ETH/BTC交易對是加密貨幣市場的關鍵指標之一，顯示以太坊相對於比特幣的價值。
截至2026年3月15日的現況 (
匯率：約1 BTC兌34.15個ETH。
動態：在過去幾小時內，該交易對表現出溫和上漲，日漲幅為+0.54%。
趨勢：以太坊正試圖走強，儘管近期圖表的整體結構顯示動能正在喪失，存在跌向歷史支撐位的風險。

Today I optimized the chain scanning script, but haven't tested it with real money yet.
I never seriously studied the meme gameplay before, mostly just played along with friends.
This time researching on my own, I discovered there are many things I need to learn.
For example, what conditions should my script strategy use as buy signals and sell signals?
These are all points that need to be thought through.

$BTC ‌最近穩穩的打法還可以
目標日賺1%
大寶出發！

知道长沙🔥 不知道长沙会这么🔥
長沙解放碑的瓜吃完了 原來是個偽娘啊
世界出名就算了
還有人拿來割韭菜
這就有點不道德了

嘿 @Delta 你們真的瘋了！額外5k來橫越大西洋哈哈。真是個笑話。除了當我們旅行時被你們的員工訓斥，好像我們做了什麼不對的事。你們真的很爛。

【$C 信號】做多：暴力拉升後的健康回踩，主力洗盤意圖明顯
$C 4小時級別在3月15日04:00-08:00兩根K線完成史詩級放量突破，成交量分別達8.17億和12.05億，價格從0.0789最高衝擊0.1043，漲幅超32%。此輪拉升伴隨持倉量(OI)穩定在7300萬高位，資金進場真實。當前價格從高點回撤至0.076附近，回撤幅度約27%，但1小時級別成交量呈現階梯式萎縮（從2.94億降至1992萬），這是典型的縮量回調。買盤深度在0.0758-0.0759區間堆積超過10萬單位，形成強支撐。1小時RSI已從超買區回落至46.93的中性區域，為再次上行蓄力。費率維持0.0001%的極低水平，未出現多頭過熱，上漲結構健康。
🎯方向：做多
⚡入場：0.0758 - 0.0762
🛑止損：0.07036
🚀目標：0.08631 / 0.09163
🛡️策略：觸及目標1減半倉，剩餘倉位推保本損，博取目標2。
邏輯：主力在0.05-0.06區間長期吸籌後，通過單日巨量長陽完成脫離成本區的動作。當前縮量回踩是清洗短線浮籌與追高槓桿多頭的標準動作。訂單簿顯示0.0758下方買盤厚度遠超上方賣盤，下跌空間被大資金訂單鎖死。極低的資金費率意味著空頭並未大規模集結，市場無強烈反向預期。阻力最小方向仍是向上，主力只需少量買盤即可推動價格測試前高。深度邏輯是：暴力拉升後的首次深度回踩，是吸引

$ETH5S 交易價格接近 $0.012575，在狹窄區間內波動。
如果它維持在 $0.0120–$0.0124 支撐位上方，我們可能會看到它逐漸反彈回升至 $0.0128 – $0.013289。
不過，如果跌破 $0.0120，可能會短暫下跌至 $0.0116 – $0.0119 區間。
#ETH5S #Rmj-Trades

求教各位一件事情啊 这个钱包追踪界面
我之前一直是显示多少BNB
突然看见变成金额了 这个怎么换回来啊 在线等 强迫症很急

$XTI 資金費這麼高，哪個傻逼還市價做多啊？

平凡日子裡的小驚喜，努力從來不會白費，這就是最好的證明！
#Gate广场AI测评官 $BTC

有點小可愛，不過話又說回來了，為什麼不叫中國小精靈

突發：🇮🇷 伊朗宣佈：
荷莫茲海峽對除美國、以色列及其盟國外的所有國家開放。

#AAVETokenSwapControversy 指的是2026年中旬对Aave协议造成的两个主要危机的汇聚，震撼了DeFi生态系统。第一个是导致$50 百万美元损失的灾难性用户错误，第二个是威胁项目未来领导层的深层治理战争。
以下是两个事件的详细分析。
第1部分：$50 百万美元"肥手指"灾难💸
2026年3月12日，一名用户尝试通过Aave界面进行代币交换，经历了DeFi历史上最严重的滑点案例之一。
发生了什么？
一名用户试图交换5043万个aEthUSDT（(Aave版本的USDT)）以换取aEthAAVE。该交易通过CoW Swap路由，最终在SushiSwap流动性池上执行。
关键缺陷在于SushiSwap上的AAVE/WETH池流动性极低，(仅约70000美元)。用户的订单规模是整个池的500倍以上。
结果是超过**99.9%**的价格冲击。用户仅收到约**327个aEthAAVE**代币，价值约**36000美元**。
$50 百万美元投入何处？
该价值并未丢失，而是被以太坊区块构建供应链和MEV机器人捕获：
· Titan Builder（(MEV)）：最大的赢家，通过赢得区块提议权捕获估计33.4-3430万美元。
· MEV机器人/寻求者：从交易后的套利机会中赚取约1250万美元。
· DEX流动性提供者：从费用和价格冲击中获得估计200-350万美元。

