فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول

چه چیزی را می توان در نمودار عمق بازار تجزیه و تحلیل کرد؟

نمودار عمق بازار یا Depth of Market لیستی با شاخص های دیجیتالی سفارشات فعلی برای خرید یا فروش دارایی ارز دیجیتالی شده خاص با قیمت های تعیین شده توسط شرکت کنندگان است. این شاخص اطلاعات بازرگانان را منعکس می کند و یکی از مهمترین ابزارهای معامله گر است، در واقع جدولی است که اطلاعات مربوط به سفارشات ارائه شده توسط خریداران و فروشندگان در حال حاضر را منعکس می کند.

اگر ارز رمزنگاری شده و عمق بازار را تحلیل کنید ، می توانید پیش بینی کوتاه مدت از وضعیت بازار داشته باشید. نقل قول های کتاب سفارش ، به همراه جدول معاملات گذشته ، برای نظارت بر عملکرد سایر معامله گران در بازار ، شناسایی فعالان اصلی بازار ، تعیین میزان گسترش و تصمیم گیری برای فروش یا خرید استفاده می شود.

تفاوت اصلی بین نمودار عمق بازار و نمودار قیمت این است که نمودار قیمت برخلاف عمق بازار نمایش تصویری از داده های بازار را ارائه نمی دهد بلکه فقط سفارشات ورودی را نشان می دهد که نزدیک به بازار هستند و انجام آنها به نوعی بر قیمت گذاری بعدی تأثیر می گذارد. هنگامی که نحوه خواندن نمودارهای عمق بازار را درک کردید ، درک بازار را از داخل شروع می کنید.

تحلیل تکنیکال در بازار ارزهای دیجیتال و سایربازارهای مالی، روشی برای پیش بینی رفتار احتمالی نمودار از طریق اطلاعات گذشته مانند قیمت و تغییرات آن، حجم معاملات و … است.

کتاب سفارش و نکات مربوط به آن

کتاب سفارش محلی است که نمودار عمق بازار در یک زمان مشخص در آن نمایش داده می شود .درک این نکته مهم است که هیچ یک از کتاب های سفارش مبادلات ارز رمزنگاری شده نمی توانند همه سفارشات فعال را نمایش دهند. بنابراین ، فقط آن دسته از سفارشاتی که نزدیک به قیمت فعلی قرار دارند ، در قسمت قابل مشاهده قرار می گیرند. با این حال ، بازی فعالان بزرگ بازار معمولاً همیشه تحت نظارت دقیق قابل مشاهده است.

معمولاً کتاب سفارش ارزهای رمزپایه توسط معامله گران پر می شود ، اما معامله گران متفاوت هستند ، بنابراین ، برای تجزیه و تحلیل کارآمد تر از عمق بازار ، لازم است بدانید که چه نوع بازیکنانی در شکل گیری آن نقش دارند.

بازیکنان اصلی

به طور معمول ، اینها سرمایه گذارانی هستند که در ترازنامه آنها دارایی های بسیار زیادی وجود دارد. بازیکنان بزرگ می توانند تغییرات عمده ای در قیمت دارایی ایجاد کنند. شناسایی آنها و همچنین روشن کردن اهداف آنها ، وظیفه اصلی تجزیه و تحلیل نمودار عمق بازار ارزهای رمزپایه است. انجام این کار بسیار آسان نیست ، زیرا سرمایه فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول گذاران بزرگ حجم زیادی را به چندین سفارش کوچکتر تقسیم می کنند ، که در هنگام تجزیه و تحلیل خوراک معاملات مشاهده می شود.

معامله گران و سرمایه گذاران متوسط

اینها بیشترین مخاطبان برای مبادلات ارزهای رمزنگاری شده است. آنها طبق استراتژی های خودشان تجارت می کنند. رفتار آنها به راحتی قابل پیش بینی است ، معامله گران و متوسط ​​سرمایه گذاران را می توان از نظر حجم معاملات و دفعات صدور سفارش از یکدیگر تفکیک کرد.

سازندگان بازار

این دسته از بازیکنان با ثبت سفارش ، نقدینگی دارایی های خاصی را در بازار حفظ می کنند و همچنین از اندازه اسپرد می کاهند.

چنین فعالیتی نسبتاً خطرناک است ، بنابراین ، سازندگان بازار از الگوریتم های خاصی برای ثبت سفارشات دو جانبه در کار خود استفاده می کنند. مبادلات ارزهای رمزنگاری شده با حق کمیسیون های ترجیحی به فعالان بازار پاداش می دهند که به آنها این فرصت را می دهد تا معاملات خود را در جهات مختلف منعقد کنند.

دلالان

این دسته شامل معامله گران و ربات های معاملاتی است که طی یک جلسه مبادله با زمان اجرای کوتاه تعداد قابل توجهی معامله را باز می کنند. این دسته از بازیکنان صرافی در نتیجه معاملات درون اسپرد سود کسب می کنند.

به نظر می رسد اینگونه است: پس از تجزیه و تحلیل نمودار عمق بازار در مبادله ارزهای رمزنگاری شده ، اسکالپر یک سفارش با بهترین قیمت پیشنهاد و تقریباً همزمان با آن یک سفارش Ask می دهد. اگر لحظه به درستی محاسبه شود ، سود حاصل از معامله به طور قابل توجهی از مقدار کمیسیون فراتر خواهد رفت.

ربات های تجاری با فرکانس بالا

به دلیل اجرای تقریباً فوری سفارشات ، یافتن ربات های با فرکانس بالا در کتاب سفارشات ارز رمزنگاری شده کاملاً دشوار است ، اما به طور واضح در خوراک معاملات قابل مشاهده هستند. ربات ها براساس الگوریتم های خاصی کار می کنند و با سرعت بسیار بالایی در محاسبه مشخص می شوند.

همانطور که می‌دانید برای نگهداری، ذخیره و انجام تراکنشات بیت کوین به یک کیف پول بیت کوین نیاز دارید. کیف پول‌های بیت کوین از امنیت بسیار بالایی برخوردارند، اما سوال اینجاست که امنیت این کیف پول‌ها چگونه تضمین می‌شود؟ کلید خصوصی بیت کوین دقیقا پاسخ همین سوال است. کلید خصوصی ارز دیجیتالی بیت کوین امنیت بیت کوین را تضمین میکند، پیشنهاد میکنیم مطلب اختصاصی این موضوع که توسط دکتر سیگنال تهیه شده است رو حتما مطالعه نمایید.

مطالب پیشنهادی دکتر سیگنال: نحوه محاسبه اندیکاتور پارابولیک SAR به همراه شناسایی اندیکاتور جذاب پارابولیک

چه چیزی را می توان در نمودار عمق تجزیه و تحلیل کرد؟

اگر در حال تجزیه و تحلیل نمودار عمق بازار نمایش داده شده در کتاب سفارش هستید ، باید به موارد زیر توجه کنید:

سفارشات بزرگ

خواندن داده های خبره ، پیگیری سفارشات بزرگتر از حد متوسط. یک سفارش بزرگ در متن صدور آن در نظر گرفته می شود.

۲ . سفارشات تکراری

فروشندگان یک بازار بسیار بزرگ به دلیل عدم توانایی در گشودن موقعیت در بازار فرابورس ، مجبور به استفاده از کلاهبرداری های مختلف برای جذب موقعیت در دفترچه سفارش می شوند تا قابل مشاهده نباشند. یکی از این روش ها فعال کردن الگوریتمی است که تعداد مشخصی از لات ها را در بازه های زمانی مشخص خریداری نموده و یا بفروشد که می تواند یک حجم برابر در یک بازه زمانی ثابت باشد یا در فواصل تصادفی (مثلاً در محدوده 3-20 ثانیه) تغییر کند (10 ، 20 ، 30 لات).

۳. امواج

تجزیه و تحلیل دیوارها و سفارشات به درک بهتر بازار و روحیه بازیکنان کمک می کند. با این وجود ، ارزش دانستن موارد زیر است: در بازار ارزهای رمزپایه ، قیمت در اکثر موارد به درخواست بازیکنان بزرگ حرکت می کند. به آنها نهنگ نیز گفته می شود. با دستورات غلط میلیاردرها می توانند گمراه کننده باشند.

