1. Analisis Teknis: Pendekatan ini menghitung harga masa depan Education Ecosystem berdasarkan data riwayat. Semakin lama periode perkiraan, semakin kurang akurat perkiraan tersebut karena tingginya volatilitas mata uang kripto. Satu tahun biasanya merupakan batas periode perkiraan. Analisis teknis adalah metode terpenting untuk perdagangan kontrak Education Ecosystem.

2. Penilaian: Strategi ini berfokus pada investasi nilai, menghindari analisis teknis untuk menggali lebih dalam nilai intrinsik suatu aset dan dengan demikian mengurangi frekuensi perdagangan. Pendekatan ini, yang sering digunakan oleh investor legendaris, sangat penting untuk investasi spot. Ketika pelaku pasar berbicara tentang berinvestasi pada aset kripto dan mendapatkan keuntungan berkali-kali lipat dari investasi mereka, yang mereka maksud adalah membeli spot berdasarkan penilaian dan kepemilikan untuk jangka menengah hingga long. BingX memberikan penilaian untuk berbagai token populer. Untuk melihat penilaian Education Ecosystem, klik HargaEducation Ecosystem.

3. MVRV (Nilai Pasar terhadap Nilai Realisasi): Indikator ini memerlukan data yang ekstensif, yang paling penting adalah harga dan kuantitas Education Ecosystem yang dibeli melalui dompet on-chain, yang memerlukan perhitungan yang cermat. MVRV hanya memprediksi apakah harga saat ini sedang tinggi atau rendah. Hal ini sering digunakan bersamaan dengan strategi penilaian untuk memutuskan kapan harus membeli dan menjual Education Ecosystem. Wawasan dari MVRV Education Ecosystem disertakan di bagian "Harga Education Ecosystem".

Harga rata-rata menggunakan indikator rata-rata bergerak untuk menghitung rata-rata pertumbuhan tahunan mata uang kripto selama lima tahun terakhir. Jika tersedia data kurang dari lima tahun, misalnya tiga tahun, maka yang digunakan adalah data tiga tahun. Untuk token yang sudah ada di pasaran kurang dari tiga bulan, data ini tidak dapat dihitung. Disarankan untuk melihat halaman penilaian.

Harga Rata-rata = Harga Pembukaan Tahunan * (P1 + P2 + P3 + P4 + P5) / 5

Untuk periode perkiraan yang melebihi satu tahun, penggunaan indikator rata-rata bergerak dapat mengakibatkan perbedaan yang signifikan antara hasil perhitungan dan harga sebenarnya, karena ketidakmampuan memperoleh tingkat pertumbuhan tahun-ke-tahun yang akurat. Selain itu, seiring dengan perubahan lingkungan pasar mata uang kripto yang cepat, periode yang lebih lama cenderung menunjukkan varian harga yang lebih besar. Oleh karena itu, investor disarankan untuk merujuk pada perkiraan harga manual analis profesional di BingX untuk Education Ecosystem, yang umumnya lebih akurat daripada prediksi AI dan dapat ditemukan di Education Ecosystem Harga.

Analis BingX mengadopsi "model Uang Panas" untuk perkiraan mereka, yang melibatkan analisis likuiditas uang panas dan data posisi yang terlalu tersebar untuk dikumpulkan secara efektif oleh AI. Akibatnya, keakuratan perkiraan yang melampaui enam bulan adalah sekitar 50% lebih tinggi dengan analisis manual dibandingkan dengan AI.