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K神秘

The Mysterio | The Trader | Content Creator
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#PostonTradFi Ultimamente, ho tenuto d’occhio l’oro molto da vicino e, onestamente, questo ritracciamento non mi sembra la fine del rally. I mercati non si muovono mai in linea retta all'infinito. A volte rallentano, fanno uscire la gente, e poi continuano la loro tendenza più ampia. Questo è esattamente ciò che sembra questa fase. Molti investitori sono nervosi in questo momento. Le azioni tech sono sotto pressione, i prezzi del petrolio reagiscono a ogni notizia globale e l'incertezza è ovunque. Quando i mercati diventano emotivi in questo modo, la gente naturalmente inizia a guardare di nuovo a beni più sicuri come l'oro. Ciò che trovo interessante è che, anche dopo questa correzione, l'oro mantiene ancora un forte valore a lungo termine. Le banche centrali continuano a comprare, le paure inflazionistiche non sono completamente svanite e la pressione economica globale continua a crescere silenziosamente sullo sfondo. Per me, questo non sembra debolezza. Sembra una pausa. Il petrolio greggio è un altro mercato che sembra imprevedibile in questo momento. Un singolo pezzo di notizia può cambiare completamente il sentimento da un giorno all'altro. Quel tipo di volatilità mostra quanto siano fragili i mercati globali ancora sotto la superficie. Alla fine, il TradFi insegna sempre la stessa lezione. L’hype crea movimenti veloci, ma la pazienza crea ricchezze durature. Le persone che sopravvivono ai mercati non sono di solito i trader più rumorosi. Sono quelli che rimangono calmi mentre gli altri reagiscono emotivamente.#Trump'sIranAttackDelayed #GoogleLaunchesGemini3.5Flash #USBTCStrategicReserve $XAU $XAUT
#PostonTradFi Ultimamente, ho tenuto d’occhio l’oro molto da vicino e, onestamente, questo ritracciamento non mi sembra la fine del rally. I mercati non si muovono mai in linea retta all'infinito. A volte rallentano, fanno uscire la gente, e poi continuano la loro tendenza più ampia. Questo è esattamente ciò che sembra questa fase.

Molti investitori sono nervosi in questo momento. Le azioni tech sono sotto pressione, i prezzi del petrolio reagiscono a ogni notizia globale e l'incertezza è ovunque. Quando i mercati diventano emotivi in questo modo, la gente naturalmente inizia a guardare di nuovo a beni più sicuri come l'oro.

Ciò che trovo interessante è che, anche dopo questa correzione, l'oro mantiene ancora un forte valore a lungo termine. Le banche centrali continuano a comprare, le paure inflazionistiche non sono completamente svanite e la pressione economica globale continua a crescere silenziosamente sullo sfondo. Per me, questo non sembra debolezza. Sembra una pausa.

Il petrolio greggio è un altro mercato che sembra imprevedibile in questo momento. Un singolo pezzo di notizia può cambiare completamente il sentimento da un giorno all'altro. Quel tipo di volatilità mostra quanto siano fragili i mercati globali ancora sotto la superficie.

