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#ScalpingStrategy
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$BTC
インターネット上の商取引は、電子決済を処理するための信頼できる第三者として機能する金融機関にほぼ完全に依存するようになりました。このシステムはほとんどの取引に対して十分に機能しますが、それでも信頼ベースのモデルの固有の弱点に悩まされています。
完全に不可逆的な取引は本当に可能ではありません。なぜなら、金融機関は紛争の調停を避けることができないからです。調停のコストは取引コストを増加させ、最小限の実用的な取引サイズを制限し、小規模なカジュアルな取引の可能性を断ち切ります。また、不可逆的なサービスに対して不可逆的な支払いを行う能力を失うことによる広範なコストもあります。逆転の可能性があるため、信頼の必要性が広がります。商人は顧客に警戒し、通常必要でない以上の情報を求めることになります。
ある一定の割合の詐欺は避けられないものとして受け入れられます。これらのコストと支払いの不確実性は、物理的通貨を使用することで対面で回避できますが、信頼できる当事者なしで通信チャネルを介して支払いを行うメカニズムは存在しません。
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#USNationalDebt
インターネット上の商取引は、電子決済を処理する信頼できる第三者としての金融機関にほぼ完全に依存するようになりました。システムはほとんどの取引に対しては十分に機能しますが、信頼ベースのモデルの固有の弱点には依然として悩まされています。完全に非可逆的な取引は実際には不可能です。金融機関は紛争の仲介を避けることができないからです。仲介のコストは取引コストを増加させ、最小限の実用的な取引サイズを制限し、小規模なカジュアルな取引の可能性を断っています。また、非可逆的なサービスに対する非可逆的な支払いができないことによる能力の喪失という広範なコストも存在します。逆転の可能性があるため、信頼の必要性が広がります。商人は顧客に対して警戒し、通常必要としない以上の情報を求める必要があります。ある一定の割合の詐欺は避けられないものとして受け入れられています。これらのコストと支払いの不確実性は、物理的通貨を使用することで対面で回避できますが、信頼できる当事者なしに通信チャネルを通じて支払いを行うためのメカニズムは存在しません。
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インターネットでの商取引は、電子決済を処理するための信頼できる第三者として機能する金融機関にほぼ完全に依存しています。このシステムは、ほとんどの取引に対しては十分に機能しますが、信頼に基づくモデルの固有の弱点に悩まされています。
完全に取り消し不可能な取引は実際には不可能であり、金融機関は紛争の仲裁を避けることができません。仲裁のコストは取引コストを増加させ、最小限の実用的な取引サイズを制限し、小規模なカジュアルな取引の可能性を削ぎます。また、取り消し不可能なサービスに対して取り消し不可能な支払いを行う能力を失うことによる広範なコストもあります。取り消しの可能性があるため、信頼の必要性が広がります。商人は顧客に警戒し、通常必要としない以上の情報を求める必要があります。
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インターネット上の商取引は、電子決済を処理する信頼できる第三者として機能する金融機関にほぼ完全に依存するようになりました。このシステムはほとんどの取引に対しては十分に機能しますが、信頼に基づくモデルの固有の弱点から依然として苦しんでいます。完全に非可逆的な取引は実際には不可能であり、金融機関は紛争の仲介を避けることができません。仲介のコストは取引コストを増加させ、最小限の実用的な取引サイズを制限し、小規模なカジュアル取引の可能性を断ち切ります。また、非可逆的なサービスに対して非可逆的な支払いを行う能力の喪失において、より広範なコストも存在します。逆転の可能性があるため、信頼の必要性が広がります。商人は顧客に対して注意を払い、通常必要としないより多くの情報を求める必要があります。詐欺の一定の割合は避けられないものとして受け入れられています。これらのコストと支払いの不確実性は、物理的な通貨を使用することで対面で回避できますが、信頼できる当事者なしに通信チャネルを介して支払いを行うためのメカニズムは存在しません。
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インターネット上の商取引は、電子的な支払いを処理するための信頼できる第三者としての金融機関にほぼ完全に依存するようになりました。このシステムは、ほとんどの取引に対して十分に機能しますが、信頼に基づくモデルの固有の弱点に苦しんでいます。
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#XSuperApp
ビットコインや他の暗号通貨に関する文献が増えているにもかかわらず、これらの資産の取引、取引、使用に関与している人々やその行動については比較的少ししか知りません。何百万ものビットコイン取引記録を調査した結果、ビットコインユーザーの1%未満が市場ボリュームの95%以上を占めていることを示しています。これらの「クジラ」は、戦略的な取引/取引量、市場の反応、タイミングのパターンとしばしば関連付けられています。包括的な取引データセットに対してK-meansクラスタリングを使用することで、取引所のパターン、戦略、影響リスク、市場のミクロ構造を学ぶことによってトレーダーのタイプを確立します。我々のアプローチは、ビットコインユーザーの5つの異なるグループまたはタイプを「学習」し、特定します。これらは、基本的な、技術的な、小売業者、機関投資家およびマーケットメイカーなどの従来の市場で使用される一般的な分類といくらか、しかし完全には比較可能です。これらのグループのうち4つは、流動性供給と取引信号に強い影響を与える明確な取引パターンを示しています。
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