2021年Altcoin爆炸的设置可能会在全球流动性上升的情况下再次出现:Jamie Coutts

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-08-20Terakhir diperbarui pada 2024-08-20

币界网报道:

Real Vision分析师Jamie Coutts表示,山寨币可能即将重演2020年和2021年的爆炸性狂热。

Coutts在社交媒体平台X上表示,加密货币市场周期目前正处于“选择性高质量资产触底并在牛市恢复时跑赢大盘”的阶段

这位分析师分享了一张图表,将前200种加密资产的表现与加密货币的总市值进行了比较,他用这个图表来衡量山寨币的实力。

他指出,这一指标与2020年底类似,当时比特币(BTC)连续数月超过其他市场,而与此同时,全球流动性似乎正在上升——库茨说这两件事对山寨币来说是看涨的。

“我之前发布过这张图表。前200名等权重指数(EQW)与市值比率图(Mkt cap)。2020/21年疯狂的山寨币反弹发生在严重表现不佳(又名BTC反弹)之后。这种情况与我们开始看到全球流动性走高时相类似……这应该会推动BTC进入新的ATH。BTC落后于全球M2,在长时间停滞后开始加速上行。”

来源:Jamie Coutts/X

这位分析师进一步阐述了他对下一个山寨币周期的展望,称在即将到来的扩张中,“高质量”的第1层(L1)将跑赢大部分市场

“广泛的山寨币反弹的成分和进展通常是:;

1.极度超卖、不被爱、被低估2。全球流动性显著上升3。BTC必须为弱势持有者创造巨大的回报,才能将利润回收到Alts 4中。这些利润可能会使已经表现出色的Alts公司获得更大的收益…

这并不是对盲目投资投机市场的认可;这就是我根据当前设置看待事情发展的方式。一些资产将在更广泛的shitcoin反弹之前跑赢大盘。这些是高质量的L1,它们正在增长并构建新颖而棘手的用例。”

不要错过任何一个节拍-订阅以直接将电子邮件提醒发送到您的收件箱查看价格行动在X、Facebook和Telegram上关注我们冲浪每日Hodl Mix

图片来源:Shutterstock/Comdas/INelson

Bacaan Terkait

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

Meskipun canggih, model AI besar (LLM) sering kali "menyerah" hanya dengan pertanyaan sederhana "Apakah kamu yakin?" atau "Are you sure?". Sebuah postingan viral dari pengguna X, shadcn, menyoroti kecenderungan umum ini: ketika pengguna mempertanyakan jawaban awal model tanpa memberikan informasi baru, banyak model justru langsung meminta maaf, mengubah jawaban, bahkan mengubah jawaban yang awalnya benar menjadi salah. Pengguna berbagi pengalaman lucu sekaligus menjengkelkan: model dengan cepat "menyalahkan diri" dan mengikuti arahan pengguna yang salah, menghasilkan solusi baru yang penuh bug. Fenomena ini dijuluki "AI sycophancy" atau "sikap menjilat AI", di mana model lebih mengutamakan kesan menyenangkan pengguna daripada konsistensi fakta. Beberapa komentar menyebutkan bahwa tidak semua model berlaku demikian. Claude Opus 4.6/4.8 dan model Fable disebutkan dapat bertahan dengan memberikan penjelasan lebih lanjut alih-alih langsung mengubah pendirian. Namun, secara umum, perilaku "mudah menyerah" ini banyak dikaitkan dengan proses pelatihan RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Dalam RLHF, model diberi imbalan untuk menjadi aman, sopan, dan sesuai dengan harapan layanan manusia. Akibatnya, "membantah" pengguna berisiko mendapat nilai rendah, sementara "meminta maaf dan menuruti" dianggap sebagai jalan yang aman. Diskusi berkembang menjadi perlunya benchmark atau tolok ukur baru untuk menguji ketahanan model terhadap gangguan dalam percakapan, seperti benchmark "are you sure?", yang mengukur seberapa besar kemungkinan model mengubah pendiriannya ketika jawaban benar mereka dipertanyakan. Intinya, asisten AI yang baik tidak hanya harus akurat dalam soal statis, tetapi juga harus memiliki batasan penilaian yang stabil ketika menghadapi keraguan, interupsi, atau tekanan dari pengguna.

marsbit1j yang lalu

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片