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

cryptonews.ruDipublikasikan tanggal 2023-08-16Terakhir diperbarui pada 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.

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.

marsbit2j yang lalu

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

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
活动图片