Binance Square

aigo

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3 Kommentare
ParvezMayar
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Wird DeFi intelligenter? 🚀 KI revolutioniert DeFi, und $AIGO fĂŒhrt den Weg! Im Gegensatz zu traditionellen DeFi-Token integriert $AIGO KI-gestĂŒtzte Strategien zur LiquiditĂ€ts- und Ertragsoptimierung. Mit dem Start seines IDO könnte dies ein Wendepunkt sein! Wird KI+DeFi den Markt umgestalten? Behalte $AIGO im Auge und schau, wie es sich entwickelt! đŸ‘€đŸ”„ #AIGO #DeFi #AI #Crypto #blockchain
Wird DeFi intelligenter? 🚀

KI revolutioniert DeFi, und $AIGO fĂŒhrt den Weg! Im Gegensatz zu traditionellen DeFi-Token integriert $AIGO KI-gestĂŒtzte Strategien zur LiquiditĂ€ts- und Ertragsoptimierung. Mit dem Start seines IDO könnte dies ein Wendepunkt sein!

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#AIGO #DeFi #AI #Crypto #blockchain
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Binance Algo Trading: Fallstudien zu TWAP und POV-AusfĂŒhrungAlgorithmischer Handel ist zu einem Kernwerkzeug fĂŒr professionelle Marktteilnehmer geworden, das es ermöglicht, Trades automatisch gemĂ€ĂŸ vordefinierten Regeln auszufĂŒhren. Auf Binance wird der Algo-Handel derzeit durch zwei Hauptstrategien angeboten: Time Weighted Average Price (TWAP) und Percentage of Volume (POV). Beide sind darauf ausgelegt, Slippage und Marktimpact zu reduzieren, insbesondere bei der AusfĂŒhrung großer AuftrĂ€ge oder beim Handel in weniger liquiden MĂ€rkten. Dieser Artikel untersucht das reale AusfĂŒhrungsverhalten anhand anonymisierter historischer Daten und vergleicht Algo-Orders mit traditionellen Marktorders unter verschiedenen Bedingungen wie HandelsgrĂ¶ĂŸe, LiquiditĂ€t und Konfigurationsentscheidungen.

Binance Algo Trading: Fallstudien zu TWAP und POV-AusfĂŒhrung

Algorithmischer Handel ist zu einem Kernwerkzeug fĂŒr professionelle Marktteilnehmer geworden, das es ermöglicht, Trades automatisch gemĂ€ĂŸ vordefinierten Regeln auszufĂŒhren. Auf Binance wird der Algo-Handel derzeit durch zwei Hauptstrategien angeboten: Time Weighted Average Price (TWAP) und Percentage of Volume (POV). Beide sind darauf ausgelegt, Slippage und Marktimpact zu reduzieren, insbesondere bei der AusfĂŒhrung großer AuftrĂ€ge oder beim Handel in weniger liquiden MĂ€rkten.
Dieser Artikel untersucht das reale AusfĂŒhrungsverhalten anhand anonymisierter historischer Daten und vergleicht Algo-Orders mit traditionellen Marktorders unter verschiedenen Bedingungen wie HandelsgrĂ¶ĂŸe, LiquiditĂ€t und Konfigurationsentscheidungen.
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