4. عرضه و تقاضا

با عرضه یا تقاضا ، می توان وضعیت بازیگران موجود در بازار را قضاوت کرد. اگر تقاضا بیش از میزان عرضه باشد ، بازار صعودی به نظر می رسد یا به زودی روند این روند را تغییر می دهد. اگر پیشنهادهای بیشتری نسبت به خریداران وجود داشته باشد ، احتمالاً قیمت کاهش می یابد.

اگر به دنبال آموزش خرید و فروش ارز دیجیتال هستید، قدم در راه تریدرها بگذارید. آموزش ترید ارز دیجیتال یکی از پر طرفدار ترین بحث ها در ارز محسوب می شود. به افرادی که با هدف کسب سود به معامله ارز دیجیتال می‌پردازند، تریدر می گویند. برای دریافت اطلاعات تکمیلی در این مورد میتوانید مطلب اختصاصی دکتر سیگنال را مطالعه نمایید.

فواید استفاده از نمودار عمق بازار

ده سال پیش ، بازرگانان نمی توانستند کار خود را بدون استفاده از داده های مجله نقل قول تصور کنند. اما در حال حاضر ، اثربخشی گزارش ارزهای رمزپایه زیر سوال رفته است. هر ساله استراتژی های تجاری پیچیده تر و پیچیده تری در بازار ظاهر می شوند که قابلیت اطمینان و سودآوری آنها را نشان می دهد. به دلیل بهبود مداوم رویکردهای معاملات ، فعالان بازار کمتر به استفاده از گزارش نقل قول سفارش متوسل می شوند.

امروزه همچنین بسیاری از معامله گران دیگر جدول ورود به سیستم را مفید نمی دانند ، و چندین دلیل مهم برای این کار دارند:

مجموعه بزرگی از سفارشات پنهان امکان ارزیابی کامل وضعیت فعلی معاملات را فراهم نمی کند.

فعالان اصلی بازار معمولاً از روش جایگزینی سفارشات جعلی برای استخراج سود از تجار بی تجربه استفاده می کنند.

سیگنالهای دروغین اغلب اتفاق می افتد که یک نشانگر فنی سیگنالی برای ادامه روند می دهد ، در حالی که نمودار عمق بازار عکس این را را نشان می دهد. این وضعیت می تواند ترفند بدی را برای معامله گر بازی کند.

در نتیجه

نمودار عمق بازار یک راهنمای واقعی برای معامله گر روز و نوسان است. معاملات میان مدت و بلند مدت به معنای استفاده از این ابزارها نیست ، اما درک اطلاعات موجود در کتاب سفارش می تواند به بهبود ارزیابی وضعیت بازار و انتخاب لحظه های آغاز معاملات با بهترین نسبت ریسک به پاداش کمک کند.

با ثابت و به خاطر سپردن ساختار مانیفست ، می توانید مهارت استفاده از دفتر سفارش را در سطحی کسب کنید که برای افزایش سودآوری و ثبات تجارت خود کافی باشد.

دکتر سیگنال بازار ارزهای دیجیتال و بیت کوین را تحلیل می کند و شما را از افزایش قیمت های پیش رو مطلع می سازد و درتلاش هست، تا با ارائه برترین سیگنال های تحلیل شده بیت کوین و آلت کوین ها که دارای دقت بالایی هستند به افزایش عملکرد و کم کردن ریسک معاملات شما کمک کند تا سود شما را در معاملات به حداکثر برساند. به تیم تحلیلگر ما ملحق شوید و لذت تریدینگ را با دکتر سیگنال تجربه کنید.

الگوریتمهای ماشین لرنینگ چه کاربردی دارند؟

علاوه بر آن باید به این مسئله توجه داشته باشیم که دادههای انتخابی نماینده کل جمعیت باشند، بعنی در همان مثال تصویر اگر عکسهایی که برای آموزش انتخاب میکنیم افراد بین ۲۰ تا ۴۰ سال هستند، سیستم فقط توانایی شناخت افرادی با این میزان سن را دارد و اگر تصویری از کودکی به او نشان داده شود دچار مشکل میشود. یادگیری ماشین میتواند به بانکها و موسسات مالی کمک کند تا تصمیمات دقیقتری بگیرند، به ارائه خدمات مالی کمک کند تا بسته شدن یک حساب را قبل از وقوع تشخیص دهند، الگوی هزینه مشتریان را پیگیری کنند، تجزیه و تحلیل بازار را انجام دهند، ردیابی الگوهای هزینه را به ماشینهای هوشمند آموزش دهند و در نهایت الگوریتمهای یادگیری ماشین می توانند گرایشها و ترندهای پیش رو را به راحتی شناسایی کنند و در زمان واقعی واکنش نشان دهند. زمانی که محصول جدیدی در بازار عرضه میشود، برای افزایش فروش میتواند از این طریق با محصولات قدیمی همراه می شود. یعنی به عنوان مثال اینکه بفهمیم چگونه محصولات غیر مرتبط میتوانند با یکدیگر مرتبط باشند. تمرکز اصلی شرکت بر روی تولید محصولات مبتنی بر هوش مصنوعی است.

برای بدست آوردن این استراتژیها کاربر از الگوریتمهای معاملاتی برای خرید و فروش اوراق بهادار بر اساس عواملی مانند همبستگی های تاریخی و متغیرهای عمومی اقتصادی متمرکز استفاده میکند. در امور اقتصادی یکی از مسائل مهم بدست آوردن استراتژیهای کوتاه مدت برای خرید و فروش اوراق بهادار میباشد. الگوریتنمهای یادگیری هوش مصنوعی تا پایات سال ۲۰۱۵ بیش از نیمی از سود صندوق را به خود اختصاص داده بودند و این مسئله در حال بود که میزان دارایی که به هوش مصنوعی تخصیص داده شده بود بسیار کمتر از مجله خبری fudzilla سایر بخشها بود. از یادگیری ماشین هم چنین در تشخیص دست خط در نوشته های معمولی یا نسخ خطی چاپ شده نیز استفاده میشود. انجام یک کار که دائما در حال فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول تغییر است، مانند تشخیص کلاهبرداری از سوابق معاملات. در تصاویر رنگی نیز هر پیکسل یک واحد اندازه گیری برای شدت سه رنگ قرمز، سبز و آبی استفاده میشود. الگوریتمهای بسیار مختلفی برای یادگیری ماشین وجود دارد و هر روزه صدها الگوریتم جدید نیز تولید می شوند، و به طور معمول توسط سبک یادگیری (learning style) (مانند یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت، یادگیری نیمه نظارت) و یا با توجه به شباهتشان در فرم و عملکرد ( مانند طبقه بندی، برگشت، درخت تصمیم گیری، دسته کردن، یادگیری عمیق و…) گروه بندی می شوند.

مجموع اختراعات ثبت شده در زمینه یادگیری ماشین از سال ۲۰۱۳ تا سال ۲۰۱۷ میلادی دارای نرخ رشد سالانه ترکیبی ۳۴% بوده است و این مسئله باعث شده که این حوزه به رتبه سوم در ثبت اختراع تبدیل شود. الگوریتم های توسعه یافته یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آنها سبکهای نقاشی را در بانک اطلاعاتی با دقت ۶۰٪ طبقه بندی کرده و از انسانهای معمولی غیر متخصص نیز در تشخیص و دسته بندی آثار فراتر رفت و بهتر عمل کرد. از یادگیری ماشین فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول میتوان در تکنیکها و ابزارهایی که برای تشخیص بیماریها کاربرد دارند استفاده کرد. با استفاده از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی میتوان خدمات مالی محبوبی را ارائه داد. این الگوریتم یادگیری همچنین می تواند خروجی اش را با خروجی درست و از قبل تعیین شده مقایسه کند و خطاهای موجود را بیابد تا بر اساس آن مدل را اصلاح کند.- در مقابل، زمانی از الگوریتمهای یادگیری ماشین بدون نظارت استفاده می شود که اطلاعات مورد نیاز برای آموزش نه طبقه بندی شده باشد و نه برچسب زده باشد. دومین مرحله و قدم بعدی در اصول یادگیری ماشین انتخاب یک مدل و آموزش آن است. یکی از کاربردهای بسیار خوب یادگیری ماشین استخراج اطلاعات میباشد.

