Is Bitcoin season near? Decoding KEY signals after BTC’s dip

ambcryptoОпубліковано о 2025-10-08Востаннє оновлено о 2025-10-09

Key Takeaways

Is Bitcoin nearing a cycle top?

Profit-taking remains 50% below past peaks, HODLer conviction is strong, and Bitcoin’s on-chain data shows no signs of capitulation.

What’s driving the latest dip?

A $5 billion drop in Open Interest signals a healthy reset, as BTC dominance and ETF inflows keep momentum BTC-led.


The market has officially drifted into neutral territory. With the Season Index at 55, at press time, there’s no clear dominance. Neither altcoins nor Bitcoin [BTC] are in season. At the same time, the Fear & Greed Index mirrors this calm.

In this context, BTC’s 2.4% pullback off $125k all-time high mirrors past cycle tops. Risk appetite is low, greed muted, highlighting weak follow-through, and setting up a classic long squeeze scenario.

Supporting this, BTC’s Open Interest (OI) has dropped nearly $5 billion from its $94 billion ATH, with $200 million in long positions already liquidated. Does this setup suggest Bitcoin might have reached a near-term top?

Holder selling trails, diverging from past Bitcoin tops

Bitcoin’s at a point where patience is key for any directional bets. 

CryptoQuant’s latest report shows some interesting divergences. While macro sentiment is light on “dip” buying, BTC supply is tight and HODLer conviction remains strong, something we don’t usually see at cycle tops. 

Backing this, over the past 30 days, net realized profits hit 0.26 million BTC ($30 billion), about half of July’s 0.53 million BTC ($63 billion) peak and well below March and December 2024 highs of $78 billion-$99 billion. 

BTC

Source: CryptoQuant

In short, holders aren’t selling, with profit-taking 50% below past peaks.

Meanwhile, selling from Bitcoin “OGs” remains light as well. BTC > 10 years spent in the last 30 days totals 5k (half of the levels seen at previous March and December 2024 peaks and 29% below May 2025 highs).

Historically, price tops coincide with much higher spending from these LTHs, reinforcing that the current rally still has room to run. Against this backdrop, is this dip just a “healthy reset” before Bitcoin season fires up?

Another key divergence emerging in BTC dominance

The Season Index is officially nudging the market toward Bitcoin season.

Notably, it dropped 13 points in under 72 hours, tracking BTC’s $125k top, marking a key divergence from previous cycle tops. Back then, Bitcoin dominance (BTC.D) broke support as capital rotated into high-beta alts.

This time, the flow remains BTC-led, with BTC.D up 1% and holding around 59%. In short, even with BTC pulling 2% off its ATH, money’s still rotating in, backed by $440 million hitting BTC ETFs on the 8th of October.

Bitcoin

Source: TradingView (BTC.D)

Put simply, Bitcoin hasn’t flipped risk-off yet. 

Profit-taking’s controlled, no capitulation showing on-chain, alts are quiet, and institutional spot flows are still tightening supply, keeping momentum BTC-led. In short, all signs suggest BTC’s top is still out of sight.

Given these divergences, BTC’s 2.4% pullback looks more like a bullish reset than real weakness.

With overexposed longs cleared and futures cooling off, it’s a textbook “reset” setup as Bitcoin season starts to line up.

Share

Пов'язані матеріали

Alibaba 'Stocks Up', ByteDance 'Trains'

