Объем транзакций в цепочках вырос до $420 млрд

cryptonews.ru發佈於 2023-04-04更新於 2024-11-04

В октябре крипторынок демонстрировал рост по многим показателям. Об этом рассказал один из ведущих исследователей TheBlock под псевдонимом Lars. Он отметил, что суммарный объем транзакций на блокчейне увеличился на 28,1%, достигнув $420 млрд, причем показатели для Bitcoin и Ethereum выросли на 32,1% и 20,9% соответственно. Суммы торгов стейблкоинов увеличились на 8%, хотя их эмиссия снизилась на 0,7%, до $149,3 млрд. Исследователь отметил, что на рынке доминируют USDT с долей 79,5%) и USDC — 16,9%.

Доходы майнеров цифровой монеты Bitcoin выросли на 25,4%, достигнув $1,02 млрд, а прибыль от стейкинга Ethereum увеличилась на 5,8%, до $221,5 млн. При этом было сожжено 41 648 ETH на сумму около $105 млн, что отражает долгосрочные эффекты предложения и обновления EIP-1559, в рамках которого уничтожено уже более 4,43 млн ETH ($12,5 млрд).

На фоне интереса к невзаимозаменяемым токенам (NFT) объемы торгов на площадках Ethereum увеличились на 26,5% до $121,6 млн. Легитимные спотовые торги на централизованных биржах выросли на 16,3%, до $843 млрд. Приток средств в спотовые биткоин-ETF также достиг рекордных $5,3 млрд, что говорит о росте институционального интереса к ведущим цифровым активам на фоне геополитической и экономической неопределенности.

На фьючерсных рынках отмечен рекордный открытый интерес (OI) по Bitcoin (+22,9%) и Ethereum (+14,6%), а объем фьючерсов на биткоины вырос на 12,1%, до $1,25 трлн. CME также зафиксировала рост данного показателя на 21,5%, до $12,5 млрд. Активность на рынке опционов также продемонстрировала положительные результаты. OI по BTC увеличился на 35,7%, а месячный объем контрактов на Bitcoin вырос на 39,8% до $54 млрд, что подтверждает позитивный тренд в криптоиндустрии и высокий интерес к торговле производными инструментами.

你可能也喜歡

大神Karpathy用Claude的方式,原来是这样的?

AI大神安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)在加入Anthropic后,开源活动减少。近期,一份据称是他本人使用的`CLAUDE.md`文件在社区流传,旨在指导Claude AI进行更高效的编程协作。该文件强调了一系列核心原则,并非简单建议而是必须遵守的规则,以规避大语言模型写代码时的常见错误。 核心原则包括: 1. **写之前先读**:在编写新代码前,务必认真阅读现有代码库,理解项目风格、既有模式和工具,确保新代码与项目保持一致。 2. **写代码之前先想清楚**:明确任务需求、澄清假设、说明方案取舍,避免基于模糊理解生成错误代码。 3. **保持简单**:抵制过度设计,避免过早抽象、臆想式错误处理和不必要的配置,编写能解决当前问题的最少代码。 4. **外科手术式修改**:修改代码时力求改动范围最小,严格匹配项目现有风格,只清理自己引入的问题,避免无谓的重构和格式化。 5. **验证**:重视测试,修复bug前先写测试复现,确保改动不破坏现有功能。 6. **目标驱动执行**:将模糊任务转化为可验证的具体步骤,并在执行前说明计划。 7. **调试**:遇到问题先深入调查、复现,理解根因,避免盲目添加临时解决方案。 8. **谨慎管理依赖**:添加新依赖前,优先考虑使用现有工具或标准库,并评估其维护状态和成本。 9. **有效沟通**:清晰说明改动内容和原因,主动指出潜在隐患和不确定之处。 文章指出,尽管这份文件的真实性存疑,但其内容高度契合卡帕西本人关于AI编程助手的公开观点。社区已据此提炼出原则并制作了模板,有测试表明能显著降低Claude的代码错误率。这些准则被认为是提升AI辅助编程效率、保证代码质量的关键。

marsbit3 小時前

大神Karpathy用Claude的方式,原来是这样的?

marsbit3 小時前

交易

現貨
活动图片