چرا یادگیری ماشین و دانستن در مورد آن اهمیت دارد؟ به همین دلیل یادگیری ماشینی به دلیل آوردهایی که برای سرمایهگذاران دارد و همچنین تحولاتی که در سایر حوزهها میتواند ایجاد کند به یک موضوع داغ تبدیل شده است. کارهایی که یادگیری ماشین میتواند انجام دهد بسیار متنوع است. یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ (Machine Learning) یکی از زیر مجموعههای هوش مصنوعی است که به سیستمها این امکان را می دهد تا به صورت خودکار یادگیری و پیشرفت داشته باشند بدون اینکه به برنامه نویسی صریحی برای آن داشته باشند. یادگیری ماشین آنالیز مقادیر انبوهی از دادهها را امکان پذیر می کند. در ادامه میخواهیم فرآیندهای یادگیری ماشین را تجزیه و تحلیل کنیم تا بتوانیم جزئیات آن را درک کنیم. یا آنکه با حجم دادهها و متغیرهای زیادی روبهرو هستیم که پردازش و محاسبه آنها برای نیروی انسانی و به کمک روشهای سنتی امکان پذیر نیست و حتی فرمول یا معادلاتی را نداریم که به حل آنها کمک کند.

اگر شما این مقاله آموزنده را دوست داشتید و می خواهید اطلاعات بیشتری در مورد مجله خبری fudzilla لطفا از سایت ما دیدن کنید.

یادگیری ماشین برای مدیران دارایی چه معنایی خواهد داشت

برخی از کارشناسان صنعت معتقدند که یادگیری ماشین (ML) روند رو به رشد به سمت صندوق های سرمایه گذاری غیرفعال را معکوس می کند. اگرچه ML ابزارهای جدیدی را ارائه می دهد که می تواند به سرمایه گذاران فعال کمک کند تا از حد شاخص ها فراتر روند، اما مشخص نیست که آیا می تواند یک مدل کسب و کار پایدار را برای مدیران دارایی فعال ارائه دهد یا خیر.

سخن مشاور مدیریت

بیایید با مثبت ها شروع کنیم

یادگیری ماشین، یک شکل از هوش مصنوعی، الگوریتم های قدرتمند را قادر می سازد تا مجموعه داده های بزرگ را تجزیه و تحلیل کرده و با توجه به اهداف از پیش تعریف شده، پیش بینی انجام دهد. این الگوریتم ها به جای پیروی کور کورانه از دستورالعمل های کدگذاری شده توسط انسان، از طریق فرآیند آزمایش و خطا خود را تنظیم می کنند تا با ورود داده های بیشتر، نتایج دقیق تری تولید کنند.

یادگیری ماشین سازگار ویژه ای با سرمایه گذاری در بورس اوراق بهادار دارد زیر براساس بینش هایی که ارائه میدهد می توان سریع و کارآمد عمل کرد. در مقابل، هنگامی که ML بینش های جدیدی را در حوزه های دیگری ایجاد می کند، شرکت ها باید قبل از عملی کردن این بینش ها، بر محدودیت های اساسی ای غلبه کنند. به عنوان مثال، هنگامی که گوگل اتومبیل بدون راننده (خودران) توسط ML توسعه داد، قبل از آنکه این اتومبیل به خیابان ها برود باید تأیید جمعی از ذینفعان و سهامداران را بگیرد. این ذینفعان شامل تنظیم کننده های قوانین فدرال، شرکت های بیمه اتومبیل و دولت های محلی که قرار است این اتومبیل های خودران در آن رانندگی کنند، هستند. مدیران سبد سرمایه گذاری [1] برای تبدیل بینش ML به تصمیمات سرمایه گذاری نیاز به تایید سازمان مقرراتی ای ندارند.

در بحث مدیریت سرمایه گذاری، ML کارهای کمی را که قبلاً توسط تحلیلگران اوراق بهادار انجام می شد را به سه روش تقویت می کند:

ML می تواند با پیدا کردن الگوهای جدید در مجموعه داده های موجود ، سهام های بالقوه با ارزش را شناسایی کند.

به عنوان مثال، ML می تواند محتوا و سبک تمام پاسخ های مدیران عامل شرکتهای S&P 500 در جلسات و گزارش های سه ماهه درآمد در طول 20 سال را پایش کند.

با تجزیه و تحلیل تاریخچه این پاسخ ها نسبت به عملکرد خوب یا بد سهام، ML ممکن است بینشهای قابل فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول استفاده ای برای بیانیه مدیر عاملان فعلی ایجاد کند. این بینشها می تواند از تخمین اعتبار پیش بینی های رهبران شرکت گرفته تا همبستگی عملکرد شرکتهای موجود در یک بخش صنعت یا یک محل جغرافیایی مشابه باشد.

برخی از این تکنیک های جدید پیشرفت های چشمگیری نسبت به روش های سنتی دارند. به عنوان مثال، در تخمین احتمال نکول اوراق قرضه [2]، از مدلهای آماری پیچیده ای استفاده می شود که به ترتیب توسط اساتید ادوارد آلتمن و جیمز اولسون (بخصوص نمرات Z و O) تهیه شده است. محققان دریافته اند که تکنیک های ML تقریباً 10٪ دقیق تر از مدل های قبلی در پیش بینی نکول اوراق قرضه هستند.

ML می تواند اشکال جدیدی از داده ها را قابل تجزیه و تحلیل کند.

در گذشته، بسیاری از قالب های اطلاعات مانند تصاویر و صداها فقط توسط انسان قابل درک بودند. استفاده از این قالب های اطلاعاتی به عنوان ورودی های کامپیوتری برای مدیران سرمایه گذاری ذاتاً دشوار بود. الگوریتم های آموزش داده شده ML اکنون می توانند عناصر موجود در تصاویر را سریعتر و بهتر از انسان شناسایی کند. به عنوان مثال، با بررسی میلیون ها عکس ماهواره ای بصورت تقریباً بلادرنگ، الگوریتم های ML می توانند بازده محصولات کشاورزی چین را در حالی که هنوز از مزارع درو نشده اند و یا تعداد اتومبیل های موجود در پارکینگ مراکز ایالات متحده در تعطیلات آخر هفته را پیش بینی کنند.

بازار نوظهوری برای اشکال جدیدی از این مجموعه داده ها پدید آمده است. تحلیلگران ممکن است از مکان GPS تلفن های همراه برای درک ترافیک افراد در فروشگاه های خرده فروشی خاص، یا از داده های فروش یک فروشگاه استفاده کنند تا درآمد آن را نسبت به دوره های قبلی پیش بینی کنند. برنامه های کامپیوتری می توانند رسیدهای فروش ارسال شده به مشتریان را به عنوان محصول جانبی برنامه های مختلفی که توسط مصرف کنندگان به عنوان افزونه سیستم ایمیل خود استفاده می شود، جمع آوری کند. هنگامی که تحلیلگران این مجموعه داده ها را در مقیاس زیاد مورد بررسی قرار می دهند، می توانند روند و الگوهای مفیدی را جهت پیش بینی عملکرد شرکت تشخیص دهند.

ML می تواند اثرات منفی تعصبات انسانی بر تصمیمات سرمایه گذاری را کاهش دهد.

در سالهای اخیر، اقتصاددانان رفتاری و روانشناسان شناختی، طیف گسترده ای از تصمیمات غیر منطقی گرفته شده توسط اکثر انسانها را بررسی کرده اند. سرمایه گذاران بسیاری از این تعصبات را نشان می دهند، از قبیل فرار از ضرر (ترجیح به جلوگیری از ضرر نسبت به ایجاد سودهای معادل) یا تعصب تأیید (تمایل به تفسیر شواهد جدید به منظور تأیید عقاید پیشین).

یادگیری ماشین می تواند برای بررسی سابقه تاریخی معاملات مدیران سهام و تیم های تحلیل مورد استفاده قرار گیرد تا به جستجوی الگوهای نمایانگر این تعصبات بپردازد. افراد پس از آن می توانند تصمیمات سرمایه گذاری متناسب با این الگوهای غیر مفید را بررسی کنند. برای مؤثرترین کار، افراد باید از ML استفاده کنند تا تعصب را در هر سطح از روند سرمایه گذاری بررسی کنند؛ از جمله انتخاب اوراق قرضه، ساخت سبد سرمایه گذاری و انجام معامله.

با وجود این پیشرفت های چشمگیر در تصمیم گیری های سرمایه گذاری، ML محدودیت های بسیار مهمی را در خود دارد که به طور جدی پتانسیل ظاهری اش را کم می کند.

