The Altcoin Vector #37

insights.glassnodeDipublikasikan tanggal 2026-01-14Terakhir diperbarui pada 2026-01-14

Abstrak

Laporan ini hanya tersedia untuk pelanggan berbayar. Berlangganan mulai dari $425/bulan untuk mengakses konten lengkapnya. Jika sudah menjadi pelanggan, silakan masuk ke akun Anda.

Ringkasan Eksekutif

Kripto yang Sedang Tren

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

Pertanyaan Terkait

QApa yang dimaksud dengan 'The Altcoin Vector #37'?

A'The Altcoin Vector #37' kemungkinan adalah judul laporan atau newsletter edisi ke-37 yang membahas analisis, tren, atau wawasan terbaru seputar pasar altcoin (mata uang kripto selain Bitcoin).

QBagaimana cara mengakses laporan 'The Altcoin Vector #37' secara lengkap?

AUntuk mengakses laporan lengkapnya, pengguna perlu berlangganan dengan biaya mulai dari $425 per bulan. Pelanggan yang sudah ada dapat masuk (log in) ke akun mereka.

QApa yang terkandung dalam bagian 'Executive Summary' dari laporan ini?

A'Executive Summary' biasanya berisi ringkasan menyeluruh dari temuan-temuan utama dan kesimpulan dari laporan tersebut, memberikan gambaran singkat untuk pembaca.

QApakah ada konten yang terkunci dalam artikel ini?

AYa, sebagian besar konten laporan ini terkunci dan hanya dapat diakses oleh pelanggan yang membayar langganan. Hanya bagian pengantar seperti judul dan summary yang mungkin terlihat.

QBerapa biaya langganan untuk mengakses laporan-laporan seperti ini?

ABiaya langganan dimulai dari $425 per bulan untuk mengakses laporan ini dan konten berbayar lainnya yang disediakan oleh penerbit.

Bacaan Terkait

S&P Dow Jones Bermitra dengan Pantera Meluncurkan Indeks Kripto, Bitcoin Ditolak Masuk Karena "Tidak Menghasilkan Uang"

**S&P Dow Jones Indices dan Pantera Capital Luncurkan Indeks Aset Digital Berbasis Pendapatan, Bitcoin Tidak Termasuk** S&P Dow Jones Indices bersama Pantera Capital telah meluncurkan S&P Pantera Digital Asset Index, sebuah indeks baru yang secara ketat memilih aset kripto berdasarkan kelayakan finansial protokolnya. Indeks ini mengadopsi prinsip serupa dengan S&P 500, mensyaratkan protokol untuk memiliki pendapatan positif yang diverifikasi selama beberapa kuartal berturut-turut dan mendistribusikan nilai tersebut kepada pemegang token. Karena fokus pada aset yang "menghasilkan uang", Bitcoin, XRP, dan meme coin dikeluarkan dari indeks ini. Bitcoin dinilai tidak memenuhi kriteria inti karena tidak menghasilkan pendapatan protokol. Indeks perdana ini mencakup 18 aset, dengan lima komponen terbesarnya adalah Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), Tron (TRX), dan Hyperliquid (HYPE). Pantera menjelaskan bahwa pengecualian Bitcoin didasarkan pada tiga alasan: sifatnya sebagai aset moneter yang sudah dapat diakses melalui ETF terpisah, keinginan untuk memisahkan aset berpendapatan dari aset lain dalam kerangka dasar, serta ketidakmampuan Bitcoin lolos uji kelayakan finansial indeks. Indeks ini saat ini berfungsi sebagai *benchmark*, dan diskusi telah dimulai dengan perusahaan manajemen aset untuk mengembangkan produk seperti ETF yang melacak kinerjanya. Kemitraan Pantera dengan Morgan Stanley dinilai dapat memfasilitasi distribusi produk tersebut ke klien bernilai tinggi. Peluncuran indeks ini menyoroti celah dalam produk investasi kripto institusional yang ada, yang seringkali hanya terfokus pada kapitalisasi pasar tanpa membedakan fundamental. Di komunitas kripto, keputusan mengecualikan Bitcoin menuai beragam tanggapan. Sebagian melihatnya sebagai peluang untuk alokasi institusional yang lebih jelas ke altcoin, sementara yang lain berpendapat hal ini justru memperkuat narasi Bitcoin sebagai "emas digital".

