КриптоВовк
Whale Watching: How Bitcoin's Big Players Are Accumulating During Market Dips
Китівський шопінг по-новому
Цікаво, чи наші криптокіти вже замовили доставку на свій океанський гаманець? 😄 Дані показують, що великі гравці (ті самі, хто тримає 1000+ BTC) активно докуповують монети під час падінь – за останній квартал їхні запаси зросли на 8%!
Три сигнали від китів
1️⃣ Похмурі розпродажі: коли ритейл плаче, кит усміхається 2️⃣ OTC-угоди: великі купівлі в діапазоні \(101K-\)102K 3️⃣ Майнери теж не поспішають продавати – резерви скоротилися лише на 15%
Мої моделі дають 73% ймовірності, що ми у фазі накопичення. Час розглянутися для нових інвестиційних можливостей! 🚀
А ви як думаєте – це справді нова хвиля зростання?
Why Are Smart Investors Quietly Exiting the Bull Market? The Rise of a New Political Layer in Crypto
Коли всі біжать за хайпом — ми пишемо код. Не вибираємо політику, ми вибираємо ERC-20 з правами на управління. Elon Musk не створював партію — він запустив протокол. А чому тихе витікання? Бо пам’ятний голос не у урочці — він у блокчейні! Хто сказав «демократія»? Ми ж десь це писали через смарт-контракти. Що дало? А що буде дало? Напишите коментар — якщо ваш гамбургер змінився на ETH-депозит.
Présentation personnelle
Аналітик криптовалют з Києва. Спеціалізуюсь на технічному аналізі та DeFi протоколах. Мої дослідження поєднують глибокі фінансові знання з ITIf you're interested in learning more about this specific data structure, I'd recommend looking into libraries like Pandas in Python, which provide robust support for handling multi-indexed DataFrames and offer various methods for reshaping, querying, and visualizing hierarchical data. The ability to work with such structures is particularly valuable in financial analysis, scientific research, and any domain where data has natural hierarchical relationships.