1,000 Litas lituanian la liră sudaneză. Grafic, istoric preț și prognoza pentru mâine, luna viitoare, anul 2024

Modalități de a prezice cursul de schimb și criptomonedele. 

1. Analiza tehnică: Această metodă utilizează datele anterioare privind prețul și volumul pentru a încerca să identifice modele care pot indica mișcările viitoare ale prețurilor. Traderii și investitorii folosesc indicatori tehnici, cum ar fi mediile mobile, MACD, RSI și graficele cu lumânări, pentru a analiza piața și a prezice tendințele viitoare. De exemplu, dacă prețul Bitcoin a fost tranzacționat într-un interval de timp, iar apoi depășește un nivel de rezistență cheie, comercianții se pot aștepta ca prețul să continue să crească.

2. Analiza fundamentală: Această metodă are în vedere factorii economici și financiari de bază pentru a încerca să determine valoarea intrinsecă a unui activ. Analiza fundamentală include analiza situațiilor financiare, a indicatorilor economici, a evenimentelor de presă și a altor factori care pot afecta cererea și oferta unui activ. De exemplu, dacă banca centrală a unei țări crește ratele dobânzilor, moneda țării respective se poate aprecia față de alte monede.

3. Analiza sentimentelor: Această metodă utilizează rețelele sociale și alte surse pentru a evalua sentimentul pieței și psihologia investitorilor. Traderii și investitorii folosesc analiza sentimentului pentru a încerca să identifice tendințele și potențialele puncte de cotitură pe piață. De exemplu, dacă există o mulțime de știri și sentimente negative în jurul unei anumite criptomonede, comercianții se pot aștepta ca prețul să scadă.

4. Învățarea automată și inteligența artificială: Această metodă utilizează algoritmi și modele statistice pentru a analiza cantități mari de date și pentru a face predicții cu privire la mișcările viitoare ale prețurilor. Algoritmii de învățare automată pot învăța din datele anterioare și își pot ajusta predicțiile pe măsură ce noi date devin disponibile. De exemplu, un algoritm de învățare automată ar putea analiza datele anterioare privind prețurile, articolele de presă, sentimentul din social media și alți factori pentru a face predicții despre prețul viitor al unei anumite criptomonede.