, ПО ПРОЦЕССАМ, 2021-2026 (МЛН.
11.3.2.1 Правительство Франции определило криптовалюту как инструмент для отмывания денег и другой незаконной деятельности
ТАБЛИЦА 102 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК ВО ФРАНЦИИ, ПО ПРОЦЕССАМ, 2015-2020 гг. (МЛН ДОЛЛ. США)
11.3.3 UK
11.3.3.1 Биржи в Великобритании должны быть зарегистрированы в Управлении финансового надзора (FCA)
ТАБЛИЦА 104 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ В ВЕЛИКОБРИТАНИИ, ПО ПРОЦЕССАМ, 2015-2020 гг. (МЛН долл. США)
МЛН.)
11.3.4 ВОСТОЧНАЯ ЕВРОПА
11.3.4.1 Мальта станет потенциальной площадкой для роста рынка криптовалют в Восточной Европе
, ПО ПРОЦЕССАМ, 20212026 (МЛН ДОЛЛ. США)
11.3.5 ОСТАЛЬНАЯ ЕВРОПА
ТАБЛИЦА 108 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ В ОСТАЛЬНОЙ ЕВРОПЕ, ПО ПРОЦЕССАМ, 2015-2020 (МЛН. ДОЛЛАРОВ)
ТАБЛИЦА 109 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК НА ОТДЫХЕ ЕВРОПЫ, ПО ПРОЦЕССАМ, 20212026 (МЛН ДОЛЛ. РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ
ТАБЛИЦА 110 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ В APAC, ПО СТРАНАМ, 20152020 гг. (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 111 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ В APAC, ПО СТРАНАМ, 2021-2026 (МЛН ДОЛЛАРОВ)
ТАБЛИЦА 112 МЛН.
ТАБЛИЦА 113 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ В APAC, ПО ПРЕДЛОЖЕНИЯМ, 2021-2026 (МИЛЛИОН ДОЛЛАРОВ США)
ТАБЛИЦА 114 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК В APAC, ПО ПРОЦЕССАМ, 2015-2020 гг. (МЛН ДОЛЛАРОВ)
ТАБЛИЦА 115 116 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ В АТР, ПО ПРИЛОЖЕНИЯМ НА, 2015-2020 гг. (МЛН. Долл. США)
ТАБЛИЦА 117 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ В АТР, ПО ПРИМЕНЕНИЮ, 2021-2026 гг. (МЛН. Долл. США)
11.4.1 КИТАЙ
11.4.1.1 Криптовалюта не может быть продана в качестве валюты в Китае
ТАБЛИЦА 118 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК В КИТАЕ, ПО ПРОЦЕССАМ, 2015-2020 (МЛН. Долл. США)
ТАБЛИЦА 119 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК В КИТАЕ, ПО ПРОЦЕССАМ, 2021-2026
МЛН. ЯПОНИЯ
11.4.2.1 Люди могут покупать или продавать криптовалюту как товар в Японии, а деятельность по обмену криптовалют регулируется 20212026 (МЛН ДОЛЛ. США)
11.4.3 ЮЖНАЯ КОРЕЯ
11.4.3.1 Дилеры криптовалюты должны иметь контракты с банками на торговлю криптовалютой в Южной Корее
ТАБЛИЦА 122 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ В ЮЖНОЙ КОРЕЕ, ПО ПРОЦЕССАМ, 2015-2020 гг. (МЛН ДОЛЛ. США)
(МЛН ДОЛЛ. США)
11.4.4 ОСТАЛЬНАЯ ВАЛЮТА В ОТДЕЛЕНИИ ТЕРМИНАЛА
ТАБЛИЦА 124 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК НА ОТДЫХЕ АТМОСФЕРЫ, ПО ПРОЦЕССАМ, 2015-2020 гг. (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 125 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ В ОТДЕЛЕНИИ ПРОЦЕССА, 2021-2026 (11 МИЛЛИОНОВ ДОЛЛАРОВ США)
.5 СТРОКА
ТАБЛИЦА 126 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК ПО РЕГИОНАМ, 2015-2020 гг. (МЛН. Долл. США)
ТАБЛИЦА 127 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК В РЫНКЕ, ПО РЕГИОНАМ, 2021-2026 гг. (МЛН. Долл. США)
ТАБЛИЦА 128 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК, МЛН.
ТАБЛИЦА 129 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ В РИСУНКЕ, ПО ПРЕДЛОЖЕНИЯМ, 20212026 (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 130 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК В СТРОКЕ, ПО ПРОЦЕССАМ, 20152020 (МЛН. ДОЛЛ. 132 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ В СТРОКЕ, ПО ПРИМЕНЕНИЯМ, 2015-2020 гг. (МЛН ДОЛЛ. США)
ТАБЛИЦА 133 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ В РИСУНКЕ, ПО ПРИМЕНЕНИЮ, 2021-2026 гг. (МЛН ДОЛЛ. США)
11.5.1 ЮЖНАЯ АМЕРИКА
11.5.1.1 Криптовалюты специально не регулируются в Южной Америке; тем не менее, они все чаще используются в Аргентине.
ТАБЛИЦА 134 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ В ЮЖНОЙ АМЕРИКЕ, ПО ПРОЦЕССАМ, 2015-2020 гг. (МЛН. долл. США)
ТАБЛИЦА 135 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТ В ЮЖНОЙ АМЕРИКЕ, ПО ПРОЦЕССАМ, 2021-2026 гг. (МЛН. долл. США)
11,5,2 АФРИКА
11.5.2.1 Высокий приток денежных переводов способствует росту рынка криптовалют в MEA
ТАБЛИЦА 136 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ В MEA, ПО ПРОЦЕССАМ, 20152020 (МЛН. USD)
12 КОНКУРЕНТНЫЙ ЛАНДШАФТ (Страница № — 142)
12.1 ОБЗОР
РИСУНОК 35 КОМПАНИИ ПРИНЯЛИ ЗАПУСК ПРОДУКТОВ В КАЧЕСТВЕ КЛЮЧЕВОЙ СТРАТЕГИИ РОСТА С 2017 ПО 2020 ГОДЫ
12.2 АНАЛИЗ ДОЛИ НА РЫНКЕ: КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК
ТАБЛИЦА 138 РЫНОЧНАЯ ДОЛЯ КЛЮЧЕВЫХ ИГРОКОВ НА РЫНКЕ КРИПТОВАЛЮТЫ, 2020
12.3 АНАЛИЗ ВЫРУЧКИ ТОП-5 ИГРОКОВ КРИПТОВАЛЮТНОГО РЫНКА
РИСУНОК 36 ПРИБЫЛЬ ПЕРСОНАЛА В ПЕРВОМ РЫНКЕ В 2016 ГОДА МАТРИЦА
12.4.1 ЗВЕЗДЫ
12.4.2 НОВЫЕ ЛИДЕРЫ
12.4.3 ПЕРВАЗИВ
12.4.4 УЧАСТНИКИ
РИСУНОК 37 КРИПТОВАЛЮТНЫЙ РЫНОК: МАТРИЦА ОЦЕНКИ КОМПАНИИ, 2020
12.5 МАТРИЦА ОЦЕНКИ СТАРТАПОВ / МСП, 2020 г.
12.5.1 ПРОГРЕССИВНЫЕ КОМПАНИИ
12.5.2 ОТВЕТСТВЕННЫЕ КОМПАНИИ
12.5.3 ДИНАМИЧЕСКИЕ КОМПАНИИ
12.5.4 СТАРТОВЫЕ БЛОКИ
РИСУНОК 38 РЫНОК КРИПТОВАЛЮТЫ, ОЦЕНКА СТАРТАПОВ / МСП, 2020 г.
13 ПРОФИЛИ КОМПАНИИ (№ страницы — 148)
13.1 КЛЮЧЕВЫЕ ИГРОКИ
(Обзор бизнеса, предлагаемые продукты, последние разработки и обзор MnM) *
13.1.1 BITMAIN TECHNOLOGIES LTD
13.1.2 NVIDIA
РИСУНОК 39 NVIDIA: КОМПАНИЯ SNAPSHOT
13.1.3 ADVANCED MICRO DEVICES, INC.
РИСУНОК 40 ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЕ МИКРОУСТРОЙСТВА: КОМПАНИЯ SNAPSHOT
13.1.4 XILINX
РИСУНОК 41 XILINX: 9020 КОМПАНИЯ XILINX. 5 BITFURY GROUP LIMITED
13.1.6 INTEL
РИСУНОК 42 INTEL: ИНФОРМАЦИЯ О КОМПАНИИ
13.1.7 RIPPLE
13.1.8 ETHEREUM FOUNDATION
13.1.9 COINBASE
13.1.10 BITGO
13.1.11 BINANCE
* Бизнес-обзор, предлагаемые продукты, последние разработки и MnM View могут не регистрироваться в случае компаний, не котирующихся на бирже.
