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BIKA(币咖)交易所怎么样
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智能合约师5星评价
2023-05-22 21:57:30
BIKA(币咖)交易所是全球领先的数字资产交易平台之一,为数字货币交易者提供方便快捷的交易方式,目前交易所已经上线了众多的数字货币,包括比特币、以太币、莱特币等。
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BIKA(币咖)交易所的手续费极低,若用户持有BIKA(币咖)交易所的BKT代币,可获得更多优惠。比如手续费折扣、投票权、社区治理等。
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比特币交易所倒闭比特币会怎么样?还能流通吗?
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比特币交易所倒闭比特币会怎么样?还能流通吗?
作者:小编 • 2024-03-10 14:21:08 •阅读
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普通投资者不想成为矿工但想拥有比特币,那么最简单的方法就是在比特币交易所购买获得比特币。但是之前交易所暴雷事件频发,让很多投资者忧心忡忡,也设想过自己所使用的比特币交易所倒闭比特币会怎么样?据了解,万一真的发生易所倒闭,那么比特币极有可能受到损失,例如被盗、无法交易等等。接下来小编为大家详细分析一下这个情况,并给投资者一些建议以预防这些事情的发生。比特币交易所倒闭比特币会怎么样?如果一个比特币交易所倒闭,对那些在该平台上存有比特币的用户可能会产生一系列负面影响。如果比特币交易所由于欺诈、经营不善、安全漏洞或其他原因而关闭,用户在该交易所上存储的比特币可能会受到损失。这可能是因为交易所无法提供存储的比特币,或者因为其资金被盗或冻结。在比特币交易所关闭时,用户可能会遇到提款困难。交易所可能会面临流动性问题,导致用户无法迅速提取他们在交易所上的比特币。如果比特币交易所的倒闭涉及违法行为,用户可能会寻求法律救济。这可能包括个体用户或集体诉讼,以追求赔偿或追究责任。比特币社区对于交易所的信任非常重要。一个交易所的倒闭可能会导致整个社区对其他交易所产生不信任感,影响整个加密货币市场的稳定性。为了降低倒闭风险,参与比特币交易的用户应该采取以下预防措施:1、选择可靠的交易所:选择已经建立良好声誉、经过监管的交易所,以降低风险。2、定期提取资金:避免在交易所上长时间保留大量比特币,最好定期将资金提取到自己的硬件钱包或其他安全存储方式。3、了解法规:确保遵循当地法规,了解并遵守交易所的规定。比特币倒闭了还能流通吗?比特币是一种去中心化的数字货币,它并不依赖于任何单一实体或机构。因此,比特币本身并不会倒闭,因为它不是一个公司或组织。比特币的去中心化特性使其相对独立于任何单一实体的影响。如果指的是一个比特币交易所的倒闭,情况会有所不同。比特币交易所是提供比特币交易服务的平台,而不是比特币本身。如果一个交易所倒闭,用户在该交易所上的比特币可能会受到影响,如前面所述,可能会面临提款困难、资金丢失等问题。比特币本身的流通不会受到单一交易所的影响。比特币的流通依赖于整个去中心化网络,所有节点的共同维护。比特币持有者可以通过其他交易所、点对点交易或直接转移到个人硬件钱包等方式,继续在比特币网络中进行交易和转移。以上全部内容就是对比特币交易所倒闭比特币会怎么样这一问题的解答。比特币交易存在一定风险,如果交易所倒闭,币虽然不会消失,但可能无法再拥有这些币了,因此用户需要保持警觉,并采取适当的预防措施来保护自己的资产。需要注意的是,比特币的本质是由去中心化网络维护的,不会因为某一个交易所的倒闭而停止流通。总之大家在选择参与比特币交易时,仍应该选择可靠的、有良好声誉的交易平台,以降低潜在的风险。
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BIKA(币咖)交易所怎么样
1个回答
智能合约师5星评价
2023-05-22 21:57:30
BIKA(币咖)交易所是全球领先的数字资产交易平台之一,为数字货币交易者提供方便快捷的交易方式,目前交易所已经上线了众多的数字货币,包括比特币、以太币、莱特币等。
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BIKA(币咖)交易所还拥有完善的用户体验与服务,用户可轻松进行币币交易、法币充值提现、多币钱包管理、奖励计划等。此外,用户还可通过社区等方式获取实时咨询。
BIKA(币咖)交易所的手续费极低,若用户持有BIKA(币咖)交易所的BKT代币,可获得更多优惠。比如手续费折扣、投票权、社区治理等。
总的来说,BIKA(币咖)交易所不仅仅是数字资产交易平台,更是一个服务于全球数字货币爱好者的社区。无论您是新手还是老手,在这里都能找到兴趣。如果您有数字资产交易需求,BIKA(币咖)交易所值得您的信赖。
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比特币一度涨破 6.9 万美元,创历史新高,随后大跌一度失守 6 万美元,后续还有上行空间吗? - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册互联网投资比特币 (Bitcoin)金融区块链(Blockchain)比特币一度涨破 6.9 万美元,创历史新高,随后大跌一度失守 6 万美元,后续还有上行空间吗?每日经济新闻已认证账号北京时间3月5日晚间, 比特币价格一度突破6.9万美元/枚(约合人民币49.7万元),创下历史新高,比特币总市值超1.3万亿。此前,比特币的历史最高价…显示全部 关注者324被浏览301,297关注问题写回答邀请回答好问题 17 条评论分享159 个回答默认排序殷浩天对韭当割,人生几何 关注那还是重复我说过无数遍的老话,牛市插针式下跌就是送钱。而且不知道有没有人发现,实际上现在数字货币插针都是定百分比的点爆仓,所以说千万不要玩合约。比如以okx的永续合约价格来看最高是到了69333美金,下跌的最低位则是到了58900。58690/69333≈0.8495,我们基本上就可以把它视为0.85。也就是说,好巧不巧刚好回调了15%这样一个整数百分比。