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NEAR e SHIB hanno guidato i guadagni CoinDesk 20 la scorsa settimana: aggiornamento del mercato Indici CoinDesk

La maggior parte degli asset ha registrato guadagni nonostante un mercato instabile, ma si sono verificati anche notevoli cali.

CoinDesk 20 top performers (CoinDesk Indices)
CoinDesk 20 top performers (CoinDesk Indices)

Indici CoinDesk (CDI) presenta il suo aggiornamento di mercato bisettimanale, evidenziando le prestazioni dei leader e dei ritardatari nell'indice di riferimento CoinDesk 20 (CD20) e l'ampio CoinDesk Market Index (CMI).

La maggior parte degli asset all'interno dell'indice ha chiuso giovedì in rialzo rispetto alla settimana precedente, nonostante l'andamento discontinuo dei prezzi. Solo cinque token hanno chiuso in ribasso. Nel complesso, il CoinDesk 20 ha guadagnato il 2,1% nella settimana.

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Il NEAR Protocol

ha continuato a superare il resto del CoinDesk 20 con un avanzamento del 24%. Il protocollo è stato recentemente fare mosse nello spazio dell'intelligenza artificiale decentralizzata, che ha coinciso con un rialzo sproporzionato registrato nelle ultime settimane.

leader cd20

Aptos (

) è stato tra i sottoperformanti, perdendo il 5,1% del suo valore la scorsa settimana. Filecoin ( e Bitcoin Cash ( sono stati gli unici altri asset a vedere significativi ribassi.

cd20 ritardatari

CoinDesk 20 traccia i principali asset digitali ed è investibile su più piattaforme. Il CMI più ampio comprende circa 180 token e sette settori Cripto : valuta, piattaforme di smart contract, DeFi, cultura e intrattenimento, informatica e digitalizzazione.

Tracy Stephens

Tracy Stephens is Senior Index Manager at CoinDesk Indices, where she works to maintain the high standards of robustness and rigor of systematic trading found in traditional finance in index and data products. Before transitioning into crypto, she built systematic macro-trading strategies as a quantitative researcher at Alliance Bernstein, one of the largest asset managers in the U.S., and at Citibank. Tracy holds a Bachelor's degree in Math from Barnard College and a Master's degree in Data Science from the University of California, Berkeley.

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