برای شروع، الگوریتم های ML ممکن است تعصبات قابل توجهی که ناشی از منابع داده مورد استفاده در فرآیند آموزش و یا نقص در الگوریتم ها باشد، نشان دهند. اگرچه ML باعث کاهش تعصبات انسانی در فرآیند سرمایه گذاری می شود، ولی شرکت ها نیاز دارند که دانشمندان علم داده منابع صحیحی از داده های جایگزین را انتخاب کنند، داده ها را دستکاری کرده و آن را با دانش موجود در شرکت ادغام کنند تا از ورود تعصبات جدید جلوگیری شود. این یک روند مداوم است که به صلاحیتی نیاز دارد که بسیاری از مدیران دارایی سنتی در حال حاضر ندارند.

ثانیا، اگرچه ML می تواند در بررسی مقادیر زیادی از داده های گذشته از یک حوزه خاص و یافتن الگوهای جدید نسبت به یک هدف صریح مؤثر باشد، اما با موقعیت های نادر مانند کودتاهای سیاسی یا بلایای طبیعی سازگاری خوبی ندارد. همچنین ML نمی تواند رویدادهای آینده را پیش بینی کند اگر ارتباط نزدیکی با روندهای گذشته وجود نداشته باشند، مانند بحران مالی سال 2008. در این موارد، متخصصان سرمایه گذاری باید درمورد اینکه روندهای آینده به کدام سمت میروند تا حدی بر اساس شهود و دانش عمومی شان قضاوت کنند.

در آخر، بسیاری از الگوهایی که ML در مجموعه های داده بزرگ مشخص می کند، معمولاً فقط همبستگی هایی هستند که هیچ گونه چشم اندازی بیانگر دلایل پنهان آنها مشخص نمی کنند، به این معنی که شرکت های سرمایه گذاری هنوز نیاز به استخدام متخصصان ماهر دارند تا تصمیم بگیرند که آیا این همبستگی ها سیگنال مفید هستند یا نویز. به گفته یک متخصص ML در یک سازمان بزرگ سرمایه گذاری ایالات متحده، تیم وی روزها را صرف ارزیابی الگویی که توسط ML شناسایی شده است می کند تا مشخص شود آیا با هر چهار آزمایش معقول بودن، پیش بینی پذیر، سازگاری و افزایشی [3] مطابقت دارد یا خیر.

حتی هنگامی که ML الگوی هایی را پیدا می کند که مطابق با هر چهار آزمایش است، این موارد همیشه به راحتی قابل تبدیل شدن به تصمیم سرمایه گذاری سودآور نیستند، که باز هم نیاز به فضاوت حرفه ای است. به عنوان مثال، با بررسی رسانه های اجتماعی، ML می توانست - برخلاف بیشتر نظرسنجی ها - پیش بینی كند كه دونالد ترامپ در سال 2016 به عنوان رئیس جمهور انتخاب می شود. با این حال، تصمیم گیری در مورد سرمایه گذاری بر اساس آن پیش بینی، یک سوال دشوار ایجاد می کند. آیا انتخاب ترامپ باعث می شود بازار سهام بالا برود یا پایین بیاید؟

نکته نهایی این است، اگرچه ML می تواند کیفیت تجزیه و تحلیل داده ها را تا حد زیادی بهبود بخشد، اما نمی تواند جایگزین قضاوت انسان شود. برای استفاده بهینه از این ابزارهای جدید، شرکتهای مدیریت دارایی به کامپیوتر و انسان همزمان و بعنوان نقش مکمل نیاز دارند. در نتیجه، سازمانها مجبورند سرمایه گذاری قابل توجهی هم در بحث فناوری و هم در بحث منابع انسانی انجام دهند، گرچه برخی از این هزینه ها با کاهش تعداد تحلیلگران سنتی جبران می شود.

متأسفانه، بسیاری از مدیران دارایی در مسیر اجرای ML قدم نگذارده اند. طبق نظرسنجی سال 2019 توسط موسسه CFA، تعداد کمی از متخصصان سرمایه گذاری در حال حاضر از برنامه های کامپیوتری ای که با ML مرتبط هستند استفاده می کنند. در عوض ، بیشتر مدیران سبد سرمایه گذاری همچنان به صفحه گسترده اکسل تکیه می کنند. علاوه بر این ، تنها 10٪ مدیران سبد سرمایه گذاری ای که به نظرسنجی CFA پاسخ دادند در 12 ماه قبل از تکنیکهای ML استفاده کرده بودند.

شاید به طور قابل پیش بینی، بزرگترین مدیران دارایی مانند BlackRock و Fidelity هستند که راه را پیش می برند و روابط با تأمین کنندگان اطلاعات، ارائه دهندگان فناوری و کارشناسان دانشگاهی را پرورش می دهند. اما بعید است که آنها شکاف بزرگی را در برابر رقبا ایجاد کنند زیرا مقیاس لزوماً برای سرمایه گذاری فعال مزیت نیست. به عنوان مثال، تجارت در حجم زیاد می تواند هزینه های قابل توجهی داشته باشد و سازمان ها ممکن است در خرید میزان خاصی از سهام یک شرکت خاص محدودیت داشته باشند.

مدیران دارایی شرکت های متوسط نیز باید بتوانند از این مزایا بهره مند شوند، زیرا احتمال جذب و حفظ متخصصان داده خوب را دارند، متخصصانی که ممکن است فرصت های بیشتری برای پیشرفت در این شرکتها نسبت به شرکت های بسیار بزرگتر مشاهده کنند. علاوه بر این، شرکت های متوسط می توانند از طریق فروشندگان ثالث به داده، الگوریتم های باکیفیت از کتابخانه های منبع باز و ابزارهای پیشرفته شرکتهای فن آوری (به عنوان مثال آمازون و گوگل) که خدمات ابری ارائه می دهند، دسترسی پیدا کنند

بازندگان این وادی احتمالاً بنگاههای كوچك هستند (با داراییهای تحت مدیریت كمتر از یك میلیارد دلار). احتمالاً آنها در جذب استعداد کافی و جذب هزینه های توسعه این فناوری با توجه به فشار بر روی کاهش هزینه های مدیران سرمایه گذاری فعال، مشکل دارند. هزینه های مدیریت برای مدیران سهام تقریباً 20٪ در سال 2018 نسبت به سال 2008 کاهش یافته است، بخشی از این امر به این دلیل است که صندوق سرمایه گذاری غیرفعال [4] بسیار ارزان شده اند. همچنین مدیران دارایی تحت فشار نظارتی هستند تا جهت پرداخت وجه برای تحقیقات در مورد اوراق بهادار، از پول خود استفاده کنند تا از "دلار نرم" که پرداخت از طریق کمیسیون کارگزاری است. بنابراین، سرمایه گذاری های مورد نیاز ML به طور کلی برای صنعت مدیریت دارایی در زمان سختی اتفاق می افتد و این برای بنگاه های کوچک چالش برانگیز خواهد بود.

از این گذشته، مشخص نیست که آیا سرمایه گذاری های اساسی در ML به واقع به یک مدل تجاری بلندمدت پایدار برای مدیران دارایی فعال منجر می شود. اگر ML یک الگو منحصر به فرد برای یک شرکت سرمایه گذاری تولید کند، این شرکت نمی تواند به مدت طولانی استفاده انحصاری از آن کند، زیرا سایر شرکت ها احتمالاً روشهای این سرمایه گذاری را شبیه سازی خواهند کرد. و اگر سایر مدیران دارایی بینش های مشابهی را از تکنیک های مشابه ML بدست آورند، در همان زمان همان اوراق بهادار را خریداری یا میبفروشند که این امر سود حاصل از آن بینش را از بین می برد. این اتفاق قبلاً در چندین مورد پیش آمده است. به عنوان مثال، طی سه روز در سال 2007، چندین صندوق پوشش ریسک بزرگ، با استفاده از مدلهای کمیتی و براساس عوامل مشابه، قسمتی از سهام و دارایی خود را بفروش رساندند و در نتیجه متحمل خسارات بزرگی شدند.

به طور خلاصه، یادگیری ماشین ممکن است در ابتدا به عنوان ناجی سرمایه گذاری فعال تلقی شود. مطمئناً این توانایی را دارد که به پذیرندگان اولیه [5] اجازه دهد منابع جدیدی از الگوها را پیدا کنند و از شاخص های بورس بهتر عمل کنند. اما اگر بینش های ML توسط سایر مدیران کپی شود، یافتن سهام و اوراق بهادار عمومی که از معیارهای فراتر رود، سخت تر شود. با گذشت زمان، آیا سرمایه گذاری فعال افزوده شده توسط ML باعث افزایش راندمان قیمت گذاری اوراق بهادار و در نتیجه تغییر فعلی به سرمایه گذاری منفعل خواهد شد؟ در این صورت، هزینه های اجرای ML متحمل مدیران سرمایه گذاری فعال خواهد بود، اما بخش اعظم مزایا به صندوق های شاخصی می رسد.

