BTC/HKD-0.1%
ETH/HKD-0.34%
LTC/HKD+1.2%
DOT/HKD+0.57%
ADA/HKD+0.22%
SOL/HKD-0.43%
XRP/HKD+0.85%
DOGE/US+1.13%新數據顯示，比特幣礦工導致了價格的波動，2018年比特幣一度觸及3100美元。
圖片來源：Pixabay
比特幣價格觸底前礦工拋售
在10月11日上傳到社交媒體的最新分析中，鏈上情報資源TokenAnalyst顯示，礦工拋售直接影響了比特幣的價格。具體來說，大量拋售恰逢去年年底BTC/USD跌至3100美元。大量比特幣在6月和8月轉移到交易所，“使價格進一步下跌。”
動態 | 數據顯示：比特幣網絡每年耗電量接近2016年比利時等國家電力使用量:劍橋大學（University of Cambridge）最新數據顯示，比特幣網絡每年耗電約79.79億千瓦時（Twh）。而2016年的統計數據顯示，比利時電力的使用量為82.1億千瓦時，而芬蘭僅為82.8億千瓦時，菲律賓為78.3億千瓦時。（Bitcoinist）[2019/10/24]
TokenAnalyst總結道：
動態 | 數據顯示：比特幣挖礦盈利率為近半年高位:4月15日至4月21日當周，比特幣挖礦盈利率處于近半年高位。據BCtrend的統計數據，4月15日，比特幣挖礦盈利率達0.24，接近去年10月底0.255的水平，達到近半年來新高。以太坊和萊特幣的算力也快速上漲，其中，萊特幣在4月15日全網算力達385 TH/s，創下歷史新高[2019/4/22]
“我們看到，礦工們利用波動性大量賣出。”
動態 | 數據顯示昨日總供給量最高的USD穩定幣是TUSD:據Searchain.io數據顯示：昨日總供給量最高的 USD 穩定幣是 TUSD，總供應量為 157911504 枚。昨日總供應量最低的 USD 穩定幣是 USC,總供應量為 156643 枚。近7日 大部分USD 穩定幣總供給在增長，增長最高的是 PAX，增長了 17482822 枚；減少最多的是 TUSD，減少了14,706,782 枚。[2018/11/10]
比特幣挖礦圖
該數據是根據DecentralPark高級研究分析師EliasSimos先前的發現得出的，他在8月份追蹤了隨著時間推移，比特幣挖礦的回報。在2016年區塊獎勵減半之前，更多獨立礦工獲得了這些挖礦獎勵。
“一開始，70％的挖礦獎勵都分配給了非礦池關聯的實體。現在這個數字約為25％，”Simos發現。他將當前的挖礦時期描述為“專業挖礦時代”。
礦工和價格控制
TokenAnalyst的數據增加了有關礦工在決定比特幣價格中所起的總體作用的理論的動力。
正如此前報道的那樣，著名評論家也越來越意識到這種現象。其中最主要的是PlanB，其stock-to-flow比特幣價格模型已經證明了礦工參與的重要性。
由FilbFilb，ColeGarner和其他人支持的另一個著名假說圍繞著維持最低BTC價格的礦工展開。
本周，Garner引用了比特幣創建者中本聰的想法。2010年，中本聰聲稱一種商品的價格“傾向于向生產成本傾斜”。
“如果價格低于成本，那么生產就會放緩。如果價格高于成本，則可以通過產生和出售更多的產品來獲利。”
因此，礦工在當前條件下不太可能以低于6400美元的價格出售，從而得出結論，該數字代表了比特幣的新價格下限。
對于每個人來說，2020年5月下一個減半是關鍵時刻。與2016年一樣，在明年區塊獎勵跌至每區塊6.25BTC之后，整體趨勢應開始建立新的價格高位。
黃金是價值存儲工具；古玩字畫是價值存儲工具；比特幣是儲值工具。這樣的話我們聽了太多太多了,可是,什么是價值存儲？存儲,這是一個非常簡單易懂的詞。比如水桶是存儲水的,氣罐可用來存儲空氣.
1900/1/1 0:00:00那位曾經被自己國家政府封殺但依舊無所謂的黑客,這次似乎要對美國SEC妥協了。10月15日,CNBC加密貨幣評論員RanNeuNer發推特稱,加密聊天工具Telegram團隊開發的Telegram.
1900/1/1 0:00:00近日,一個名為“FairWin”的資金盤項目尤為引人矚目,受其影響,以太坊網絡Gas消耗量持續處于高飽和的狀態,其單個DApp的Gas利用率就達到了以太坊網絡可承載Gas總量的近半數.
1900/1/1 0:00:00據《Theblock》消息,繼PayPal“退群”后,支付巨頭萬事達卡、Visa、eBay、Stripe和MercadoPago今日也宣布退出FacebookLibra項目.
1900/1/1 0:00:00我是一個加密VC。這意味著我每天都要和加密企業家交談,聽他們推銷,評估產品。在這個行業工作,你首先會意識到幾乎每個人都是即興發揮的.
1900/1/1 0:00:00對于區塊鏈領域大多數人來說,可能很少有人知道邊緣計算,但是我們卻不得不承認,邊緣計算可能未來將會得到很大方面的應用,也是一個不容忽視的技術,隨著人工智能和物聯網的發展.
1900/1/1 0:00:00
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