"In late May, two closely timed events in China's AI industry clearly revealed the divergent strategic approaches of two tech giants: Alibaba and ByteDance. Alibaba is aggressively integrating AI into its existing commercial ecosystem, prioritizing immediate monetization. Its Qwen App now fully integrates with Taobao, leveraging the platform's 4-billion-item database for AI-powered shopping features like virtual try-on and price comparison. Internally, Alibaba has reorganized to incentivize AI-driven business growth, notably through the 'Agentic Commerce Trust Protocol' to enable AI-agent transactions. Financially, it emphasizes ROI, with CEO Daniel Wu stating every AI chip purchased is generating revenue. Alibaba's strategy bets that foundational AI model capabilities won't be leapfrogged in the next five years, allowing its 'AI-as-a-utility' approach to succeed. In stark contrast, ByteDance's Seed division focuses on pushing the frontiers of AGI with a long-term, research-oriented mindset. Its video generation model, Seedance 2.0, topped international benchmarks. The division, led by researchers Wu Yonghui and product head Zhu Wenjia, is tasked with 'exploring the upper limits of intelligence,' even considering open-sourcing its models—a rare move among Chinese firms. ByteDance is investing heavily, with reports of its 2026 capital expenditure plan being nearly triple that of 2024, funded by its substantial private profits. This allows it to pursue projects like an 8-month research paper questioning if video models are true 'world models,' devoid of immediate commercial pressure. The core divergence is less about corporate philosophy and more about structural constraints. As a publicly traded company, Alibaba is bound to quarterly financial expectations, forcing a pragmatic, revenue-focused AI integration. As a private entity, ByteDance has the luxury to fund long-term, high-risk foundational research without answering to public markets. The article concludes that the true determinant of a Chinese company's AI path is its IPO status, suggesting that if ByteDance were public, or if Alibaba were private, their strategies might well be reversed."

marsbit7 хв тому

Alibaba 'Stocks Up', ByteDance 'Trains'

marsbit7 хв тому

Why More AI Agents Does Not Equal Higher Productivity?

Editor's Note: As AI Agents become cheaper and easier to use, a new constraint emerges: the cost isn't in launching more Agents, but in the human attention required to manage, judge, and integrate their outputs. This hidden cost is called the "orchestration tax." The article argues that a developer's cognitive bandwidth is the key bottleneck—a serial, non-parallelizable resource akin to a Global Interpreter Lock (GIL). While many Agents can run concurrently, their results ultimately require human judgment for review, conflict resolution, and final integration. Therefore, more Agents don't automatically mean higher productivity; they can simply create longer queues, lead to cognitive fatigue, and create the illusion of busyness without real output. The core solution is to design workflows around this scarce human attention. Key strategies include: scaling the number of Agents to match review capacity (not UI capacity), categorizing tasks (delegating independent ones, keeping complex judgment-heavy ones serial), batch reviewing results to minimize context-switching costs, automating verifiable checks to reserve human judgment for critical decisions, and protecting focused, uninterrupted thinking time. Ultimately, the critical skill is not launching many Agents, but architecting systems that respect the fundamental limit of human attention. Unpaid "orchestration tax" accumulates as both technical and cognitive debt, undermining system understanding and quality. True productivity comes from thoughtfully managing the single-threaded resource—your focus.

marsbit1 год тому

Why More AI Agents Does Not Equal Higher Productivity?

marsbit1 год тому

Three Years Later: Looking Back at My Predictions About ChatGPT in 2023

Three Years Later: Revisiting My 2023 Predictions on ChatGPT In March 2023, shortly after ChatGPT's launch, I made 20 predictions about its future. Now, in mid-2026, I've used AI agents to fact-check each one against the latest data. Overall, most major directional forecasts were correct, with only one outright error (incorrectly stating GPT-4 had 100 trillion parameters). Key successes included predicting that RAG and retrieval architectures would become the standard for handling knowledge and hallucinations, that natural language interfaces (LUI) would create a massive new industry layer beyond the models themselves, and that China would develop viable large language models, significantly closing the performance gap with Western counterparts within about three years. Predictions about the absence of mass unemployment, the rise of a new "robot network" for agent communication, and ChatGPT not possessing consciousness also held true in their core arguments. However, the "devil was in the details." Errors frequently involved specific numbers, timelines, or overlooking distributional effects. I tended to overestimate the speed of adoption (e.g., for agent networks) while underestimating the ultimate scale of capabilities or costs (e.g., AI winning IMO gold without tools, or the extreme capital required for frontier models). Other misjudgments included: underestimating how AI would reinforce, not dissolve, information filter bubbles; incorrectly assuming AI-generated content would easily circumvent copyright (it has instead triggered record-breaking settlements); and misidentifying where value would be captured (it accrued overwhelmingly to the compute layer, like Nvidia, not just the application or model layers). Key lessons from reviewing these predictions are: 1) Directional and mechanistic insights are far more reliable than precise numbers or absolute statements. 2) There's a consistent bias to overestimate short-term speed but underestimate long-term magnitude. 3) Errors often lie in missing distributional impacts within a generally correct aggregate trend. 4) Predictions phrased with nuance and caveats aged the best. 5) Some fundamental debates (e.g., on machine consciousness or the ultimate value chain) remain unresolved even after three years. This exercise is less about scoring the past and more about establishing rules for clearer thinking about the next three years of AI.