1- Portfolio
2- Bond Defaults
3- Sensible, Predictive, Consistent, and Additive
4- Passive Funds
5- Early Adopters

سرمایه گذاری فعال (Active investing)- سرمایه گذاری فعال به یک استراتژی سرمایه گذاری اشاره دارد که شامل خرید و فروش مداوم فعالیت توسط سرمایه گذار است. سرمایه گذاران فعال اقدام به خرید سرمایه گذاری می کنند و به طور مداوم فعالیت خود را برای بهره برداری از شرایط سودآور نظارت می کنند.

صندوق سرمایه گذاری غیرفعال (Passive funds)- صندوق سرمایه گذاری است که یک شاخص بازار یا یک بخش خاص از بازار را دنبال می کند تا مشخص کند که در چه مواردی سرمایه گذاری می شود. این به طور معمول باعث می شود سرمایه گذاری های غیرفعال نسبت به سرمایه های گذاری فعال، سرمایه کمتری نیاز داشته باشند، صندوق سرمایه گذاری فعال، مدیر صندوق را ملزم به صرف وقت برای تحقیق و تجزیه و تحلیل فرصت های سرمایه گذاری می کند.

هوش مصنوعی بیت کد – آیا این یک ربات تجاری قانونی است؟

یک ربات معامله گر خوب چه ویژگی هایی باید داشته باشد؟ اول از همه، این یک سوال عالی است. به عنوان یک معامله گر کریپتو، همیشه باید بهترین ها را هدف بگیرید. هوش مصنوعی بیت کد یکی از گزینه های برتر در حال حاضر در بازار است. این ربات قدرتمند مزایای زیادی را نسبت به رقبا ارائه می دهد، مانند سکه های بیشتر، اهرم بالا و مزایای متعدد دیگر. علاوه بر این، هوش مصنوعی بیت کد هم برای مبتدیان و هم برای معامله گران با تجربه عالی است.

اما این سوال پیش می‌آید – راز موفقیت هوش مصنوعی Bitcode چیست؟

در مورد ربات مورد بحث صحبت های زیادی شده است، بنابراین وقت آن رسیده است که کمی عمیق تر بگردیم. بنابراین، در ادامه بخوانید تا ببینید چگونه هوش مصنوعی بیت کد می تواند تلاش های معاملاتی شما را بهبود بخشد.

خلاصه هوش مصنوعی بیت کد
هوش مصنوعی بیت کد به معامله گران این امکان را می دهد تا بدون نیاز به تصمیم گیری در مورد تماس های طولانی یا کوتاه، معاملات را به صورت خودکار انجام دهند. با استفاده از هوش مصنوعی پیشرفته (AI)، تغییرات قیمت را بررسی می کند و تصمیم می گیرد که چه کاری انجام دهد. در اینجا برخی از جزئیات اساسی در مورد هوش مصنوعی بیت کد آورده شده است:

نوع پلت فرم	ربات معامله گر
حداقل سپرده	250 یورو
نرخ برد (ادعا شده)	80-90٪
رمزارزهای پشتیبانی شده	ETC، ADA، MIOTA، EOS، NEO، BNB، XRP، BTC، BCH، ETH، LTC، ZEC، BTG، DASH
اپلیکیشن موبایل	خیر
زمان برداشت	تا 24 ساعت

هوش مصنوعی بیت کد چیست؟

سیم اسپات لایت

Bitcode AI یک ربات معامله گر رمزنگاری است. از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای تهیه اطلاعات در مورد ارزهای دیجیتال استفاده می کند. این اطلاعات عمدتاً از تاریخچه بازار و پیش بینی ها و تحلیل های آنلاین می آید. ربات به جای اینکه مجبور باشد نمودارها را 24/7 دنبال کند، می تواند این کار را برای شما انجام دهد.

از BITCODE AI دیدن کنید>>

اگر از نرم افزار معاملاتی مانند این استفاده نکرده اید، نگران نباشید. هیچ پیش نیازی برای استفاده از آن وجود ندارد. با این حال، اگر از قبل کمی در مورد رمزارزها بدانید، شروع کار بسیار آسان‌تر خواهد بود. به هر حال آنها سرمایه گذاری های پرخطری هستند. بنابراین، مسئولیت پذیر باشید و تنها زمانی به هوش مصنوعی Bitcode نزدیک شوید که مطمئن هستید می توانید ریسک کنید.

مزایا و معایب هوش مصنوعی بیت کد
طرفداران:

• آسان برای استفاده
• 10+ کریپتو قابل معامله است
• برداشت در 24 ساعت.
• نرخ برد ادعایی 80-90٪
• حساب آزمایشی برای همه کاربران جدید
• ارزهای فیات و جفت CFD موجود است

معایب:

• نرخ برد به طور رسمی تأیید نشده است
• بدون برنامه رسمی موبایل

هوش مصنوعی بیت کد چگونه کار می کند؟
بخش یادگیری ماشینی هوش مصنوعی بیت کوین، اطلاعاتی را که قبلاً توسط نرم افزار جمع آوری شده بود، تجزیه و تحلیل می کند. سپس یکپارچگی منابع را درجه بندی می کند و تنها در صورتی حرکت ها و استراتژی های خود را تغییر می دهد که منبع مشروع باشد یا در گذشته درستی آن ثابت شده باشد. چیزی که واقعاً در مورد آن خاص است این است که هوش مصنوعی بیت کد رمز ارز را تجزیه و تحلیل می کند، ریسک را ارزیابی می کند و معامله را در 0.01 ثانیه انجام می دهد. این کاری است که یک انسان هرگز نمی تواند انجام دهد.

پس از باز شدن معامله، بیت کد نیز موقعیت را کنترل می کند. پس از رسیدن به آستانه یا حد معینی که توسط شما تعیین شده است، به‌طور خودکار آن را می‌بندد تا هر گونه ضرر را کاهش دهد. و بهترین بخش در مورد آن؟ این کار را 24/7 انجام می دهد و در نتیجه از هر معامله ای بیشترین بهره را می برد.

همچنین قابل ذکر است که این نرم افزار از روش تکی استفاده نمی کند. شما می توانید تمایل آن را برای ریسک کردن و همچنین اهداف خود تنظیم کنید. سفارشی سازی عالی است و هر معامله گر باید آن را در طول دوره حساب آزمایشی امتحان کند.

ویژگی های برتر هوش مصنوعی بیت کد

سیم اسپات لایت

علیرغم آنچه ممکن است برخی افراد به شما بگویند، ربات‌های رمزنگاری هنوز هم عمدتاً الماس‌های خام هستند. اکثر معامله گران هنوز به صورت دستی خرید و فروش می کنند، بنابراین توسعه دهندگان انگیزه ای برای ارائه بسیاری از ویژگی ها ندارند. به همین دلیل است که بیشتر ربات هایی را خواهید دید که فقط از BTC و ETH پشتیبانی می کنند.

هوش مصنوعی بیت کد بیش از ده ها رمزنگاری مختلف را پشتیبانی می کند:

• بیت کوین (BTC)
• بیت کوین کش (BCH)
• اتریوم (ETH)
• لایت کوین (LTC)
• ZCash (ZCH)
• بیت کوین طلا (BTG)
• خط تیره (DASH)
• اتریوم کلاسیک (ETC)
• کاردانو (ADA)
• IOTA (MIOTA)
• EDS (EDS)
• نئو (NEO)
• سکه بایننس (BNB)
• ریپل (XRP)

این بسیار بیشتر از آن چیزی است که دیگر ربات های رمزنگاری ارائه می دهند، حتی در بهترین حالت. هوش مصنوعی بیت کد برای معامله گرانی که دوست دارند سبدهای خود را متنوع نگه دارند در نظر گرفته شده است. IOTA و Dash از گزینه های اصلی دور هستند، به این معنی که توسعه دهندگان به خواسته های مشتریان خود گوش می دهند.

