想加密货币获得长期收益?带你思路拆分赚到盆满钵满!

老雅痞Pubblicato 2023-01-17Pubblicato ultima volta 2023-01-19

Introduzione

我们来跟大家聊一聊,如何投资加密货币以获得长期收益。

我们来跟大家聊一聊,如何投资加密货币以获得长期收益。

投资是一项有风险的业务,但随着时间的推移,让你的钱为你工作是非常有益的。加密货币领域为自己提供了两个方向的巨大波动,一夜暴富和一夜破产的情况都并不罕见的。

如果你正在寻找关于如何长期投资加密货币的建议,你就来对地方了。每次都喜欢跟大家强调,我们重构看项目一般都是找茬儿和挑缺点,从来不会推荐任何特定的项目或代币作为加密货币投资建议,但我们可以分享一些建立投资组合以获得长期收益的一般原则。

与传统股票相比,加密货币的波动性极大,需要投资者为各种情况做好准备。恐慌性抛售和FOMO购买并不对长期发展有帮助,由于市场表现的参差不齐,通过着眼于大局,重构尽量帮助各位投资者辨别出一些市场情况的真实内在。

投资加密货币乍一听很复杂,但如果你跟着我们重构研究院一步一步拆分的内在体系来研究,就会发现研究透了就很简单。

首先,万事开头难,你要做一些研究,确定什么可以称得上是“好的”加密货币投资,这算是最难的部分之一。你需要分析价格历史、研究货币的白皮书、评估其在市场中的地位,你会考虑各地政策法规和是不是有明星或者大机构站台等。一些投资者寻找具有长期价值回报记录的加密货币,而另一些投资者则更喜欢市场上的新秀,因为他们的价值可能会很快爆发出来。决定投资哪种加密货币既是一门艺术也是一门科学。即使是最有经验的专业人士在一些投资上也会亏损。

一旦你决定投资加密货币,并确定哪些项目和代币值得你的加密货币投资,就该建立你的投资组合了。

我们先来举个例子,虽然过去的小半年时间比特币多数时候在跌,但从长期来看会升值吗?

比特币有一个固定的供应上限,即2100万BTC,这是对矿工保障网络安全的奖励。每隔四年左右,供应率就会减半,随着时间的推移,BTC变得越来越稀缺。BTC并不是唯一具有这种定期减少供应率的加密货币。各种替代币也遵循供应量贬值的时间表。由于BTC永远只存在有限的数量,即使丢失的币也会造成资产的稀缺性。

加密货币提供了一个令人印象深刻的价值主张,即你可以投资少量资金并获得巨额利润,一本万利并不意味着不存在任何风险。事实上,大多数加密货币投资者通过将他们的投资组合分散到多种资产中,将风险降到最低。

我应该投资“新币”吗?

当比特币于2009年出现在舞台上时,它是完全独特的,一个可以在点对点网络上从用户到用户发送的去中心化货币,以及一个被称为区块链的可公开查看的账本,对金融界来说是一个新概念。然而,比特币花了几年时间才成为今天的流行货币。

与此同时,随着其他币种的推出和普及,整个加密货币生态系统开花结果。今天,CoinMarketcap.com上有超过10,000种不同的加密货币。虽然没有一个像比特币那样受欢迎,但其他币在2021年占到了加密货币市场的60%以上。

这些币我们统称为“替代币”,也叫山寨币,因为它们代表了比特币的替代品。为什么这些替代币会存在?是值得投资替代币,还是加密货币投资者应该坚持使用原始加密货币?

我们很容易迷失在技术指标和趋势线中,但特别是在早期项目的情况下,只投资于能够为市场提供价值的真正项目是至关重要的。

所有的替代币都是平等的吗?简单地说,不是。并不是所有的替代币都值得你花钱,其中大多数可能甚至都不值得你花时间去了解。每一种都是为了某种目的而发明的。许多实用的代币对于它们所提供的服务比其固有的价值更有用。

挖矿

这些币是通过工作证明的方式开采出来的,这是一种产生新币的能源密集型方式。采矿使用大量的计算能力来解决问题,并在区块链中创建新的区块。

基于挖矿的替代币的例子包括Ravencoin、Monero、Litecoin、Zcash等,我们还应该注意到,并不是所有的币都是挖出来的。有些是作为首次发行的硬币的一部分一次性发布,如XRP。

稳定币

加密货币因其波动性而闻名,可以“上天入地”,也可以骤降至接近零。稳定币通常通过将其价值附加到法币、贵金属或其他加密货币等有形商品上来减少这种波动。

例如,在一年前的时候,我们最常举的例子是Tether,它将其价值“拴”在了美元上。每当Tether发行新的代币时,它都会将相同数量的美元分配到其储备中,这使得Tether得到了现金的支持。一个Tether币将永远价值1美元,使其非常稳定。

算法稳定币更具争议性,因为它们很少甚至没有使用抵押品。相反,它们使用复杂的铸造和燃烧机制来维持与特定货币的挂钩。许多加密货币专家对算法稳定币的长期可行性持怀疑态度。而Terra(UST)及其LUNA的崩溃,让大家更加怀疑这类是否值得投资。