marsbit8 год тому

Three Years Later: Looking Back at My Predictions About ChatGPT in 2023

marsbit8 год тому

Three Years Later: Looking Back on My 2023 Predictions for ChatGPT

Looking Back After Three Years: Revisiting My 2023 Predictions on ChatGPT In March 2023, shortly after ChatGPT's debut and before GPT-4's release, I made over twenty predictions about AI's future based on limited information and intuition. Now, in May 2026, I revisited those forecasts using an AI-driven analysis with 41 Opus 4.8 agents to cross-reference them with the latest data. The assessment used symbols: ✅ Correct, 🟢 Mostly Correct, 🟡 Partially Correct, ❌ Incorrect. Overall, the directional judgments held up well, with only one major factual error regarding GPT-4's rumored parameter size (incorrectly cited as 100T). However, nuances and degrees of accuracy revealed more. **What Was Largely Correct:** Predictions about mechanisms and directions proved accurate. The rise of RAG (Retrieval-Augmented Generation) as the standard architecture for combating AI hallucination was confirmed, as was the transformative potential of LUI (Language User Interface) in creating a new industry layer atop GUIs. The emergence of "robot networks" (agent-to-agent communication protocols) and China's rapid catch-up in developing capable large models (closing the performance gap with top models to ~2.7%) were also on point. The analysis affirmed that LLMs lack consciousness and that the Turing Test merely measures perceived intelligence. **What Was Off Target:** Errors often involved specific numbers, over-optimistic timelines, or misjudged distributions. The prediction that value would primarily accrue to the application layer was half-right but missed NVIDIA's dominance as the profitable infrastructure layer. Forecasts about AI circumventing copyright issues and fostering a "global common ground" by averaging human viewpoints were incorrect; instead, major copyright settlements occurred and AI personalization is increasing. Estimates for model training costs ("$5-10 billion cap") were significantly off, underestimating frontier costs and overestimating replication costs. The notion that LLMs could never do complex math without tools was disproven by later models winning IMO gold. **Key Patterns from the Review:** 1. **Direction over precision:** Judgments about mechanisms and trends were more reliable than specific numbers or definitive statements. 2. **Timing bias:** There was a tendency to overestimate short-term speed but underestimate long-term magnitude and transformation. 3. **The distribution blind spot:** Aggregate-level correctness often masked uneven impacts (e.g., on young professionals' employment). 4. **The value of qualifiers:** Predictions framed with caution (e.g., "reportedly," "for now," "prototype in 2-3 years") aged better. 5. **Some debates continue:** Issues like the nature of "emergent abilities" or machine consciousness remain unresolved. This three-year review highlights that while seeing the big picture is crucial, humility regarding specifics, timelines, and disparate impacts is essential for future forecasting.