محصولات اضافی موجود است
یک ربات رمزنگاری معمولی دقیقاً همین است، یک ربات رمزنگاری. حتی اگر طرفداران زیادی برای ارزهای غیرمتمرکز وجود داشته باشد، نمی توان انکار کرد که رمزارزها هنوز کشتی های سرمایه گذاری پرخطری هستند. بنابراین، یک ربات رمزنگاری تنها تا حدی قابل استفاده است. هوش مصنوعی بیت کد فراتر رفته و توانایی تجارت سایر ابزارهای مالی را ارائه می دهد.

جدای از کریپتوهای فوق، این پلتفرم بیش از 160 قرارداد برای تفاوت (CFD) روی جفت بیت کوین دارد. بیت کوین را می توان با آلت کوین جفت کرد یا می توانید دو آلت کوین را کنار هم قرار دهید. ارزهای فیات نیز روی میز هستند، از جمله USD، EUR، GBP، JPY، CHF و RMB. رنمینبی، ارز ذخیره چین، مشاهده نادری است. برای این کار به هوش مصنوعی Bitcode تبریک می گویم.

اهرم بالا
تجارت با مقادیر کم پول می تواند طاقت فرسا باشد. حتی یک ربات به دقت هوش مصنوعی بیت کد نمی تواند یک شبه مجموعه شما را تغییر دهد. به یاد داشته باشید، شما از یک الگوریتم کامپیوتری استفاده می کنید. همیشه به سازنده اش بستگی دارد و حرکت های منطقی انجام می دهد. تنظیمات ریسک بالاتر حتی شامل فعالیت های خطرناک و بدون مغز اولیه نمی شود.

به همین دلیل است که اهرم مهم است. هوش مصنوعی بیت کد تا 5000:1 اهرمی را در ارزهای رمزپایه و 2000:1 را در CFD ها ارائه می دهد. جالب اینجاست که همه اینها از دلالانی است که ربات با آنها معامله دارد. با توجه به اینکه این رگولاتورها دارای مجوز و مقررات هستند، منطقی است انتظار داشته باشیم که هوش مصنوعی بیت کد از همان قوانین پیروی کند.

محبوب در میان معامله گران
بازخورد مشتریان اهمیت زیادی دارد. از آنجایی که باید 250 یورو واریز کنید، شایسته است بدانید پولتان به کجا می رود و آیا این ایده خوبی است یا خیر. با قضاوت بر اساس سایت‌هایی مانند Reddit و Quora، و همچنین سایت‌ها و رسانه‌های مالی مختلف، به نظر می‌رسد هوش مصنوعی Bitcode به طور قانونی عمل می‌کند.

نظرات پنج ستاره اغلب به سرعت برداشت و همچنین ثروت ابزارهای مالی موجود اشاره می کنند. اگر می خواهید هوش مصنوعی بیت کد را به طور کامل تجربه کنید، استفاده از حساب آزمایشی را شروع کنید و تجارت روی پلتفرم را تمرین کنید.

عالی برای مبتدیان
یکی از بزرگترین موانع ورود به دنیای رمزنگاری، پیچیدگی است. درک فوری اصطلاحاتی مانند بلاک چین، دفتر کل دیجیتال، سهامداری و غیره برای کسی آسان نیست. هوش مصنوعی بیت‌کد کار فوق‌العاده‌ای انجام می‌دهد تا رمزنگاری را برای افراد مبتدی آسان‌تر و قابل دسترس‌تر کند.

این “دموکراسی سازی سرمایه گذاری” نامیده می شود. با استفاده از رباتی که بر روی الگوریتم های قابل اعتماد کار می کند، کاربران می توانند بدون مهارت در تجارت دستی، ارزش کسب کنند. تاکید بر اهمیت یادگیری بسیار مهم است. از هوش مصنوعی بیت کد به عنوان یک ابزار استفاده کنید، نه به عنوان محرک اصلی معاملات خود. کارهایی که انجام می دهد را مشاهده کنید و پارامترهای آن را تغییر دهید.

استفاده کاملا رایگان
بهترین ربات‌های معامله گر کریپتو به دلیل گران بودن شهرت دارند. هوش مصنوعی Bitcode قابل دسترسی است و برای شروع حساب شما فقط به هزینه 250 یورو نیاز دارد. هیچ کمیسیون، کارمزد سپرده یا هر چیزی که ممکن است مانع موفقیت شما به عنوان یک معامله گر شود وجود ندارد.

از آنجایی که این پلتفرم به طور فعال با کارگزاران دیگر کار می کند، از هزینه ها یا هزینه های پنهان آنها مطلع باشید. اولین قدم برای یک تجارت موفق یک برنامه موفق است. و می توانید با تنظیم امور مالی خود یکی ایجاد کنید.

هزینه های هوش مصنوعی بیت کد
هوش مصنوعی بیت کد هیچ هزینه ای برای استفاده از ربات تحمیل نمی کند. با این حال، توصیه می شود معامله گران فعالیت خود را قبل از ساعت 16 در طول روز معاملاتی بازار پایان دهند تا از کارمزد rollover جلوگیری کنند. کارگزارانی که Bitcode AI با آنها همکاری می کند، این حق را برای خود محفوظ می دارند که هزینه تراکنش و پردازش خود را دریافت کنند. توصیه می شود آگاه باشید و معاملات خود را مسئولانه برنامه ریزی کنید. این بهترین راه برای استفاده از Bitcode AI است.

نحوه استفاده از بیت کد هوش مصنوعی
در اینجا نحوه شروع تجارت با هوش مصنوعی Bitcode آورده شده است:

• ثبت نام. برای عضویت در سایت رسمی، باید فرمی را پر کنید. این شامل فیلدهایی برای نام و نام خانوادگی، شماره تلفن و ایمیل شما است. دو مورد آخر برای اهداف تأیید هستند.

• واریز کنید با استفاده از رمزنگاری، کارت یا حواله بانکی، می‌توانید حساب خود را برای شروع استفاده از Bitcode AI پر کنید. 250 یورو حداقل مبلغ مورد نیاز است.

• روی حساب آزمایشی تمرین کنید. این شامل پول واقعی نمی‌شود، اما تمام ویژگی‌هایی را ارائه می‌دهد که تجارت زنده به آن‌ها معروف است.

• پارامترها را تنظیم کرده و ربات را فعال کنید. سفارشی سازی مرحله نهایی فرآیند است. آنچه را که می خواهید در نظر بگیرید و هوش مصنوعی بیت کد را برای انجام آن تنظیم کنید.

آیا هوش مصنوعی بیت کد یک کلاهبرداری است؟

سیم اسپات لایت

Bitcode AI یک ربات معتبر معامله گر رمزنگاری با توجه به توصیفات کاربران در وب سایت آنها و همچنین حساب ها و تجربیات در سایت ها و انجمن های دیگر است. با این حال، پس از غواصی عمیق تر، واضح است که به نظر می رسد اکثر آنها کاربران واقعی هستند و سطح تجربه آنها از مبتدی تا حرفه ای متفاوت است.

البته این شروع خوبی است. سازندگان این ربات ادعا می کنند که ۸۰ تا ۹۰ درصد میزان موفقیت آن است. هیچ راهی برای تأیید این موضوع با اطمینان 100٪ وجود ندارد، بنابراین با ذره ای شک آن را بررسی کنید. با این حال، در مقایسه با نظرات آنلاین، به نظر می رسد که بسیاری از کاربران آن را مفید دانسته اند.

از آنجایی که می‌توانید تنظیمات را به روش‌های مختلف تنظیم کنید، هوش مصنوعی بیت‌کد می‌تواند ارزشی برای هر معامله‌گری فراهم کند. همانطور که قبلا ذکر شد – این بهانه ای برای اجتناب از یادگیری در مورد ارزهای دیجیتال نیست. آگاه ترین کارشناسان را دنبال کنید و از هوش مصنوعی بیت کد برای حذف احساسات انسانی از معادله استفاده کنید. موفق باشید!

سلب مسئولیت – محتوای فوق غیر سرمقاله است و اکونومیک تایمز بدینوسیله هرگونه و همه ضمانت‌های بیان شده یا ضمنی مربوط به آن را رد می‌کند و هیچ یک از مطالب را تضمین، تضمین یا لزوماً تأیید نمی‌کند. محصولات کریپتو و NFTها کنترل نشده هستند و می توانند بسیار خطرناک باشند. ممکن است هیچ رجوع نظارتی برای ضرر و زیان ناشی از چنین معاملاتی وجود نداشته باشد.

مقایسه بیت کوین و دوج کوین + تمام آنچه باید بدانید

برای مقایسه بیت کوین و دوج کوین میخواهیم این دو ارز را از ابتدا مورد بررسی قرار دهیم، یعنی دقیقا از زمان پیدایش و توسعه این دو ارز محبوب بازار.