Alla fine, il TradFi insegna sempre la stessa lezione. L’hype crea movimenti veloci, ma la pazienza crea ricchezze durature. Le persone che sopravvivono ai mercati non sono di solito i trader più rumorosi. Sono quelli che rimangono calmi mentre gli altri reagiscono emotivamente.#Trump'sIranAttackDelayed #GoogleLaunchesGemini3.5Flash #USBTCStrategicReserve $XAU $XAUT
Molte persone assumono che addestrare un modello di intelligenza artificiale richieda una profonda conoscenza della programmazione, hardware costoso o un team di ingegneri. OpenLedger sta cercando di rendere obsoleta questa assunzione. Ciò che mi ha sorpreso di più esplorando la piattaforma è quanto del processo sia stato semplificato per gli utenti normali. Puoi creare un Datanet caricando documenti, note, PDF o conoscenze strutturate senza dover scrivere codice complesso di machine learning. Il sistema organizza quelle informazioni in modo che sviluppatori e costruttori di IA possano successivamente addestrare modelli specializzati attorno ad esse. La parte interessante è che OpenLedger non si concentra solo sulla creazione di modelli. Si concentra sull'attribuzione. Se il tuo dataset contribuisce a un modello di intelligenza artificiale che la gente usa realmente, la piattaforma cerca di tracciare quell'influenza e distribuire le ricompense di conseguenza. Questa idea è diventata ancora più importante dopo che OpenLedger ha recentemente ampliato la sua tabella di marcia attorno ai sistemi di IA responsabili, attribuzione on-chain e condivisione delle entrate trasparente. Hai ancora bisogno di buoni dati. Quella parte non è cambiata. Una cartella casuale piena di contenuti copiati da internet non produrrà magicamente un modello di IA utile. Ma se comprendi a fondo un argomento di nicchia come diritto, giochi, ricerca, finanza, sicurezza informatica, medicina, agricoltura, OpenLedger sta costruendo strumenti che permettono a non sviluppatori di partecipare all'economia dell'IA senza dover prima diventare ingegneri di machine learning. Onestamente, quel cambiamento potrebbe contare più di quanto le persone si rendano conto in questo momento. @Openledger #OpenLedger $OPEN #AIBlockchain
Molte persone assumono che addestrare un modello di intelligenza artificiale richieda una profonda conoscenza della programmazione, hardware costoso o un team di ingegneri. OpenLedger sta cercando di rendere obsoleta questa assunzione.

Ciò che mi ha sorpreso di più esplorando la piattaforma è quanto del processo sia stato semplificato per gli utenti normali. Puoi creare un Datanet caricando documenti, note, PDF o conoscenze strutturate senza dover scrivere codice complesso di machine learning. Il sistema organizza quelle informazioni in modo che sviluppatori e costruttori di IA possano successivamente addestrare modelli specializzati attorno ad esse.

La parte interessante è che OpenLedger non si concentra solo sulla creazione di modelli. Si concentra sull'attribuzione. Se il tuo dataset contribuisce a un modello di intelligenza artificiale che la gente usa realmente, la piattaforma cerca di tracciare quell'influenza e distribuire le ricompense di conseguenza. Questa idea è diventata ancora più importante dopo che OpenLedger ha recentemente ampliato la sua tabella di marcia attorno ai sistemi di IA responsabili, attribuzione on-chain e condivisione delle entrate trasparente.

Hai ancora bisogno di buoni dati. Quella parte non è cambiata. Una cartella casuale piena di contenuti copiati da internet non produrrà magicamente un modello di IA utile. Ma se comprendi a fondo un argomento di nicchia come diritto, giochi, ricerca, finanza, sicurezza informatica, medicina, agricoltura, OpenLedger sta costruendo strumenti che permettono a non sviluppatori di partecipare all'economia dell'IA senza dover prima diventare ingegneri di machine learning.

Onestamente, quel cambiamento potrebbe contare più di quanto le persone si rendano conto in questo momento.