经过我多年的观察,我发现不管是比特币还是其他币,当出现插针的时候,经常出现5%、10%、15%、20%、25%这样的5%的倍数振幅,也就是说,这种插针实际上是大资金有意为之,目的就是把高杠杆给爆掉,而且刚好是根据你所开设的合约倍数精准爆仓。我之前就提过数字货币圈子里面由于高杠杆的存在,导致比特币会越涨车越重,因为后面人的成本就是前面人的利润,涨个百分之5到10%就有人要兑现翻倍的利润,这个盘你就是再多资金也接不住。另外,由于数字货币无监管的特性,使得数字货币市场成了各种量化交易大展身手的地方,大型中心化交易所都通过api接入了大量的量化交易程序,所以往往一旦出现触碰某个指标,就会触及这种自动化程序的批量买进或者卖出。这也就是数字货币会频繁插针的原因。当你研究明白了这种规律之后,你就可以将这种现象变成自己的利润来源,比如我就特别喜欢插针的时候抄底。因为这个时候意味着有很多被动的强行减仓,被强平的杠杆单就会出现不合理的低价,这个时候去抄底现货就很容易赚,用《繁花》里面的话来讲,就是捡尸体。从昨天捡尸体到目前,我差不多实现了15%的利润。本文我的知识星球有完整版,内有更多交易知识。我正在「天哥的锦囊妙计」和朋友们讨论有趣的话题,你⼀起来吧?https://t.zsxq.com/18xpw9Dnf编辑于 2024-03-09 15:07赞同 32779 条评论分享收藏喜欢收起Shing Chengyui对人类的理性和非理性都充满了兴趣的经济学博士生和柴犬主人 关注我的老答案: 如何看待比特币再度跌破4万5? - Shing Chengyui的回答 - 知乎如何看待比特币再度跌破4万5?当时写作的时间是2020年底,除了在最上面会加分割线来进行阶段性更新外,我什么都没有变,所以论调和论述不变。欢迎像老回答的评论区说的那样让时间打我脸,但是我等的好苦啊,等着等着定投的资产不小心翻了4倍多。 当时评论区里 @司马懿 也被狂嘲讽,然而司马老师这几年下来估计是真的赚麻了。与此同时我写了一点码来画了一下图, 试图分析者发生了什么,然后比较一下别的投资标的物,大家看着图一乐。Disclaimer: 所有的图全部是我自己画的,如无得到同意,严禁转载。另外本文不构成任何投资建议,投资有风险,风险自负。 反正你赚了钱也不会给我分享,成年人了自己成熟点。这个是最直观的区别, 这张图的码里面假设了一个人一个月投入1300美金(大概是我20年底答案的10000人民币),没一个月定投,不择时,从我写那个答案开始之前一点时间到现在的收益情况变化: 图一: 纵轴是percentage terms 源代码可以公开,数据直接来自Yahoo Finance然后,为了防止有朋友说“你这个不makes sense啊,比特币和以太坊都是投资标的物,你这个拿SP500 的index 和NASDAQ的index直接这么比较有什么意思? ” 我特别加入图二, 现在是用SPY 来track S&P 500, QQQ track NASDAQ,为了虾仁猪心, 我特别加入了同时间段的如果你定投大A或者恒生的ETF是怎么样的情况作为对比。 以下图中, ASHR track A股, EWH track HUNG SENG的performance, 所有的都是可以交易的实际资产, 所以现在我可以directly test 这个simulation的结果: 图二: 用实际的固定投资来模拟不同资产类别的表现如图二所示,我们导入数据之后,因为这是用一个固定的投资策略,也就是每个月的固定投资到不同的资产中来模拟之后的表现差异情况,所以会产生一个cost。 也就是说纵轴上1这一个刻度,表示的是break even投资不赚不赔均衡的点。 也就是说如果你从2020 年中之前开始固定tourist大A和恒生,基本算是究极白打工,你的组合到2024年三月份没有任何增长。S&P 500和Nasdaq的指数基金的表现还是非常不错的,4年不到的时间基本上接近完成了翻倍, 也就是说年化的回报率根据rule of 70有 (70/4 = 17.几 , 非常非常不错啦,要知道美股历史平均回报率是9%)。但是你看到最上面那两条线的话, 那就什么都不用说了, 数据自己会说话。如果你是从21年开始进行定投,那么相当于是从所有我们在比较的资产的一个相对高点出发,那么所有的计算都要重新来过,那会发生什么呢?图三:从21第一季度年开始定投这个图就很有意思了, 同样是1 代表这盈亏均衡的点。 如果你定投从21年开始买了大A和恒生的ETF,那基本底裤都亏没了。 但是如果你是同时间买的美股的index,那基本就是30%-40% up,但是如果你是定投在ETH和比特币上, 那1刀的成本就是现在的2.5刀左右。 说了那么多,我懒得继续写了,但是还有最后一个图,比较了一下adjusted for return的对吉格尔不同资产定投的策略产生的回报的variance comparison (注意,不是这几类资产价格的variance的comparison,这有本质区别,这也是为什么我在原答案中会说让普通人放弃择时,你择不明白的还择个球啊!)图四: risk comparison adjusted for returns for different investments这里有一个很有意思的pattern就是随着时间的发展, 尤其是定投的持续时间的增加, bitcoin和ETF 的investment profile组合的risk基本上好像是被“驯化了” 一样,变得越来越小(图四)。但是这并不意味着BTC和ETH本身的波动有下降那么多, 而是资产本身的波动在下降 + 定投产生的“smoothing effect” 的合力作用的结果。具体的过程,感兴趣的话我就放在附录里。好像没啥要说的了,直接上附录吧。------附录 Appendix--------- 画图一的代码, 剩下的图其实就是稍微加点东西或者改点数据。 我所有的 .csv file都是从Yahoo Finance上自己下载的,直接下每日的历史数据就完了。import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Function to load data and convert 'Date' column to datetime format
def load_and_prepare(file_path):
data = pd.read_csv(file_path)
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
