【5#-高磐】只要跟对人,炒币都顺手

       很多人学习上,只是阅读和自己思维框架接近的资料,这样 花了很多时间,只是在局部做优化,效果有限,甚至最后是负的。大多数人根本不理解区块链的技术基础,不知道加密算法的不对称性,不知道 merkle tree, 不知道 Proof-of-work (工作量证明),没有看过中本聪的白皮书,很难真正理解区块链的概念,因为这是一个全新的,没有先例可以类比的商业模型。即使是有计算机背景的人,要全面深入理解所有的概念,也要花几个月的时间。而且每天都有新的发展,要想掌握,没有捷径。无法有效构建自身体系的人或者组织,在成体系的对手面前,往往不堪一击。点无法抵御线,线无法抵抗面,面无法抵抗体,低维度思考者无法抗衡成体系的高维度思考者。

       我们作为一个普通投资者,我们初期还是要不断的通过微博、公众号和朋友推荐去探索、去筛选一些靠谱的大V领路人(比如低不语、GT周等),他们通过花费了大量的时间和资源,形成了一套比较完善的体系,虽然不一定是最正确的,但一般不会出现投资上的低级错误,同时还能提前预判未来的大方向,用于思考体系的是我们普通投资者学习模仿的对象,通过学习别人的体系,最终形成自己的思维体系,在实践的检验中,知己知彼,百战不殆(意思是指经历许多次战役,都没有遭到危险。),减少了踩坑,就提高了成功率,经过时间的迭代,获得复利的增长。 


【5#-高磐】只要跟对人,炒币都顺手_第1张图片



  人们对于一个事物可以有多个角度的观察和解读。对于你没有用,并不意味着对于别人没有用。男人觉得一个破包包要几千甚至上万美元毫无道理,女人觉得男人着迷于看足球赛不可理喻,但这对于相应的群体都是客观存在。能够全面理解不同群体在同一时间对同一件事物的不同角度甚至截然相反的解读,非常重要。

        看问题的角度,至少价值八十个智商点数,软件设计如是,投资如是,人生如是。因为不理解, 所以最初给这个东西贴上一个标签 “傻B,骗子”等等是一个很自然的事。 即使因为好奇而参与购买比特币者,很多要么就是卖得太早,要么就是丢失掉 Private Key 或者钱包被盗,要么就是每次价格下跌50%以上时被迫割肉, 要么就是比特币存在 Mt Gox 拿不回来了。真正长期大量持币坚守到现在的寥寥无几。


【5#-高磐】只要跟对人,炒币都顺手_第2张图片

       巴菲特说过,如果你不准备持有一份资产十年以上,那么你根本不应该 (为了炒作获利) 持有它十分钟。这个逻辑对于区块链行业和 ICO 的投资,仍然有重要意义。不花很多时间深入研究,想要一夜暴富者,最后往往两手空空,白忙一场。

       数字货币领域,需要关注的是谁可以兼容更多的用户,和更多的应用场景。用户多了,会发现一些以前想不到的应用 ; 而这些应用,又推动更多的用户加入。所有的技术开发的选择都有优缺点,根据局部片面的技术优缺点,来断定谁最终会胜出,是幼稚的和危险的。最终的区块链上的赢家,将是生态系统最丰富的,开发者,软件应用,和终端用户数量最多的。而这个赢家很可能技术上平庸,甚至常常因为一些缺点,被许多用户痛骂。数字货币市场无法套用传统证券业的分析方法。很多币种的价格只靠信仰支撑,背后缺乏逻辑。太多KOL和小道消息影响币价,却没有Bloomberg、Wind这样的角色。而币市要长效健康发展,仍需做价格分析的数据指标和方法论。


【5#-高磐】只要跟对人,炒币都顺手_第3张图片

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       币价波动的真实原因是什么?特定阶段某币种应在什么价格区间?如何发现和衡量风险?

       为此,我发现现在刚推出的比特易app建立了全球数字货币市场交易数据基础设施,并设计了数据和指标分析体系。其中包括:

宏观层面的监管政策、经济影响等。

全球市场资金进出情况。以比特币为例,要想知道比特币当日在全球市场是流出还是流入,要汇总所有交易所的数据,处理海量数据。

技术面指标,小币种价格容易被操控,少数项目或涉及洗钱、虚假宣传、传销。比特易的分析师团队会在项目早期做调研,在其数字货币流通后在整个交易频道监控价格操纵信号。

比特易希望通过上述方法生成“投研周报”,分析市场情况,辅助机构和个人投资者做投资决策,有效把控风险。

由于市面上币种已超过1500种(CoinMarketCap数据),比特易会先聚焦在十几个主流价值项目上,再根据客户需求逐渐扩大研究范围。

服务于监管机构和行研机构的定制化数据监控服务基于AI和大数据技术,可覆盖全球数字货币发行、交易、资金进出的信息,并实时跟踪、记录欺诈项目、价格操纵、内幕交易、洗钱等各类行为。

开发这两套系统的技术难点在于,币市7*24小时交易,流转速度快,“经济周期”短,存量数据的时间跨度小,不同因子对价格走势的影响尚无成熟的规律可循。此外,数据源要全面精准,需过滤掉大量虚假信息,并处理噪音数据(比如衍生品对价格的影响)。

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