@OpenLedger #OpenLedger $OPEN #AIBlockchain
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Spending 7 days on OpenLedger and it changed my perspective on how I think about AI data foreverWhen I first tried OpenLedger on a random Tuesday afternoon after I saw people talking about it on the internet. I can say that I initially disregarded it. New crypto projects are coming out every day and most of them are falling out of existence. However, with all the references to OpenLedger, I was finally curious. I wanted to see if it was helpful or just another fad that they were trying to push into people's consciousness. The initial setup process surprised me because it was very easy. Just the fact that they've made something simple complicated made me suspicious, as crypto loves doing that. After a few steps of setting up the network, copying some commands that I didn't really understand, my laptop was connected and running a node within about 20 minutes. Then I didn't really know what was going on in the background. I continued to gaze at the computer screen as numbers changed over time. I felt uncomfortable having my computer join a network of AI infrastructure and blockchain technology.I felt bad because I had my computer added to a network of AI infrastructure and blockchain technology. However, after spending more time on the platform, I began to see the potential for OpenLedger to solve a problem that most people don't often discuss. The discussion about Artificial Intelligence has been centered around jobs getting replaced, increased productivity, and possible dangers in the future, for years. However, few people discuss the data itself. The intelligence of AI models is developed through learning from information that is created by humans. These systems are trained with articles, comments, research, tutorials, discussions, guides, and creative work. The problem is that the people that create that information typically don't get anything in return. Companies gather vast quantities of public information, train AI systems using these, and profit greatly from the models. In the meantime, the original authors are hardly ever even aware that their work is being used. OpenLedger takes this approach differently by creating a mechanism to capture contributions and provide incentives when users' information contributes to AI-generated outputs. The concept gained a lot more appeal to me when I knew how the attribution system operated. The platform tries to identify which datasets affect a certain AI response and rewards the contributors according to the value of their contribution. Contributors don't just upload information and disappear, they can actually track the information's use within the ecosystem. Maybe at first the idea seems technical, but it is actually quite simple. If you contribute to improving an AI model, and that AI model is used, you earn a portion of the value generated from its usage. I did some technical uploading after a couple of days, along with old documentation of work that I had performed in previous projects. Not an earthshaking discovery, just a useful resource that could be used to train specialized AI systems. I was impressed by the transparency of the process. All actions were in plain sight. I could see uploads, classifications, processing stages and attribution records right from the platform. Most sites that you find online are like a black box. You upload content and then you don't know what happens to it. I think OpenLedger was different because I was able to watch it in real-time. The following morning I was able to see that some OPEN tokens had been credited to my account. It wasn't a life changing sum of money, but that wasn't really what it was about that mattered to me. What really mattered was to be able to track back and see where those rewards had come from. The platform indicated the interactions that were rewarded, and how my contributed data was linked to those interactions. Right there I changed my perspective of the whole thing. The majority of users were not engaging in a regular crypto trading strategy looking to make a quick buck, as I spent more time in the community throughout the week. Rather, a lot of folks were trying something new, learning, sharing optimization tips, and talking about how they could enhance the quality of their data. There were some users running nodes on old laptops, and others testing small-scale AI datasets just because of the technology being interesting. It was more of an early tech community than a speculating trading group. After a week I was able to get a small routine around the platform. I would log in to my node in the morning, then upload material every now and then and keep an eye on the attribution records throughout the day. The rewards were still quite small, but they were regular enough to keep the system active and functional. The thing that stuck with me was not the blockchain itself, but not even the token rewards, but how many new skills I acquired and how much I studied to become a better player. The realization that the Internet activity we do is always adding value to someone else. Whether it's a post, guide, tutorial, opinion or dataset, each piece of content plays a part in the bigger internet economy that is not always the most obvious. Typically such platforms keep that figure and contributors get little to nothing in return. OpenLedger is trying to shift that with the launch of accountability and transparency in how AI systems engage human-created knowledge. It is too early to tell if the project will be a long term success. It is not going to be simple to scale attribution across the massively sized networks of AI and there remain fair concerns about privacy, adoption, and industry resistance. This is because large AI firms might not necessarily wish to showcase the entirety of the data they utilize for training or how they monetize this data. That poses a huge hurdle for any system attempting to incorporate fair attribution into the AI field. However, having spent a week with OpenLedger, I'm actually interested in the concept! While the project is still in its early stages and may not have all the answers — it's posing new questions that the AI industry has largely overlooked until now. For the first time I felt the economic benefit of my own data contribution rather than just being available for free. Perhaps OpenLedger will be an important piece of the AI economy's future. Perhaps it has the challenge of scaling up beyond the early adopters. At the moment they're just not sure. But having seen this attribution system in action and having seen even the smallest of rewards directly connected to contribution activity, I appreciate why people are taking their eyes off of it. But that's enough to make the project worth watching, right? @Openledger #OpenLedger $OPEN

Spending 7 days on OpenLedger and it changed my perspective on how I think about AI data forever

