$RIVER 在吃兩天利息就回本了😂😂😂

💥突發新聞：
SUI 剛剛達成一個重大機構里程碑
第一批現貨 SUI ETF 今日正式上線。
• Canary 推出 SUIS，提供直接現貨暴露與質押
• Grayscale 推出 GSUI，邁出機構採用的另一大步
受監管的 ETF + 質押暴露 = 全新層次的 SUI 進入方式。

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2月19日 加密行情分析
【盤面太弱，保持等待】
策略：✅等待入場✅
1⃣ 大盤 【BTC】 【ETH】當前關鍵支撐位：
【BTC】
多單等待站上70000
【ETH】
多單等待站上2050
2⃣ 【ETH &BTC】2026年過年期間已經過半，外圍市場沒有很強的表現，再沒有大的動靜
強哥大膽預言2026年切換為中國市場佔據主導地位，等年後收假後可能就會出現大的行情，暫時還是以等待為主。
如果對你有幫助 請給強哥點讚👍+關注
所有觀點僅代表個人看法
不作為任何投資建議

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多頭在 $0.126 💥 被清空
流動性不足意味著一次推動可能引發快速下跌 ⚡
📍 支撐：$0.120
📍 阻力：$0.135
🎯 下一目標：如果賣家保持激進，則為 $0.115
如果成交量回升至 $0.135 以上，留意空頭擠壓 🚀
波動性很高。行情可能快速且劇烈 👀🔥
$MMT ‌#GateSquare$50KRedPacketGiveaway

#BTC
52k–62k 是主要需求區域，可能形成反轉。
反彈可能目標80k–97k (0.382–0.618 Fib)。
跌破51.9k則開啟向39k的空間。
突破106k則確認強勢及潛在新高。
雙向規劃，控制風險。
$BTC
領取6,200 USDT：

#WhenisBestTimetoEntertheMarket #WhenIsBestTimeToEnterTheMarket? 📊🚀
把握市場時機聽起來很簡單……但它是投資中最難掌握的技能之一。事實上？沒有“完美”的時刻——只有聰明的策略。
以下是專家如何看待進場時機 👇
🔹 1️⃣ 在恐懼中 (而非狂熱)
當情緒低迷時，往往是最佳的進場時機。當每個人都害怕時，價格通常反映最壞的情況。價值就藏在那裡。
🔹 2️⃣ 確認後再進場，而非猜測
等待趨勢確認——在上升趨勢中創出更高的高點和更高的低點。捕捉下跌的刀刃很少會有好結果。
🔹 3️⃣ 定期平均成本策略 (DCA)
不要試圖掌握底部時機，而是定期投入固定金額。這可以減少情緒壓力並平滑波動。
🔹 4️⃣ 宏觀經濟很重要
利率、通脹數據、流動性週期——市場隨著宏觀趨勢變動。當中央銀行放寬政策時，風險資產通常會受益。
🔹 5️⃣ 你的個人時機 > 市場時機
最佳進場時機是：
✔️ 你有緊急儲備
✔️ 你控制債務
✔️ 你能長期持有而不恐慌
💡 聰明的投資者不追漲。
他們規劃進場時機、管理風險，並以循環思維——而非蠟燭圖——來思考。

🔍 #BiggestCryptoOutflowsSince2022 — 投資者的意義
自2022年以來，加密貨幣市場經歷了歷史上最大規模的資金外流之一——這標誌著投資者情緒和市場動態的重大轉變。
📉 什麼是加密資金外流？
當投資者從加密基金和交易所提取的資金多於存入的資金時，就會出現資金外流。大量外流通常反映出恐懼、獲利了結或風險規避。
📊 為什麼重要：
• 表示對某些資產的信心正在減弱
• 可能對價格造成賣壓
• 揭示資金轉向更安全或替代投資
🧠 投資者的關鍵要點：
✔ 外流並不總是意味著市場已經結束——它們可能代表短期情緒的轉變。
✔ 大規模拋售可能為長期投資者創造進場機會。
✔ 始終將外流數據與更廣泛的市場分析、監管、採用情況、宏觀趨勢結合起來。
📌 記住：
市場具有周期性——資金流動隨著情緒和基本面起伏。保持資訊靈通，保持紀律，並制定投資計劃。
()#Crypto #區塊鏈

