ソース:CryptoNewsNet オリジナルタイトル:ADAが$0.5に?カルダノのクラシックパターンが有効なら30%の動き示唆 オリジナルリンク: カルダノは、クラシックなチャートパターンが形成される中、30%の価格上昇に繋がる可能性のある大きな動きに注目しています。
これは、市場の継続的な売りにかかわらず、カルダノの価格が赤字で推移している中でのことです。執筆時点で、ADAは過去24時間で1.23%下落し、$0.354となっています。
テクニカル分析によると、カルダノ (ADA) は、1時間足チャートで三角形の中に価格が収束しており、ブレイクアウトの可能性があります。三角形チャートパターンは、時間とともに価格がより狭い範囲に動き、上昇または下降のいずれかでブレイクアウトするのを待つものです。これにより、カルダノはほぼ$0.38に達し、7%の動きが見込まれます。
この動きのより大きな意味は、$0.38が重要な障壁を示しており、そのブレイクアウトによりカルダノは$0.484を超えるターゲットを目指す可能性があることです。これは現在の価格からほぼ30%の上昇です。
カルダノは、1月19日に$0.345の安値をつけた後、レンジ内に入りました。短期的には、モメンタム指標が次の大きな動きの前にレンジ内の動きを示唆しているため、収束の可能性が残っています。
Cyber Hornetは、S&P Crypto 10 ETFの申請を行いました。これは、最初のS&P連動のスポットバスケットとなる可能性があり、カルダノも含まれています。
カルダノの創設者チャールズ・ホスキンソンは、新しいカルダノの重要な統合を示唆し、「今月はさらに多くのものが予定されており、皆さんが非常に喜ぶと思います」と述べています。
カルダノ (ADA) は、メインネット上で総取引数118,400,000を超えました。カルダノのLeiosチームは、メンプールのビジュアライザーをリリースしました。
スループットが増加するにつれ、メンプールは重要なインフラとなります。今回は、トランザクションの伝播、順序付けの挙動、断片化の効果が重要になり始めています。このビジュアライザーは、Leiosのシミュレーションフレームワークと並行して動作し、トレースデータをレンダリングして、研究者がシナリオをリプレイしたり、ノード間でメンプールの状態がどのように変化するかを検査したり、異なるネットワークやプロトコル条件下での挙動を研究できるようにしています。
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ADAが$0.5に?カルダノのクラシックパターンが30%の動きを示唆、検証されれば
ソース:CryptoNewsNet オリジナルタイトル:ADAが$0.5に?カルダノのクラシックパターンが有効なら30%の動き示唆 オリジナルリンク: カルダノは、クラシックなチャートパターンが形成される中、30%の価格上昇に繋がる可能性のある大きな動きに注目しています。
これは、市場の継続的な売りにかかわらず、カルダノの価格が赤字で推移している中でのことです。執筆時点で、ADAは過去24時間で1.23%下落し、$0.354となっています。
テクニカル分析によると、カルダノ (ADA) は、1時間足チャートで三角形の中に価格が収束しており、ブレイクアウトの可能性があります。三角形チャートパターンは、時間とともに価格がより狭い範囲に動き、上昇または下降のいずれかでブレイクアウトするのを待つものです。これにより、カルダノはほぼ$0.38に達し、7%の動きが見込まれます。
この動きのより大きな意味は、$0.38が重要な障壁を示しており、そのブレイクアウトによりカルダノは$0.484を超えるターゲットを目指す可能性があることです。これは現在の価格からほぼ30%の上昇です。
カルダノは、1月19日に$0.345の安値をつけた後、レンジ内に入りました。短期的には、モメンタム指標が次の大きな動きの前にレンジ内の動きを示唆しているため、収束の可能性が残っています。
カルダノニュース
Cyber Hornetは、S&P Crypto 10 ETFの申請を行いました。これは、最初のS&P連動のスポットバスケットとなる可能性があり、カルダノも含まれています。
カルダノの創設者チャールズ・ホスキンソンは、新しいカルダノの重要な統合を示唆し、「今月はさらに多くのものが予定されており、皆さんが非常に喜ぶと思います」と述べています。
カルダノ (ADA) は、メインネット上で総取引数118,400,000を超えました。カルダノのLeiosチームは、メンプールのビジュアライザーをリリースしました。
スループットが増加するにつれ、メンプールは重要なインフラとなります。今回は、トランザクションの伝播、順序付けの挙動、断片化の効果が重要になり始めています。このビジュアライザーは、Leiosのシミュレーションフレームワークと並行して動作し、トレースデータをレンダリングして、研究者がシナリオをリプレイしたり、ノード間でメンプールの状態がどのように変化するかを検査したり、異なるネットワークやプロトコル条件下での挙動を研究できるようにしています。