When I first tried OpenLedger on a random Tuesday afternoon after I saw people talking about it on the internet. I can say that I initially disregarded it. New crypto projects are coming out every day and most of them are falling out of existence. However, with all the references to OpenLedger, I was finally curious. I wanted to see if it was helpful or just another fad that they were trying to push into people's consciousness.
The initial setup process surprised me because it was very easy. Just the fact that they've made something simple complicated made me suspicious, as crypto loves doing that. After a few steps of setting up the network, copying some commands that I didn't really understand, my laptop was connected and running a node within about 20 minutes.
Then I didn't really know what was going on in the background. I continued to gaze at the computer screen as numbers changed over time. I felt uncomfortable having my computer join a network of AI infrastructure and blockchain technology.I felt bad because I had my computer added to a network of AI infrastructure and blockchain technology. However, after spending more time on the platform, I began to see the potential for OpenLedger to solve a problem that most people don't often discuss.
The discussion about Artificial Intelligence has been centered around jobs getting replaced, increased productivity, and possible dangers in the future, for years. However, few people discuss the data itself. The intelligence of AI models is developed through learning from information that is created by humans. These systems are trained with articles, comments, research, tutorials, discussions, guides, and creative work.
The problem is that the people that create that information typically don't get anything in return.
Companies gather vast quantities of public information, train AI systems using these, and profit greatly from the models. In the meantime, the original authors are hardly ever even aware that their work is being used. OpenLedger takes this approach differently by creating a mechanism to capture contributions and provide incentives when users' information contributes to AI-generated outputs.
The concept gained a lot more appeal to me when I knew how the attribution system operated.
The platform tries to identify which datasets affect a certain AI response and rewards the contributors according to the value of their contribution. Contributors don't just upload information and disappear, they can actually track the information's use within the ecosystem.
Maybe at first the idea seems technical, but it is actually quite simple. If you contribute to improving an AI model, and that AI model is used, you earn a portion of the value generated from its usage.
I did some technical uploading after a couple of days, along with old documentation of work that I had performed in previous projects. Not an earthshaking discovery, just a useful resource that could be used to train specialized AI systems. I was impressed by the transparency of the process. All actions were in plain sight. I could see uploads, classifications, processing stages and attribution records right from the platform.
Most sites that you find online are like a black box. You upload content and then you don't know what happens to it. I think OpenLedger was different because I was able to watch it in real-time.
The following morning I was able to see that some OPEN tokens had been credited to my account. It wasn't a life changing sum of money, but that wasn't really what it was about that mattered to me. What really mattered was to be able to track back and see where those rewards had come from. The platform indicated the interactions that were rewarded, and how my contributed data was linked to those interactions.
Right there I changed my perspective of the whole thing.
The majority of users were not engaging in a regular crypto trading strategy looking to make a quick buck, as I spent more time in the community throughout the week. Rather, a lot of folks were trying something new, learning, sharing optimization tips, and talking about how they could enhance the quality of their data. There were some users running nodes on old laptops, and others testing small-scale AI datasets just because of the technology being interesting.
It was more of an early tech community than a speculating trading group.
After a week I was able to get a small routine around the platform. I would log in to my node in the morning, then upload material every now and then and keep an eye on the attribution records throughout the day. The rewards were still quite small, but they were regular enough to keep the system active and functional.