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不放棄
多頭將再次正確
$BTC

📊 何時是進入市場的最佳時機？
在交易和投資中，最大的一個問題就是時機。事實上？沒有完美的時刻——但有聰明的時刻。
✅ 考慮進場的最佳時機：
• 在重大修正或回調之後
• 當恐懼高漲但基本面仍然強勁
• 在關鍵支撐位或需求區域
• 在大幅波動前的累積階段
• 當你的策略發出明確信號，而非情緒
⚠️ 避免進場時機：
• 價格激烈拉升（FOMO區域）
• 只根據炒作或新聞進行交易
• 風險回報比差
• 沒有計劃或止損
💡 專家提示：
市場中的時間往往勝過市場的時機。持續性、耐心和風險管理比捕捉恰好底部更重要。
🎯 聰明的資金等待。衝動的資金追逐。

我剛剛通過 ziidi trader 支付了我的每日會費給 NSE。
一步一步來，直到我成為百萬富翁。

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這是我的書《比特幣的物理學》的開頭部分。
第一章
秩序與混沌邊緣的生活
這個講座已經在我的瀏覽器標籤上放了三天。我一直打算觀看，但總是被科學家日常的繁忙所牽絆——數據分析、論文審閱，以及學術生活中那無休止的小火苗。那時是2012年，我是西北大學的一名神經科學家，距離我曾經教書七年的路易斯安那州立大學還很遠，更遠的是那個十歲時就用堅信宇宙欠他一個解釋的信念，自己建造第一台望遠鏡的意大利孩子。
這個講座由傑弗里·韋斯特（Geoffrey West）主講，他是聖塔菲研究所的理論物理學家轉變為複雜性科學家，錄製於TED會議上，標題用最自信簡潔的方式命名為《城市與企業的驚人數學》。我按下播放鍵，打算看十分鐘，結果連看了三遍。
韋斯特描述的內容，我作為物理學家多年來一直抽象理解——幂律、縮放關係、在心跳與高速公路網絡等截然不同的系統中出現的數學規律——但他展示的東西我從未完全理解：這些定律並不在乎系統是生物的還是人造的。
韋斯特認為，一個城市並不是按照藍圖建造的機器。它是一個有生命的有機體，並且遵循與哺乳動物相同的縮放定律。將哺乳動物的大小加倍，其新陳代謝率僅增加75%，而非100%——這是一種次線性縮放，跨越老鼠與藍鯨等不同物種都能以極高的精確度成立。將城市的規模加倍，其經濟產出、創新速度、基礎設施——所有這些都呈超線性縮放，大約比單純比例預期多15%。城市，像有機體一樣，不是指數型的，而是

我們最近看到一宗價值1.78百萬美元的漏洞事件，原因是一個由Claude Opus 4.6撰寫的漏洞。
cbETH的價格為$1 ，而非$2,000。
不久前，@OpenAI推出了EVMbench。簡單來說，它是一個評估AI代理與智能合約互動能力的基準測試。
它有三個主要評估模式：
> 檢測：分析代理檢測漏洞的能力
> 修補：分析代理修復漏洞的能力
> 利用：分析代理利用漏洞的能力
他們的分析顯示，近期的模型(Opus 4.6、GPT-5.3-Codex等)在利用漏洞方面表現非常出色，但在檢測和修補方面較為薄弱。
這正是我在用最新模型運行自己的代理時所觀察到的。在我的代理團隊中，我總是包含一個審核代理，能獲取完整上下文，主要目標是找出漏洞。
當它找到漏洞時，開發代理就能輕鬆修復。
但問題是，在10個漏洞中，它可能只找到3個。目前，我們還不能完全依賴代理來正確檢測漏洞。
推出這個基準測試是一個非常強力的舉措。我很期待用我的代理來測試它。
為了澄清，這不是一個安全掃描器或一個可用於生產的審計工具。它主要是用來衡量AI的能力、比較模型，並提供AI在這個領域的進展指標。
基本上，這是一個讓AI在這個領域被評估和改進的工具，說實話，我們真的很需要這個。

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