链捕手10 год тому

Three Years Later: Looking Back on My 2023 Predictions for ChatGPT

链捕手10 год тому

Торгівля

Спот
Ф'ючерси

Популярні статті

Що таке $S$

Розуміння SPERO: Комплексний огляд Вступ до SPERO Оскільки ландшафт інновацій продовжує еволюціонувати, виникнення технологій web3 та криптовалютних проектів відіграє ключову роль у формуванні цифрового майбутнього. Один з проектів, який привернув увагу в цій динамічній сфері, — це SPERO, позначений як SPERO,$$s$. Ця стаття має на меті зібрати та представити детальну інформацію про SPERO, щоб допомогти ентузіастам та інвесторам зрозуміти його основи, цілі та інновації в рамках web3 та крипто-сектору. Що таке SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ — це унікальний проект у криптопросторі, який прагне використати принципи децентралізації та технології блокчейн для створення екосистеми, що сприяє залученню, корисності та фінансовій інклюзії. Проект розроблений для полегшення взаємодії між користувачами новими способами, надаючи їм інноваційні фінансові рішення та послуги. У своїй основі SPERO,$$s$ прагне надати можливості індивідам, забезпечуючи інструменти та платформи, які покращують користувацький досвід у криптовалютному просторі. Це включає в себе можливість більш гнучких методів транзакцій, сприяння ініціативам, що підтримуються спільнотою, та створення шляхів для фінансових можливостей через децентралізовані додатки (dApps). Основна концепція SPERO,$$s$ обертається навколо інклюзивності, прагнучи зменшити розриви в традиційній фінансовій системі, використовуючи переваги технології блокчейн. Хто є творцем SPERO,$$s$? Особистість творця SPERO,$$s$ залишається дещо невідомою, оскільки є обмежені публічно доступні ресурси, що надають детальну інформацію про його засновників. Ця відсутність прозорості може бути наслідком зобов'язання проекту до децентралізації — етики, яку багато проектів web3 поділяють, ставлячи колективні внески вище за індивідуальне визнання. Зосереджуючи обговорення навколо спільноти та її колективних цілей, SPERO,$$s$ втілює суть наділення без виділення конкретних осіб. Таким чином, розуміння етики та місії SPERO є більш важливим, ніж ідентифікація єдиного творця. Хто є інвесторами SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ підтримується різноманітними інвесторами, починаючи від венчурних капіталістів до ангельських інвесторів, які прагнуть сприяти інноваціям у крипто-секторі. Зосередження цих інвесторів зазвичай узгоджується з місією SPERO — пріоритет надається проектам, які обіцяють технологічний прогрес у суспільстві, фінансову інклюзію та децентралізоване управління. Ці інвесторські фонди зазвичай зацікавлені в проектах, які не лише пропонують інноваційні продукти, але й позитивно впливають на спільноту блокчейн та її екосистеми. Підтримка з боку цих інвесторів підкріплює SPERO,$$s$ як значного конкурента в швидко змінюваній сфері крипто-проектів. Як працює SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ використовує багатогранну структуру, яка відрізняє його від традиційних криптовалютних проектів. Ось деякі ключові особливості, які підкреслюють його унікальність та інноваційність: Децентралізоване управління: SPERO,$$s$ інтегрує моделі децентралізованого управління, надаючи користувачам можливість активно брати участь у процесах прийняття рішень щодо майбутнього проекту. Цей підхід сприяє відчуттю власності та відповідальності серед членів спільноти. Корисність токена: SPERO,$$s$ використовує свій власний криптовалютний токен, розроблений для виконання різних функцій в екосистемі. Ці токени дозволяють здійснювати транзакції, отримувати винагороди та полегшувати послуги, що пропонуються на платформі, підвищуючи загальну залученість та корисність. Шарова архітектура: Технічна архітектура SPERO,$$s$ підтримує модульність та масштабованість, що дозволяє безперешкодно інтегрувати додаткові функції та додатки в міру розвитку проекту. Ця адаптивність є надзвичайно важливою для збереження актуальності в постійно змінюваному крипто-ландшафті. Залучення спільноти: Проект підкреслює ініціативи, що підтримуються спільнотою, використовуючи механізми, які стимулюють співпрацю та зворотний зв'язок. Підтримуючи сильну спільноту, SPERO,$$s$ може краще задовольняти потреби користувачів та адаптуватися до ринкових тенденцій. Фокус на інклюзію: Пропонуючи низькі комісії за транзакції та зручні інтерфейси, SPERO,$$s$ прагне залучити різноманітну базу користувачів, включаючи осіб, які раніше не брали участі в крипто-просторі. Це зобов'язання до інклюзії узгоджується з його загальною місією наділення через доступність. Хронологія SPERO,$$s$ Розуміння історії проекту надає важливі уявлення про його розвиток та етапи. Нижче наведено пропоновану хронологію, що відображає значні події в еволюції SPERO,$$s$: Етап концептуалізації та ідеації: Початкові ідеї, що стали основою SPERO,$$s$, були сформовані, тісно пов'язані з принципами децентралізації та фокусом на спільноті в індустрії блокчейн. Запуск білого паперу проекту: Після концептуального етапу був випущений комплексний білий папір, що детально описує бачення, цілі та технологічну інфраструктуру SPERO,$$s$, щоб залучити інтерес та зворотний зв'язок від спільноти. Створення спільноти та ранні залучення: Активні зусилля були спрямовані на створення спільноти ранніх прихильників та потенційних інвесторів, що полегшило обговорення цілей проекту та отримання підтримки. Подія генерації токенів: SPERO,$$s$ провів подію генерації токенів (TGE) для розподілу своїх рідних токенів серед ранніх прихильників та встановлення початкової ліквідності в екосистемі. Запуск початкового dApp: Перший децентралізований додаток (dApp), пов'язаний з SPERO,$$s$, став доступним, дозволяючи користувачам взаємодіяти з основними функціями платформи. Постійний розвиток та партнерства: Безперервні оновлення та вдосконалення пропозицій проекту, включаючи стратегічні партнерства з іншими учасниками блокчейн-простору, сформували SPERO,$$s$ у конкурентоспроможного та еволюціонуючого гравця на крипто-ринку. Висновок SPERO,$$s$ є свідченням потенціалу web3 та криптовалют для революціонізації фінансових систем та наділення індивідів. Завдяки зобов'язанню до децентралізованого управління, залучення спільноти та інноваційно спроектованих функцій, він прокладає шлях до більш інклюзивного фінансового ландшафту. Як і з будь-якими інвестиціями в швидко змінюваному крипто-просторі, потенційним інвесторам та користувачам рекомендується ретельно досліджувати та обдумано взаємодіяти з поточними подіями в SPERO,$$s$. Проект демонструє інноваційний дух крипто-індустрії, запрошуючи до подальшого дослідження його численних можливостей. Хоча подорож SPERO,$$s$ ще триває, його основні принципи можуть справді вплинути на майбутнє того, як ми взаємодіємо з технологією, фінансами та один з одним у взаємопов'язаних цифрових екосистемах.