The thing that stuck with me was not the blockchain itself, but not even the token rewards, but how many new skills I acquired and how much I studied to become a better player. The realization that the Internet activity we do is always adding value to someone else. Whether it's a post, guide, tutorial, opinion or dataset, each piece of content plays a part in the bigger internet economy that is not always the most obvious.
Typically such platforms keep that figure and contributors get little to nothing in return.
OpenLedger is trying to shift that with the launch of accountability and transparency in how AI systems engage human-created knowledge. It is too early to tell if the project will be a long term success. It is not going to be simple to scale attribution across the massively sized networks of AI and there remain fair concerns about privacy, adoption, and industry resistance.
This is because large AI firms might not necessarily wish to showcase the entirety of the data they utilize for training or how they monetize this data. That poses a huge hurdle for any system attempting to incorporate fair attribution into the AI field.
However, having spent a week with OpenLedger, I'm actually interested in the concept! While the project is still in its early stages and may not have all the answers — it's posing new questions that the AI industry has largely overlooked until now.
For the first time I felt the economic benefit of my own data contribution rather than just being available for free.
Perhaps OpenLedger will be an important piece of the AI economy's future. Perhaps it has the challenge of scaling up beyond the early adopters. At the moment they're just not sure.
But having seen this attribution system in action and having seen even the smallest of rewards directly connected to contribution activity, I appreciate why people are taking their eyes off of it.
But that's enough to make the project worth watching, right?
@OpenLedger #OpenLedger $OPEN
Ogni volta che cerchi qualcosa, lasci una recensione o ti unisci a una conversazione online, quell'azione diventa dati. Un modello impara da essi. Un prodotto migliora grazie a questo. E tu non ricevi nulla. Neanche un riconoscimento che il tuo comportamento fosse la materia prima. Questa non è una cospirazione. È semplicemente così che l'industria è stata costruita. I dati fluiscono verso l'alto, il valore rimane in cima e le persone che effettivamente li hanno generati non fanno mai parte dell'equazione. @Openledger sta lavorando su un presupposto diverso. Tratta il contributo di dati come lavoro, qualcosa che merita una registrazione tracciabile e una vera ricompensa. Quando carichi un dataset su uno dei suoi Datanet, quel contributo viene scritto on-chain immediatamente. Esiste come un asset verificabile e attribuito dal momento in cui lo invii. Quando un modello addestrato su quei dati viene utilizzato per una chiamata API, un compito o un'inferenza, il meccanismo di Proof of Attribution lo risale a ogni contributore e distribuisce le ricompense di conseguenza. Più i tuoi dati plasmano un modello, più guadagni da essi nel tempo. La Model Factory consente a chiunque di ottimizzare i modelli di IA utilizzando dati della comunità senza scrivere codice. OpenLoRA mantiene quei modelli leggeri e a basso costo di esecuzione, il che significa più eventi di utilizzo e più ricompense che tornano ai contributori. OctoClaw, il loro lancio più recente, consente agli utenti di costruire e gestire flussi di lavoro guidati da IA in tempo reale, estendendo quella stessa logica di attribuzione nel comportamento degli agenti dal vivo. L'Arena Yapper è anche attiva, un pool di 2 milioni $OPEN token per i primi 200 contributori della comunità in sei mesi. Questo da solo ti dice dove è puntata la struttura di incentivi. La maggior parte dei progetti in questo spazio parla di proprietà dei dati nei whitepaper e si ferma lì. Quello che trovo genuinamente diverso in OpenLedger è che l'attribuzione è già on-chain, i modelli sono già attivi e i cicli di ricompensa sono già in movimento. Quel divario tra promessa e infrastruttura funzionante è dove la maggior parte dei progetti fallisce silenziosamente. OpenLedger almeno l'ha attraversato. Hai generato dati per tutta la tua vita digitale. La domanda è se qualcuno di essi lavorerà mai per te? #OpenLedger
Ogni volta che cerchi qualcosa, lasci una recensione o ti unisci a una conversazione online, quell'azione diventa dati. Un modello impara da essi. Un prodotto migliora grazie a questo. E tu non ricevi nulla. Neanche un riconoscimento che il tuo comportamento fosse la materia prima.

