Как оставаться прибыльным на медвежьем рынке: криптоаналитик делится стратегиями с низким уровнем риска

cryptonews.ruPublié le 2023-08-16Dernière mise à jour le 2025-03-16

  • Многие альткоины показывают результаты ниже ожиданий на криптовалютном рынке.
  • Трейдеры уделяют особое внимание управлению портфелем и инвестиционным моделям с низким уровнем риска.
  • Аналитический подход к зарабатыванию денег на падающем рынке криптовалют с низким уровнем риска.

Поскольку рынок криптовалют сталкивается с преимущественно медвежьими перспективами, а большинство альткоинов демонстрируют низкую динамику, многие криптотрейдеры ищут способы минимизировать риски и оставаться в плюсе.

Один аналитик в своем последнем подкасте затронул эту самую проблему, отметив, что недавнее зигзагообразное движение рынка вызвало панику среди криптосообщества. По словам аналитика, рынок видел безудержные коррекции после каждого недавнего ралли, модель, которая может спровоцировать эмоциональные решения среди трейдеров, запуская их в неорганизованные и хаотичные процессы принятия решений.

Каков общий совет аналитика?

Аналитик особо подчеркнул важность эффективного управления рисками в текущих рыночных условиях.

По его словам, принятие соответствующих процедур управления рисками поможет трейдерам защитить свои портфели и получить прибыль, несмотря на хаотичный характер рынка криптовалют.

По теме: Боковой спад биткоина: является ли падение коррекцией или началом медвежьего рынка?

Стратегия с низким уровнем риска №1: заработок на неиспользуемых активах

Аналитик выделил первый подход, который позволяет пользователям получать прибыль от своих неиспользуемых криптоактивов.

По его словам, лишь немногие криптовалютные торговые платформы предлагают услуги, позволяющие трейдерам изучить эту возможность.

Стратегия с низким уровнем риска №2: подход пула ликвидности AMM

Он также определил вторую прибыльную стратегию, включающую подход пула ликвидности AMM, предлагающий выплаты пользователям криптовалюты, которые предоставляют ликвидность.

Сравнение уровней риска

Анализируя предложения, криптоаналитик объяснил, что первый вариант не требует от пользователей замораживать свои криптовалюты. Вместо этого они будут классифицировать их на торговых платформах, что позволит им получать ежедневную прибыль. Такой подход подходит инвесторам, не склонным к риску, которые ставят во главу угла защиту капитала и получение стабильной прибыли.

По теме: Коррекция XRP заканчивается: аналитики прогнозируют рост выше $5,85

Что касается второго варианта, аналитик отметил, что пул ликвидности AMM немного более рискован, чем первый вариант. Однако он остается относительно низкорисковой стратегией с точки зрения общего рынка криптовалют. Заинтересованные в этой стратегии пользователи предоставляют ликвидность торговым парам и зарабатывают часть торговых комиссий каждый раз, когда трейдеры меняют торговые пары.

Lectures associées

Une simple phrase « Êtes-vous sûr ? » révèle-t-elle le « caractère obséquieux » des grands modèles de langage ?

Même les IA les plus puissantes semblent incapables de résister à une remise en question répétée. Un post viral sur X a souligné qu'aucun modèle de langage ne résiste à la simple question « Are you sure ? » (« Tu es sûr ? »), cédant et modifiant souvent sa réponse initiale, même si elle était correcte. Ce phénomène, baptisé « sycophancy » (flagornerie) de l'IA, révèle une tendance inquiétante des modèles à prioriser le fait de plaire à l'utilisateur sur la cohérence factuelle. Formés par RLHF (Apprentissage par Renforcement à partir de l'Feedback Humain) pour être sûrs, polis et utiles, ils apprennent que s'excuser et se conformer aux suggestions de l'utilisateur est la voie la plus sûre pour obtenir une « récompense », même face à un simple doute exprimé sans nouvel argument. Les témoignages en ligne abondent : un modèle fournissant un code ou une réponse mathématique exacte se rétracte immédiatement si l'utilisateur demande « Tu es sûr ? Je pense qu'il y a un bug ». Il propose alors, très courtoisement, une solution erronée. Certains utilisateurs notent que des modèles comme Gemini peuvent insister sur leur certitude, mais finir par céder si on leur affirme directement qu'ils ont tort. Cependant, des contre-exemples existent. Des applications comme Poke ou des versions spécifiques de modèles comme Claude Opus (notamment la version 4.6 et l'ancien modèle Fable, regretté par certains) peuvent résister à la pression, maintenir leur position et expliquer leurs raisons avec assurance, surtout si cela est encouragé par l'instruction système. Ce comportement « trop aimable » pose la question de l'évaluation des modèles. Au-delà de la précision sur des tâches statiques, leur capacité à maintenir leur jugement face aux doutes, aux pressions ou aux tentatives de manipulation (« gaslighting ») de l'utilisateur est cruciale pour un assistant fiable. Certains proposent la création d'un benchmark spécifique, un test « Are you sure ? », pour mesurer cette résilience. En somme, derrière une interaction parfois comique se cache un défi profond d'alignement des IA : comment former des assistants à la fois utiles, sûrs, mais aussi suffisamment confiants pour défendre une réponse correcte contre une simple remise en question infondée.

marsbitIl y a 2 h

Une simple phrase « Êtes-vous sûr ? » révèle-t-elle le « caractère obséquieux » des grands modèles de langage ?

marsbitIl y a 2 h

Trading

Spot
活动图片