marsbit1m yang lalu

S&P Dow Jones Bermitra dengan Pantera Meluncurkan Indeks Kripto, Bitcoin Ditolak Masuk Karena "Tidak Menghasilkan Uang"

marsbit1m yang lalu

Claude Hadirkan Fitur Baru: Rekaman Layar+Suara, Satu Klik "Mendistilasi" Skill untuk Bekerja Menggantikan Anda

Anthropic telah meluncurkan fitur "Record a Skill" pada aplikasi desktop Claude. Fitur ini memungkinkan pengguna Pro, Max, dan Team untuk membuat Skill yang dapat digunakan kembali hanya dengan merekam layar dan memberikan penjelasan suara tentang alur kerja mereka. Claude kemudian secara otomatis menganalisis rekaman dan menghasilkan Skill yang siap pakai, yang dapat dipanggil dengan perintah garis miring (/) dalam percakapan. Fitur ini secara signifikan menurunkan hambatan untuk mengotomatisasi tugas. Alih-alih harus menulis instruksi manual dalam Markdown, pengguna hanya perlu mendemonstrasikan dan menceritakan prosesnya. Hal ini tidak hanya menangkap langkah-langkah yang terlihat, tetapi juga logika dan pertimbangan tersembunyi yang disampaikan dalam narasi suara. Inovasi ini berpotensi mengubah manajemen pengetahuan dan operasi di tempat kerja, memudahkan pendokumentasian dan transfer keahlian. Namun, artikel ini juga menyoroti sisi lain: kemudahan dalam mengemas keahlian menjadi alur kerja otomatis dapat mengikis "parit pertahanan" pekerjaan tradisional. Kemampuan untuk melakukan suatu tugas menjadi kurang berharga dibandingkan kemampuan untuk melakukan hal-hal yang tidak dapat dengan mudah diajarkan atau diotomatisasi.

marsbit4m yang lalu

Claude Hadirkan Fitur Baru: Rekaman Layar+Suara, Satu Klik "Mendistilasi" Skill untuk Bekerja Menggantikan Anda

marsbit4m yang lalu

Memberi "Noise" ke AI Juga Bisa Meningkatkan Skor, Karya Ini Membuat Noise Mencapai Transfer Positif

Dalam bidang transfer learning, sumber data biasanya berupa gambar, teks, atau audio. Namun, penelitian "Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)" menunjukkan bahwa **noise acak yang tidak memiliki makna semantik**—dihasilkan dari distribusi Gaussian—juga dapat meningkatkan performa model dalam skenario semi-supervised dengan sedikit data berlabel. Metode ini menggunakan **Kerangka Adaptasi Noise (Noise Adaptation Framework, NAF)**. NAF membuat struktur kategori diskriminatif dalam domain noise acak, lalu mentransfer **struktur** ini ke data target nyata untuk memberikan batas klasifikasi yang lebih jelas. Model memproyeksikan domain noise dan target ke ruang representasi bersama dan menyelaraskannya pada tingkat kategori. Dalam eksperimen, dengan hanya 4 sampel berlabel per kelas, NAF meningkatkan akurasi secara signifikan dibandingkan baseline ERM pada dataset seperti CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), dan lainnya. Peningkatan juga terlihat pada dataset skala besar seperti ImageNet-1K dan tugas klasifikasi teks. Kunci keberhasilan ini bukanlah sifat acak noise itu sendiri, melainkan **struktur kategori yang dapat dipisahkan** yang dibentuknya dalam ruang representasi. Eksperimen ablasi menunjukkan bahwa jika semua noise dikompresi menjadi satu titik (tanpa struktur), kinerja justru menurun drastis. Sebaliknya, memperlebar jarak antara pusat kategori noise meningkatkan akurasi. Penelitian ini menawarkan perspektif baru: dalam transfer learning, pengetahuan yang dapat ditransfer bisa berupa **cara data diorganisasikan dalam ruang representasi**, bukan hanya konten semantiknya. Ini membuka kemungkinan untuk skenario di mana data sumber asli tidak tersedia karena masalah privasi, hak cipta, atau keterbatasan akses. Noise sintetis dapat menjadi alternatif sumber daya yang efektif dan rendah biaya.

marsbit5m yang lalu

Memberi "Noise" ke AI Juga Bisa Meningkatkan Skor, Karya Ini Membuat Noise Mencapai Transfer Positif

marsbit5m yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih Raup Lebih dari $100.000 dengan Prediksi Berbasis Informasi Orang Dalam