Questa non è una cospirazione. È semplicemente così che l'industria è stata costruita. I dati fluiscono verso l'alto, il valore rimane in cima e le persone che effettivamente li hanno generati non fanno mai parte dell'equazione.

@OpenLedger sta lavorando su un presupposto diverso. Tratta il contributo di dati come lavoro, qualcosa che merita una registrazione tracciabile e una vera ricompensa. Quando carichi un dataset su uno dei suoi Datanet, quel contributo viene scritto on-chain immediatamente. Esiste come un asset verificabile e attribuito dal momento in cui lo invii. Quando un modello addestrato su quei dati viene utilizzato per una chiamata API, un compito o un'inferenza, il meccanismo di Proof of Attribution lo risale a ogni contributore e distribuisce le ricompense di conseguenza. Più i tuoi dati plasmano un modello, più guadagni da essi nel tempo.

La Model Factory consente a chiunque di ottimizzare i modelli di IA utilizzando dati della comunità senza scrivere codice. OpenLoRA mantiene quei modelli leggeri e a basso costo di esecuzione, il che significa più eventi di utilizzo e più ricompense che tornano ai contributori. OctoClaw, il loro lancio più recente, consente agli utenti di costruire e gestire flussi di lavoro guidati da IA in tempo reale, estendendo quella stessa logica di attribuzione nel comportamento degli agenti dal vivo.

L'Arena Yapper è anche attiva, un pool di 2 milioni $OPEN token per i primi 200 contributori della comunità in sei mesi. Questo da solo ti dice dove è puntata la struttura di incentivi.

La maggior parte dei progetti in questo spazio parla di proprietà dei dati nei whitepaper e si ferma lì. Quello che trovo genuinamente diverso in OpenLedger è che l'attribuzione è già on-chain, i modelli sono già attivi e i cicli di ricompensa sono già in movimento. Quel divario tra promessa e infrastruttura funzionante è dove la maggior parte dei progetti fallisce silenziosamente. OpenLedger almeno l'ha attraversato.

Hai generato dati per tutta la tua vita digitale. La domanda è se qualcuno di essi lavorerà mai per te?
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I Modelli di IA più Potenti sono Stati Costruiti con i Tuoi Dati. Perché Non Vuoi Qualcosa in Cambio?I modelli di IA più potenti del mondo sono stati costruiti utilizzando i tuoi dati, meriti qualcosa in cambio! L'IA è utilizzata dalla maggior parte delle persone nella vita di tutti i giorni, ma non ne conoscono l'origine. Aprono un'app, digitano una domanda, ricevono una risposta e poi se ne vanno. Qual è l'intelligenza dietro quella risposta, quali dati ci sono dietro quella risposta, quali persone sono dietro quella risposta, chi ha preso quale decisione per arrivare a quella risposta, è tutto completamente invisibile. Non è un caso che sia invisibile. È il design. I migliori modelli di IA del mondo sono stati creati all'interno di ecosistemi chiusi per anni. Alcune grandi corporazioni avevano accesso a enormi quantità di dati, alimentavano i modelli con essi e poi rinchiudevano tutto all'interno delle loro mura proprietarie. I contributori—gli attori umani le cui scritture, immagini, conversazioni e comportamenti hanno reso quei modelli intelligenti—non hanno ricevuto nulla. Né riconoscimenti. Né compensi. Nemmeno un semplice riconoscimento. Il valore si è mosso in una sola direzione e la maggior parte delle persone non ha mai fatto domande.

I Modelli di IA più Potenti sono Stati Costruiti con i Tuoi Dati. Perché Non Vuoi Qualcosa in Cambio?

I modelli di IA più potenti del mondo sono stati costruiti utilizzando i tuoi dati, meriti qualcosa in cambio!
L'IA è utilizzata dalla maggior parte delle persone nella vita di tutti i giorni, ma non ne conoscono l'origine. Aprono un'app, digitano una domanda, ricevono una risposta e poi se ne vanno. Qual è l'intelligenza dietro quella risposta, quali dati ci sono dietro quella risposta, quali persone sono dietro quella risposta, chi ha preso quale decisione per arrivare a quella risposta, è tutto completamente invisibile. Non è un caso che sia invisibile. È il design.
I migliori modelli di IA del mondo sono stati creati all'interno di ecosistemi chiusi per anni. Alcune grandi corporazioni avevano accesso a enormi quantità di dati, alimentavano i modelli con essi e poi rinchiudevano tutto all'interno delle loro mura proprietarie. I contributori—gli attori umani le cui scritture, immagini, conversazioni e comportamenti hanno reso quei modelli intelligenti—non hanno ricevuto nulla. Né riconoscimenti. Né compensi. Nemmeno un semplice riconoscimento. Il valore si è mosso in una sola direzione e la maggior parte delle persone non ha mai fatto domande.
🎙️ Trading spot e futures: long o short? 🚀 $BNB
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🎙️ Fino a quanto scenderà il trend di BTC? Parliamone insieme!
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Bitcoin Vede Massivi Deflussi mentre le Tensioni Globali e la Paura dell'Inflazione Scuotono il Mercato CryptoIl mercato delle criptovalute ha affrontato una forte pressione di vendita la scorsa settimana, poiché l'incertezza riguardante le tensioni geopolitiche globali e le crescenti preoccupazioni per l'inflazione hanno spinto gli investitori verso un approccio più cauto. Bitcoin ed Ethereum hanno subito significativi deflussi di capitale, mentre diversi altcoin hanno continuato ad attrarre nuovi investimenti, dimostrando che i trader stanno diventando più selettivi con le loro posizioni. Secondo l'ultimo rapporto settimanale sugli investimenti in asset digitali, i prodotti di investimento in crypto hanno registrato più di $1 miliardo in deflussi nell'ultima settimana. Questo ha segnato la prima settimana negativa dopo una lunga serie di afflussi positivi ed è diventato anche uno dei più grandi deflussi settimanali registrati quest'anno.

