據BTC.com數據顯示,北京時間16:54:06,BTC挖礦難度上調5.77%至14.72T。受3月26日難度大幅下降影響,比特幣全網算力有所回升,近一周均值目前穩定在105.82EH/s,平均出塊時間縮短為9.40分鐘。
此次調整,發生在BCH減半前的幾個小時。截至發稿時,BCH 減半時間再次提前,預計在19 時 35 分達到減半區塊高度 630000。
金色午報 | 11月17日午間重要動態一覽:7:00-12:00關鍵詞:火幣、Bithumb、灰度、閃電貸攻擊
1.韓媒:火幣或欲收購韓國交易所Bithumb;
2.國內首個“區塊鏈﹢新能源”專利獲授權;
3.Coinbase已重啟BCH發送和接收服務;
4.LTC市值和灰度持有量均超越BCH;
5.灰度比特幣信托持倉超50萬枚 創歷史新高;
6.OUSD公布閃電貸攻擊事件細節共損失700萬美元;
7.Bancor公布流動性挖礦計劃 首批將支持8個資金池;
8.《權力的游戲》二丫扮演者發推詢問網友是否應長期持有比特幣;
9.Uniswap社區討論延長流動性挖礦計劃 UNI每月總額降至500萬枚。[2020/11/17 21:02:39]
BTC減半是否會提前到來?
金色財經挖礦數據播報 | BCH今日全網算力下降20.86%:金色財經報道,據蜘蛛礦池數據顯示:
ETH全網算力180.126TH/s,挖礦難度2255.42T,目前區塊高度9886773,理論收益0.00782353/100MH/天。
BTC全網算力118.837EH/s,挖礦難度14.72T,目前區塊高度626341,理論收益0.00001708/T/天。
BSV全網算力1.534EH/s,挖礦難度0.20T,目前區塊高度630939,理論收益0.00058671/T/天。
BCH全網算力1.741EH/s,挖礦難度0.24T,目前區塊高度631146,理論收益0.00051707/T/天。[2020/4/17]
BCH/BSV與BTC同宗同源,三者礦機互通,當BCH先行減半,并且不在一個適合的價格時,可能會引發礦工的算力切換。那么這是否會影響BTC減半的時間?
分析 | 金色盤面 市值超過10億美元的數字貨幣一周總結:金色盤面綜合分析:本周受到消息面影響,數字貨幣市場出現了大幅波動,而在ETF消息落地后,BTC走勢強勁,本周錄得3.89%的漲幅,而另一個收漲的是IOTA,漲幅為4.86%。剩余13個數字貨幣全線收跌,其中DASH跌幅達到10.18%,名列第一,而ETH跌7.61%,跌幅超過5%的有7個,接近50%,說明市場分化明顯,風險也在加劇。[2018/8/25]
F2Pool魚池CMO李慶飛對金色財經表示:“BCH減半后,部分BCH算力會調整到BTC上,大概會有一千到兩千PH/s(1-2EH/s)。這會導致下個階段BTC挖礦難度變高,不過影響幅度不會太大。”
OKEx CEO Jay Hao表示,由于挖礦獎勵減半、BCH與BTC之間的算力可以自由切換以及BCH的DAA算法機制的影響,如果幣價不能達到預期,這可能會導致BCH的部分算力會轉移到BTC主網之上,也許會使BTC的減半提前到來。
從算力方面來看,根據viabtc.com數據顯示,BCH最近1天平均算力 3.54 EH/s,最近3天平均算力 3.48 EH/s,最近7天平均算力 3.45 EH/s;BSV最近1天平均算力 2.53 EH/s,最近3天平均算力 2.51 EH/s,最近7天平均算力 2.51 EH/s。
BTC最近1天平均算力 111.30 EH/s;最近3天平均算力 109.41 EH/s;最近7天平均算力 106.10 EH/s,與之前一次調整時的90.27Eh/s相比,已經增長了20%左右。增長原因主要是價格回升以及挖礦難度的調整,使得礦工挖礦利潤有所增加。至于后續,BTC算力能否大幅提升,還有待觀察。
盡管BCH的算力短期內沒有明顯變化,但是自2月中旬以來,BCH算力、挖礦難度和幣價一樣均在下降。
不過,臨近減半,BCH以及BSV出現了一波上漲行情,截至發稿時,BSV報價219.087USDT,24小時漲幅14.32%,領漲主流加密貨幣;BCH報價276.579USDT,24小時漲幅達6.53%,然而,與其今年的峰值相比,仍下跌了44%左右。
作者:阿里研究院?宋逸群、柴愛新、蘇中??2021年,一只“無聊猿”攪動了Web3.0的世界。作為一個NFT項目,“無聊猿”從當年4月上市至今,交易總額已突破20億美元.
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1900/1/1 0:00:00金色財經 區塊鏈3月31日訊 隨著美國地方法院要求Telegram必須遵守美國證券交易委員會(SEC)禁止其發行GRAM代幣的命令之后.
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1900/1/1 0:00:00幾天前,我舉辦了一個關于加密貨幣價格預測的網絡研討會。在研討會上,我們總結了一些在IntoTheBlock平臺上構建加密資產預測模型的經驗教訓.
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