13.2 ДРУГИЕ КОМПАНИИ
13.2.1 CANAAN CREATIVE CO., LTD
13.2.2 ZHEJIANG EBANG COMMUNICATION CO., LTD
13.2.3 BITSTAMP LTD
13.2.4 IFINEX INC
13.2.5 LEDGER SAS
13.2.6 XAPO
13.2.7 ADVANCED MINING TECHNOLOGIES INC.
13.2.8 ALCHEMINER, LTD.
13.2.9 UPBIT
13.2.10 SHARK MINING
13.2.11 ETHEREUMMINER.EU
13.2.12 PANDAMINER
14 ПРИЛОЖЕНИЕ (стр. № — 180)
14.1 РУКОВОДСТВО ДЛЯ ОБСУЖДЕНИЯ
14.2 ЗНАНИЕ МАГАЗИН: ПОРТАЛ ПОДПИСКИ НА РЫНКУ
14.3 ДОСТУПНЫЕ НАСТРОЙКИ
14,4 СВЯЗАННЫЕ ОТЧЕТЫ
14,5 ДАННЫЕ ОБ АВТОРЕ
Поведенческая структура пользователей на рынке криптовалют
Abstract
Поведение людей при финансовой деятельности тесно связано с наблюдаемой динамикой рынка. Несмотря на множество существующих теорий и исследований о фундаментальных мотивах поведения людей в финансовых системах, все еще существует ограниченный эмпирический вывод о поведенческих составах финансовых агентов из подробного анализа рынка.Технология блокчейн предоставила возможность последнему расследованию благодаря своим объемным данным и прозрачности финансовых транзакций. Это позволило нам сделать эмпирический вывод о моделях поведения пользователей на рынке, которые мы исследуем на рынках криптовалюты биткойнов и эфириума. В нашем исследовании мы сначала определяем различные свойства пользователей биткойнов и эфириума с помощью временного сложного сетевого анализа. После этого мы разрабатываем методологию, комбинируя кластеризацию k -means и Support Vector Machines для определения поведенческих типов пользователей на двух рынках криптовалют.Интересно, что мы обнаружили четыре различных стратегии, общих для обоих рынков: оптимисты, пессимисты, позитивные трейдеры и негативные трейдеры. Состав поведения пользователей на рынке биткойнов и эфириума заметно различается в периоды локальных колебаний цен и крупных системных событий. Мы наблюдаем, что пользователи биткойнов (эфириума) склонны краткосрочно (долгосрочно) рассматривать рынок во время местных событий. Было обнаружено, что в случае крупных системных событий пользователи Ethereum (биткойнов) постоянно проявляют большее чувство пессимизма (оптимизма) в отношении будущего рынка.
Образец цитирования: Аспембитова А.Т., Фенг Л., Чу Л.Я. (2021) Поведенческая структура пользователей на рынке криптовалют. PLoS ONE 16 (1): e0242600. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0242600
Редактор: Лука Мария Айелло, Yahoo, ИСПАНИЯ
Поступила: 02.03.2020; Дата принятия: 5 ноября 2020 г .; Опубликован: 12 января 2021 г.
Авторские права: © 2021 Aspembitova et al.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.
Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в рукописи.
Финансирование: Автор (ы) не получил специального финансирования для этой работы.
Конкурирующие интересы: Авторы заявили об отсутствии конкурирующих интересов.
Введение
Хорошо известно, что финансовые системы сложны и их развитие во многом зависит от поведения их агентов (пользователей). Это осознание восходит к временам Адама Смита в конце 1700-х годов. Впоследствии существует множество теорий, пытающихся смоделировать сложность финансовых систем на основе исторических закономерностей (кейнсианская экономика), с возможным появлением парадигмы «рациональных ожиданий» в двадцатом веке. Рациональное ожидание предполагает, что люди имеют доступ ко всей информации, действуют рационально и быстро адаптируются к новым условиям.Однако теории, основанные на этом поведенческом предположении, не могут моделировать реальную ситуацию, наблюдаемую на рынках, хотя и дают представление о ключевых аспектах поведения рынка. Вскоре стало понятно, что человеческое поведение более неоднородно и сложно, чем предполагалось в теории эффективного рынка. Это стимулировало изобретение многих моделей на основе агентов, которые имитируют различные пользователи (агенты), взаимодействующие в соответствии с набором предписанных правил. Эти модели могут объяснить многие стилизованные факты в финансовых временных рядах, которые предыдущие модели не смогли воспроизвести.Хотя эти модели хорошо объясняют факты, наблюдаемые в финансовых данных, они основаны на гипотетических предположениях о том, что поведение человека может быть подвергнуто ошибочным интерпретациям.
Из-за чувствительности финансовых данных мало возможностей для построения поведенческих моделей на основе эмпирических данных. Однако исследователи нашли способы получить экспериментальные доказательства, проведя лабораторные исследования [1–3]. Обратной стороной экспериментального подхода является ограничение размера выборки, которое не позволяет обобщить его результаты на реальном финансовом рынке.Изобретение блокчейна и криптовалют позволило преодолеть эту проблему, открыв большие массивы данных о финансовых транзакциях для тщательного изучения. Кроме того, это позволило исследователям изучать сети транзакций, действия пользователей, денежные потоки и т. Д. На основе данных, которые распределены по узлам и серверам по всему миру. Несколько исследований внесли вклад в понимание структуры биткойн-сети, эволюции [4, 5] и ценообразования [6]. Однако в сети Ethereum проводится очень мало исследований.Тем не менее, недавние исследования [7, 8] показали сходство сетевых свойств с биткойном. Изучение поведения пользователей на рынке криптовалют также в основном проводилось с точки зрения обнаружения аномалий [9–11]. Насколько нам известно, еще не проводились исследования поведенческой структуры пользователей рынка криптовалют. Понимание поведенческой структуры пользователей криптовалюты позволит нам ответить на такие вопросы, как, например, каким стратегиям пользователи будут следовать на рынке криптовалют, и насколько они отличаются или похожи на стратегии, принятые в поведенческих моделях других финансовых рынков.
Цель нашего исследования — сначала разработать методологию, которая позволила бы нам вывести тип стратегии, применяемой пользователями криптовалюты, на основе данных блокчейна. Затем мы исследуем поведенческую структуру пользователей криптовалюты и выясняем, сколько различных стратегий существует на реальном рынке. Мы стремимся получить представление о поведенческом составе этих пользователей в двух крупнейших криптовалютных системах на рынке: биткойне и эфириуме. Мы исследуем состав поведения пользователей в ответ на события, которые произошли в разные периоды работы этих криптовалютных систем: локальные колебания цен на биткойны и эфириум; и потрясения во всей криптовалютной системе, получившие название Crypto Bubble и Crypto Winter.Наш интерес состоит в том, чтобы взглянуть на устойчивых поведенческих паттернов , а не на высокочастотные переключатели стратегий — пользователи могут менять свои стратегии каждый день, но мы хотим посмотреть на их общее отношение в эти периоды. С этой целью мы строим сети временных транзакций криптовалюты с интервалом в один месяц для систем биткойн и эфириум и исследуем свойства построенных сетей. Затем мы определяем набор функций, которые позволяют нам различать типы стратегий и определять их наличие для всех узлов в наших сетях.Мы реализуем различные методы машинного обучения, чтобы находить группы пользователей с разными моделями поведения. В целом, можно обнаружить пользовательские стратегии на рынках криптовалют, и мы можем определить четыре различных типа поведения, универсальных для систем биткойнов и эфириума. Мы обнаружили, что во время локальных колебаний цен Ethereum демонстрирует более стабильную поведенческую структуру по сравнению с биткойном, где изменения в динамике цен имеют тенденцию изменять поведение пользователя. Наш анализ также показывает, что системные события меняют поведение людей в обеих системах, но совершенно по-разному — в Ethereum не было больших изменений с небольшим увеличением числа пессимистичных пользователей, в то время как пользователи биткойнов выглядели более оптимистичными.
Наша статья организована следующим образом. В разделе 2 мы даем обзор текущего состояния исследований, касающихся понимания торгового поведения на финансовых рынках в целом и на рынках криптовалют в частности. Затем мы рассматриваем исследования по применению методов машинного обучения к данным блокчейна. В разделе 3 мы представляем наш набор данных и объясняем, как мы выполняем выбор и извлечение признаков в нашей статье. В разделе 4 мы описываем разработанную нами методологию определения стратегий на основе набора данных.Кроме того, мы показываем реализацию этой методологии для извлечения поведенческих моделей и обсуждаем полученные нами результаты. Наконец, мы завершаем нашу статью и предлагаем возможные будущие направления наших исследований.
Связанные работы
Было проведено множество исследований поведенческих типов на финансовых рынках, и были предложены различные модели. Тщательный обзор существующих агентных моделей был сделан в диссертации Фэна [12] и обзоре Иори [13], где они показали эволюцию агентного моделирования в финансах.ЛеБарон [14] представил систематический обзор искусственных финансовых рынков, классифицируя их на модели «нескольких типов» и «многих типов».
С другой стороны, исследований стратегий и поведения пользователей на криптовалютных рынках немного. Кокко [15, 16] предложил агентную модель для объяснения движения цен на биткойны. Они предположили, что в системе биткойнов существует два типа поведения: аналитики и случайные трейдеры. Затем авторы предписали агентам правила поведения в соответствии с их типом и наблюдали, как они влияют на рыночную цену биткойна.
Что касается экспериментального исследования поведения пользователей криптовалютной системы, то интересная работа была проделана Краффтом [17]. Эти исследователи провели онлайн-эксперименты, чтобы изучить, насколько пользователи подвержены влиянию сверстников на рынках криптовалют. Размещая экспериментальные заказы на бирже Cryptsy, а затем наблюдая за поведением пользователей, они оценили силу взаимного влияния на пользователей. Это исследование пролило свет на понимание причинно-следственного влияния индивидуального мнения на крупных криптовалютных рынках.
Использование методов машинного обучения в блоках и наборах данных криптовалюты не ново и уже реализовано для различных целей. Самая популярная задача — использовать машинное обучение для обнаружения аномального поведения пользователей. Авторы [9] проанализировали данные сети транзакций биткойнов за четыре года (2009-2013) с целью обнаружения подозрительных пользователей. Они использовали фактор локальных выбросов (LOF), чтобы сначала обнаружить выбросы в наборе данных, а затем применили кластеризацию k-средних для расчета относительных расстояний между центроидами кластера и обнаруженными выбросами.Это позволило им оценить производительность LOF — если вычисленное расстояние небольшое, LOF работал плохо. В целом авторы смогли обнаружить аномальные транзакции с помощью этого подхода. Еще одно исследование по обнаружению аномального поведения пользователей было проведено Monamo [10]. Они использовали обрезанную кластеризацию k-средних для обнаружения выбросов, то есть точек данных, наиболее удаленных от центроидов кластера. В [11] авторы обучили управляемый алгоритм машинного обучения предсказанию категории неопознанных пользователей.Идентифицированные пользователи (выборка 957 из 385 миллионов транзакций) использовались в качестве обучающего набора для алгоритма Gradient Boosting, а классификаторы были созданы, чтобы различать пользователей по 12 категориям: биржа, пул майнинга, личный кошелек, мошенничество, даркнет, программы-вымогатели и т. Д. размещенный кошелек, азартные игры, микширование, украденные монеты, торговые услуги и другие. Интересно, что они могут предсказать категорию, к которой принадлежит пользователь, с точностью до 80%.