Bitcoin Vede Massivi Deflussi mentre le Tensioni Globali e la Paura dell'Inflazione Scuotono il Mercato Crypto

Il mercato delle criptovalute ha affrontato una forte pressione di vendita la scorsa settimana, poiché l'incertezza riguardante le tensioni geopolitiche globali e le crescenti preoccupazioni per l'inflazione hanno spinto gli investitori verso un approccio più cauto. Bitcoin ed Ethereum hanno subito significativi deflussi di capitale, mentre diversi altcoin hanno continuato ad attrarre nuovi investimenti, dimostrando che i trader stanno diventando più selettivi con le loro posizioni.
Secondo l'ultimo rapporto settimanale sugli investimenti in asset digitali, i prodotti di investimento in crypto hanno registrato più di $1 miliardo in deflussi nell'ultima settimana. Questo ha segnato la prima settimana negativa dopo una lunga serie di afflussi positivi ed è diventato anche uno dei più grandi deflussi settimanali registrati quest'anno.
Chainlink Espande l'Adozione Istituzionale e la Crescita Cross-Chain a Maggio 2026Chainlink ha continuato a rafforzare la sua posizione nell'industria blockchain durante maggio 2026, mentre molteplici integrazioni istituzionali, migrazioni DeFi e partnership orientate alla compliance hanno spinto il suo ecosistema ulteriormente nell'infrastruttura finanziaria mainstream. Gli sviluppi recenti hanno messo in evidenza la crescente domanda di servizi oracle sicuri, gestione di asset tokenizzati, interoperabilità cross-chain e sistemi di compliance basati su blockchain. Questi aggiornamenti hanno anche mostrato come la tecnologia blockchain sia sempre più connessa con le operazioni finanziarie tradizionali, creando nuove opportunità sia per le istituzioni che per le piattaforme di finanza decentralizzata.

Chainlink Espande l'Adozione Istituzionale e la Crescita Cross-Chain a Maggio 2026

Chainlink ha continuato a rafforzare la sua posizione nell'industria blockchain durante maggio 2026, mentre molteplici integrazioni istituzionali, migrazioni DeFi e partnership orientate alla compliance hanno spinto il suo ecosistema ulteriormente nell'infrastruttura finanziaria mainstream. Gli sviluppi recenti hanno messo in evidenza la crescente domanda di servizi oracle sicuri, gestione di asset tokenizzati, interoperabilità cross-chain e sistemi di compliance basati su blockchain.
Questi aggiornamenti hanno anche mostrato come la tecnologia blockchain sia sempre più connessa con le operazioni finanziarie tradizionali, creando nuove opportunità sia per le istituzioni che per le piattaforme di finanza decentralizzata.
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$ASTR ZONA D'ACQUISTO 🟩 $0.0076 – $0.0080 🔸 TP1 → $0.0089 🔸 TP2 → $0.0098 🔸 TP3 → $0.0110 🛑 Stop: $0.0071
$ASTR ZONA D'ACQUISTO 🟩 $0.0076 – $0.0080
🔸 TP1 → $0.0089
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🛑 Stop: $0.0071
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Rialzista
📥 $FIDA ZONA DI ACQUISTO 🟩 $0.0145 – $0.0155 🔸 TP1 → $0.0185 🔸 TP2 → $0.0220 🔸 TP3 → $0.0255 🛑 Stop: $0.0132
📥 $FIDA ZONA DI ACQUISTO 🟩 $0.0145 – $0.0155
🔸 TP1 → $0.0185
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🛑 Stop: $0.0132
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Rialzista
📥 $OPEN ZONA D'ACQUISTO 🟩 $0.175 – $0.185 🔸 TP1 → $0.215 🔸 TP2 → $0.240 🔸 TP3 → $0.275 🛑 Stop: $0.162 $OPEN sta attualmente scambiando a $0.191, mantenendosi appena sopra il suo livello di supporto orizzontale a breve termine. Sulla candlestick delle 4 ore, il token sta cercando di stabilizzarsi dopo aver trovato una buona domanda vicino alla fascia di $0.18. Anche se il rallentamento del mercato più ampio ha limitato il suo slancio al rialzo, difendere questa zona d'acquisto mantiene la struttura potenziale pronta per un pump di sollievo verso il cluster di resistenza a $0.24. ✅
📥 $OPEN ZONA D'ACQUISTO 🟩 $0.175 – $0.185
🔸 TP1 → $0.215
🔸 TP2 → $0.240
🔸 TP3 → $0.275
🛑 Stop: $0.162

