ดัชนี PMI ภาคการผลิตเบื้องต้นของฝรั่งเศสในเดือนพฤษภาคม

รุ่นของฉันฉันมีตะเกียงน้ํามันก๊าดดูโทรทัศน์ขาวดําดูหนังสือการ์ตูนขี่ 28 บาร์ซื้อไอติมเล็กน้อยกินขนมแปรงหนึ่งเพนนีกินไอศกรีม 2 เซ็นต์เอาก้านข้าวโพดเป็นอ้อยขโมยแตงโมที่ทางเข้าหมู่บ้านสัมผัสปลาและกุ้งในลําธารเจาะผ่านทุ่งข้าวสาลีจับตั๊กแตนทั้งหมดนี้ดูเหมือนจะกลายเป็นความทรงจําที่ห่างไกลเมื่อวานนี้นาฬิกาที่ฉันวาดบนข้อมือของฉันเมื่อฉันเป็นเด็กไม่เคยเดินผ่าน แต่เอาช่วงเวลาที่ดีของเราไป! ตอนเด็กๆ อยากซื้อของจากร้าน แต่ผมไม่มีเงินในกระเป๋า เมื่อฉันโตขึ้นฉันสามารถซื้อทุกอย่างในซูเปอร์มาร์เก็ตได้ แต่ฉันไม่รู้ว่าจะซื้ออะไรให้มีความสุขฉันร้องไห้และหัวเราะเมื่อตอนที่ฉันยังเป็นเด็กและฉันร้องไห้เมื่อโตขึ้น ชีวิตของขนไก่ในที่เดียวพี่น้องในยุคหลังยุค 80 ได้ทํางานอย่างหนัก! !

ราคา Bitcoin จะเกิน $190,000 ในปี 2025 ในกลยุทธ์ระยะยาวเราเจาะลึกปัจจัยสําคัญที่ส่งผลต่อราคาของ Bitcoin ด้วยการคํานวณความสัมพันธ์ของปัจจัยเหล่านี้กับราคาของ Bitcoin อย่างแม่นยําเราพบว่าพวกเขาเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับมูลค่าของ Bitcoin เพื่อที่จะทํานายราคาที่เหมาะสมของ Bitcoin ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเราได้สร้างแบบจําลองการคาดการณ์ตามประสบการณ์ในอดีตกําหนดค่า จํากัด ของการเบี่ยงเบนราคาและคํานวณขีด จํากัด บนและล่างของราคาการสังเกตราคา Bitcoin และขีด จํากัด บนและล่างของราคาสามารถแนะนําการทําธุรกรรมและจากข้อมูลปัจจุบันคํานวณขีด จํากัด บนของราคา Bitcoin ในปี 2025 การจําลองในอดีตพิสูจน์ให้เห็นว่าผลการทํานายของแบบจําลองนั้นสอดคล้องกับราคาจริงซึ่งพิสูจน์ความน่าเชื่อถืออย่างเต็มที่ในการทํานายความผันผวนของราคา ดังที่ Alan Greenspan กล่าวว่า "เมื่ออนาคตคาดเดาไม่ได้และไม่แน่นอนผู้คนมักเลือกที่จะหยุดนิ่งหลีกเลี่ยงความเสี่ยงหรือแม้แต่ละทิ้งแผนเดิม" "การคาดการณ์สําหรับ Bitcoin เป็นสิ่งที่ท้าทาย แต่เราได้ดําเนินการขั้นตอนแรกในการสํารวจ ได เรก ทอรี: ขั้นตอนที่ 1: ระบุปัจจัยที่มีผลกระทบมากที่สุดต่อราคาของ Bitcoin ขั้นตอนที่ 2: สร้างแบบจําลองการคาดการณ์ราคา Bitcoin ขั้นตอนที่ 3: มองหาตัวบ่งชี้การเตือนล่วงหน้าสําหรับจุดต่ําสุดของตลาดหมีและท็อปส์ซูตลาดกระทิง ขั้นตอนที่ 4: คาดการณ์เพดานราคา Bitcoin ในปี 2025 ขั้นตอนที่ 5: ตรวจสอบประสิทธิภาพของตัวบ่งชี้ Bitcoin Alert ขั้นตอนที่ 1: ระบุปัจจัยที่มีผลกระทบมากที่สุดต่อราคาของ Bitcoin ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์: แนวคิดทางคณิตศาสตร์สําหรับการวัดผลกระทบ ในการคาดการณ์การเคลื่อนไหวของราคาของ Bitcoin เราจําเป็นต้องเจาะลึกลงไปในปัจจัยที่มีผลกระทบมากที่สุดต่อราคาของ Bitcoin ปัจจัยหรือตัวแปรเหล่านี้สามารถแสดงทางคณิตศาสตร์หรือทางสถิติเป็นค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์คือการวัดระดับสหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวโดยมีค่าระหว่าง -1 ถึง 1 ค่า 1 บ่งชี้ว่าตัวแปรทั้งสองมีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างสมบูรณ์และค่า -1 บ่งชี้ว่าตัวแปรทั้งสองมีความสัมพันธ์เชิงลบอย่างสมบูรณ์ ในกรณีของราคาข้าวโพดและหมูการเพิ่มขึ้นของราคาข้าวโพดมักจะนําไปสู่การเพิ่มขึ้นของราคาหมูที่สอดคล้องกันเนื่องจากข้าวโพดเป็นแหล่งอาหารหลักสําหรับการเลี้ยงหมู ในกรณีนี้ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างราคาข้าวโพดและหมูอยู่ที่ประมาณ 0.3 ซึ่งหมายความว่าข้าวโพดเป็นปัจจัยที่มีผลต่อราคาหมู ตัวอย่างเช่นหากประสิทธิภาพของนักกีฬาคนหนึ่งดีขึ้นและประสิทธิภาพของนักกีฬาคนอื่นลดลงเนื่องจากความเครียดทางจิตใจที่เพิ่มขึ้นเราสามารถพูดได้ว่าอดีตเป็นปัจจัยที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพของนักกีฬาคนหลัง ดังนั้นเพื่อค้นหาปัจจัยที่มีผลกระทบมากที่สุดต่อราคาของ Bitcoin เราจําเป็นต้องหาปัจจัยที่มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์มากที่สุดกับราคาของ Bitcoin หากผ่านการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ของราคา Bitcoin และข้อมูล on-chain พบว่าปัจจัยข้อมูล on-chain บางอย่างมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่ใหญ่ที่สุดกับราคา Bitcoin ดังนั้นปัจจัยข้อมูล on-chain นี้สามารถกําหนดเป็นปัจจัยที่มีผลกระทบมากที่สุดต่อราคา Bitcoin หลังจากการคํานวณเราพบว่าหมายเลข Bitcoin Block เป็นหนึ่งในปัจจัยที่🔵มีผลกระทบมากที่สุดต่อราคาของ Bitcoin เห็นได้ชัดจากข้อมูลในอดีตว่า 🔵 Bitcoin Block นั้นเหมือนกับทิศทางของราคา Bitcoin จากการวิเคราะห์ข้อมูลในช่วงสิบปีที่ผ่านมาเราได้มา: 🔵 ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์รายวันระหว่าง Bitcoin Block และราคา Bitcoin คือ 0.93 ขั้นตอนที่ 2: สร้างแบบจําลองการคาดการณ์ราคา Bitcoin แบบจําลองการคาดการณ์: สูตรใดที่ใช้ในการทํานายราคา