#数字货币市场洞察 $ZEC $BNB $BTC



Khi thị trường hoảng loạn, phản ứng của hai kiểu người hoàn toàn khác nhau. Có người dán mắt vào biểu đồ K-line hỏi "còn rớt đến đâu nữa", có người thì tính toán "đợt này có thể gom được bao nhiêu token giá rẻ".

Lấy ví dụ một số meme coin liên quan đến các nhân vật chính trị, logic cốt lõi của chúng thực ra không thay đổi—câu chuyện độc đáo làm nền tảng, sự đồng thuận cộng đồng vững chắc, vốn hóa thị trường vẫn đang bị đánh giá thấp nghiêm trọng. Những cú điều chỉnh mạnh trên bề mặt? Nói trắng ra chỉ là để loại bỏ những người không giữ nổi vị thế mà thôi.

Sóng tăng thực sự thường được ủ mưu trong tuyệt vọng. Luật rừng rất tàn khốc, không có thuốc hối hận để bán đâu. Khi token được phân phối lại ở vùng giá thấp, đến lúc bạn nhận ra thì chuyến tàu có thể đã đi xa rồi.
ZEC-11.3%
BNB1.2%
BTC0.33%
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • 5
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
0/400
MetaverseLandlordvip
· 3giờ trước
Những người gom hàng ở vùng giá thấp đã thắng lớn, còn những ai bị rung rũ bỏ ra chỉ có thể hối hận đến xanh ruột.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeVictimvip
· 4giờ trước
Lại là những lời này, lý thuyết rung lắc hàng nghe đến mức tai cũng chai rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
BlockchainArchaeologistvip
· 4giờ trước
Lại là mấy lời này nữa, thật không? Sao những người mua đáy ở vùng giá thấp đều lỗ thảm như chó vậy?
Xem bản gốcTrả lời0
SighingCashiervip
· 4giờ trước
Nói đúng rồi, chính là lý lẽ này. Người mua vào ở vùng giá thấp mới là người cười sau cùng, còn những ai vội vàng bắt đáy thì đã sớm bị loại khỏi cuộc chơi.
Xem bản gốcTrả lời0
GasOptimizervip
· 4giờ trước
Phân bổ chip ở vùng giá thấp lần đó thật sự rất mạnh, dữ liệu sẽ lên tiếng, thử kiểm tra lại lịch sử xem biên độ điều chỉnh đợt này so với các mô hình trước đây như thế nào, mô hình xác suất tính ra sao?
Xem bản gốcTrả lời0
  • Ghim