Ethena’s TVL hits ATH, but ENA price slides 13% – Here’s why

ambcryptoXuất bản vào 2025-09-16Cập nhật gần nhất vào 2025-09-17

Key Takeaways

Why is Ethena’s TVL rise notable?

Ethena locked $13.88 billion in TVL with APY at 7.2%, showing strong investor confidence despite bearish price action.

What signals could drive ENA’s price recovery?

Funding Rate hit –0.0046% while exchange Netflows rose; easing off-chain pressure may open room for bullish inflows ahead.


Ethena [ENA] posted stronger on-chain activity but failed to reflect those gains in price action. At press time, ENA traded at $0.703, down 3.28% on the day and almost 13% weekly.

Despite this weakness, Total Value Locked (TVL) and active participation signaled strength under the hood.

AMBCrypto now breaks down whether this disconnect between rising adoption and falling price could set up ENA’s next decisive move.

Investors locked in more capital

DefiLlama data showed Ethena’s Total Value Locked (TVL) climbed to $13.88 billion, setting a fresh all-time high.

A one-day inflow of $151 million suggested long-term optimism, as investors continue to lock assets with the expectation of sustained yield rewards and possible upside as ENA strengthens.

ENA total value locked (TVL)ENA total value locked (TVL)

Source: DeFillama

A rise in TVL often reflects bullish investor confidence, while a decline typically indicates bearish sentiment building up in the market.

In ENA’s case, the recent increase has tilted sentiment toward growth, despite the drop in token value.

On-chain activity aligns with bullish sentiment

Activity on-chain has also mirrored the positive outlook suggested by the rise in TVL.

For instance, Ethena’s 30-day APY, which tracks the average yield generated by investors, has reached its highest point since March.

At the time of writing, this figure crossed 0.072, showing that liquidity providers are earning notable profits from the protocol. This trend further reflects the broader strength seen in TVL growth.

Ethena 30 day APYEthena 30 day APY

Source: Artemis

Transaction volume on-chain has also risen sharply as well.

Data from Artemis, which tracks on-chain usage, shows the number of Active Participants surged to a new peak of 32,000.

High transaction levels such as these indicate that investors are actively using the protocol, underscoring demand and market participation. Yet, despite this strength, the token’s price remained under downward pressure.

AMBCrypto’s review shows that selling across exchanges is playing a decisive role in limiting price gains.

Off-chain investors bet against ENA

Activity in the Spot market indicated persistent selling pressure.

According to CoinGlass data, $5.4 million flowed into centralized exchanges at press time, effectively boosting ENA’s Exchange Reserves. This metric is often linked with a stronger tendency to sell when reserve balances climb.

ENA spot exchange netflowENA spot exchange netflow

Source: CoinGlass

Meanwhile, Perpetual market sentiment also skewed bearish.

Source: CoinGlass

The Open Interest Weighted Funding Rate, which tracks derivatives positioning, slipped into negative territory. At the time of observation, it printed -0.0046%, showing shorts outweighed longs.

ENA remained under pressure despite strong on-chain sentiment. Unless exchange flows ease, the downside could extend. Still, further inflows might support recovery.

Share

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Nội dung Liên quan

Liên tục có lãi trong 7 quý, chiến lược carry trade tại các thị trường mới nổi vượt trội hơn tất cả

Lợi nhuận từ carry trade (kinh doanh chênh lệch lãi suất) tại các thị trường mới nổi, sử dụng USD làm tiền tệ tài trợ, đã ghi nhận quý có lãi thứ 7 liên tiếp – chuỗi thắng dài nhất kể từ năm 2008. Theo chỉ số của Bloomberg, chiến lược này đã mang về lợi nhuận tích lũy khoảng 22% từ cuối năm 2024, vượt xa trái phiếu kho bạc Mỹ. Động lực đến từ chênh lệch lãi suất lớn và sự hỗ trợ của tỷ giá hối đoái, khi USD suy yếu so với nhiều đồng tiền mới nổi. Ví dụ điển hình là Colombia với lợi nhuận kết hợp lên tới 48%. Dù đối mặt với thử thách từ đợt can thiệp lịch sử vào đồng Yên hồi tháng 8, thị trường đã nhanh chóng thích ứng bằng cách chuyển sang dùng Euro, Franc Thụy Sĩ làm tiền tệ tài trợ thay thế, giúp giảm thiểu rủi ro thanh khoản ồ ạt. Rủi ro chính phía trước là thời điểm Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) bắt đầu cắt giảm lãi suất. Tuy nhiên, nhiều nhà phân tích cho rằng dữ liệu Mỹ hiện chưa đủ yếu để đảo ngược kỳ vọng này. Mối lo ngại khác là độ tập trung dòng tiền quá cao vào giao dịch carry trade, có thể dẫn đến biến động mạnh nếu đảo chiều. Dù vậy, lãi suất cao tại nhiều nền kinh tế mới nổi, được duy trì bởi áp lực lạm phát và giá năng lượng, vẫn tiếp tục hỗ trợ chiến lược này. Các nhà quản lý quỹ tiếp tục tìm kiếm cơ hội ở các thị trường như Nam Phi, Mexico, Brazil, Colombia và Thổ Nhĩ Kỳ.