Meme Coin

加密货币世界有一种幽默感,有几种加密货币被发明出来,根本没有价值或目的。比如进入主流文化的最受欢迎的Meme Coin是Dogecoin,其灵感来自2013年著名的Meme。

Meme Coin往往是不稳定的,很容易受到像马斯克这样的知名投资者的影响。马斯克的推特导致狗狗币的下跌和飙升。出于这个原因,我个人建议大家不要把MemeCoin看得太重,投资要谨慎。

游戏币

游戏币是一类相对较新的加密货币,被用作建立在区块链上的元组游戏的游戏内货币。

以前,在线游戏玩家用他们的法币交换游戏内的货币。然而,像《沙盒》这样基于区块链的游戏正越来越多地转向加密货币,让用户购买武器、服装等。这些游戏通常通过给用户完成任务来奖励他们,从而赚取更多的加密货币。

这些货币通常基于它们所服务的游戏。Decentraland的数字货币是MANA,你可以在Nexio等外部交易所购买和出售MANA。游戏币仍然是一个新兴的类别,但我们预计在未来这类币如果经济模型设计得好的话,将会大有作为。

投资加密货币的风险有多大?

加密货币市场一直备受争议,它在创造百万富翁的同时也经常使人破产。投资任何东西都没有客观的无风险方式,只有直觉和经验才能帮助你取得胜利。你应该投资多少取决于你愿意损失多少,这应该让你对进入加密货币领域的风险水平有一个公平的概念。

与传统的股票市场不同,这里没有中心化的实体来负责。这使得区块链行业非常适合运行“骗局”,也确实有不少骗局盛行。我认为一切的关键是只投资于你认为有真正价值的项目。仅仅因为一项资产的价值上升,并不一定意味着它有价值。

从欺诈性的ICO到公然的操盘和做空计划,我们要更好地了解加密货币市场,有很多东西需要学习。如果你不能识别一个项目的价值,你就无法利用它。

我在哪里可以买到加密货币?

数字资产可以被购买、出售,在某些情况下,还可以储存在网络上的各种加密货币交易所。两种主要类型是集中式和分散式的交易所。

简单来说,集中式交易所的功能与传统交易所促进交易的方式相同。一个订单簿被用来收集买入和卖出数据,并实时匹配交易者。一项资产的价格是根据订单簿上的供需比例计算出来的。

还有另一种技术方法。在过去的十年中,去中心化的交易所经历了多次迭代。试图使用订单簿系统与DEX的导致了交易所的流动性非常小,对做市商缺乏激励。

随着自动做市商(AMM)的引入,现代的DEX正在对一些成熟的CEX构成威胁。目前的DEX没有使用订单簿来跟踪买卖信息,而是将成对的代币锁定在流动性池中。流动性池中的代币比例决定了它们的价格,而流动性提供者则因质押和对流动性池的贡献而得到奖励。

我应该在哪里储存我的数字资产?

长期投资加密货币的另一个关键方面是存储。虽然交易所的钱包相对安全,但把你的资产留在网上是一种风险,要减轻这种风险最简单的方式是离线存储你的资产,无论是你身边的备用手机还是专用的硬件钱包,都是更安全更容易的方式。

我应该长期投资哪些加密货币?

哪些是最适合投资的加密货币的问题并没有一个单一的答案。

对于长期投资,许多客户选择坚持使用按市值计算的顶级币,如BTC、XRP和ETH以及加密货币价格表上显示的其他币。这将使你对社区普遍认为最有价值的东西有一个很好的了解,也是你涉足区块链技术世界的一个绝佳方式。一些新项目进入排行榜的速度和离开的速度一样快,市场的这种测试对于确定什么是垃圾和什么是珍贵的是很有用的。

我如何知道一种加密货币是否值得投资?

投资任何东西都需要分析。对于长期投资,投资者使用三种主要方法来衡量特定资产的上升空间和风险。基本面分析在当前市场及其前景的背景下评估一个代币或项目的内在价值。大多数项目在代币销售之前都会发布一份白皮书,研究这份文件可以对资产提供的内容提出更深刻的见解。此外,还需要确保审查经济因素和其他特定行业的事件,如比特币每四年一次的供应减半。

我可以使用哪些其他形式的分析?

最常见的评估方法是通过技术分析。这涉及到分析历史价格图表数据以发现市场行为的模式。这可以帮助理解交易者的行为,而像每日交易量、突出的支撑和阻力位以及某些技术指标等指标可以描绘出其前景潜力的更广阔的画面。

虽然技术分析大多是为短期预测保留的,但通过勾勒资产价格图表中的模式,有可能了解到很多它对外部事件的反应。这在长期内可能特别有益,与基本面分析相结合,可以提供一个项目价值的全面概念。通过定量分析,投资者可以根据历史数据来衡量一项资产可能的表现。虽然过去的表现从来没有完全表明未来的升值,但关键是不仅要了解代币,还要了解背后的市场。

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U.S. Government Bans Foreign Nationals from Using Fable 5, Anthropic Issues Rebuttal