bitcoin? ในบรรดาแบบจําลองการคาดการณ์ต่างๆฟังก์ชันเชิงเส้นเป็นแบบจําลองที่ต้องการเนื่องจากมีความแม่นยําสูง ในกรณีของน้ําหนักมาตรฐานภาพของฟังก์ชันเชิงเส้นเป็นเส้นตรงซึ่งเป็นเหตุผลที่เราเลือกแบบจําลองฟังก์ชันเชิงเส้น อย่างไรก็ตามราคาของ Bitcoin และขนาดบล็อกเติบโตอย่างรวดเร็วซึ่งไม่เหมาะกับลักษณะของฟังก์ชันเชิงเส้น ดังนั้นเพื่อให้ทั้งสองสอดคล้องกับลักษณะของฟังก์ชันเชิงเส้นก่อนอื่นเราจะทําการแปลงลอการิทึมของทั้งสอง เมื่อดูกราฟลอการิทึมของราคา Bitcoin และ Block Size เราจะเห็นว่าหลังจากการแปลงลอการิทึมทั้งสองมีความสอดคล้องกับลักษณะของฟังก์ชันเชิงเส้นมากขึ้น จากคุณลักษณะนี้เราเลือกแบบจําลองการถดถอยเชิงเส้นเพื่อสร้างแบบจําลองการคาดการณ์ ดังที่คุณเห็นจากแผนภูมิด้านล่างความผันผวนของแท่งเทียนสีแดง - เขียวที่เกิดขึ้นจริงรอบ🟢เส้นสีน้ําเงิน - เขียวที่คาดการณ์ไว้ การคาดการณ์เหล่านี้ขึ้นอยู่กับปัจจัยพื้นฐานของ Bitcoin ซึ่งสนับสนุนมูลค่าของ Bitcoin และสะท้อนถึงมูลค่ายุติธรรม ภาพนี้เกิดขึ้นพร้อมกับทฤษฎี "ความผันผวนของราคารอบมูลค่า" ของมาร์กซ์ที่หยิบยกขึ้นมาใน Capital ขั้นตอนที่ 3: มองหาตัวบ่งชี้การเตือนล่วงหน้าที่ด้านล่างของตลาดหมี Bitcoin และด้านบนของตลาดกระทิง ตัวบ่งชี้การเตือนล่วงหน้า: จะทราบได้อย่างไรว่าราคา Bitcoin ถึงจุดต่ําสุดของตลาดหมีหรือด้านบนของตลาดกระทิง? เมื่อดูแผนภูมิการคาดการณ์ลอการิทึมราคา Bitcoin ด้านบนเราพบว่าที่ด้านล่างของตลาดหมีราคาจริงมีแนวโน้มที่จะต่ํากว่าการคาดการณ์และที่จุดสูงสุดของตลาดกระทิงราคาจริงสูงกว่าการคาดการณ์ รูปแบบนี้แสดงให้เห็นว่าค่าเบี่ยงเบนระหว่างค่าจริงและค่าที่คาดการณ์ไว้สามารถใช้เป็นสัญญาณสําหรับการเตือนล่วงหน้า 🟠 เมื่อค่าเบี่ยงเบนของราคา Bitcoin ต่ําแผนภูมิที่มีพื้นหลังสีเขียวแสดงให้เห็นว่านี่มักจะหมายความว่าเราอยู่ที่ด้านล่างของตลาดหมี ในทางกลับกันเมื่อ🟠ค่าเบี่ยงเบนของราคา Bitcoin สูง🟩 🟥แผนภูมิที่มีพื้นหลังสีแดงแสดงว่าเราอยู่ด้านบนของตลาดกระทิง กฎหมายนี้ได้รับการตรวจสอบโดยตลาดกระทิงและตลาดหมีหกแห่งและค่าเบี่ยงเบนมีผลการเตือนล่วงหน้าซึ่งสามารถใช้เป็นตัวบ่งชี้อ้างอิงที่สําคัญสําหรับเราในการตัดสินแนวโน้มของตลาด เราสามารถค้นหารูปแบบได้โดยดูที่ลอการิทึมราคา Bitcoin และแผนภูมิการเบี่ยงเบนราคา Bitcoin ตัวอย่างเช่น เมื่อวันที่ 25 สิงหาคม 2015 ส่วนเบี่ยงเบนของราคา Bitcoin อยู่ที่ค่าต่ําสุดที่ -1.11; เมื่อวันที่ 17 ธ.ค.60 🟠 🟠 การเบี่ยงเบนของราคา Bitcoin อยู่ที่มูลค่าสูงสุดที่ 1.69 ในเวลานั้น เมื่อวันที่ 16 มี.