#AAVETokenSwapControversy
最近圍繞Aave的爭議在去中心化金融(DeFi)社區引發了激烈辯論，突出了自動化區塊鏈市場的優勢和劣勢。
該問題在一筆大規模鏈上交易試圖交換大約$50 百萬美元的穩定幣以換取AAVE代幣後獲得關注。由於特定交易池的流動性極低和嚴重滑點，交易者只收到約327個AAVE代幣，價值約36,000美元，實際上損失了交易價值的幾乎全部。
實際發生了什麼
在去中心化交易所和自動做市商中，價格由流動性池決定，而不是中央訂單簿。當針對淺層流動性池執行非常大的交易時，它可能會大幅推動價格。在這種情況下，大額交換造成了極端滑點，使MEV(最大可提取價值)機器人能夠捕獲交易中的大部分價值。
簡單來說：
交易者下達了一筆極其龐大的交換。
該池中的流動性不足。
算法無論如何都執行了交易。
MEV機器人和套利機制提取了剩餘價值。
為什麼這成為有爭議的事件
該事件因幾個原因在DeFi生態系統中引發了辯論：
1. 協議責任vs用戶責任
一些人認為去中心化協議只是按編程方式執行交易。如果用戶儘管收到警告仍提交風險交易，系統仍會處理它。其他人則認為DeFi平台應該引入更強的保護措施，防止災難性滑點。
2. MEV和市場公平性
MEV機器人旨在利用區塊鏈上的交易排序機會。在這種情況下，它們捕獲了交易中的大部分價值，引發了有關當前DeFi系統是否無意中偏向於老練機器人

勞埃德銀行取消了對所有中東貨輪(包括油輪)的保險政策。#crypto

通脹是真實存在的。這在一年前用$8 購買。

宇宙的四个常数：
- 光速
- 好市多热狗价格为$1.5
- 侠盗猎车手VI永不发布
- Venus协议每年被黑客入侵两次

🚨突發:
Venus Protocol疑似遭受約$3.7M漏洞攻擊。
以下是發生了什麼:
• 攻擊者使用流動性不足的代幣$THE 作為抵押品
• 借入BTCB、CAKE和BNB
• 提取約20 BTC、150萬CAKE和200 BNB
• 總價值超過$3.7M
Venus表示:
• 僅$THE 和$CAKE 市場受到影響
• 調查進行中
同時:
• 數千萬$THE 正在被清算
該漏洞可能涉及使用流動性不足資產進行的抵押品操縱。

【$CUSDT 信号】做多：巨量拉升后的健康回踩与轧空蓄力
4H周期显示，$CUSDT 在08:00-12:00（UTC）完成了一次教科书级的巨量拉升与缩量回调。关键数据链：价格从0.07888飙升至0.10434（+32.3%）的过程中，对应K线成交量激增至12.04亿，为近期峰值，这是主力资金进场的铁证。随后12:00-16:00的三根4H K线连续缩量回调，成交量从8.54亿锐减至3374万，跌幅超过96%，但价格始终坚守在0.07854上方，未跌破前一根巨量阳线的实体中点（约0.078）。这种“放量突破-缩量回踩”结构，是上涨中继的经典信号。
当前1H RSI（52.10）已从超买区健康回落至中性，4H RSI（66.58）仍处强势区间。订单簿深度显示买盘堆积：买一至买二十挂单总量（17.5万）显著高于卖一至卖二十（13.1万），买盘深度优势达21.25%，表明下方承接有力。资金费率-0.0477%为负值，但价格拒绝深跌，形成了“负费率抗跌”的轧空前置条件——空头需支付费用，却无法将价格打压下去，持仓成本持续增加。
🎯方向：做多
⚡入场：0.0785 - 0.0805（回踩区间）
🛑止损：0.0754（跌破巨量阳线起涨点）
🚀目标：0.0983 / 0.1075
🛡️策略：价格触及目标1后减仓一半，剩余仓位止损上移至入场价，零风险博弈更高目标。
逻辑：当前盘面本质是

Open Source AI Drives Revolution in Automated Trading, Users No Longer Need to Manually Write Complex Code
The development of open source AI is transforming the field of automated trading. Users are discovering that with the help of relevant tools, implementing quantitative trading or automated market monitoring no longer requires writing tedious scripts and debugging APIs themselves, which significantly lowers technical barriers and improves efficiency.