U.S. Government Bans Foreign Access to Fable 5, Anthropic Issues Rebuttal On June 12th, the U.S. government ordered AI company Anthropic to immediately suspend all foreign access—including foreign nationals within the U.S. and Anthropic's own foreign employees—to its newly released Fable 5 and Mythos 5 AI models, citing national security concerns. This forced Anthropic to temporarily disable access to both models for all users globally, as it cannot technically differentiate user nationality at scale. The models, released just three days prior, represent Anthropic's highest public capability tier. Fable 5 is the first publicly available model from the advanced "Mythos" family, while Mythos 5 is a less-restricted version for approved cybersecurity and critical infrastructure partners. The government's directive was reportedly triggered by claims from another company that it could "jailbreak" Mythos 5, raising alarm within the Trump administration. Anthropic, in a detailed public statement, strongly challenged this rationale. The company argues the demonstrated "jailbreak" is a narrow, non-generalized technique that merely involves identifying minor, known software vulnerabilities—a capability common to other publicly available models like OpenAI's GPT-5.5 and routinely used by cybersecurity defenders. Anthropic stated it has complied with the order but disagrees with the government's standard, warning that applying it industry-wide would halt all new frontier model deployments. The company criticized the lack of a transparent, fact-based legal process and expressed confidence the situation stems from a misunderstanding. It is working to restore access and will release more technical details within 24 hours. Other Anthropic models remain unaffected.

链捕手8 min fa

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The Revelation from the Raydium Theft Incident: New DeFi Vulnerabilities Lurking in Forgotten Old Contracts

**Raydium Exploit Reveals DeFi's Hidden Risk: Forgotten "Zombie" Contracts** A recent attack on Raydium's deprecated V3 AMM pools resulted in a loss of approximately $1.34 million. The hacker exploited pools that were no longer supported by Raydium's current UI or SDK but remained fully functional and accessible on-chain. This incident highlights a critical, often overlooked category of risk in DeFi: inactive or legacy smart contracts that projects fail to properly decommission. Since March 2025, there have been at least 8 publicly reported attacks targeting such abandoned contracts, with total losses around $10.8 million. Including older pools and deprecated features, the count rises to 10 incidents with roughly $22.5 million in losses. These "zombie contracts" represent a lifecycle management failure rather than a code vulnerability, yet they are typically misclassified under general "code bug" categories in security reports, masking the true scale of the problem. The root cause is that projects often merely document a contract as "deprecated" without taking essential technical steps to secure it: withdrawing remaining assets, disabling external call functions, and implementing ongoing monitoring. These forgotten, under-monitored components become prime targets for attackers. To address this, the industry needs to recognize "zombie contracts" as a distinct risk category and establish standardized decommissioning protocols. Essential steps should include: 1) a formal retirement announcement, 2) removal of all front-end integrations, 3) withdrawal of locked assets, 4) disabling key contract functions, 5) ongoing security monitoring, 6) clear user communication, and 7) a post-mortem analysis. The value of a DeFi project lies not only in its current TVL but also in the security of its historical codebase, which has now become a new attack surface.

Foresight News1 h fa

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Robots Begin to 'Consume Data': The Hidden Production Chain from Indian Data Factories to Billion-Dollar Humanoid Robots

Robots have started to 'consume data,' driving the formation of a new industrial supply chain focused on producing training data for embodied AI. Unlike large language models, which are trained on vast internet text corpora, embodied AI models face a 'data desert' in the physical world. This has created a massive demand for first-person perspective video data (Ego Data), captured by workers wearing cameras in places like Indian garment factories. Companies like Neocambrian AI are establishing 'data factories' where workers perform standardized tasks (e.g., sorting clothes, kitchen organization) to generate thousands of hours of video. Research, such as NVIDIA's EgoScale, demonstrates that scaling this human demonstration data predictably improves robot performance, particularly for dexterous manipulation. This has validated a training path combining large-scale human data for pre-training with smaller amounts of robot-specific data for fine-tuning. The value of different data types varies significantly, forming a 'data pyramid.' The base consists of low-cost, large-scale internet and Ego Data. Higher layers include more expensive motion-capture data (e.g., from data gloves), simulation/synthetic data, and the most costly and scarce layer: real robot teleoperation data. This demand has spawned a layered ecosystem of data suppliers: low-cost data factories, motion capture and alignment specialists, robot-native teleoperation service providers, simulation data companies, and platforms aiming for data standardization. Robot companies themselves are adopting a 'layered procurement' strategy: outsourcing generic Ego Data while building in-house capabilities for robot-specific adaptation data and the critical deployment/failure data generated in real-world applications. The industry is shifting focus from hardware and basic mobility to the data pipelines required for general-purpose capability. While parallels exist to data labeling companies like Scale AI in the LLM boom, the physical complexity of robot data—involving action success ambiguity and sim-to-real gaps—requires more integrated solutions for data collection, annotation, and a continuous feedback loop. The race is on to build the data engines that will teach robots to operate reliably in the unstructured real world.

marsbit4 h fa

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