ค.63 🟠 การเบี่ยงเบนของราคา Bitcoin อยู่ที่ค่าต่ําสุดที่ -0.91 ในเวลานั้น เมื่อวันที่ 13 มี.ค.64 🟠 การเบี่ยงเบนของราคา Bitcoin อยู่ที่มูลค่าสูงสุดที่ 1.1 ในเวลานั้น เมื่อวันที่ 31 ธันวาคม 2565 🟠 การเบี่ยงเบนของราคา Bitcoin อยู่ที่ค่าต่ําสุดที่ -1 ในเวลานั้น ด้วยเหตุผลด้านอนุรักษ์นิยม เราได้กําหนดขีดจํากัดล่างของส่วนเบี่ยงเบนราคา Bitcoin ของตัวบ่งชี้คําเตือนเป็นค่าต่ําสุดสามค่าที่ -0.9 และขีดจํากัดบนเป็นค่าที่เล็กกว่าของค่าสูงสุดสองค่าที่ 1 เมื่อเราเพิ่มค่าบนและล่างของการเบี่ยงเบนราคา Bitcoin ลงในราคาที่คาดการณ์ไว้เราจะได้รับขีด จํากัด บนและ🟤ล่างของ🟠ราคา คุณสามารถแนะนําธุรกรรมได้อย่างสังหรณ์ใจ เมื่อราคาของ Bitcoin ต่ํากว่าระดับราคาให้ซื้อ ขายเมื่อราคา Bitcoin สูงกว่าเพดานราคา ขั้นตอนที่ 4: คาดการณ์เพดานราคา Bitcoin ในปี 2025 เพดานราคาสําหรับ Bitcoin ที่คํานวณจากข้อมูลเมื่อวันที่ 25 กุมภาพันธ์ 2024 คือ $194287 ซึ่งเป็นขีด จํากัด บนสําหรับตลาดกระทิงรอบนี้ จุดสูงสุดของตลาดกระทิงครั้งล่าสุดอยู่ที่ 68,664 ดอลลาร์ในวันที่ 9 พฤศจิกายน พ.ศ. 2021 และวัฏจักรตลาดหมีคือ 4 ปี ดังนั้นจุดสูงสุดของตลาดกระทิงนี้คาดว่าจะเป็นในปี 2025 และเพดานราคา Bitcoin จะเกิน 190,000 ดอลลาร์ ราคาปิด Bitcoin ในวันที่ 25 กุมภาพันธ์ 2024 อยู่ที่ 51,729 ดอลลาร์ ซึ่งคาดว่าจะเพิ่มขึ้น 2.7 เท่า ขั้นตอนที่ 5: ตรวจสอบประสิทธิภาพของตัวบ่งชี้ Bitcoin Alert การตรวจสอบความถูกต้องของแบบจําลอง: จะตัดสินความถูกต้องของแบบจําลองราคา Bitcoin ได้อย่างไร? ความแม่นยําของแบบจําลองแสดงโดยสัมประสิทธิ์ของการกําหนด R ซึ่งสะท้อนถึงระดับการจับคู่ระหว่างค่าที่คาดการณ์ไว้และค่าจริง ผมแบ่งข้อมูลในอดีตทั้งหมดตั้งแต่วันที่ 18 สิงหาคม 2558 ออกเป็น 2 กลุ่ม โดยมีข้อมูลตั้งแต่วันที่ 18 สิงหาคม 2554 ถึงวันที่ 18 สิงหาคม 2558 เป็นข้อมูลการฝึกอบรมเพื่อสร้างแบบจําลอง ผลการวิจัยแสดงให้เห็นว่าค่าสัมประสิทธิ์การหาค่า R ของระยะเวลาการฝึกอบรมตั้งแต่ปี 2011 ถึง 2015 สูงถึง 0.81 ซึ่งบ่งชี้ว่าความแม่นยําของแบบจําลองค่อนข้างสูง ดังที่คุณเห็นจากแผนภูมิการคาดการณ์บันทึกราคา Bitcoin ในแผนภูมิด้านล่างค่าการคาดการณ์ไม่ได้เบี่ยงเบนไปไกลจากมูลค่าจริงซึ่งหมายความว่าค่าการคาดการณ์ส่วนใหญ่อธิบายมูลค่าจริงได้ดี ตรวจสอบความน่าเชื่อถือของโมเดล: จะยืนยันความน่าเชื่อถือของโมเดลราคา Bitcoin