زمانی که ساتوشی ناکاموتو ۱۱ سال پیش وایت پیپر بیت کوین را منتشر کرد، اولین بار بود که یک ارز دیجیتال قابل دوام ایجاد شد. بر خلاف پیشینیان خود، خالق ناشناس بیت کوین توانست بر مشکل دوبار خرج کردن را که تلاش های قبلی برای ایجاد یک ارز دیجیتال را با مشکل مواجه کرده بود، غلبه کند.

دوبل خرج کردن اصطلاحی است که به یک استراتژی هک اشاره دارد که در آن یک فرد، پرداختی را انجام میدهد و قبل از پردازش پرداخت، همان کوین ها را مجدداً به طرف دیگری ارسال می‌کند.

بدیهی است که ارسال کوین های یکسان به افراد مختلف باعث فروپاشی هر سیستم پولی می شود. ناکاموتو با ادغام یک مهر زمانی در الگوریتم هش بر این مشکل غلبه کرد.

او متوجه شد که اگر مهر زمانی بخشی از الگوریتم هش شود، دوبار خرج کردن کوین های مشابه را غیرممکن میکند زیرا باید دقیقاً در همان زمان ارسال شوند. این کشف انقلابی بود و به بیت کوین اجازه داد تا به اولین ارز دیجیتال واقعی جهان تبدیل شود.

توسعه Dogecoin هم به شدت متکی بر اصول صحیحی بود که بیت کوین به بازار معرفی کرد. بنیانگذاران این کوین، بیلی مارکوس و جکسون پالمر، هر دو با بیت کوین و نحوه استفاده از فناوری بلاکچین برای انجام وظایف خود آشنا بودند. هر دو بنیانگذار Dogecoin دارای پیشینه محاسباتی بودند. مارکوس یک مهندس نرم افزار در IBM بود و پالمر برای Adobe به عنوان برنامه نویس کار می کرد.

تجربه آنها به آنها کمک کرد تا Dogecoin را با تلاش کمی ایجاد کنند. با کمال تعجب، مارکوس ادعا کرده است که برنامه ریزی کامل Dogecoin کمتر از ۳ ساعت طول کشیده است. او توضیح داد که رمزگذاری بیت کوین را انجام داده و به سادگی هر جایی که بیت کوین نوشته شده را حذف کرده و Dogecoin را اضافه کرده است. در نتیجه، Dogecoin تقریباً یک کپی مستقیم در بیت کوین از بسیاری جهات است. Dogecoin در ۶ دسامبر ۲۰۱۳ وارد بازار شد.

هدف بیت کوین

این دو پروژه با وجود شباهت های فنی، با دو هدف بسیار متفاوت وارد بازار شدند. بیت کوین برای ارائه یک جایگزین مناسب برای سیستم مالی فعلی به جهان ایجاد شد. کدگذاری و وایت پیپر بیت کوین به خوبی درباره صحت این موضوع قابل استناد است. به عنوان مثال، اولین بلاک در بلاکچین بیت کوین، که به نام Genesis Block نیز نامیده می شود، عبارت “The Times 03/Jan/2009 صدراعظم در آستانه دومین کمک مالی برای فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول بانک ها” درج شده است.

این پیام مخفی نیت واقعی این کوین را میگوید. این پیام اشاره ای به تیتر تایمز در آن زمان بود. ناکاموتو متوجه شد که جهان وابسته به یک سیستم مالی است که کمتر در مورد رفاه است و در عوض، بر حفظ کنترل بر جمعیت از طریق دستکاری پولی متمرکز است. سیستم بانک مرکزی بار دیگر تصمیم به تغییر شاخص ها و اقدامات بازار در تلاش برای دستکاری بیشتر گرفته بود.

این ماموریت است که به بیت کوین کمک کرد تا چنین پیروان سخت گیر را پیدا کند. بسیاری از طرفداران سرسخت بیت کوین واقعاً معتقدند که بیت کوین تنها راه خروج توده ها از این چرخه بی پایان تروریسم پولی است.

آنها در کنار کوین ایستاده اند، نه به دلیل مهارت فنی آن، زیرا در حال حاضر کوین های بسیار توانمند تری وجود دارند که تعداد زیادی ویژگی جدید را ارائه میدهند و مقیاس پذیرتر هستند. آن‌ها در کنار اولین ارز دیجیتال جهان ایستاده‌اند، زیرا واقعاً به مأموریت ناکاموتو برای نجات جهان از آینده‌ای که سیستم بانک مرکزی کنونی جهان است که میتواند هر زمانی که صلاح بداند ارز فیات چاپ کند، باور دارند.

هدف دوج کوین

اما از طرفی دیگر Dogecoin با چنین ایده‌آل‌های بزرگی وارد بازار نشده است. مارکوس بیان کرده است که در ابتدا این کوین به عنوان یک شوخی ساخته شده است.

علیرغم اهداف ساده خود، Dogecoin کارهای خوبی را برای مردم در سراسر جهان انجام داده است. مدت زیادی پس از راه اندازی، Dogecoin شروع به افزایش ارزش کرد. از آنجایی که این پروژه در ابتدا با ماهیت کمیک شروع شد، سازندگان توکن احساس کردند که با اهدای سود خود به اهداف ارزشمند در سراسر جهان، روحیه خوبی برای پیشبرد اهداف خوب خود دارند.

می توان گفت حسن نیت Dogecoin به محض ورود کوین به بازار آغاز شد. تقریباً به طور معجزه آسایی، Dogecoin شاهد افزایش ۳۰۰ درصدی ارزش روزهای پس از راه اندازی بود. این دستاوردها برای مدت طولانی دوام نیاوردند، اما به نشان دادن تقاضا برای یک نسخه سرگرم‌کننده از بیت کوین کمک کردند.

اولین هک Dogecoin

با اینکه مدت زیادی از حضور دوج کوین در عرصه ارز دیجیتال نمی گذشت اما در میان جامعه جایگاه خود را پیدا کرد و بسیار معروف شد. در دسامبر ۲۰۱۳، تنها چند روز پس از راه اندازی، کیف پول Dogecoin هک شد.

عامل نفوذی میلیون ها Dogecoin را از یک پایگاه کاربری بزرگ به سرقت برد. برای اکثر کوین ها، چنین هک ویرانگری نشان دهنده پایان جوک بود، با این حال، برای Dogecoin، این اولین آزمایش واقعی آن بود.

پس از هک، Dogecoin یک کمپین جمع آوری کمک مالی با نام “SaveDogemas” در تلاش برای بازپرداخت کسانی که متحمل ضرر شده بودند ترتیب داد.

به طرز چشمگیری، جامعه با این چالش روبرو شد و در عرض چند روز، همه کسانی که کوین های خود را از دست داده بودند، از طریق کمک‌ های مالی دیگر دارندگان Dogecoin، زیان‌ های خود را بازپرداخت کردند. این اولین بار بود، اما نه آخرین بار.

بازپرداخت موفقیت آمیز این هک کمک کرد تا دوج کوین از سایر پروژه های نسل اول در آن زمان متمایز شود. همچنین بنیانگذاران این پروژه را جسور کرد تا ببینند از چه اهداف بزرگ دیگری میتوانند حمایت کنند. در سال ۲۰۱۴، این پلتفرم یک کمپین چشمگیر دیگر را آغاز کرد که شامل جمع آوری ۲۵۰۰۰ دلار برای تیم بابل جامائیکا بود.

فعالیت های بشر دوستانه دوج کوین

سال بعد، جامعه Dogecoin تلاش های خود را به طور قابل توجهی افزایش داد. در آن سال، پیروان Dogecoin به حمایت از یک طرح آب پاک در کنیا با موفقیت بزرگ کمک کردند. کمپین بعدی آنها به آموزش سگ های کمکی برای کودکان اوتیسم کمک میکند. امروزه، Dogecoin سابقه ای فراتر از الگوریتم های معاملاتی معمول چشمگیر در کمک به افراد در سراسر جهان دارد. و این روحیه ای است که به طور مداوم این کوین را به یک پروژه محبوب تبدیل میکند.