73 переглядів усьогоОпубліковано 2024.12.17Оновлено 2024.12.17

Що таке $S$

Що таке AGENT S

Агент S: Майбутнє автономної взаємодії в Web3 Вступ У постійно змінюваному ландшафті Web3 та криптовалюти інновації постійно переосмислюють, як люди взаємодіють з цифровими платформами. Один з таких новаторських проектів, Агент S, обіцяє революціонізувати взаємодію людини з комп'ютером через свою відкриту агентну структуру. Прокладаючи шлях для автономних взаємодій, Агент S прагне спростити складні завдання, пропонуючи трансформаційні застосування в штучному інтелекті (ШІ). Це детальне дослідження заглиблюється в складності проекту, його унікальні особливості та наслідки для сфери криптовалюти. Що таке Агент S? Агент S є революційною відкритою агентною структурою, спеціально розробленою для вирішення трьох основних викликів в автоматизації комп'ютерних завдань: Набуття специфічних знань у галузі: Структура інтелектуально навчається з різних зовнішніх джерел знань та внутрішнього досвіду. Цей подвійний підхід дозволяє їй створити багатий репозиторій специфічних знань у галузі, покращуючи її продуктивність у виконанні завдань. Планування на довгих горизонтах завдань: Агент S використовує планування з підкріпленням досвіду, стратегічний підхід, який полегшує ефективний розподіл та виконання складних завдань. Ця функція значно підвищує її здатність ефективно та результативно управляти кількома підзавданнями. Обробка динамічних, неоднорідних інтерфейсів: Проект представляє Інтерфейс Агент-Комп'ютер (ACI), інноваційне рішення, яке покращує взаємодію між агентами та користувачами. Використовуючи багатомодальні великі мовні моделі (MLLMs), Агент S може безперешкодно орієнтуватися та маніпулювати різноманітними графічними інтерфейсами користувача. Завдяки цим новаторським функціям Агент S надає надійну структуру, яка вирішує складнощі, пов'язані з автоматизацією людської взаємодії з машинами, прокладаючи шлях для численних застосувань у ШІ та за його межами. Хто є творцем Агент S? Хоча концепція Агент S є фундаментально новаторською, конкретна інформація про його творця залишається невідомою. Творець наразі невідомий, що підкреслює або початкову стадію проекту, або стратегічний вибір зберегти засновників у таємниці. Незважаючи на анонімність, акцент залишається на можливостях та потенціалі структури. Хто є інвесторами Агент S? Оскільки Агент S є відносно новим у криптографічній екосистемі, детальна інформація про його інвесторів та фінансових спонсорів не задокументована. Відсутність публічно доступних відомостей про інвестиційні фонди або організації, що підтримують проект, викликає питання щодо його фінансової структури та дорожньої карти розвитку. Розуміння підтримки є критично важливим для оцінки стійкості проекту та потенційного впливу на ринок. Як працює Агент S? В основі Агент S лежить передова технологія, яка дозволяє йому ефективно функціонувати в різних умовах. Його операційна модель побудована навколо кількох ключових функцій: Взаємодія з комп'ютером, подібна до людської: Структура пропонує розширене планування ШІ, прагнучи зробити взаємодії з комп'ютерами більш інтуїтивними. Імітуючи людську поведінку при виконанні завдань, вона обіцяє підвищити досвід користувачів. Наративна пам'ять: Використовується для використання високорівневого досвіду, Агент S використовує наративну пам'ять для відстеження історій завдань, тим самим покращуючи свої процеси прийняття рішень. Епізодична пам'ять: Ця функція надає користувачам покрокові інструкції, дозволяючи структурі пропонувати контекстуальну підтримку