ได้อย่างไรเมื่อมีข้อมูลใหม่? ความน่าเชื่อถือของโมเดลทําได้โดยการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล ฉันกําหนดวันสุดท้ายของระยะเวลาการฝึกอบรมเป็นวันที่ 2 กุมภาพันธ์ 2024 เป็น "กลุ่มตรวจสอบความถูกต้อง" และใช้เป็นข้อมูลการตรวจสอบเพื่อตรวจสอบความน่าเชื่อถือของแบบจําลอง ซึ่งหมายความว่าหลังจากสร้างแบบจําลองแล้วหากมีข้อมูลใหม่ฉันจะใช้ข้อมูลใหม่นั้นกับแบบจําลองเพื่อทําการคาดการณ์จากนั้นประเมินความถูกต้องของแบบจําลอง หากค่าสัมประสิทธิ์ของการกําหนดเมื่อใช้ข้อมูลการตรวจสอบคล้ายกับการฝึกอบรมครั้งก่อนและทั้งสองยังคงอยู่ในระดับสูงเราสามารถพิจารณาแบบจําลองให้เชื่อถือได้ ค่าสัมประสิทธิ์ความแน่นอนที่คํานวณจากข้อมูลในช่วงระยะเวลาการตรวจสอบและผลการทํานายของแบบจําลองสูงถึง 0.83 ซึ่งคล้ายกับ 0.81 ก่อนหน้าซึ่งพิสูจน์ความน่าเชื่อถือของแบบจําลองเพิ่มเติม กลยุทธ์: เมื่อใดควรซื้อหรือขายปริมาณยาวให้เลือก? เราแนะนํากลยุทธ์ Bitcoin 5A กลยุทธ์นี้ต้องการให้เราสร้างสัญญาณการซื้อขายตามเกณฑ์ของตัวบ่งชี้คําเตือนดําเนินการซื้อขายจําลองและนับข้อมูลประสิทธิภาพสําหรับการประเมิน ในกลยุทธ์ Bitcoin 5A มีพารามิเตอร์หลักสามประการ: ตัวบ่งชี้คําเตือนการซื้อวันซื้อขายแบบแบทช์และตัวบ่งชี้คําเตือนการขาย วันซื้อขายล็อตคือเพื่อให้แน่ใจว่าหลังจากออกสัญญาณการค้าเราสามารถซื้อขายเป็นชุดเพื่อซื้อในราคาที่ต่ํากว่าขายในราคาที่สูงขึ้นและลดต้นทุนการซื้อขาย เพื่อค้นหาเกณฑ์ที่เหมาะสมของตัวบ่งชี้การแจ้งเตือนและจํานวนวันของการซื้อขายแบบแบทช์เราจําเป็นต้องปรับพารามิเตอร์เหล่านี้ซ้ํา ๆ และทดสอบย้อนหลัง การทดสอบย้อนหลังเป็นวิธีการที่สร้างขึ้นโดยดูข้อมูลในอดีตที่สามารถช่วยให้เราเข้าใจการเคลื่อนไหวของตลาดและโอกาสในการซื้อขายได้ดีขึ้น เมื่อตัวบ่งชี้การเตือนล่วงหน้าการเบี่ยงเบนของราคา Bitcoin ต่ํากว่า -0.9 นั่นคือเมื่อราคา Bitcoin ต่ํากว่าขีด จํากัด ราคาที่ต่ํากว่าให้ซื้อ เมื่อสูงกว่า 1 นั่นคือเมื่อราคา Bitcoin สูงกว่าขีด จํากัด ราคาให้ขาย นอกจากนี้เรายังกําหนดจํานวนวันซื้อขายเป็นชุดเป็นชุดเป็น 25 วันเพื่อให้ได้กลยุทธ์การซื้อและขายเฉลี่ยโดยเฉลี่ย ภายใน 25 วันเราใส่เงินทั้งหมดเข้าสู่ตลาดอย่างสม่ําเสมอซื้อวันละครั้งและในเวลาเดียวกันเรายังขายตําแหน่งในจังหวะเดียวกันวันละครั้ง การปรับเกณฑ์: ขั้นตอนสําคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์การซื้อขายของคุณ ในการแสวงหาประสิทธิภาพที่สูงขึ้นการปรับเกณฑ์เป็นขั้นตอนที่ขาดไม่ได้ ต่อไปนี้เป็นการปรับที่แนะนําสําหรับจํานวนวันของการซื้อขายแบบแบทช์และค่าเกณฑ์ของตัวบ่งชี้คําเตือน: - วันซื้อขายแบบแบทช์: ทดลองกับวันต่างๆ เช่น 25 วัน เพื่อดูว่ามีผลต่อประสิทธิภาพโดยรวมอย่างไร - เกณฑ์การซื้อและขายสําหรับตัวบ่งชี้การเตือนล่วงหน้า: ปรับเกณฑ์การซื้อที่ -0.9 และเกณฑ์การขายของ 1 อย่างละเอียดถี่ถ้วนและซ้ํา ๆ เพื่อหาเกณฑ์ที่เหมาะสมที่สุด ด้วยการปรับแต่งอย่างละเอียดนี้เราอาจสามารถหารูปแบบการเพิ่มประสิทธิภาพด้วยการเบิกเงินสูงสุดที่ต่ํากว่า (เช่น 11%) และผลตอบแทนสะสมที่สูงขึ้นจากการซื้อขายตําแหน่งปิด (เช่น 474x) รูปต่อไปนี้เป็นแผนภูมิการเพิ่มประสิทธิภาพธุรกรรมการทดสอบย้อนหลังของกลยุทธ์ Bitcoin 5A ซึ่งให้ภาพแสดงการปรับกลยุทธ์และการเพิ่มประสิทธิภาพ ด้วยวิธีนี้เราสามารถเข้าใจแนวโน้มของตลาดและโอกาสในการซื้อขายได้ดีขึ้นเพื่อให้บรรลุกลยุทธ์การซื้อขายที่แข็งแกร่งและมีประสิทธิภาพมากขึ้น การประเมินประสิทธิภาพ: วิธีการประเมินผลการทดสอบย้อนหลังในอดีตอย่างถูกต้อง? เพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์หลังจากการทดสอบกลยุทธ์อย่างละเอียดถี่ถ้วนเราจําเป็นต้องทําการประเมินประสิทธิภาพโดยละเอียดของผลการทดสอบย้อนหลัง ตัวชี้วัดการประเมินที่สําคัญ ได้แก่ : - เส้นโค้งส่วนของผู้ถือหุ้น: ดังที่แสดงโดยเส้นสีแดงกุหลาบมันสะท้อนให้เห็นถึงการเติบโตของส่วนของผู้ถือหุ้นของบัญชี เมื่อดูที่เส้นโค้งของผู้ถือหุ้นเราสามารถเข้าใจประสิทธิภาพโดยรวมและความสามารถในการทํากําไรของกลยุทธ์ คุณสมบัติพื้นฐานของกลยุทธ์นี้มีดังนี้: ช่วงการซื้อขาย: 2015-8-19—2024-2-18, ช่วงการทดสอบย้อนหลัง: 2011-8-18—2024-2-18 เงินทุนเริ่มต้น: 1000USD, ขนาดการสั่งซื้อ: 1 สัญญา, ปิรามิด: 50 คําสั่งซื้อ, อัตราค่าคอมมิชชั่น: 0.2%, Slippage: 20 เครื่องหมาย ในแผนภาพภาพรวมของผู้ทดสอบกลยุทธ์เรายังได้รับข้อมูลสําคัญต่อไปนี้: - อัตรากําไรสุทธิของการซื้อขาย Close Position: สูงถึง 474x ซึ่งสูงกว่าเกณฑ์มาตรฐาน Bitcoin ซื้อและถือ 210x ในโปรไฟล์ประสิทธิภาพของ Strategy Tester - จํานวนการซื้อขาย Close Position และเปอร์เซ็นต์ของการชนะ: การซื้อขาย 100 รายการมีผลกําไรทั้งหมดซึ่งแสดงให้เห็นถึงความมั่นคงและความน่าเชื่อถือของกลยุทธ์ - อัตราส่วนการขาดทุนสะสมต่อการชนะต่อการสูญเสีย: การขาดทุนสะสมสูงสุดเพียง 11% ซึ่งต่ํากว่า 78% ของ Bitcoin มาก ปัจจัยกําไรเช่นอัตราส่วนชนะต่อขาดทุนที่ 500 พิสูจน์ให้เห็นถึงความแข็งแกร่งของกลยุทธ์ ด้วยการประเมินโดยละเอียดเหล่านี้เราสามารถเห็นความสมดุลที่ยอดเยี่ยมระหว่างความเสี่ยงและผลตอบแทนของกลยุทธ์ Bitcoin 5A ได้อย่างชัดเจน (เปลี่ยนทางจาก TV-lilibtc)

