1. التحليل التقني: يحسب هذا الأسلوب السعر المستقبلي لـ Decentralized Machine Learning بناءً على البيانات التاريخية. كلما طالت فترة التوقّع، أصبحت أقل دقة بسبب التقلبات العالية للعملات المشفرة. عادةً ما تكون سنة واحدة هي الحدّ الأقصى كفترة توقّع. يُعد التحليل التقني طريقة أساسية لتداول عقود Decentralized Machine Learning.

2. التقييم: تركز هذه الإستراتيجية على استثمار القيمة، وتجنب التحليل التقني للتعمق أكثر في القيمة الجوهرية للأصل وبالتالي تقليل تكرار التداول. يُعد هذا النهج، الذي غالباً ما يستخدمه المستثمرون الأسطوريون، أمراً بالغ الأهمية للاستثمار الفوري. عندما يتحدث المشاركون في السوق عن الاستثمار في الأصول المشفرة وكسب عوائد عدة أضعاف استثماراتهم، فإنهم يشيرون إلى شراء الفوري بناءً على التقييم والاحتفاظ به على المدى المتوسط ​​إلى الطويل. توفر BingX تقييمات لمجموعة متنوعة من الرموز الشائعة. لعرض تقييم Decentralized Machine Learning، انقر على سعر Decentralized Machine Learning.

3. MVRV (القيمة السوقية إلى القيمة المحققة): يتطلب هذا المؤشر بيانات مكثفة، والأكثر أهمية هو سعر وكمية Decentralized Machine Learning التي تم شراؤها عبر المحافظ الموجودة على السلسلة، الأمر الذي يتطلب حساباً دقيقاً. تتوقّع MVRV فقط بما إذا كان السعر مرتفعاً أم منخفضاً حالياً. وغالباً ما يتم استخدامها جنباً إلى جنب مع إستراتيجيات التقييم لتحديد وقت شراء وبيع Decentralized Machine Learning. تم تضمين رؤى من Decentralized Machine Learning MVRV في قسم "سعر Decentralized Machine Learning".

يستخدم متوسط ​​السعر مؤشر المتوسط ​​المتحرك لحساب متوسط ​​النمو السنوي للعملة المشفرة على مدى السنوات الخمس الماضية. إذا توفرت بيانات أقل من خمس سنوات، مثل ثلاث سنوات، فسيتم استخدام بيانات الثلاث سنوات. بالنسبة للرموز التي كانت موجودة في السوق لمدة تقل عن ثلاثة أشهر، لا يمكن حساب هذه البيانات. يوصى بمشاهدة صفحة التقييم.

متوسط ​​السعر = سعر الفتح السنوي * (P1 + P2 + P3 + P4 + P5) / 5

بالنسبة لفترة توقّعات تتجاوز سنة واحدة، يمكن أن يؤدي استخدام مؤشر المتوسط ​​المتحرك إلى اختلافات كبيرة بين النتائج المحسوبة والأسعار الفعلية، وذلك بسبب عدم القدرة على الحصول على معدل النمو الدقيق على أساس سنوي. بالإضافة إلى ذلك، مع تغير بيئة سوق العملات المشفرة بسرعة، تميل الفترات الأطول إلى إظهار تباين أكبر في الأسعار. ولذلك، يُنصح المستثمرون بالرجوع إلى تقديرات الأسعار اليدوية للمحللين المحترفين على BingX لـ Decentralized Machine Learning، والتي تكون بشكل عام أكثر دقةً من توقّعات الذكاء الاصطناعي ويمكن العثور عليها ضمن سعر Decentralized Machine Learning.

يتبنى محللو BingX "نموذج الأموال الساخنة" لتوقّعاتهم، والذي يتضمن تحليل سيولة الأموال الساخنة وبيانات المراكز المتناثرة جداً بحيث لا يمكن جمعها بشكل فعال بواسطة الذكاء الاصطناعي. وبالتالي، فإن دقة التوقّعات التي تمتد إلى ما بعد ستة أشهر تكون أعلى بنسبة 50% تقريباً مع التحليل اليدوي مقارنةً بالذكاء الاصطناعي.