1 Ontology sa GridCoin. Tsart, presyo ng kasaysayan at hula sa bukas, sa susunod na buwan, 2024 taon

Mga paraan upang mahulaan ang exchange rate at cryptocurrencies. 

1. Teknikal na pagsusuri: Gumagamit ang pamamaraang ito ng nakaraang data ng presyo at dami upang subukang tukuyin ang mga pattern na maaaring magpahiwatig ng mga paggalaw ng presyo sa hinaharap. Gumagamit ang mga mangangalakal at mamumuhunan ng mga teknikal na tagapagpahiwatig, tulad ng mga moving average, MACD, RSI, at candlestick chart, upang suriin ang merkado at hulaan ang mga trend sa hinaharap. Halimbawa, kung ang presyo ng Bitcoin ay matagal nang nakikipagkalakalan sa isang hanay, at pagkatapos ay lumampas sa isang pangunahing antas ng paglaban, maaaring asahan ng mga mangangalakal na patuloy na tumataas ang presyo.

2. Pangunahing pagsusuri: Ang pamamaraang ito ay tumitingin sa pinagbabatayan na pang-ekonomiya at pampinansyal na mga salik upang subukang matukoy ang tunay na halaga ng isang asset. Kasama sa pangunahing pagsusuri ang pagsusuri ng mga financial statement, economic indicator, mga kaganapan sa balita, at iba pang salik na maaaring makaapekto sa supply at demand ng isang asset. Halimbawa, kung ang sentral na bangko ng isang bansa ay magtataas ng mga rate ng interes, ang pera ng bansang iyon ay maaaring mag-appreciate laban sa iba pang mga pera.

3. Pagsusuri ng damdamin: Ang pamamaraang ito ay gumagamit ng social media at iba pang mga mapagkukunan upang masukat ang sentimento sa merkado at sikolohiya ng mamumuhunan. Gumagamit ang mga mangangalakal at mamumuhunan ng pagsusuri ng damdamin upang subukang tukuyin ang mga uso at potensyal na pagbabago sa merkado. Halimbawa, kung mayroong maraming negatibong balita at sentimyento na nakapalibot sa isang partikular na cryptocurrency, maaaring asahan ng mga mangangalakal na bababa ang presyo.

4. Machine learning at AI: Gumagamit ang paraang ito ng mga algorithm at istatistikal na modelo upang pag-aralan ang malaking halaga ng data at gumawa ng mga hula tungkol sa mga paggalaw ng presyo sa hinaharap. Ang mga algorithm ng machine learning ay maaaring matuto mula sa nakaraang data at isaayos ang kanilang mga hula habang nagiging available ang bagong data. Halimbawa, maaaring suriin ng isang machine learning algorithm ang nakaraang data ng presyo, mga artikulo ng balita, sentimento sa social media, at iba pang mga salik upang makagawa ng mga hula tungkol sa hinaharap na presyo ng isang partikular na cryptocurrency.