в міру виконання завдань. Підтримка OpenACI: Завдяки можливості працювати локально, Агент S дозволяє користувачам зберігати контроль над своїми взаємодіями та робочими процесами, узгоджуючи з децентралізованою етикою Web3. Легка інтеграція з зовнішніми API: Його універсальність і сумісність з різними платформами ШІ забезпечують те, що Агент S може безперешкодно вписатися в існуючі технологічні екосистеми, роблячи його привабливим вибором для розробників та організацій. Ці функціональні можливості колективно сприяють унікальному положенню Агент S у крипто-просторі, оскільки він автоматизує складні, багатоступеневі завдання з мінімальним втручанням людини. У міру розвитку проекту його потенційні застосування в Web3 можуть переосмислити, як відбуваються цифрові взаємодії. Хронологія Агент S Розробка та етапи Агент S можуть бути узагальнені в хронології, яка підкреслює його значні події: 27 вересня 2024 року: Концепція Агент S була представлена в комплексній науковій статті під назвою “Відкрита агентна структура, яка використовує комп'ютери як людина”, що демонструє основи проекту. 10 жовтня 2024 року: Наукова стаття була опублікована на arXiv, пропонуючи детальне дослідження структури та її оцінки продуктивності на основі бенчмарку OSWorld. 12 жовтня 2024 року: Було випущено відеопрезентацію, що надає візуальне уявлення про можливості та особливості Агент S, ще більше залучаючи потенційних користувачів та інвесторів. Ці маркери в хронології не лише ілюструють прогрес Агент S, але й вказують на його прихильність до прозорості та залучення громади. Ключові моменти про Агент S У міру розвитку структури Агент S кілька ключових характеристик виділяються, підкреслюючи її новаторський характер та потенціал: Інноваційна структура: Розроблена для забезпечення інтуїтивного використання комп'ютерів, подібного до людської взаємодії, Агент S пропонує новий підхід до автоматизації завдань. Автономна взаємодія: Здатність автономно взаємодіяти з комп'ютерами через GUI означає стрибок до більш інтелектуальних та ефективних обчислювальних рішень. Автоматизація складних завдань: Завдяки своїй надійній методології він може автоматизувати складні, багатоступеневі завдання, роблячи процеси швидшими та менш схильними до помилок. Безперервне вдосконалення: Механізми навчання дозволяють Агенту S покращуватися на основі минулого досвіду, постійно підвищуючи свою продуктивність та ефективність. Універсальність: Його адаптивність до різних операційних середовищ, таких як OSWorld та WindowsAgentArena, забезпечує його здатність служити широкому спектру застосувань. Оскільки Агент S займає своє місце в ландшафті Web3 та криптовалюти, його потенціал покращити можливості взаємодії та автоматизувати процеси означає значний прогрес у технологіях ШІ. Завдяки своїй інноваційній структурі Агент S є прикладом майбутнього цифрових взаємодій, обіцяючи більш безперешкодний та ефективний досвід для користувачів у різних галузях. Висновок Агент S представляє собою сміливий крок вперед у поєднанні ШІ та Web3, з можливістю переосмислити, як ми взаємодіємо з технологією. Хоча проект все ще на ранніх стадіях, можливості для його застосування є величезними та переконливими. Завдяки своїй комплексній структурі, що вирішує критичні виклики, Агент S прагне вивести автономні взаємодії на передній план цифрового досвіду. У міру того, як ми заглиблюємося в сфери криптовалюти та децентралізації, проекти, подібні до Агент S, безсумнівно, відіграватимуть ключову роль у формуванні майбутнього технологій та співпраці людини з комп'ютером.