В целом, определение типов пользователей в криптовалютных системах в основном предназначено для решения проблем безопасности и конфиденциальности.Кроме того, большинство недавних исследований сосредоточено на сети транзакций биткойнов, при этом меньше работы выполняется для понимания системы криптовалюты в целом [18]. К настоящему времени проделана большая работа для понимания поведения участников финансовых рынков как на теоретическом, так и на экспериментальном уровне [13, 17, 19, 20]. Эти подходы успешно применялись и на рынках криптовалют [15, 16]. Однако до сих пор нет исследований, которые определяли бы поведение пользователей на финансовых рынках на основе эмпирических данных.Успешная реализация методов машинного обучения для выявления аномалий и категорий пользователей вдохновила нас на использование их для выявления поведенческих моделей в криптовалютной системе, которые будут способствовать пониманию поведения людей на финансовых рынках.
Данные и методы
Описание данных
Данные транзакцииБиткойн были извлечены из полной цепочки биткойнов, начиная с блока генезиса (от 3 января 2009 г.) до блока 560 000 (от 25 января 2019 г.).Затем он был обработан с помощью программного обеспечения BitIodine [21], которое реализует кластеризацию адресов в те, которые гипотетически принадлежат одному и тому же пользователю, на основе двух эвристик: (1) несколько адресов, осуществляющих транзакцию с одной учетной записью, считаются принадлежащими одному пользователю; и (2) адрес транзакции, которая выглядит как транзакция «изменения», считается принадлежащей отправителю транзакции. «Изменить» транзакцию — это неизрасходованный выход, который протокол Биткойн заставляет использовать в качестве входа в другой транзакции.На основе обработанных данных [22] была оценена временная сеть взаимодействий пользователей биткойнов. Поскольку алгоритм кластеризации основан на эвристике, он не гарантирует, что все кошельки в сети будут кластеризованы для соответствующих пользователей. Следовательно, мы можем ожидать, что определенная доля некластеризованных или плохо кластеризованных кошельков все же приводит к значительному улучшению сетевого представления финансовых взаимодействий в биткойнах. Пример набора данных биткойнов показан в таблице 1:
.Разница между блокчейнами Эфириума и Биткойна заключается в том, что балансы на узлах Эфириума хранятся непосредственно в учетной записи.Следовательно, при получении данных из блокчейна Ethereum нет необходимости выполнять процедуру деанонимизации, которая необходима для биткойнов. В нашем исследовании мы использовали обработанный набор данных Ethereum из [23], и пример показан в таблице 2.
Строительство сети и недвижимость
Наш интерес состоит в том, чтобы выяснить поведенческий состав пользователей в разные периоды существования систем биткойнов и эфириума. Для этого мы сначала определяем периоды отличного поведения цен, т.е.е. повышение цены, стабильная цена и снижение цены отдельно для каждой валюты. Чтобы определить тенденцию движения цены, рассчитывается средняя относительная дневная доходность и общая относительная доходность за один месяц для обеих криптовалют. В таблице 3 показаны выбранные периоды с возвращаемыми значениями.
Затем мы анализируем состав пользователей как в биткойне, так и в эфириуме во время возникновения экстремальных событий, которые влияют на всю криптовалютную систему: (а) декабрь 2017 г. — январь 2018 г. (также известный как Crypto Bubble), (b) период после этого события и ( в) шоковое событие конца 2018 года, известное как Crypto Winter.
Мы строим временную, взвешенную и направленную сеть для каждого из определенных периодов, где каждая ссылка ( i , j , w , t ) представляет собой транзакцию между двумя узлами (пользователями) i и j на момент t с количеством монет w . Основные свойства каждой сети показаны в Таблице 4.
Извлечение и анализ признаков
По построенным сетям рассчитываем свойства (характеристики) каждого пользователя.Наша цель — предложить различные стратегии, используемые на рынке криптовалют. Согласно литературным данным [12–14], агенты на финансовых рынках склонны применять одну из следующих стратегий: покупать, продавать, торговать или удерживать. Чтобы увидеть, сохраняется ли эта поведенческая композиция на рынке криптовалют, нам нужна следующая информация от каждого пользователя: (i) частота и количество транзакций, (ii) общее накопленное / потраченное количество монет и (iii) количество исходящих и входящих транзакций. На основе построенных сетей со свойствами, приведенными в таблице 4, можно получить необходимую информацию.
Ниже перечислены особенности, которые мы будем использовать для определения типа стратегии, используемой на рынке криптовалют:
- Суммарный градус узла и на временном интервале t . (Эта функция соответствует общему количеству взаимодействий узла i за интервал времени t , что отражает частоту транзакций пользователя.)
- In-градус узла i на временном интервале t . (Эта функция соответствует общему количеству взаимодействий в интервале времени t , когда узел является получателем транзакции.)
- Выходная степень узла и на временном интервале t . (Эта функция соответствует общему количеству взаимодействий в интервале времени t , когда узел является отправителем транзакции. Эти две функции: входящие и исходящие степени узла помогают нам понять, насколько активен узел в отправке / получение монет.)
- Исходящее значение. (Это общее количество eth / btc, отправленных в интервале времени t . Это сумма весов w узла i , когда он является отправителем транзакции.)
- Входящее значение. (Это общее количество eth / btc, полученное в интервале времени t . Это сумма весов w узла i , когда он является получателем транзакции.)
- Итого остаток. (Это чистое количество монет на балансе счета узла i в интервале времени t . Эти три характеристики: входящая стоимость, исходящая стоимость и баланс узла показывают богатство узла и его предпочтение накапливать или тратить монеты.)
- Общая сумма транзакции. (Это сумма исходящих и входящих значений узла i в интервале времени t .)
В связи с новизной характера криптовалют, есть много пользователей как в биткойнах, так и в эфириуме, которые экспериментируют с системой, размещая случайные заказы и быстро покидая систему. Мы рассматриваем этих пользователей как шум и исключаем их из анализа, поскольку они не способствуют общему пониманию структуры поведения рынка.Более того, они вносят путаницу в наш анализ алгоритмами машинного обучения, поскольку мы пытаемся определить существующую модель поведения на рынке. Мы определяем «шумного» пользователя следующим образом: общая степень для всей истории транзакций меньше 2, а торгуемая стоимость меньше 1% от всех транзакционных значений на данном временном шаге. Однако следует отметить, что не всех «шумных» пользователей биткойнов можно рассматривать как пользователей-экспериментаторов — некоторые из них могут быть следствием ограничений кластеризации BitIodine, как описано в разделе.В целом, процент «шумных» пользователей в разные периоды, показанный на рис. 1:
Рис. 1. Доля «шумных» пользователей в транзакционных сетях.
Более 50% пользователей в каждый период ETH имеют степень менее 2, небольшую сумму транзакции и появляются только один раз. В биткойне подавляющее большинство — это «шумные» пользователи, но, что удивительно, в период Crypto Winter и после Crypto Bubble доля «шумных» пользователей составляет всего 36-38%. «Шумные» пользователи удаляются для дальнейшего анализа.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0242600.g001
Затем характеристики рассчитываются для всех анализируемых пользователей в каждой сети (см. Таблицу 4). В [4, 5] было показано, что степень и богатство в сети биткойнов распределены по степенному закону с показателем около 2. Мы обнаружили, что действительно, входящая, выходная и общая степень распределены по степенному закону с показателем около 2. -2,3, в то время как входящие, исходящие и итоговые значения также распределены по степенному закону с показателем около 1.7-1.9. Распределение степеней и богатства на различных финансовых рынках — хорошо известный факт, который широко исследовался [24–27]. Рынок криптовалюты также демонстрирует это свойство, как и другие рынки.
Затем мы выбираем функции для модели машинного обучения из перечисленных выше. В целом, методы неконтролируемого выбора функций можно разделить на подходы с фильтрами и оболочками [28]. Подход с использованием фильтров выбирает наиболее подходящие функции на основе определенных критериев (корреляция, энтропия и т. Д.).), в то время как подход оболочки сначала определяет подмножества функций, а затем оценивает их на основе результата определенного алгоритма кластеризации. В нашем исследовании мы сначала вычисляем корреляцию между различными характеристиками, а затем определяем несколько наборов характеристик для дальнейшего анализа. Окончательный выбор наиболее оптимального набора функций будет основан на результате кластеризации.
На рисунках 2 и 3 показаны корреляции между функциями для разных периодов в биткойнах и эфириуме:
Рис. 2. Показана корреляция между всеми функциями в ETH. Можно видеть, что общая степень и общая стоимость являются избыточными характеристиками, поскольку они всегда сильно коррелированы с другими.
В более поздние периоды между входящими и исходящими значениями также наблюдается очень высокая корреляция.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0242600.g002
После понимания взаимосвязей между свойствами пользователей мы определяем наборы функций для каждой криптовалюты — Набор 1 включает все функции, перечисленные выше, Набор 2 не включает общую степень и общее значение, поскольку они показали самую высокую корреляцию с другими функциями, Set 3 включает только функции с низкой корреляцией, этот набор отличается для Etherem (в градусах, исходящих градусах, общем значении и балансе) и биткойнах (общая степень , общая стоимость и остаток).Позже мы будем использовать все наборы функций и покажем, какой набор обеспечивает лучшую кластеризацию.