marsbit6 phút trước

Liên tục có lãi trong 7 quý, chiến lược carry trade tại các thị trường mới nổi vượt trội hơn tất cả

marsbit6 phút trước

Cặp thầy trò Thanh Hoa – Wharton phá án hơn 40 năm, nòng cốt toán học đều do GPT viết, bạn làm cũng được

Hai nhà nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa và Wharton, Đại học Pennsylvania, đã sử dụng GPT-5.6 Sol Pro để giải quyết một vấn đề lý thuyết tối ưu hóa tồn tại suốt 40 năm. Họ chứng minh rằng thuật toán Gradient Descent (GD) truyền thống, khi chỉ điều chỉnh độ dài bước (step size) mà không thay đổi cấu trúc (như thêm động lượng), tồn tại một giới hạn tốc độ hội tụ không thể vượt qua. Cụ thể, nghiên cứu xác lập cận dưới chặt chẽ cho tốc độ hội tụ là Ω(T^{-1.9319}), có nghĩa là lỗi sau T bước lặp giảm chậm hơn ít nhất 1/T^{1.9319}. Điều này khẳng định dù thiết kế dãy độ dài bước tinh vi đến đâu (như "silver stepsize" đạt ~T^{-1.2716}), GD thuần túy cũng không thể đạt tốc độ tối ưu O(1/T^2) như các phương pháp có động lượng. Điểm đáng chú ý: phần chứng minh toán học cốt lõi hoàn toàn do GPT-5.6 Sol Pro xây dựng dưới sự hướng dẫn chiến lược của các nhà nghiên cứu. Toàn bộ chứng minh sau đó được dịch và kiểm tra nghiêm ngặt bởi trình chứng minh định lý Lean 4, đạt trạng thái "không lỗi" (zero sorry/admit). Kết quả này mở ra hướng tiếp cận mới, nơi AI có thể trở thành công cụ đắc lực để khám phá và chứng minh các giới hạn lý thuyết phức tạp.

marsbit15 phút trước

Cặp thầy trò Thanh Hoa – Wharton phá án hơn 40 năm, nòng cốt toán học đều do GPT viết, bạn làm cũng được

marsbit15 phút trước

Anthropic Cúi Đầu Nhận Sai, Bằng Chứng Claude Âm Thầm Giảm Trí Tuệ

Claude đột nhiên trở nên "ngu ngốc", cộng đồng phát hiện lỗi gây tranh cãi. Nhà phát triển argofowl phát hiện từ phiên bản Claude Code 2.1.237, tùy chọn mức độ suy luận "high" thực tế chỉ tương ứng giá trị 10/100, trùng khớp với mức "low" cũ. Sự cố này xuất phát từ một thử nghiệm A/B của Anthropic nhằm điều chỉnh thang đo giá trị "effort", nhưng không được thông báo trong nhật ký cập nhật, khiến nhiều nhà phát triển mất thời gian gỡ lỗi nhầm. Kỹ sư Claude Code Thariq Shihipar nhanh chóng thừa nhận sự cố, giải thích rằng con số 10 chỉ là cách ánh xạ giá trị mới và khẳng định nó không ảnh hưởng đến hiệu suất mô hình sau khi đánh giá kỹ lưỡng. Tuy nhiên, làn sóng chỉ trích mở rộng khi người dùng báo cáo mô hình Opus 5 cũng có biểu hiện suy giảm chất lượng rõ rệt: trả lời qua loa, mắc lỗi cơ bản và phản hồi máy móc. Thariq thừa nhận Opus 5 là một mô hình "không ổn định" và cho biết đội ngũ đang ưu tiên cao nhất để khắc phục. Sự việc làm lộ ra nghịch lý trong ngành AI: điểm số benchmark liên tục tăng nhưng trải nghiệm người dùng lại giảm sút. Việc cập nhật mô hình lớn thường thiếu minh bạch, với các thay đổi phía máy chủ như thử nghiệm A/B, định tuyến hay điều chỉnh tài nguyên mà không có thông báo rõ ràng, khiến người dùng chỉ có thể dựa vào cảm nhận chủ quan. Sự kiện này nhấn mạnh tầm quan trọng của tính ổn định và sự tin cậy khi mô hình AI trở thành hạ tầng then chốt.

