100 STEEM in Kenia-Schilling (Shiling). Chart, historischer preis und prognose für morgen, nächsten Monat, Jahr 2024

Wege zur Vorhersage der Wechselkurse und Kryptowährungen. 

1. Technische Analyse: Bei dieser Methode wird anhand von Preis- und Volumendaten aus der Vergangenheit versucht, Muster zu erkennen, die auf künftige Preisbewegungen hindeuten können. Händler und Investoren nutzen technische Indikatoren wie gleitende Durchschnitte, MACD, RSI und Candlestick-Charts, um den Markt zu analysieren und zukünftige Trends vorherzusagen. Wenn der Bitcoin-Kurs beispielsweise eine Zeit lang in einer Spanne gehandelt wurde und dann über eine wichtige Widerstandsmarke ausbricht, können Händler erwarten, dass der Kurs weiter steigt.

2. Fundamentale Analyse: Bei dieser Methode werden die zugrunde liegenden wirtschaftlichen und finanziellen Faktoren untersucht, um den inneren Wert eines Vermögenswerts zu ermitteln. Die Fundamentalanalyse umfasst die Analyse von Jahresabschlüssen, Wirtschaftsindikatoren, Nachrichten und anderen Faktoren, die Angebot und Nachfrage nach einem Vermögenswert beeinflussen können. Wenn zum Beispiel die Zentralbank eines Landes die Zinssätze erhöht, kann die Währung dieses Landes gegenüber anderen Währungen an Wert gewinnen.

3. Stimmungsanalyse: Bei dieser Methode werden soziale Medien und andere Quellen genutzt, um die Marktstimmung und die Psychologie der Anleger zu beurteilen. Händler und Anleger nutzen die Stimmungsanalyse, um Trends und potenzielle Wendepunkte auf dem Markt zu erkennen. Wenn es zum Beispiel viele negative Nachrichten und Stimmungen zu einer bestimmten Kryptowährung gibt, erwarten Händler möglicherweise, dass der Preis fällt.

4. Maschinelles Lernen und KI: Bei dieser Methode werden Algorithmen und statistische Modelle verwendet, um große Datenmengen zu analysieren und Vorhersagen über künftige Kursbewegungen zu treffen. Algorithmen für maschinelles Lernen können aus vergangenen Daten lernen und ihre Vorhersagen anpassen, wenn neue Daten verfügbar werden. Ein Algorithmus für maschinelles Lernen könnte beispielsweise frühere Kursdaten, Nachrichtenartikel, die Stimmung in den sozialen Medien und andere Faktoren analysieren, um Prognosen über den künftigen Kurs einer bestimmten Kryptowährung zu erstellen.