Модель для поведенческой классификации
Выявление поведенческих типов пользователей в криптовалютной системе можно рассматривать как проблему кластеризации. Имея набор свойств для всех пользователей, мы можем рассматривать эти свойства как функции в методе машинного обучения и объединять пользователей со схожими поведенческими чертами в одну группу.
Обзор методов
Существует множество алгоритмов неконтролируемой кластеризации, которые можно условно разделить на две категории: иерархические и секционированные [29].Иерархическая кластеризация создает дендрограмму (иерархию вложенных кластеров) путем итеративного слияния более мелких кластеров с более крупными [29, 30]. Хотя этот метод предоставляет подробную информацию о том, как кластеры связаны друг с другом, окончательный вывод структурной информации не может быть четко визуализирован при выполнении на большом количестве точек. Это может привести к неправильной интерпретации подобия паттернов в наборе данных. В исследовании [31] оценивалась производительность различных алгоритмов неконтролируемой кластеризации — было обнаружено, что k — означает, что кластеризация превосходит другие методы разделения, такие как DBSCAN [32, 33] или OPTICS [34], как в одно-, так и в многопользовательском режиме. наборы размерных функций.Авторы также обнаружили, что спектральные методы имеют более высокую точность, чем k — означает кластеризацию, когда имеется более 10 наборов функций. Однако при меньшем количестве функций их производительность оказалась совместимой. Поэтому мы решили использовать кластеризацию k -means, поскольку этот метод имеет как методологические, так и вычислительные преимущества.
K -means алгоритм представляет собой метод кластеризации секционированных квадратов ошибок. Он широко используется для неконтролируемой кластеризации из-за его вычислительной эффективности и простоты реализации.Метод состоит из следующих шагов [35]:
- Инициализировать центроиды кластера μ 1 , μ 2 ,… μ k .
- Сегментируйте данные на k группы. Назначьте каждую точку данных ближайшему центроиду и измените центроид на среднее значение назначенных точек, чтобы функция искажения: (1) сходится. Обратите внимание, что x ( i ) — это одна из точек данных m , а μ c ( i ) — это центроид кластера, назначенный i -м данным. точка, я.е. c ( i ) ∈ {1, 2,…, k }.
Несмотря на эффективность кластеризации k — означает, что существует предварительный шаг, на котором сначала необходимо тщательно определить оптимальное количество кластеров. Различные статистические методы предлагают разные способы вычисления этого числа из набора данных [36–38]. В следующем разделе мы используем метод локтя, чтобы определить оптимальное количество кластеров для систем криптовалюты биткойн и эфириум.
Support Vector Machines (SVM) — это контролируемый метод машинного обучения, который превратился из почти незамеченного [39] в известный метод [40]. Он широко применяется в области цифрового распознавания [41], компьютерного зрения [42] и классификации текста [43]. SVM показывает сопоставимые результаты с алгоритмами на основе нейронных сетей при применении к задачам классификации и распознавания образов [44]. При использовании в целях классификации SVM разделяет обучающий набор данных на гиперплоскость, которая наиболее удалена от точек данных.Предположим, что у нас есть набор данных с меткой обучения (2) размером м , где x i — это точка данных, а y i — ее метка. Алгоритм SVM находит гиперплоскость ( w , b ) такую, что γ в следующем уравнении максимизируется: (3) Обратите внимание, что величина {〈 w , ϕ ( x i )〉 - b } соответствует расстоянию между точкой x i и границей решения, и при умножении на метку y i он дает положительное значение для правильных классификаций и отрицательное для неправильных.Минимум этой величины по всему набору данных является положительным, если данные линейно разделимы, и γ называется запасом. Когда данные нельзя разделить линейно, SVM можно улучшить с помощью ядер, которые реализуют нелинейное отображение в пространство функций.
Первоначально SVM была разработана для двоичной классификации. Теперь он был расширен на случаи, когда существует более двух классов, путем рассмотрения проблемы мультиклассов как серии бинарных (стратегии один против одного или один против всех) [45].В разделе мы покажем, как эти методы используются для идентификации групп пользователей с различными стратегиями в криптовалютных системах.
Методология
Вследствие степенного распределения функций предварительным шагом является нормализация и масштабирование функций для надлежащей работы методов машинного обучения. В противном случае общие алгоритмы машинного обучения могут привести к смещенным результатам из-за данных в толстом хвосте распределений. Нормализация была выполнена путем логарифмирования исходного значения признака: x ′ = log ( x ).
Поскольку наш набор данных не помечен, у нас нет информации о существующих стратегиях, используемых на рынках криптовалют. Следовательно, мы используем k — означает кластеризацию для объединения пользователей в группы. Но прежде чем использовать k -средство кластеризации, нам необходимо определить оптимальное количество кластеров. Для этой цели мы используем метод локтя [36] и вычисляем количество кластеров для всех наборов данных и всех наборов функций. После кластеризации данных с использованием средств k мы исследуем распределение исходных свойств каждой группы пользователей и анализируем, насколько они отличаются от свойств других групп.Исходя из этого, в разделе мы определяем правила для каждого кластера и даем характерные описания их свойств.
Затем мы статистически проверяем, насколько хорошо наши точки данных вписываются в каждый кластер, вычисляя их силуэтный балл [38] для всех наборов функций и всех периодов следующим образом: (4) где a ( i ) — среднее расстояние между i и всеми другими точками данных в том же кластере, а b ( i ) — наименьшее среднее расстояние от i до всех точек в кластере. другие кластеры, к которым и не принадлежат.
Затем мы используем более продвинутую технику Support Vector Machine для более точной кластеризации пользователей в соответствии с определенными правилами.
В целом наш алгоритм выглядит следующим образом:
- Используйте метод изгиба для всех наборов функций, чтобы найти оптимальное количество кластеров
- Выполните k — означает кластеризацию на матрицах немаркированных признаков A c и получите вектор меток V c : Обратите внимание, что A c — это набор функций для расчета оптимального количества кластеров для разделения пользователей на отдельные группы.Кроме того, размер A c составляет n × 7 для набора 1, n × 5 для набора 2 и n × 4 (ETH) n × 3 (BTC) для набора 3, где n — количество узлов (пользователей), а столбцы соответствуют определенным характеристикам. V c дает набор меток для узлов (пользователей) n на основе кластеризации.
- Аналитическая проверка — качественно исследуйте кластеры и найдите отличительные свойства в каждой группе кластерных пользователей.
- Выполните статистическую проверку кластеров, вычислив оценку силуэта.
- В соответствии с различными свойствами в кластерах, определите правило, которому подчиняется большинство точек данных в кластере. Отрегулируйте A c и V c соответственно, удалив точки данных, которые не соответствуют правилу.
- Используйте скорректированный A c и V c в качестве обучающего набора для модели SVM.
- Используйте обученную модель SVM для маркировки наборов элементов A 1 , A 2 ,… A m из других наборов данных. Каждая матрица A 1 , A 2 ,… A m представляет наборы функций за каждый период, показанный в таблице 4.
Рис. 4 иллюстрирует описанный выше алгоритм.
Рис. 4. Алгоритмические шаги для классификации пользователей по поведенческим группам.
Из-за сложности наборов функций мы обнаружили, что применение только неконтролируемого метода недостаточно. Наш подход заключается в том, чтобы сначала сгруппировать набор функций A c , что означает, что кластеризация k имеет хорошую производительность. Из чего получаем набор наклеек V c . Впоследствии мы используем кластеризованный вывод в качестве обучающих данных для более продвинутого контролируемого алгоритма SVM. Последний шаг — использовать обученную модель SVM в качестве классификатора для остальных наборов функций A 1 , A 2 ,… A m для получения соответствующих меток V 1 , В 2 ,… В м .
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0242600.g004
В разделе мы более подробно обсудим результаты, полученные на каждом шаге нашего алгоритма. Таким образом, наш алгоритм позволил нам более точно выполнять классификацию пользователей, а также увеличил скорость процесса кластеризации.
Результаты и обсуждение
Во-первых, мы исследуем, сколько кластеров можно выделить в наборе данных — для этой цели мы используем метод изгиба для всех определенных наборов функций.Для Ethereum было обнаружено, что набор 1 и набор 2 создают острый изгиб в 4 кластерах (рис. 5, в то время как набор 3 не смог найти оптимального k . Для биткойнов наилучшие результаты были получены при использовании наборов 2 и 3 (рис. 6, однако для периодов глобальных событий не существует определенного оптимального количества кластеров независимо от используемого набора функций).
K — означает кластеризацию с k = 4, затем позволяет нам получить вектор меток V c для матриц признаков A c , где было возможно определение оптимального количества кластеров .Чтобы лучше понять каждый кластер, мы изучаем поведение пользователей в каждой группе и анализируем их отличительные особенности. Чтобы сделать это правильно, мы сопоставляем полученный вектор меток V c с исходной матрицей признаков A c перед процессом нормализации и масштабирования значений признаков. В таблице 5 показаны основные характерные свойства для каждой группы, универсальные как для биткойна, так и для эфириума.Обратите внимание, что отрицательный баланс, отображаемый в таблице, не следует толковать буквально. Это связано с тем, что технология блокчейн не позволяет пользователям дважды тратить или перерасходовать средства. Отрицательный баланс в наших результатах означает, что за рассматриваемый период исходящие транзакции превышают входящие. Поскольку мы не знаем начального баланса пользователей, мы не можем точно оценить сумму, которую каждый пользователь держит в данный момент. Поэтому в наших данных он отображается как отрицательный баланс.
На основании их поведенческих стратегий, как показано в Таблице 5, мы даем каждой группе следующее название:
- Оптимисты (группа 1) — пользователи, инвестирующие в валюту. Их постоянная стратегия в течение одного месяца — покупать и накапливать монеты.
- Пессимисты (группа 2) — пользователи, продающие валюту. Они не покупают монеты и их баланс в рассматриваемый период отрицательный.
