1. Analiza techniczna: W tym podejściu przyszła cena Preprints.io obliczana jest na podstawie danych historycznych. Im dłuższy okres prognozy, tym jest ona mniej dokładna ze względu na wysoką zmienność kryptowalut. Zazwyczaj limitem okresu prognozy jest jeden rok. Analiza techniczna jest podstawową metodą dla handlu kontraktami Preprints.io.

2. Wycena: Ta strategia koncentruje się na inwestowaniu w wartość, rezygnując z analizy technicznej, aby zgłębić wewnętrzną wartość aktywów i tym samym zmniejszyć częstotliwość handlu. Takie podejście, często spotykane pośród legendarnych inwestorów, jest kluczowe dla handlu spot. Kiedy uczestnicy rynku mówią o inwestowaniu w kryptoaktywa i uzyskiwaniu zwrotów wielokrotnie przewyższających inwestycje, mają na myśli kupno spot w oparciu o wycenę i utrzymywanie w perspektywie średnio- i długoterminowej. BingX publikuje wyceny różnych popularnych tokenów. Aby wyświetlić wycenę Preprints.io, kliknij opcjęCena Preprints.io.

3. Wskaźnik MVRV (Market Value to Realized Value): Wskaźnik ten (mierzący stosunek kapitalizacji do ceny nabycia w łańcuchu bloków) wymaga obszernych danych, z których najważniejszymi są cena i liczba Preprints.io zakupionych za pośrednictwem portfeli on-chain, co wymaga skrupulatnych obliczeń. MVRV przewiduje jedynie, czy cena jest obecnie wysoka czy niska. Jest on często stosowany wraz ze strategiami wyceny, aby zdecydować, kiedy kupić i sprzedać Preprints.io. Wnioski z MVRV Preprints.io są uwzględnione w sekcji Cena Preprints.io.

Średnia cena wykorzystuje wskaźnik średniej ruchomej do obliczenia średniego rocznego wzrostu kryptowaluty na przestrzeni ostatnich 5 lat. Jeśli dostępne są dane za okres krótszy niż 5 lat, np. 3 lata, wówczas te dane są wykorzystywane. W przypadku tokenów, które są dostępne na rynku krócej niż 3 miesiące, dane nie mogą zostać wykorzystane. W takim przypadku najlepiej sprawdzić stronę z wyceną.

Średnia cena = roczna cena początkowa * (P1 + P2 + P3 + P4 + P5) / 5

W przypadku okresu prognozy przekraczającego rok, zastosowanie wskaźnika średniej ruchomej może skutkować znacznymi rozbieżnościami między obliczonymi wynikami a rzeczywistymi cenami, ze względu na niemożność uzyskania dokładnej stopy wzrostu rok do roku. Ponadto, ze względu na dynamiczne zmiany zachodzące na rynku kryptowalut, dłuższe okresy wykazują większą zmienność cen. Dlatego inwestorzy powinni zapoznać się z manualnymi prognozami cen Preprints.io sporządzonymi przez profesjonalnych analityków BingX, które co do zasady są trafniejsze niż prognozy sztucznej inteligencji. Można je znaleźć w sekcji Cena Preprints.io.

Analitycy BingX w swoich prognozach stosują model gorącego pieniądza, który obejmuje analizę płynności gorącego pieniądza i danych dotyczących pozycji. Są one zbyt rozproszone, aby mogły być skutecznie gromadzone przez sztuczną inteligencję. W rezultacie dokładność prognoz wykraczających poza 6 miesięcy jest o około 50% wyższa w przypadku analizy manualnej niż w przypadku sztucznej inteligencji.