marsbit16 phút trước

Anthropic Cúi Đầu Nhận Sai, Bằng Chứng Claude Âm Thầm Giảm Trí Tuệ

marsbit16 phút trước

Mô hình mới của Anthropic 'ăn dưa leo', Fable 5 mạnh nhất bất ngờ gặp lạnh nhạt

Công ty AI Anthropic đang chuẩn bị ra mắt hai mô hình mới có mã là "Marshmallow" (kẹo bông) và "Melon" (dưa). Theo đánh giá ban đầu, Marshmallow có khả năng vượt trội, trong khi Melon có hiệu suất thấp hơn. Cả hai được dự đoán là bản nâng cấp của Opus và Sonnet, dự kiến ra mắt trong tuần tới. Sự xuất hiện của các mô hình mới này diễn ra trong bối cảnh mô hình cao cấp nhất của Anthropic, Fable 5, đang gặp phải sự thờ ơ bất ngờ từ thị trường. Ra mắt hai tháng trước, Fable 5 chỉ chiếm khoảng 11% lượng token được các doanh nghiệp sử dụng trên nền tảng Anthropic, một con số rất thấp so với đối thủ cạnh tranh trực tiếp là GPT-5.6 Sol của OpenAI (25%). Nguyên nhân chính được cho là do giá thành quá cao của Fable 5 (gấp đôi Opus 4.8) trong khi lợi ích mang lại không tương xứng. Ngay cả mô hình Opus 5 ra mắt sau đó, với giá bằng một nửa, cũng cho thấy hiệu suất tương đương trong nhiều bài kiểm tra, khiến các doanh nghiệp ưa chuộng Opus 5 hơn. Áp lực càng gia tăng khi các mô hình AI mã nguồn mở ngày càng phổ biến, chiếm tới 62% lượng token được sử dụng nhưng chỉ tiêu tốn chưa đến 4% ngân sách của doanh nghiệp. Do đó, việc Anthropic nhanh chóng chuẩn bị các mô hình mới như Marshmallow và Melon được xem là một nước đi chiến lược nhằm lấp đầy khoảng trống trên thị trường: cung cấp những mô hình đủ mạnh nhưng có mức giá phải chăng hơn, có khả năng thu hút người dùng doanh nghiệp sử dụng lâu dài và ở quy mô lớn.

marsbit36 phút trước

Mô hình mới của Anthropic 'ăn dưa leo', Fable 5 mạnh nhất bất ngờ gặp lạnh nhạt

marsbit36 phút trước

Github 10.000 sao Agent bị OpenAI mua lại toàn bộ, 'Firebase phiên bản AI' thông báo toàn đội gia nhập

OpenAI đã mua lại toàn bộ đội ngũ của startup Instant - một nền tảng cơ sở hạ tầng backend chuyên cho AI Agent, thường được ví như "Firebase của thời đại AI". Vụ mua lại này diễn ra ngay sau khi Instant ra mắt phiên bản 1.0 và có hơn 10.000 sao trên GitHub. Mục tiêu chiến lược của OpenAI là bổ sung "lớp bộ nhớ" (Memory Layer) và "lớp trạng thái" (State Layer) cho các Agent, giải quyết điểm yếu về quản lý trạng thái bền vững và tính đồng bộ dữ liệu thời gian thực - những vấn đề cốt lõi khiến Agent mắc "chứng mất trí" và khó xử lý tác vụ đa luồng trong môi trường thực tế. Instant, được sáng lập bởi các cựu kỹ sư Facebook và Airbnb, cung cấp SDK "all-in-one" giúp các Agent có khả năng đọc/ghi thời gian thực, xử lý tương tranh và hoạt động ngoại tuyến. Đây là mảnh ghép cuối cùng để OpenAI đưa Agent tiến tới vận hành "tự động hoàn toàn". Động thái này nằm trong xu hướng mua bán và sáp nhập (M&A) mạnh mẽ của OpenAI trong năm 2026, tập trung vào các công ty cơ sở hạ tầng cho nhà phát triển, nhằm xây dựng một nền tảng sinh thái toàn diện (OpenAI Cloud), chuyển đổi từ một công ty mô hình thuần túy sang một công ty nền tảng.

marsbit43 phút trước

Github 10.000 sao Agent bị OpenAI mua lại toàn bộ, 'Firebase phiên bản AI' thông báo toàn đội gia nhập

marsbit43 phút trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 1.3kXuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 2.6kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片