"สรุป" RWA หรือ Real World Asset มีโอกาสที่จะนำเสนอระดับการเข้าถึงและสภาพคล่องใหม่สำหรับทรัพย์สินดั้งเดิม เช่น อสังหาริมทรัพย์ สินค้าพื้นฐาน และหนี้สิน หากคาดการณ์เชิงก้าวหน้าเกี่ยวกับ RWA เป็นความเป็นจริง การแปลงสินทรัพย์เหล่านี้เป็นโทเค็นอาจจะทำให้นิยามวิธีการซื้อขายทรัพย์สินเหล่านี้ใหม่ และนำคนมากขึ้นเข้าสู่โลกบนเชืองลึก

หนึ่งในนั้นจะเป็น X1000 เร็ว ๆ นี้ 🔮🤠

กลุ่มนัก Bitcoin กำลังทำงานเพื่อพัฒนาเศรษฐกิจแบบวงกลม Bitcoin (BTC) ใหม่ในคาบสมุทรยูคาทาน ทางตะวันออกเฉียงใต้ของเม็กซิโก ที่นั่นพวกเขากำลังก้าวแรกสู่การสร้าง Citadel Inah Rein van den Berg เป็นชื่อของหัวหน้าโครงการ ซึ่งเป็นชาวดัตช์ที่อาศัยอยู่ในเม็กซิโก ซึ่งร่วมกับกลุ่มเพื่อน Bitcoiner ได้ซื้อที่ดินใน Mérida เมืองหลวงของรัฐ Yucatán ตามคำกล่าวของ Rein เป้าหมายคือการสร้างชุมชนที่พอเพียงและมีอำนาจอธิปไตย ซึ่งสอดคล้องกับคุณค่าของ Bitcoin พวกเขาตัดสินใจใช้รากของชาวมายันที่บ่งบอกถึงภูมิภาคยูกาเตกันเพื่อตั้งชื่อโครงการ Inah เป็นรูปแบบหนึ่งของคำว่า corn ในภาษาของชาวมายัน ซึ่งมีคำแปล 3 คำ ได้แก่ nal (cob), ixi'im (เมล็ดข้าว) และ inah (เมล็ดพืช) การเก็บเมล็ดพันธุ์ที่ดีที่สุด (อินาห์) ไว้ใช้ในอนาคตเป็นความหมายเชิงสัญลักษณ์สำหรับโครงการระยะยาวนี้ Rein เล่า โดยอธิบายว่าสำหรับชาวมายันแล้ว Inah คือข้าวโพดที่ดีที่สุดที่ได้รับเลือกและสงวนไว้สำหรับเมล็ดพันธุ์ในอนาคต ดังนั้นแผนร่วมกับ Citadel Inah ไม่เพียงแต่มุ่งเน้นไปที่การใช้ Bitcoin เป็นทางเลือกแทนเงินทั่วไป แต่ยังรวมถึงการผลิตอาหารเพื่อการบริโภคภายในประเทศด้วย โดยยึดหลักการต่างๆ เช่น วนเกษตร (การปลูกต้นไม้ ทุ่งหญ้า และการเลี้ยงปศุสัตว์) และเกษตรกรรมบนบกแบบปฏิรูป เป็นแนวทางปฏิบัติทางการเกษตรและทุ่งเลี้ยงสัตว์ที่พยายามพลิกกลับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศโดยการสร้างอินทรียวัตถุในดินขึ้นใหม่และฟื้นฟูความหลากหลายทางชีวภาพ ผู้เข้าร่วมในชุมชนจะมีบ้านของพวกเขาที่นั่น พื้นที่ของตนเองสำหรับการแสดงเฉพาะของพวกเขา นอกจากนี้ยังมีแผนที่จะขยายการค้าและเช่าอสังหาริมทรัพย์สำหรับผู้มาเยือน และถึงแม้ว่าแนวทางของป้อมปราการจะเป็นแบบส่วนตัว (การมีส่วนร่วมเป็นไปตามคำเชิญ) แต่พวกเขาก็เรียกร้องให้องค์กร Bitcoiner ทำการบูรณาการ