return data
# Function to calculate adjusted cumulative returns based on monthly investment
def calculate_adjusted_returns(data, monthly_investment_usd):
data['Month_Year'] = data['Date'].dt.to_period('M')
monthly_investment_points = data.drop_duplicates(subset=['Month_Year'], keep='first')
monthly_investment_points['Units_Bought'] = monthly_investment_usd / monthly_investment_points['Close']
monthly_investment_points['Cumulative_Units'] = monthly_investment_points['Units_Bought'].cumsum()
data = data.merge(monthly_investment_points[['Month_Year', 'Cumulative_Units']], on='Month_Year', how='left')
data['Adjusted_Close'] = data['Cumulative_Units'] * data['Close']
data['Adjusted_Close'] = data['Adjusted_Close'].ffill()
data['Adjusted_Cumulative_Return'] = data['Adjusted_Close'] / data['Adjusted_Close'].iloc[0]
return data
# Load datasets
btc_data = load_and_prepare('your path/BTC-USD (1).csv')
eth_data = load_and_prepare('your path/ETH-USD.csv')
spy_data = load_and_prepare('your path/SPY.csv')
nasdaq_data = load_and_prepare('your path/^IXIC.csv')
# Monthly investment amount in USD
monthly_investment_usd = 1300
# Calculate adjusted returns for all assets
btc_adjusted = calculate_adjusted_returns(btc_data, monthly_investment_usd)
eth_adjusted = calculate_adjusted_returns(eth_data, monthly_investment_usd)
spy_adjusted = calculate_adjusted_returns(spy_data, monthly_investment_usd)
nasdaq_adjusted = calculate_adjusted_returns(nasdaq_data, monthly_investment_usd)
# Plotting
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(btc_adjusted['Date'], btc_adjusted['Adjusted_Cumulative_Return'], label='BTC (Investment Strategy)', color='orange')
plt.plot(eth_adjusted['Date'], eth_adjusted['Adjusted_Cumulative_Return'], label='ETH (Investment Strategy)', color='gold')
plt.plot(spy_adjusted['Date'], spy_adjusted['Adjusted_Cumulative_Return'], label='S&P 500 (SPY) (Investment Strategy)', color='red')
plt.plot(nasdaq_adjusted['Date'], nasdaq_adjusted['Adjusted_Cumulative_Return'], label='NASDAQ (Investment Strategy)', color='cyan')
plt.title('Adjusted Cumulative Returns: Investment Strategy across BTC, ETH, S&P 500 (SPY), NASDAQ')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Adjusted Cumulative Return')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()我擦,知乎号称支持markdown语法,结果我还得自己弄半天然后上传这个的derivation。Definitions for the main functions for investment calculation. Based on the following math derivation: Mathematical Derivation of Adjusted Cumulative ReturnsThe goal is to calculate the adjusted cumulative returns of an investment strategy where a fixed amount is invested into an asset (like BTC, ETH, SPY, NASDAQ) every month, regardless of the asset's price at the time of investment. This strategy is known as Dollar-Cost Averaging (DCA). Here's