- Положительные трейдеры (группа 3) — пользователи, которые попеременно покупают и продают, но имеют положительный баланс, который показывает их предпочтение накапливать монеты.
- Отрицательные трейдеры (группа 4) — пользователи, которые попеременно покупают и продают, но имеют отрицательный баланс, что свидетельствует об их пессимистическом отношении.
Далее мы статистически проверяем, хорошо ли кластеризованы данные, вычисляя оценку силуэта для каждой точки данных на основе уравнения (4). На рисунках 7 и 8 показаны оценки силуэтов, рассчитанные для отфильтрованных наборов данных биткойнов и эфириума.
Рис. 7. Силуэтный коэффициент, рассчитанный для отфильтрованного набора данных Ethereum.
Для локальных периодов все точки данных имеют положительные оценки, в то время как небольшое количество точек данных для глобальных событий плохо согласуется с их кластером (имеет отрицательную оценку).
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0242600.g007
Мы обнаружили, что в каждом кластере есть точки данных с отрицательной оценкой силуэта. Оказалось, что эти пользователи обладают другими свойствами, чем показано в Таблице 5, и мы считаем их ошибочно классифицированными точками. В таблице 6 показан процент неправильно классифицированных точек в каждом периоде для различных наборов характеристик. Хотя анализ силуэтов глобальных событий биткойнов показывает, что большинство точек данных имеют положительную оценку, пользователи в каждом кластере не имеют схожих свойств.Поэтому мы рассматриваем этот случай как неспособный для k -средства определения значимых кластеров.
Мы рассматриваем свойства, перечисленные в Таблице 5, как идеальный случай (правило) для определения поведенческих кластеров в криптовалютной системе. Затем мы используем помеченные наборы данных A c и V c (все помеченные наборы для локальных периодов были объединены, чтобы увеличить обучающий набор для лучшей производительности) и корректируем их, удаляя неправильно классифицированные точки.Затем используется метод SVM, обрабатывая скорректированные A c и V c в качестве обучающего набора, использовалось линейное ядро для SVM и параметр C равен 1. Мы классифицируем наборы данных для глобальных событий с помощью обученной SVM и сравниваем свойства пользователей в каждой группе с идеальным случаем (правилом), показанным в таблице 5. Все точки для глобальных событий как биткойна, так и эфириума были правильно классифицированы в соответствии с правилом.Мы хотели бы упомянуть об изменчивости среди пользователей в одной и той же группе, а также об изменчивости свойств группы в разные периоды. Обратите внимание, что правила, описанные в таблице 5, направлены на классификацию пользователей с определенным поведением (отношением), в то время как пользователи могут быть любого типа — от независимых пользователей до крупных организаций. Следовательно, свойства (например, баланс, степень) могут варьироваться от очень маленького до очень большого значения. Также наблюдается, что свойства группы меняются в разные периоды. Хотя общие правила, описанные в Таблице 5, продолжают оставаться верными для всех групп во все периоды, средние значения этих свойств (а также минимальные и максимальные) могут варьироваться.Есть также пользователи с немного отрицательным (или немного положительным балансом), которые классифицируются в соответствии с нашим определенным правилом как члены группы 4 (или группы 3), хотя их свойства не сильно отличаются. Мы проверили количество этих пользователей с слегка отрицательным (или положительным) балансом (баланс, который находится под первым процентилем всех балансов в системе в тот период). Мы обнаружили, что в группе 3 есть небольшой процент пользователей ETH (менее 0,5%), баланс которых немного положительный.Количество пользователей с небольшим отрицательным балансом в группе 4 составляет около 1-7%. Для BTC количество таких пользователей также меньше 0,5% для группы 3 и от 6-15% для группы 4.
Затем мы смотрим на эволюцию поведенческих типов в криптовалютной системе в разные периоды: на рис. 9 показана эволюция поведения пользователей в биткойнах и эфириуме. В целом можно увидеть, что состав пользователей в системе Ethereum более стабилен, с уменьшением количества позитивных трейдеров во время шоковых событий — на 20-40% меньше по сравнению с периодами локальных событий.Следовательно, популяции отрицательных трейдеров, пессимистов и оптимистов увеличились (50%, 10% -80% и 20% -30% соответственно). Что касается биткойна, поведение людей более изменчиво в зависимости от движения цены. Снижение цен и периоды стабильных цен демонстрируют схожую поведенческую структуру, но рост цены приводит к изменению поведения пользователей — нет пессимистов и количество позитивных трейдеров увеличилось до 35%, в то время как количество оптимистов и негативных трейдеров осталось прежним. . Что касается систематических событий, поведение пользователей биткойнов резко меняется во время крипто-пузыря с увеличением популяции оптимистов до 45% по сравнению с местными событиями.Периоды после Bubble и Crypto Winter показывают очень разный поведенческий состав, при этом большинство пользователей (до 70% от общего числа) являются положительными трейдерами. Разница между двумя доминирующими криптовалютами может быть связана с их отличительной природой. Хотя многие считают обе валюты «валютами», Эфириум имеет прямую полезность в качестве «газового» платежа, который позволяет вычислять смарт-контракты. Это противоречит биткойну, который в основном рассматривается как средство сбережения (а иногда и как бухгалтерская книга), и многие люди склонны извлекать выгоду из колебаний его цен, способствуя изменению состава пользователей в периоды роста и падения цен.Системные события влияют на стратегии пользователей в обеих валютах по сравнению с локальными событиями, однако их выбор стратегии был совершенно другим. Пользователи биткойнов выглядели более оптимистичными во время Crypto Bubble. Увеличение числа пользователей в группе 3 во время Crypto Winter и после периода пузыря также может означать отсутствие постоянства в оптимистичных и пессимистических стратегиях — люди часто меняют стратегии, и наш алгоритм усредняет их как группу трейдеров.
Выводы и будущая работа
В заключение мы построили эмпирический анализ поведения человека в финансовой системе в разные периоды ее развития.Разработанная нами методология классификации различных стратегий, существующих на рынке криптовалют, с использованием комбинации метода неконтролируемого машинного обучения ( k — означает кластеризацию) и метода контролируемого обучения (SVM), позволила нам получить отдельные и надежные кластеры пользователей, имеющих разное поведение. Эта методология применялась к двум крупнейшим криптовалютам — биткойнам и эфириуму — в периоды местных изменений цен, а также во время крупных системных событий. Полученные нами результаты показывают, что существует четыре различных типа поведения в криптовалютных системах: оптимисты, пессимисты, позитивные трейдеры и негативные трейдеры.Мы проанализировали поведенческий состав пользователей Биткойна и Эфириума в рассматриваемые периоды и обнаружили, что поведение пользователей Эфириума более стабильно. Мы предполагаем, что такое поведение является результатом долгосрочного взгляда пользователей Ethereum на рынок по сравнению с пользователями биткойнов. Что касается системных событий, поведение пользователей меняется в обеих валютах с очень разными предпочтениями стратегии.
Хотя и биткойн, и эфириум являются цифровыми токенами, которые служат децентрализованной валютой на основе технологии блокчейн, между ними есть существенные различия.В то время как биткойн позиционирует себя как альтернативную денежную систему на финансовом рынке, Ethereum в основном сосредоточен на монетизации смарт-контрактов. Кроме того, будучи первой криптовалютой, биткойн широко использовался в спекулятивных целях. Эти черты отражены в составе пользователей, как показано на рис. 9, где поведение пользователей Ethereum более стабильно, поскольку эти пользователи более оптимистично настроены по отношению к рынку. Напротив, поведение пользователей биткойнов, как правило, колеблется в соответствии с тенденциями рынка, с потерей оптимизма, когда рынок падает.
Благодаря базовому пониманию пользовательских стратегий на финансовом рынке криптовалют, наше исследование может быть расширено в различных направлениях в будущем. Это включает в себя улучшение существующих агентных моделей или построение новых, чтобы выявить взаимосвязь между движением цен и поведением людей на основе эмпирических данных. В частности, можно провести дополнительную работу по изучению механизмов переключения между различными стратегиями среди пользователей — предполагается, что некоторые свойства финансовых временных рядов, такие как степенные хвосты доходности и кластеризация волатильности, возникают в результате переключения поведения участников рынка [46, 47] .Теперь, когда мы можем идентифицировать поведенческие группы, становится возможным наблюдать за эволюцией поведения участников и эмпирически вывести отношения с рыночными эффектами.
Благодарности
Мы хотели бы поблагодарить Валентина Р. Мельникова за его помощь в извлечении и обработке данных из блокчейна биткойнов.
Ссылки
- 1. Андерсон Лиза Р. и Холт Чарльз А. Информационные каскады в лаборатории.Американский экономический обзор. 1997.
- 2. Чиприани Марко и Гуарино Антонио. Стадное поведение на финансовых рынках: эксперимент с профессионалами финансового рынка. Журнал Европейской экономической ассоциации. 2009; 7 (1).
- 3. Гуарино Марко Чиприани и Антонио. Стадное поведение на лабораторном финансовом рынке. Американский экономический обзор. 2005.
- 4. Кондор Д., Посфай М., Чабай И. и Ваттай Г. Становятся ли богатые богаче? Эмпирический анализ сети транзакций биткойнов.PLoS ONE. 2014; 9 (5). pmid: 24505257
- 5. Аспембитова Аяна и Фэн Лин и Мельников Валентин и Чу Лок Юэ. Льготная привязанность к фитнесу как движущий механизм в сети транзакций биткойнов. PLoS ONE. 2019; 14 (8). pmid: 31442228
- 6. W. Bolt. О стоимости виртуальных валют. Электронный журнал ССРН. 2016.
- 7. T. Chen, Y. Zhu, Z. Li и J. Chen, X. Li и X. Luo et al. Понимание Ethereum с помощью анализа графиков.Конференция IEEE по компьютерным коммуникациям. 2018.