666 переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.14Оновлено 2025.01.14

Що таке AGENT S

Як купити S

Ласкаво просимо до HTX.com! Ми зробили покупку Sonic (S) простою та зручною. Дотримуйтесь нашої покрокової інструкції, щоб розпочати свою криптовалютну подорож.Крок 1: Створіть обліковий запис на HTXВикористовуйте свою електронну пошту або номер телефону, щоб зареєструвати обліковий запис на HTX безплатно. Пройдіть безпроблемну реєстрацію й отримайте доступ до всіх функцій.ЗареєструватисьКрок 2: Перейдіть до розділу Купити крипту і виберіть спосіб оплатиКредитна/дебетова картка: використовуйте вашу картку Visa або Mastercard, щоб миттєво купити Sonic (S).Баланс: використовуйте кошти з балансу вашого рахунку HTX для безперешкодної торгівлі.Треті особи: ми додали популярні способи оплати, такі як Google Pay та Apple Pay, щоб підвищити зручність.P2P: Торгуйте безпосередньо з іншими користувачами на HTX.Позабіржова торгівля (OTC): ми пропонуємо індивідуальні послуги та конкурентні обмінні курси для трейдерів.Крок 3: Зберігайте свої Sonic (S)Після придбання Sonic (S) збережіть його у своєму обліковому записі на HTX. Крім того, ви можете відправити його в інше місце за допомогою блокчейн-переказу або використовувати його для торгівлі іншими криптовалютами.Крок 4: Торгівля Sonic (S)Легко торгуйте Sonic (S) на спотовому ринку HTX. Просто увійдіть до свого облікового запису, виберіть торгову пару, укладайте угоди та спостерігайте за ними в режимі реального часу. Ми пропонуємо зручний досвід як для початківців, так і для досвідчених трейдерів.

1.5k переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.15Оновлено 2025.03.21

Як купити S

Обговорення

Ласкаво просимо до спільноти HTX. Тут ви можете бути в курсі останніх подій розвитку платформи та отримати доступ до професійної ринкової інформації. Нижче представлені думки користувачів щодо ціни S (S).

活动图片