how the calculation is derived:Step 1: Monthly InvestmentLet's denote: - $M$ as the fixed monthly investment amount in USD. - $P_i$ as the closing price of the asset on the first investment day of the $i$-th month. - $U_i$ as the units of the asset bought in the $i$-th month.The units bought in the $i$-th month are calculated as: U_i = \frac{M}{P_i} Step 2: Cumulative UnitsOver time, the cumulative units bought up to the $n$-th month, denoted as $C_n$, is the sum of all units bought in each month up to $n$: C_n = \sum_{i=1}^{n} U_i Step 3: Adjusted Close PriceThe adjusted close price reflects the value of the cumulative investment at the closing price of the asset on any given day. Let $P_{close}$ be the closing price of the asset on a given day, and $A_{close}$ be the adjusted close price reflecting the value of the cumulative investment: A_{close} = C_n \cdot P_{close} Step 4: Adjusted Cumulative ReturnThe adjusted cumulative return reflects the growth of the investment from the start of the investment period. It is calculated as the ratio of the adjusted close price on any given day to the adjusted close price on the first investment day. Let $A_{cum}$ represent the adjusted cumulative return, and $A_{close,1}$ the adjusted close price on the first investment day: A_{cum} = \frac{A_{close}}{A_{close,1}} By following these steps, the adjusted cumulative return provides a measure of how an investment strategy of periodically investing a fixed amount has performed over time, taking into account the actual amount of the asset accumulated through the investment period. This method is particularly useful for comparing the performance of different assets or investment strategies on a like-for-like basis, especially when investments are made periodically rather than in a lump sum.编辑于 2024-03-09 05:19赞同 514 条评论分享收藏喜欢
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BIKA(币咖)交易所怎么样安全吗
2023-06-01
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BIKA(币咖)交易所是一家数字货币交易平台,因其安全性备受关注。首先,该平台提供多重安全措施,包括严格的KYC(了解您的客户)和AML(反洗钱)等程序以及硬件安全措施。29N币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台
其次,BIKA交易所对用户的密码安全也非常重视,用户可以自主设置强密码并多次更改密码。此外,平台还推荐用户使用两步验证方式登录,以加强账户的安全性。29N币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台
第三,BIKA交易所采用了分布式架构,能够保证用户的订单和交易数据不会被窃取或篡改。平台还对服务器安全进行了加固,防范黑客和恶意攻击。29N币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台
除此之外,BIKA交易所的资金安全也得到了充分保障。平台采用了离线存储、多重签名等措施,确保用户的数字货币不会被盗取或丢失。29N币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台
最后,BIKA交易所与多家知名安全机构进行了合作,完善了平台的安全防范体系。同时,交易所还定期进行安全漏洞测试和风险评估,并及时修复漏洞和提升安全性。29N币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台
综上所述,BIKA(币咖)交易所的安全性非常高,得到了广大用户的信任和支持。我们可以放心在该平台上进行数字货币交易,并采取措施加强个人账户的安全性。29N币学堂 - AI与大数据驱动的区块链科普平台
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