- 8. Цяньлан Бай, Чао Чжан, Юэдун Сю, Сяовей Чен и Синь Ван. Эволюция Ethereum: перспектива временного графа. arXiv препринт. 2020.
- 9. Т. Фам и С. Ли Обнаружение аномалий в сети Биткойн с использованием методов неконтролируемого обучения. Неопубликованный отчет. 2016.
- 10. П. Монамо, Вукоси Маримате и Бхеки Твала. Неконтролируемое обучение для надежного обнаружения мошенничества с биткойнами.Информационная безопасность для ЮАР, 2016, ISSA. 2016.
- 11. Инь Хао Хуа Сун и Лангенхельдт Клаус и Харлев Миккель и Муккамала Рагхава Рао и Ватрапу Рави Регулирование криптовалют: подход контролируемого машинного обучения для деанонимизации цепочки блоков биткойнов. Журнал информационных систем управления. 2019.
- 12. Фэн Лин Эконофизика и агентное моделирование финансового рынка. Докторская диссертация Национального университета Сингапура. 2013.
- 13.Джулия Иори и Джеймс Портер Моделирование финансовых рынков на основе агента. Оксфордский справочник по вычислительной экономике и финансам. Издательство Оксфордского университета. 2018.
- 14. ЛеБарон Блейк Вычислительные финансы на основе агентов: предлагаемые чтения и ранние исследования. Журнал экономической динамики и управления. 2000; 24.
- 15. Коко Луизанна, Конкас Джулио и Маркези Микеле Использование искусственного финансового рынка для изучения рынка криптовалют.Журнал экономического взаимодействия и координации, Springer. 2015.
- 16. Коко Луизанна, Тонелли Р. и Марчези Мишель. Агентная модель искусственного рынка для изучения торговли биткойнами. Доступ IEEE. 2019; 7.
- 17. П. М. Краффт, Н. Делла Пенна и А. С. Пентланд Экспериментальное исследование динамики рынка криптовалют. Материалы конференции ОМС 2018. 2018.
- 18. Юли-Хуумо Джесси и Ко Деокён, Чхве Суджин, Пак Суён и Смоландер Кари, где сейчас проводятся исследования технологии блокчейн? — систематический обзор.PLOS One. 2016; 11 (10). pmid: 27695049
- 19. Фэн Лин и Ли Бауэн и Подобник Борис и Прейс Тобиас и Стэнли Х. Юджин Связывание агент-ориентированных моделей и стохастических моделей финансовых рынков. Труды Национальной академии наук. 2012; 109 (22). pmid: 22586086
- 20. Чжан Синь и Фэн Лин, Чжу Ронгцянь и Стэнли Х. Юджин Применение временного сетевого анализа к рынку венчурного капитала. Европейский физический журнал B. 2015; 88 (10).
- 21. М. Спаньоло, Ф. Магги и С. Занеро BitIodine: извлечение информации из сети Биткойн. Материалы 18-й Международной конференции по финансовой криптографии и безопасности данных, стр. 457-468. Springer. 2014; 8437.
- 22. Аяна Аспембитова Биткойн Dataset. https://github.com/AspembitovaAyana/Behavioural-structure-of-BTC-and-ETH.
- 23. Евгений Медведев Извлечение данных Ethereum. https://github.com/blockchain-etl/ethereum-etl.
- 24. Гопикришнан Парамешваран и Плеру Василики и Габе Ксавье и Юджин Стэнли Х. Статистические свойства объема акций, торгуемых на финансовых рынках. Физический обзор. E. 2000; 62. pmid: 11089066
- 25. Плеру Василики и Стэнли Х. Юджин Тесты масштабирования и универсальности распределений объема торгов и объема акций: данные трех различных рынков. Физический обзор. E. 2007; 76 (4). pmid: 17995062
- 26. Плеу Василики и Гопикришнан Парамешваран, Амарал Луис и Габе Ксавье и Стэнли Х.Евгений Экономические колебания и аномальная диффузия. Физический обзор. E. 2000; 62. pmid: 11088869
- 27. Плеру Василики и Стэнли Х. Юджин Распределение доходности акций: тесты масштабирования и универсальности на трех различных фондовых рынках. Физический обзор. E. 2008; 77. pmid: 18517560
- 28. Солорио-Фернандес, Сауль и Карраско-Очоа, Дж. И Мартинес-Тринидад, Хосе Франсиско Обзор методов неконтролируемого выбора функций. Обзор искусственного интеллекта.2019.
- 29. Низар Грира, Мишель Круциану и Ножа Бужемаа Неконтролируемая и полууправляемая кластеризация: краткий обзор. Обзор методов машинного обучения для обработки мультимедийного контента, Отчет Европейской сети передового опыта MUSCLE (6-я рамочная программа) 2005 г.
- 30. Муртаг Фионн Структура иерархической кластеризации: последствия для поиска информации и многомерного анализа данных. Обработка информации и управление.1984; 20 (5-6).
- 31. Родригес Майра З., Комин Сезар Х., Казанова Дальсимар, Бруно Одемир М., Амансио Диего Р., Коста Лучиано да Ф. И Родригес Франсиско А. Алгоритмы кластеризации: сравнительный подход. PLOS One. 2019; 14 (1). pmid: 30645617
- 32. Мартин Эстер и Ханс-Петер Кригель, Йорг Сандер и Сяовей Сюй. Основанный на плотности алгоритм для обнаружения кластеров в больших пространственных базах данных с шумом. Труды 2-й Международной конференции по открытию знаний и интеллектуальному анализу данных.1996.
- 33. Сандер Йорг, Эстер Мартин и Кригель Ханс-Петер и Сюй Сяовей Алгоритм GDBSCAN и его приложения. Интеллектуальный анализ данных и обнаружение знаний. 1998; 2 (2).
- 34. Михаэль Анкерст и Маркус М. Бройниг, Ханс-Петер Кригель и Йорг Сандер ОПТИКА: упорядочивающие точки для определения структуры кластеризации. Материалы международной конференции ACM SIGMOD 1999 г. по управлению данными. 1999.
- 35. Сингх А. и Ядав А.и Рана А. k-средние с тремя разными метриками расстояния. Международный журнал компьютерных приложений. 2013; 67 (10).
- 36. Кодинария Т.М. и Маквана П.Р. Обзор определения количества кластеров в кластеризации K-средних. Международный журнал передовых исследований в области компьютерных наук и исследований в области управления. 2013; 6 (1).
- 37. Тибширани Роберт, Вальтер Гюнтер и Хасти Тревор Оценка количества кластеров в наборе данных с помощью статистики пробелов.Журнал Королевского статистического общества. 2001; 63 (2).
- 38. Питер Дж. Руссей Силуэты: графическое средство для интерпретации и проверки кластерного анализа. Журнал вычислительной и прикладной математики. 1987; 20.
- 39. Вапник В. Н., Червоненкис А. Ю. О равномерной сходимости относительных частот событий к их вероятностям. (На русском). Доклады Академии Наук СССР. 1968; 181 (4).
- 40. Вапник В.Голович и А. Смола Метод опорных векторов для аппроксимации функций, оценки регрессии и обработки сигналов. Достижения в системах обработки нейронной информации, MIT Press, Кембридж, Массачусетс. 1997; 9.
- 41. Вапник В. Н. Статистическая теория обучения. Вайли. 1998.
- 42. К. Папагеоргиу, М. Орен и Т. Поджио Общая структура для обнаружения объектов. Материалы Международной конференции по компьютерному зрению. 1998.
- 43. Т.Классификация текста Иоахима с опорными векторными машинами. Труды Европейской конференции по машинному обучению, Springer-Verlag. 1998.
- 44. Ф. Л. Чу и Л. Ван Анализ данных экспрессии генов с использованием опорных векторных машин. Труды Международной совместной конференции IEEE 2003 г. по нейронным сетям. 2003.
- 45. Г. Халдорссон и Дж. Бенедиктссон и Дж.Р. Свейнссон Поддержка векторных машин в классификации с несколькими источниками. Proccedings IGARSS, Тулуза, Франция.2003.
- 46. Конт Рама Долгосрочная зависимость на финансовых рынках. Фракталы в инженерии, Springer, Лондон. 2005.
- 47. Hommes C.H. Финансовые рынки как нелинейные адаптивные эволюционные системы. Количественные финансы. 2001; 1 (1).
Текущие и предстоящие тенденции в рыночной капитализации криптовалют до
Нью-Йорк, 23 февраля 2021 г. (GLOBE NEWSWIRE) — Факты и факторы опубликовали новый исследовательский отчет под названием «Рынок криптовалют по типу (Биткойн, Эфириум, Ripple, Litecoin, Dashcoin, другие), По компонентам ( Аппаратное и программное обеспечение), по процессам (транзакции, майнинг) и по конечным пользователям (банковское дело, недвижимость, фондовый рынок и виртуальная валюта, другие): глобальный отраслевой обзор, размер рынка, бизнес-аналитика, предпочтения потребителей, статистические исследования, Комплексный анализ, исторические события, текущие тенденции и прогнозы на 2020–2026 годы ».
«Согласно исследованию, глобальный рынок криптовалюты оценивается в 792,53 миллиона долларов США в 2019 году и, как ожидается, достигнет 5 190,62 миллиона долларов США к 2026 году. Ожидается, что глобальный рынок криптовалюты будет расти со средним годовым темпом роста ( CAGR) 30% с 2019 по 2026 год ».
Криптовалюта — это виртуальные деньги или цифровой актив. Он используется как средство обмена с надежной криптографией для защиты финансовых транзакций, управления созданием дополнительных единиц и обоснования передачи активов.Криптовалюта присутствует в различных типах, а именно. биткойн, биткойн наличными, эфириум, рябь, лайткойн, дашкойн и многие другие. В которой одной из криптовалют является биткойн (используется под символом BTC) и другие криптовалюты, такие как «Ripple (XRP)», «Litecoin (LTC)» и «Ether (ETH)». Альтернативы биткойну называются «альткойнами». Криптовалюта примерно соответствует использованию дебетовой карты или PayPal, за исключением экранных чисел, отражающих криптовалюту, в отличие от другой валюты, такой как доллар.