تفاوت های فنی Bitcoin و Dogecoin

نمیتوان انکار کرد که Dogecoin شباهت های فنی زیادی با بیت کوین دارد. با این حال، به صورت کامل هم یکسان وجود نیستند. تفاوت هایی هم وجود دارد که باعث میشود این دو کوین کاملا یکسان نباشند. بنیانگذاران Dogecoin توانستند حس شوخ طبعی خود را به کدگذاری اولیه دوج کوین بپیوندند. به طور خاص، آنها بسیاری از اصطلاحات مورد استفاده در اکوسیستم را تغییر دادند. به عنوان مثال، ماینرهای Dogecoin به عنوان حفار شناخته می شوند.

مکانیسم اجماع در بیت کوین و دوج کوین

مارکوس همچنین برخی از جنبه های مکانیسم اجماع را هنگام ایجاد Dogecoin تغییر داد. بیت کوین برای ایمن سازی شبکه خود به مکانیسم اجماع SHA-256 متکی است. Dogecoin SHA-256 را کنار می‌زند و در عوض به فناوری رمزگذاری در مکانیسم اثبات کار (PoW) خود متکی است. این تغییر پاسخی مستقیم به ماهیت رقابتی رو به رشد بخش استخراج بیت کوین بود.

در آن زمان، بخش استخراج بیت کوین از قبل تمرکز زیادی را تجربه می کرد. ماینرها شروع به ایجاد ریگ های قدرتمندتر GPU کرده بودند و ورود اولین ماینرهای مبتنی بر ASIC (تراشه یکپارچه ویژه برنامه) بیت مین در سال ۲۰۱۳ شاهد افزایش سرسام آور قیمت استخراج بیت کوین بود. این ماینرهای جدید هزاران بار قدرتمندتر از ماینرهای مبتنی بر CPU بودند.

استخراج Bitcoin و Dogecoin

متاسفانه استخراج بیت کوین در این روز ها کار کم هزینه ای نخواهد بود. دستگاه های ماینر روز به روز گران تر شده و عملا امر استخراج تنها برای کسانی که بودجه لازم را دارند، مقرون به صرفه خواهد بود. باید گفت که متاسفانه این پیشرفت‌ها کاربر عادی را از مشارکت در تامین امنیت بلاکچین بیت‌کوین منع میکند.

مارکوس برای اجتناب از سناریوی مشابه با Dogecoin، آینده نگری خوبی برای استفاده از الگوریتم PoW مبتنی بر رمزگذاری داشت. مزیت دوج سبک دوج کوین این بود که تنها با استفاده از دستگاه های اختصاصی FPGA و ASIC استخراج مقدور است؛ و افراد نمیتوانند از دستگاه ماینر بیت کوین ASIC در شبکه دوج کوین استفاده کنند. این مزیت باعث میشود تا شرایط برای همه افراد به صورت یکسان باشد.

زمان ایجاد بلوک در بیت کوین و دوج کوین

Dogecoin زمان بلوک را در مقایسه با Bitcoin کاهش داد. ماینرهای بیت کوین بلوک تراکنش های جدید را در بازه های زمانی ده دقیقه ای تایید می کنند.

اما حفار های دوج کوین هر دقیقه بلوک ها را تایید میکنند. این افزایش نرخ استخراج در واقع منجر به مشکلاتی در توسعه Dogecoin شد. در ابتدا، دوج تنها قصد داشت ۱۰۰ میلیارد کوین منتشر کند. با این حال، زمان بلوک ۱۰ دقیقه ای باعث شد تا شبکه تمام کوین های خود را تا سال ۲۰۱۵ منتشر کند. توسعه دهندگان اکنون پروتکل را به انتشار ۵ میلیارد کوین در سال تغییر داده اند.

بیت کوین با ۲۱ میلیون کوین تعیین شده است و آخرین پاداش بیت کوین برای انتشار در سال ۲۱۴۰ برنامه ریزی شده است. دیگر هیچ بیت کوینی فراتر از این نقطه ایجاد نخواهد شد. این کمبود است که به ارزش کلی ارز دیجیتال می افزاید. به همین دلیل است که یک بیت کوین میتواند بیش از ۵۰۰۰۰ دلار قیمت داشته باشد و یک دوج کوین تنها حدود ۰.۰۵ دلار قیمت دارد.

در Bitcoin سرمایه گذاری کنیم یا Dogecoin؟

از نظر سرمایه گذاری، هر دوی این پروژه ها هیجان انگیز هستند. البته، هیچ شانسی وجود ندارد که دوج کوین به ارزش های نجومی که ممکن است روزی بیت کوین به دست آورد، برسد. عمدتاً به این دلیل که توکن های بسیار بیشتری در بازار وجود دارد. با این حال، این بدان معنا نیست که شما نمیتوانید با سرمایه گذاری در دوج مقدار سود قابل توجهی بدست آورید.

دوج دارای سابقه فعالیت های چشمگیر بازار است که توسط جامعه و حسن نیت کلی آن تقویت شده است. اخیراً، ارزش این کوین پس از دریافت تأییدیه درخشان از سوی برخی از افراد مشهور مشهور و یک گروه سرمایه گذاری بسیار محبوب Reddit، هفت برابر افزایش یافت.

در حالت ایده بدی نیست که تعدادی دوج کوین در سبد خود داشته باشید. سرمایه گذاری در بیت‌کوین نشان‌ دهنده آزادی مالی واقعی و فاصله گرفتن از صدها سال دستکاری مالی توسط دولت‌ها است، و دوج کوین به این دلیل که اراده‌ای برای کمک به اطرافیان شما و ارائه رویکردی ساده‌تر به امور مالی را نشان میدهد، میتواند یکی از موارد انتخاب برای سرمایه گذاری باشد.

دوج کوین در مقابل بیت کوین – چه چیزی در انتظار ما است؟

با توجه به وضعیت بازار، میتوان فرض کرد که ارزهای دیجیتال مانند بیت کوین در آستانه پذیرش در مقیاس بزرگ هستند. امسال شاهد بودیم که چندین مؤسسه مالی بزرگ دارایی های فیات خود را حذف کرده و ذخایر خود را به بیت کوین منتقل کردند.

هر بار که شرکت دیگری تحت این تبدیل قرار می گیرد، بازار به ارتفاعات جدیدی صعود می کند. به نوبه خود، این شرکت ها دستاوردهای بزرگی را مشاهده می کنند.

به عنوان مثال، شرکت محبوب خودروهای الکتریکی، تسلا موتورز، اخیراً ۱.۵ میلیارد دلار در بیت کوین سرمایه گذاری کرده است. طی ۳۰ روز، تسلا از افزایش ارزش بیت کوین سود بیشتری نسبت به فروش خودروهای خود در کل سال به دست آورد.

این شرکت از آن زمان اعلام کرده است که قصد دارند بیت کوین را بیشتر با اکوسیستم خود ادغام کنند و به کاربران اجازه می دهند تا پرداخت های خودروی خود را مستقیماً با استفاده از اولین ارز دیجیتال جهان پرداخت کنند.

Dogecoin Star Power

همچنین به نظر می رسد که Dogecoin آینده روشنی در پیش دارد. این کوین به سرعت در حال تبدیل شدن به یکی از شناخته شده ترین پروژه ها در بازار است.

همچنین توسط ایلان ماسک، ثروتمندترین مرد جهان و مدیرعامل تسلا موتورز تأیید شده است.دوج کوین اکنون در نگاه سرمایه گذاران موضع انقلابی تری به خود گرفته است. بسیاری از مردم به عنوان نشانه ای از تمایل خود به کنار گذاشتن شیوه های معاملات ناعادلانه سهام که توسط صندوق های تامینی برتر جهان اعمال می شود، در دوج سرمایه گذاری می کنند.

با پیوستن سرمایه‌گذاران بیشتری به انقلاب مالی، دوج همچنان در سرفصل‌های اخبار ظاهر می‌شود. اخیرا، رپر آمریکایی و ستاره سینما، اسنوپ داگ در توییتی که درباره این توکن منتشر کرد باعث افزایش ارزش این توکن تا ۵۵درصد شد.

و در آخر

در حالی که برای بیت کوینر ها کنار گذاشتن دوج کوین، به دلیل نداشتن اهداف درست و حسابی بسیار راحت است؛ اما باید گفت که پروژه دوج کوین نزدیک به ده سال است که کار خود را انجام میدهد. به هر حال با وجود حمایت های گسترده ای که از این ارز میشود تصور نبود آن در بازار بسیار دشوار است.

به این دلایل، هم دوج کوین و هم بیت کوین را می توان برای پذیرش بیشتر ارزهای دیجیتال حیاتی دانست.