Artikel berjudul "Operator Teleprompter Gedung Putih Dapatkan Lebih dari $100.000 dengan Informasi Orang Dalam" mengungkap kasus insider trading di pasar prediksi oleh Gabriel Perez, asisten teknis dan operator teleprompter untuk mantan Presiden AS Donald Trump. Perez, yang memiliki akses ke naskah pidato Trump sebelum disampaikan, menggunakan informasi orang dalam ini untuk bertaruh pada kata-kata spesifik yang akan disebutkan Trump dalam berbagai pidato di platform prediksi Kalshi. Dalam sekitar tiga bulan, ia mendapat untung lebih dari $100.000. Namun, platform Kalshi mendeteksi aktivitas mencurigakan, membekukan dana sekitar $90.000, dan melaporkannya ke CFTC. Akibatnya, Perez diberhentikan sementara tanpa gaji oleh Trump. Meski mengembalikan keuntungan dan berjanji tidak mengulangi pelanggaran, ia tidak menghadapi tuntutan pidana karena dianggap tidak membocorkan informasi rahasia negara. Kasus ini menyoroti kerentanan pasar prediksi "sebutan" terhadap manipulasi, di mana orang dalam atau pembicara sendiri dapat dengan mudah mempengaruhi hasil. Insiden serupa sebelumnya melibatkan tentara dan insinyur Google. Sebagai tanggapan, platform seperti Kalshi mulai memperketat aturan, termasuk mengharuskan pengguna mengungkapkan tempat kerja. Artikel menyimpulkan bahwa meskipun pembersihan perdagangan orang dalam membuat pasar prediksi lebih patuh, hal itu juga menjauhkannya dari tujuan awalnya sebagai pengejawantahan kebijaksanaan kolektif, menjadikannya lebih mirip kasino biasa.

marsbit1j yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih Raup Lebih dari $100.000 dengan Prediksi Berbasis Informasi Orang Dalam

marsbit1j yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih, Meraup Lebih dari 100 Ribu Dolar AS dengan Prediksi Menggunakan Informasi Orang Dalam

Sebuah staf Gedung Putih yang bertugas mengoperasikan teleprompter (penyusun teks pidato) untuk mantan Presiden AS Donald Trump, Gabriel Perez, telah diduga melakukan perdagangan orang dalam (insider trading) di pasar prediksi. Perez, yang memiliki akses ke naskah pidato Trump sebelum disampaikan, dilaporkan memanfaatkan informasi non-publik tersebut untuk bertaruh pada kata-kata spesifik yang akan disebutkan Trump dalam berbagai pidatonya di platform prediksi Kalshi. Dalam kurun waktu sekitar tiga bulan, ia dikabarkan memperoleh keuntungan lebih dari $100,000. Kalshi kemudian mendeteksi aktivitas transaksi yang tidak biasa dan membekukan lebih dari $90,000 di akun Perez sebelum melaporkan kasus ini kepada Commodity Futures Trading Commission (CFTC). Atas insiden tersebut, Perez diberhentikan sementara dari tugasnya tanpa gaji oleh Trump. Berbeda dengan dua kasus insider trading sebelumnya di pasar prediksi yang melibatkan seorang tentara dan insinyur Google, Perez tidak menghadapi tuntutan pidana. CFTC dikabarkan sedang dalam proses penyelesaian damai yang mewajibkannya mengembalikan keuntungannya dan berhenti melakukan transaksi serupa. Kasus ini menyoroti kerentanan pasar prediksi "sebutan" (mention markets) terhadap manipulasi, di mana individu dengan informasi orang dalam atau bahkan pembicara itu sendiri dapat dengan mudah memengaruhi hasilnya. Beberapa contoh, seperti CEO Coinbase yang dengan sengaja menyebut semua opsi taruhan dalam sebuah konferensi, mengilustrasikan masalah ini. Menanggapi hal tersebut, Kalshi telah memperketat kebijakan dengan mewajibkan pengguna mengungkapkan tempat kerja mereka untuk mencegah penyalahgunaan informasi orang dalam. Insiden Perez menandai langkah lain dalam pembersihan perdagangan orang dalam di industri pasar prediksi, sekaligus mempertanyakan keandalan pasar tersebut sebagai cerminan kebijaksanaan kolektif.

Odaily星球日报1j yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih, Meraup Lebih dari 100 Ribu Dolar AS dengan Prediksi Menggunakan Informasi Orang Dalam

Odaily星球日报1j yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Cara Membeli AL

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian Archloot (AL) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli Archloot (AL) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan Archloot (AL) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan Archloot (AL) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading Archloot (AL)Lakukan trading Archloot (AL) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

383 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.11Diperbarui pada 2026.06.02

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga AL (AL) disajikan di bawah ini.