$OPEN sta attualmente scambiando a $0.191, mantenendosi appena sopra il suo livello di supporto orizzontale a breve termine. Sulla candlestick delle 4 ore, il token sta cercando di stabilizzarsi dopo aver trovato una buona domanda vicino alla fascia di $0.18. Anche se il rallentamento del mercato più ampio ha limitato il suo slancio al rialzo, difendere questa zona d'acquisto mantiene la struttura potenziale pronta per un pump di sollievo verso il cluster di resistenza a $0.24. ✅
📥 $SOL ZONA D'ACQUISTO 🟩 $80.00 – $83.50 🔸 TP1 → $89.50 🔸 TP2 → $96.00 🔸 TP3 → $104.00 🛑 Stop: $76.50
📥 $SOL ZONA D'ACQUISTO 🟩 $80.00 – $83.50
🔸 TP1 → $89.50
🔸 TP2 → $96.00
🔸 TP3 → $104.00
🛑 Stop: $76.50
📥 $ETH ZONA DI ACQUISTO 🟩 $2,050 – $2,120 🔸 TP1 → $2,240 🔸 TP2 → $2,380 🔸 TP3 → $2,550 🛑 Stop: $1,980
📥 $ETH ZONA DI ACQUISTO 🟩 $2,050 – $2,120
🔸 TP1 → $2,240
🔸 TP2 → $2,380
🔸 TP3 → $2,550
🛑 Stop: $1,980
📥 $BTC ZONA DI ACQUISTO 🟩 $75,200 – $76,500 🔸 TP1 → $78,800 🔸 TP2 → $80,500 🔸 TP3 → $82,400 🛑 Stop: $74,000 $BTC sta attualmente scambiando a $76,959, riflettendo un calo del -1,5% nelle ultime 24 ore. Il prezzo ha perso il supporto immediato fondamentale di $77,500 a causa di un sentimento di avversione al rischio più ampio nei mercati globali. Sulla candlestick di 4 ore, l'RSI è vicino al territorio di ipervenduto (intorno a 30), il che indica che, mentre la struttura a breve termine è debole, un rimbalzo di sollievo verso $78,800 è altamente probabile se la zona di domanda a $76,000 regge fermamente. ✅
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🔸 TP1 → $78,800
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🛑 Stop: $74,000

$BTC sta attualmente scambiando a $76,959, riflettendo un calo del -1,5% nelle ultime 24 ore. Il prezzo ha perso il supporto immediato fondamentale di $77,500 a causa di un sentimento di avversione al rischio più ampio nei mercati globali. Sulla candlestick di 4 ore, l'RSI è vicino al territorio di ipervenduto (intorno a 30), il che indica che, mentre la struttura a breve termine è debole, un rimbalzo di sollievo verso $78,800 è altamente probabile se la zona di domanda a $76,000 regge fermamente. ✅
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