Запросите бесплатный образец отчета о рынке криптовалют @ https://www.fnfresearch.com/sample/cryptocurrency-market-by-type-bitcoin-ethereum-ripple-litecoin-640
(бесплатный образец этого отчета доступен по запросу).
Наш бесплатный образец отчета включает:
- 2020 Обновленный отчет Введение, обзор и углубленный отраслевой анализ
- COVID-19 Включен анализ воздействия вспышки пандемии 90 + Страницы исследовательского отчета (включение обновленных исследований)
- Предоставление руководящих указаний по главам по запросу
- 2020 Обновленный региональный анализ с графическим представлением размера, доли и тенденций
- Включает обновленный список таблиц и рисунков
- Обновленный отчет включает ведущих игроков рынка с их бизнес-стратегией, объемом продаж и анализом доходов
- Методология исследования фактов и факторов
(Примечание: образец этого отчета обновлен с помощью анализа воздействия COVID-19 перед доставкой)
Ke y Вопросы, ответы на которые приведены в этом отчете
1) Какое влияние оказала COVID-19 на рынок программного обеспечения для психического здоровья?
2) Каков размер рынка, доля рынка криптовалют?
3) Кто является ведущими игроками на рынке криптовалют?
4) Каким будет рынок криптовалют в будущем?
Ключевые предложения:
- Объем рынка и прогноз по выручке | 2020−2026
- Динамика рынка — ведущие тенденции, драйверы роста, ограничения и инвестиционные возможности
- Сегментация рынка — подробный анализ по продуктам, типам, конечным пользователям, приложениям, сегментам и географии
- Конкурентная среда — главный ключ поставщики и другие известные поставщики
Узнайте больше об этом отчете перед покупкой @ https: // www.fnfresearch.com/inquiry/cryptocurrency-market-by-type-bitcoin-ethereum-ripple-litecoin-640
(Перед покупкой вы можете запросить цитату из отчета ИЛИ доступные предложения скидок)
Анализ воздействия пандемии COVID-19 на бизнес: знать краткосрочное и долгосрочное влияние
Большинство предприятий сталкиваются с растущим списком критически важных для бизнеса проблем, связанных со вспышкой коронавируса, включая сбои в цепочке поставок и риск рецессии , и потенциальное падение потребительских расходов.Все эти сценарии будут разыгрываться по-разному в разных регионах и отраслях, что делает точное и своевременное исследование рынка более важным, чем когда-либо.
Мы в Facts and Factors ( http://www.fnfresearch.com ) понимаем, насколько сложно вам планировать, разрабатывать стратегию или принимать бизнес-решения, и поэтому мы готовы поддержать вас в этих времена неопределенности с нашими исследованиями. Наша команда консультантов, аналитиков и экспертов разработала инструмент аналитической модели для рынков, который помогает нам более эффективно оценивать влияние вируса на промышленные рынки.Мы и дальше внедряем эти идеи в наши отчеты, чтобы лучше понимать наших клиентов.
Запросить анализ воздействия COVID-19 на бизнес: https://www.fnfresearch.com/sample/cryptocurrency-market-by-type-bitcoin-ethereum-ripple-litecoin-640
Транзакция с криптовалютой использует концепцию блокчейна и криптографии. Криптовалюта требует низкой стоимости владения, а транзакции намного безопаснее и быстрее.Ожидается, что эти параметры увеличат рост рынка во всем мире. Кроме того, ожидается, что минимальные обменные курсы, процентные ставки или сборы по всем международным транзакциям будут стимулировать рынок криптовалют в ближайшие годы. Криптовалюта становится все более популярной. Распределенные реестры позволяют платежной системе в цифровой валюте работать в децентрализованном режиме, устраняя необходимость в централизованной обработке посредниками. Технология распределенного реестра позволяет отслеживать финансовые транзакции.Создавая цифровые деньги, он виртуализирует отслеживание и торговлю чем-либо ценным. Блокчейн обеспечивает надежную платформу для безопасного обмена данными в реальном времени. Блокчейн — это тип системы распределенного реестра, который обеспечивает большую безопасность цифрового экономического процесса в режиме реального времени. Эти параметры могут управлять рынком криптовалют в будущем. Неопределенность в регулирующем статусе может препятствовать росту рынка. Многие люди в мире до сих пор не знают о преимуществах цифровой валюты.
Лучшие игроки рынка:
- Coinbase Inc.
- Bitfinex
- Unocoin Technologies Private Limited
- Bitstamp
- Bitfury Group Limited
- OKEx Circle
- BitGo
- BitGo
- BitGo
- BitPay Labs Inc.
Чтобы узнать дополнительный пересмотренный список участников рынка на 2020 год, запросите образец отчета: https: // www.fnfresearch.com/sample/cryptocurrency-market-by-type-bitcoin-ethereum-ripple-litecoin-640
Основным типом глобального рынка криптовалют являются биткойны, эфириум, рябь, лайткойн, дашкойн и другие. Среди них биткойн лидировал на рынке с основной долей, превышающей 40% в 2019 году, и в дальнейшем ожидается, что эта тенденция сохранится в прогнозируемом периоде.
Согласно анализу конечных пользователей, рынок криптовалюты делится на банковское дело, недвижимость, фондовый рынок и виртуальную валюту и др. Среди них фондовый рынок и виртуальная валюта возглавили рынок в 2019 году с более чем 500 миллионами долларов США, и это ожидается, что в будущем он будет расти.
На компонентной основе глобальный рынок криптовалют разделен на оборудование и программное обеспечение. Среди компонентов аппаратное обеспечение было самым большим сегментом, используемым на рынке криптографии. Сегмент оборудования занимал основную долю всего рынка в 2019 году. Кроме того, ожидается, что сегмент оборудования продолжит доминировать в ближайшие годы.
Прямая покупка копии отчета с TOC @ https://www.fnfresearch.com/buynow/su/cryptocurrency-market-by-type-bitcoin-ethereum-ripple-litecoin-640
На основе При этом глобальный рынок криптовалют подразделяется на транзакции и майнинг.Среди них горнодобывающий сегмент занимал значительную долю от общего рынка почти 65% в 2019 году. Горнодобывающий сегмент, вероятно, продемонстрирует прибыльный рост в ближайшие годы.
Исследование отчета также включает в себя углубленный анализ рыночных долей отраслевых игроков и обзор рыночных позиций ведущих игроков в секторе криптовалют. Ключевые стратегические события в конкурентной среде на рынке криптовалют, такие как приобретения и слияния, инаугурации различных продуктов и услуг, партнерства и совместные предприятия, соглашения о взаимопонимании, венчурные инвестиции и финансирование, научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, а также географическое расширение среди других заслуживающих внимания мероприятий ключевых игроков Рынок криптовалют выделен в отчете соответствующим образом.
Также прочтите, Рынок биткойнов 2020-2026
Отчет об исследовании рынка криптовалют дает точную оценку и систематизацию криптовалютной индустрии, практически разделяя рынок по разным типам, приложениям и регионам. На основе анализа прошлых и прогнозируемых тенденций все сегменты и подсегменты были оценены с использованием восходящего подхода, и на период с 2020 по 2026 финансовый год прогнозировались различные размеры рынка.Региональная сегментация криптовалютной индустрии включает полную классификацию всех основных континентов, включая Северную Америку, Латинскую Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион, Ближний Восток и Африку. Кроме того, данные по отрасли криптовалюты по странам предоставляются для ведущих экономик мира.
Запросить индивидуальную копию отчета @ https://www.fnfresearch.com/customization/cryptocurrency-market-by-type-bitcoin-ethereum-ripple-litecoin-640
(Мы настроим ваш отчет в соответствии с к вашим исследовательским потребностям.Обратитесь к нашему отделу продаж для настройки отчета.)
Рынок криптовалют сегментирован по типу, компоненту, процессу и применению. На основе сегментации по типам рынок подразделяется на биткойны, эфириум, рябь, лайткойн, дашкойн и другие. По компонентам рынок делится на аппаратное и программное. По процессам рынок подразделяется на транзакции и майнинг. С точки зрения анализа конечных пользователей, рынок подразделяется на банковское дело, недвижимость, фондовый рынок и виртуальную валюту и другие.
По регионам, европейский регион лидировал на рынке в 2019 году с оборотом около 400 миллионов долларов США, и ожидается, что он вырастет в течение прогнозируемого периода.
Региональная сегментация криптовалютной индустрии включает полную классификацию всех основных континентов, включая Северную Америку, Латинскую Америку, Европу, Азиатско-Тихоокеанский регион, Ближний Восток и Африку. Кроме того, данные по отрасли криптовалюты по странам предоставляются для ведущих экономик мира.
Просмотрите полный “Рынок криптовалют по типу (биткойн, Ethereum, Ripple, Litecoin, Dashcoin, другие), по компонентам (оборудование, программное обеспечение), по процессам (транзакции, майнинг) и по анализу конечных пользователей (банковское дело, Недвижимость, фондовый рынок и виртуальная валюта, прочее): глобальный обзор отрасли, размер рынка, бизнес-аналитика, предпочтения потребителей, статистические обзоры, всесторонний анализ, исторические события, текущие тенденции и прогнозы, 2020–2026 годы », отчет по адресу https: // www.fnfresearch.com/cryptocurrency-market-by-type-bitcoin-ethereum-ripple-litecoin-640
Этот отчет сегментирует рынок криптовалют следующим образом:
Глобальный рынок криптовалют: анализ сегментации по типам
- Биткойн
- Ethereum
- Ripple
- Litecoin
- Dashcoin
- Прочее
Глобальный рынок криптовалют: Анализ сегментации конечных пользователей
- Виртуальное банковское дело
- Реал. Другое
Глобальный рынок криптовалют: анализ сегментации по компонентам
Глобальный рынок криптовалют: анализ сегментации процессов
Ключевые выводы первичного исследования
- По данным основных исследователей, работающих в глобальной криптовалюте Рынок оценивался примерно в 700 миллионов долларов США и, как ожидается, в ближайшие годы будет оценен в более чем 5 000 миллионов долларов США.
