文章开始前，先吹一波牛，走波关注！你懂的。
前期大饼崩盘前，本人在03月04日参加金色沙龙、即BTC血崩前，就看空2020减半！以及早在大半年之前，2019.09.03比特币还是一万刀以上的时候，就预知了熊市将要来临。
并且。本人的看空并不是空穴来风的看空，都有一二三点充分理由。感兴趣的朋友可以去我的公众号“保罗大帝007”，查看我的逃顶思路是怎样？（附：“保罗大帝007社群”为假冒账号，不要相信）
大帝怎么看？
BTC：
技术上看，比特币日线图遇到布林上轨压力后，回落至中轨。附图指标，MACD出现死叉信号，柱体翻下零轴，RSI数值47自超买区回落。
综合来看，BTC日线出现死叉信号，为弱势信号。MACD死叉可化解，但是前提条件K线不能跌破BOLL中轨。
美联储布拉德：通胀被证明更广泛、更持久:金色财经报道，美联储布拉德表示：我们可以更快地提高利率，或者在今年余下的会议上分散加息。通胀被证明更广泛、更持久；因此，我们必须为下半年制定更强有力的路径。我认为最近的通胀报告意味着美联储现在应该在年底前把政策利率目标定在3.75%。我们需要尽快采取行动，尽快抑制通胀。(金十)[2022/7/15 2:16:41]
BTC周日千点下崩后，周一至今日维持小阴小阳局面，30分钟近似看作箱体震荡。即将变盘的信号，几日以内。
具体的：小区间BTC15分钟为扩散三角整理，压力位8900-9000。站稳9000向上变盘可跟多；跌破收敛三角下轨，可跟空。
今日操作：第一压力位9200，第二压力位9400，第一支撑位8500，第二支撑位8200。（1小时压力支撑分布。周期越大、点位跨度越大；周期越小、点位跨度越小）。合约方面，如上文。
现在走势：周K趋势线压制未过，暂观察。
注1：以上合约操作价格为火币季度合约价格，现货为火币现货价格。
注2：浮动止盈和止损及每笔操作都带止损，是避免爆仓、巨额亏损和利润回吐的最好办法。
ETH：
日线级别看，以太坊已跌破了上升通达，偏空多一点。暂时观望，等待站上趋势线多头，才有进一步上攻希望。联动大饼。
第一压力位200美元，第二压力位215美元，第一支撑位185美元，第二支撑位175美元。（4小时）
EOS：
30分钟看和大饼一样，箱体震荡、等待变盘。日线级别三颗十字星，受制于MA7，暂时反弹无力。弱势联动大饼。
第一压力位2.50美元，第二压力位2.65美元，第一支撑位2.35美元，第二支撑位2.10美元。（12小时，较大周期）
行情波动较大，如需更为及时的行情信息，可添加保罗官方微信进群（bldd007）
Proof of Stake联盟（POSA）透露,它正在采取关键步骤来改善“Staking-as-a-Service”（STaaS）市场周围的监管空间,包括与美国证券交易委员会（SEC）的对话。 根据公告,POSA与SEC会面,讨论越来越多地采用权益证明（PoS）协议,该协议是在BTC工作量证明共识协议之后出现的,并被认为更加有效和可扩展。
“在几十年后,当【区块】奖励变得微不足道时,交易费将成为【矿工】的主要补偿。” ——中本聪 长久以来,比特币上空都飘着一朵乌云,也是中本聪最担心的一件事。那就是当比特币多次减半之后,是否有足够的区块激励让矿工继续挖矿,来打包交易并维持比特币网络的安全。 2020年5月12日凌晨,比特币成功完成第三次减半。截止今天,比特币网络持续稳定运行近3天了。
5月14日,Libra协会宣布,新加坡国际投资公司淡马锡控股（Temasek Holdings）成为最新加入其拟议的加密货币项目的成员之一。此外,投资机构Paradigm和Slow Ventures也成为了Libra协会的新成员。在支付巨头Mastercard、Visa和PayPal早前放弃该计划后,淡马锡成为该项目最著名的支持者之一。
比特币挖矿奖励减半将对价格走势造成什么影响？目前,市场上的主要猜想主要有5种,让我们来逐一分析。 猜想1： 减半将导致挖矿死亡螺旋。 挖矿死亡螺旋理论已经是老生常谈了,实际上并不需要担心这个问题,原理很简单——若比特币价格下跌,无利可图的矿工将退出竞争,而BTC将在接下来的2016个区块内重新调整挖矿难度,以确保出块时间稳定。
5月12日凌晨03:23,BTC完成第三次减半,区块奖励由12.5 BTC降至6.25 BTC。减半前后,BTC价格虽有波动,但与人们期待的上涨行情完全不符。根据今日的价格走势,凌晨BTC快速下跌,波动区间为8900-8200,07:00之后,BTC在8700美元附近横盘整理。 对此,金色财经整理了加密货币分析师对BTC价格走势的分析。
隐私保护方案的工程实现,如何关联到学术论文中天书一般的公式符号？密码学工程中,有哪些特有的数据编解码方式、存在哪些认知误区和注意事项、需要克服哪些限制和挑战？ 作为支撑隐私保护方案的核心技术,如何运用数据编解码,将密码学论文中抽象的数学符号和公式具象成业务中具体的隐私数据,是学术成果向产业转化需要跨过的第一道门槛。
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