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周末行情分析_MOS

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Time:1900/1/1 0:00:00

????投資要成功無非兩條路,要么獨具慧眼,像巴菲特一樣長期堅守估值理念,要么放棄你固守的方向,如駕駛帆船一般順勢而為,否則市場往往會先把你滅掉然后再證明你的邏輯是對的。因此,在很多判斷市場趨勢邏輯并存的條件下,對邏輯的篩選比迷信一種邏輯要有價值得多。

數字資產交易所BTSE引入對印度盧比的支持:金色財經報道,數字資產交易所BTSE宣布在法定進/出坡道服務套件中引入對印度盧比(INR)的支持。BTSE的創新即時加密貨幣購買平臺ExpressBuy現在使用戶能夠以INR即時購買BTC、ETH、USDT和USDC等主要數字資產。用戶還可以利用ExpressBuy使用主要信用卡即時購買數字資產。

BTSE除了新推出的印度盧比(INR)之外,還支持13種主要法定貨幣,包括美元、歐元、英鎊、日元和港幣。[2023/8/2 16:14:33]

???行情回顧:在比特幣受到50000點壓制后,行情開始下跌,昨日行情下跌至46300,下跌力度還是很強的。經過兩次下跌都未跌破46000一線后,可見下方支撐位是足夠的強勁,多頭開始回暖升溫,且后勢補漲力度強勢,一路漲到47500,打破了47500的短期壓制,昨日價格也回到了48000上方,突破小時圖中軌位置,小時線形成連續陽線。從昨日短期15形成的雙底走出了強勢反彈,日內的跌幅在慢慢的修復,布林帶上軌的缺口被慢慢打開,多頭在昨日晚上呈回暖之勢。

安全團隊:LCD Lab項目Discord服務器遭到攻擊:金色財經消息,安全團隊CertiK表示,看到有報道稱LCD Lab項目Discord服務器遭到攻擊。請社區用戶不要點擊、鑄造或批準任何交易。[2022/9/3 13:06:09]

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Cosmos生態驗證者自曝利用Osmosis漏洞套現200萬美元,將盡快歸還資金:6月9日消息,Cosmos 生態驗證節點?FireStake 在社交媒體自曝,其團隊兩名成員在測試過程中發現了Osmosis 上的嚴重錯誤,并利用漏洞套現 200 萬美元。目前團隊正在與 Osmosis 團隊合作,盡快歸還資金。[2022/6/9 4:13:40]

今日行情分析:行情在今日凌晨從46900漲至49440。從行情走勢方面來看今早行情回暖,在昨日的文章里面老白說到48000一線做空,不知有幾個朋友跟上了,跟上的朋友應該是賺的盆滿缽滿的。早間行情BOLL運行在中軌位置,MACD逐漸收口在形成金叉,量能柱在逐漸放量。4小時線來看有下跌空間,但是下跌空間不大,再加上周末,行情走勢更為平緩。日內操作的話還是低位做多

?比特幣今日操作策略:48500多單進入,止盈49500

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老白寄語:想要在一生的時間獲得投資成功,并不需要超群的智商、非凡的商業遠見或者內幕消息,需要的是一個能夠幫助自己做出決定的較完善的知識框架,和一種排除情緒干擾的能力。

?老白粉絲交流群需要進群學習加v:BTCdollar1

來源:金色財經

Tags:MOSOSMOOSMBTScosmos幣發行量多少OSMO幣BTS幣

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3/6 以太坊行情分析和操作策略_SOR

行情分析: 以太坊受大盤的回調影響,行情也有所回落,凌晨行情一波小幅的反彈目前價格1528附近徘徊,趨勢震蕩明顯,以日線來看MACD紅色能量柱逐步縮量,BOLL線還是處于中軌下方運行.

1900/1/1 0:00:00
老魚說幣:3.7BTC晚間多空單雙殺斬殺1990個點位 昨天的機會你抓住了嗎_USD

在這個市場會投資的永遠需要靈活變通的能力以及當機立斷的決定。對于市場而言,最大的魅力就在于在投資風險市場中控制好風險去博取最大的利潤,長期關注本人的朋友應該知道,本人的做單方式非常穩健,從來不避.

1900/1/1 0:00:00
老劉談幣 3.6ETH晚間間策略獲利40余點_YGG

前言:行情不可怕,閃崩不可怕,誘單不可怕,可怕的是你不能把握行情,只有穩定的行情狙擊,以及嚴格的執行進場才能滿載而歸,否則你看著每日的行情波動,看著每日的行情走勢依舊是望洋興嘆,所以跟上節奏.

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3/7晚間:比特幣能否企穩50000關口?后期是牛市還是熊市?_TEDDY

3/7晚間:比特幣能否企穩50000關口?后期是牛市還是熊市? 行情分析 比特幣日線級別圖昨天以一根=錘子線收盤,幣價一波陰跌跌至最低點47000附近,急速止跌出現反轉信號.

1900/1/1 0:00:00
以太坊多空立判 非農影響直線拉升!_ETH

ETH: 1、以太坊在午間受重大利好面消息之后一根大陽線持續拉升,幣價的直線拉升到達小時上軌之后上軌持續開口調整.

1900/1/1 0:00:00
“玉言 | Taraxa:區塊鏈重塑物聯網的新思路”直播預告_AXA

在當今瞬息萬變的全球經濟中,企業需要依靠數據驅動的決策來快速適應不斷變化的市場現實。但是,業務運營數據變得越來越孤立、結構化、不可驗證,導致越來越多的錯誤決策阻礙了創新和擴展.

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