- Согласно прогнозам, рынок криптовалюты продемонстрирует значительный рост почти на 30% в течение 2020-2026 годов из-за принятия криптовалюты в различных отраслях.
- По процессам, сегмент майнинга занимал значительную долю от общего рынка почти 65% в 2019 году, и, согласно прогнозам, в ближайшие годы он будет расти за счет предоставления аппаратных решений для майнинга криптовалюты.
- Согласно анализу типов, категория биткойнов лидировала на рынке с более чем 300 млн долларов США в 2019 году за счет капитализации на рынке криптографии.
- Что касается компонентов, сегмент оборудования занимал основную долю всего рынка, которая в 2019 году составила почти 70%. Кроме того, ожидается, что сегмент оборудования продолжит доминировать в ближайшие годы.
- На основе анализа конечных пользователей, рынок акций и сегмент виртуальной валюты возглавили рынок с суммой около 500 миллионов долларов США в 2019 году и, как ожидается, в прогнозируемом периоде продемонстрируют значительный рост.
Отчеты по теме:
Рынок биткойнов: https: // www.fnfresearch.com/bitcoin-market-by-wallet-type-software-wallets-hardware-142
Open Source Intelligence Market: https://www.fnfresearch.com/open-source-intelligence-market- by-sources-public-Government-143
Рынок технологий SLAM: https://www.fnfresearch.com/slam-technology-market-by-platform-augmented-reality-unmanned-157
Рынок решений для выставления счетов и биллинга IoT: https: // www.fnfresearch.com/iot-billing-invoicing-solutions-market-by-deployment-mode-174
Рынок электронного выставления счетов: https://www.fnfresearch.com/e-invoicing-market-by- type-cloud-based-and-177
О фактах и факторах (FnF Research):
Facts & Factors — ведущая исследовательская организация рынка, предлагающая клиентам отраслевой опыт и скрупулезные консультационные услуги для развития их бизнеса.Отчеты и услуги, предлагаемые Facts and Factors, используются престижными академическими учреждениями, стартапами и компаниями по всему миру для измерения и понимания меняющейся международной и региональной деловой среды.
Убежденность наших клиентов в наших решениях и услугах подтолкнула нас к тому, чтобы мы всегда предлагали самое лучшее. Наши передовые исследовательские решения помогли им в принятии соответствующих решений и составили рекомендации по стратегиям расширения их бизнеса.
Следуйте за нами LinkedIn: https: // www.linkedin.com/company/fnfresearch
Следуйте за нами Twitter: https://twitter.com/fnfresearch
Свяжитесь с нами:
Факты и факторы
США: + 1-347-989- 3985
Электронная почта: [email protected]
Интернет: https://www.fnfresearch.com
Блог: http://fnfnewsblog.com
A new .Почему биткойн может стоить 100 тысяч долларов уже в этом году?
За последние три месяца основная криптовалюта подорожала втрое. Эксперты назвали условия, при которых в этом году он вырастет еще вдвое.
В ночь на 18 марта цена биткойна снова приблизилась к отметке в 60 тысяч долларов. Первая криптовалюта начала активно дорожать после того, как в декабре прошлого года преодолела отметку в 20 тысяч долларов. Стоимость криптовалюты утроилась за три месяца.
Сейчас многие трейдеры и инвесторы ожидают роста цены первой криптовалюты до следующей важной отметки в 100 тысяч долларов.Пользователи Twitter даже запустили флешмоб, в котором устанавливают в аватар фото с «лазерными глазами» и обещают не менять его. пока биткойн не достигнет 100 тысяч долларов.
Во флешмобе участвуют сын Джона Леннона Шон, генеральный директор Tesla Илон Маск, соучредитель Morgan Creek Digital Энтони Помплиано и другие. В то же время основатель Heisenberg Capital Макс Кайзер прогнозирует, что рост инфляции национальных валют может привести к тому, что биткойн превысит отметку в 100 тысяч долларов и достигнет уровня 220 тысяч долларов уже в этом году.
Многие эксперты сходятся во мнении, что вероятность того, что первая криптовалюта в 2021 году подорожает до 100 тысяч долларов, очень высока. Динамика биткойнов на данный момент практически идеально соответствует динамике актива с дефицитной стоимостью. По данным от запасов к потоку По модели оценки (используемой для оценки стоимости дефицитных активов) цель в $ 100 тыс. достижима в этом году.
Интерес институциональных игроков
Первой причиной роста котировок биткойнов является высокий спрос на первую криптовалюту со стороны институциональных игроков, отмечают эксперты FXOpen.Их интерес растет на фоне рекордной стоимости флагманской криптовалюты и будет только стимулируют его рост в будущем.
Политика Федеральной резервной системы США и экономическая нестабильность, возникшая в результате беспрецедентной эмиссии новых долларов, могут сыграть роль в росте цены биткойнов.
Если сценарий Stock-to-Flow продолжит реализовываться, то цена в 100 тысяч долларов за BTC прогнозируется на конец лета — начало осени 2021 года.
Рост после коррекции
В ближайшие недели коррекция рынка неизбежна, так как рынку потребуется «новый импульс». Это может быть вызвано высокой концентрацией коротких позиций на крупных криптовалютных биржах, когда тенденция изменится.
Еще в декабре было широко распространено мнение, что такой сценарий невозможен, но мы уже дважды в истории наблюдали стремительный рост на 1000% в 2013 и 2017 годах. Тогда, кстати, большинство также говорили о невозможности многократное увеличение цена.
Падение цен набиткойнов еще не закончено: JP Morgan
Тем, кто верен биткойнам (BTC-USD) в поисках конца месячного спада цен на популярную криптовалюту, возможно, придется подождать дольше, предупреждает внимательно следящий стратег JP Morgan и биткойн-эксперт Николаос Панигирцоглу.
«Ранее мы утверждали, что неспособность биткойна превысить порог в 60 тысяч долларов приведет к тому, что импульсные сигналы станут механически более медвежьими и вызовут дальнейшее раскручивание позиций, и что это, вероятно, было значительным фактором в коррекции на прошлой неделе, подталкивавшей к действию призывов к действию. [советник по торговле сырьевыми товарами] и другие инвесторы, стремящиеся к сокращению позиций.Долгосрочный сигнал остается проблематичным, так как он еще не стал коротким. Это все равно приведет к снижению цен до уровня 26 тысяч долларов, прежде чем долгосрочный импульс станет сигналом о капитуляции «, — сказал Панигирцоглу в новом исследовательском записке для клиентов.
У цен на биткойны были еще одни сложные выходные по сравнению с праздником Дня памяти. Цены вступили в субботу примерно в 36 311 долл. США и упали до 33 633 долл. К вечеру понедельника цены на биткойны немного выросли до 36 833 долл. США. А утром во вторник криптовалюты оставались нестабильными.
Криптовалюта пережила жестокий май из-за негативных твитов генерального директора Tesla Илона Маска, влиятельного в сфере криптовалют, и опасений по поводу надвигающегося государственного регулирования со стороны США и Китая. Цены на биткойны упали примерно на 37% в мае и на 43% ниже пика середины апреля в 64 829 долларов.
Панигирцоглу видит среднесрочную справедливую стоимость биткойна в диапазоне от 24 000 до 36 000 долларов.
Аналитик считает, что майский крах биткойнов сильно ослабил институциональный спрос, который, вероятно, пока держит цены в секрете.
«Нет никаких сомнений в том, что динамика подъемов и спадов последних недель представляет собой препятствие для институционального внедрения криптовалютных рынков, в частности Биткойн и Эфириум. Мы отмечаем, что простой рост волатильности, особенно по отношению к золоту, является препятствие для дальнейшего институционального внедрения, поскольку оно снижает привлекательность цифрового золота по сравнению с традиционным золотом в институциональных портфелях », — сказал Панигирцоглу.
История продолжается
Финансовый директор Coinbase Алесия Хаас заявила на Yahoo Finance Live, что давление на цены на криптовалюту должно служить напоминанием о факторах риска для этих новых инвесторов в часто нестабильном пространстве.
«Я думаю, что те, кто был новичком в этой сфере, возможно, недооценили волатильность, которую мы видим на этом рынке. Но криптовалюта нестабильна, и мы должны помнить, что это действительно молодая отрасль и очень зарождающийся класс активов. Таким образом, хотя мы наблюдаем большую волатильность, мы имеем дело с этим с самого начала », — сказал Хаас.
Несмотря на снижение цен на биткойны и другие криптовалюты, Хаас сказал, что второй квартал Coinbase остается на правильном пути. Coinbase — это криптовалютная биржа, которая стала публичной через прямой листинг в апреле.
«И динамика, которую мы наблюдаем, продолжается. К криптовалюте проявляется большой интерес. Мы поделились этим на нашем первом отчете о прибылях и убытках совсем недавно, так как импульс, который мы наблюдали в первом квартале, продолжился и во втором квартале, и на данный момент мы настроены оптимистично. что мы увидим на нашей платформе такой же уровень ажиотажа, который мы наблюдали в первом квартале », — добавил Хаас.
Брайан Соцци — главный редактор и ведущий Yahoo Finance .Следуйте за Соцци в Twitter @BrianSozzi и на LinkedIn .
Что нового от Sozzi:
Смотрите прямые трансляции Yahoo Finance на Verizon FIOS канал 604 , Apple TV , Amazon Fire TV , Roku , Samsung TV, Pluto TV и YouTube .Онлайн ловите Yahoo Finance на Twitter , Facebook , Instagram , Flipboard , SmartNews и LinkedIn.