当经济危机来临之时，绝大部分资产都属于风险资产，比特币不仅没有一点避险属性，更是成为了许多投机者的催命符；房地产不再抗通胀，真实的成为“房奴”身上沉重的枷锁。在这一场场零和博弈的游戏之中，永远只有极少数人成为赢家，而“赢家”和“输家”的区别可能就在于几次关键的决策。在加密货币市场，“数据”就是事关投资者能否做出正确决策的重要因素。
动态 | Radar Relay推出新服务，支持通过以太坊钱包支付闪电发票:金色财经报道，加密货币初创公司Radar Relay刚刚推出了一项名为RedShift的服务，使人们可以通过以太坊钱包支付闪电发票。MetaMask钱包用户只需在浏览器中添加第二个小部件，然后将闪电发票粘贴到以太坊钱包中。在后端，Radar将ETH交换为BTC并管理通道，以便接收者以BTC付款。 Radar Relay产品负责人表示，这个小部件最终将把用户连接到Radar以外的一系列做市商，并且还可以用于其他基于以太坊的代币。[2019/11/6]
币圈许多用户都会认为加密货币市场就是一个大，杠杆或合约玩家对此感受会更为深刻。庄家频繁的“上下插针，多空双爆”，明牌割韭菜的行为令人深恶痛绝，二级市场的玩家在这场游戏之中实在太过被动，但你有没有想过，在这场博弈之中，你是否给了对手足够的尊重？战略上我们可以藐视敌人，但战术上必须重视。区块链行业以公开、透明解决信任问题，那你是否有合理的利用链上公开的数据呢？
声音 | Adaptive Capital合伙人：最近的市场下跌为BTC持续反弹奠定基础:据CCN消息，比特币价格上周末暴跌，但牛市才刚刚开始。加密货币对冲基金Adaptive Capital合伙人Woo表示，最近的市场下跌为持续反弹奠定了基础。“Fomo完成，舞台布景。”他在推特上写道，“牛市的第一阶段即将结束。一旦我们触底，第二阶段开始，承诺长期可持续的牛市驱动，带领我们度过整个2020年。第一阶段是交易者驱动的主导地位挤压我们并推动FOMO。”[2019/7/29]
链上数据
HADAX发布投票上币第三期规则 持有HT的用户可以免费投票:HADAX发布公告称，第三期投票时间为2018-04-27 13:00至2018-05-3 13:00。本次用户可免费投票：
1. 投票先支付后退费，投票先支付HT（0.1HT=1票），投票结束后胜出的项目在上币前由HADAX统一退还所投HT；
2.投票结束时未胜出项目的票用户可以自主退票，也可以留着直到该项目胜出后由HADAX统一退还 ；
3.在离投票结束72小时前用户可以自主退票，退票后HT自动退还，在离投票结束不足72小时内不能退票，直至投票结束；
4.项目方可以自行设置投票激励，投票给该项目的用户在项目上线后按投票票数瓜分投票激励，比如：A项目设置激励总额100万Token，用户共投了100万票，则每票获赠1个Token，在投票过程中项目方可以调整激励Token，但是只能调高不能调低；
5.项目方赠予用户的Token会分4次发给投票的用户，上线当时发放1/4，之后每隔7天发放1/4，发完为止；
注：投票支付的HT会全部退还，每一期最后72小时锁仓是为了规避频繁投票和退票影响最终的投票结果而设置，用户在其他任意时间退回支付的HT。
具体细则，可点击[查看原文]。[2018/4/24]
链上数据纷繁复杂，哪怕仅仅只是处理交易数据，也需要耗费大量的人力、物力。在行业中的老鸟只要谈到数据面，可能会提及巨鲸动态，恐慌指数，多空比，主力持仓，市场流动性，市值，交易量和热度等等信息。但即便这样，他们也不一定能够做出正确的决策，并非数据没有用，只是仅这些数据仍不够用。此外，尽管市场上有许多数据分析平台，但是能够提供真正实用工具的平台和善于利用工具的人并不多。
近期，基于Web3.0的加密数据计算网络ADAM，宣布将开发全栈式的数据服务，立足全局，多维度的挖掘链上数据的价值，为区块链行业发展赋能。就目前公开的信息，ADAM将在链上数据检索、Oracle预言机、数据可视化、链上数据分析平台、数据监控插件和链上整合营销等方面提供链上数据服务，服务群体包括所有的个人或机构。全面的链上数据信息，将给予用户上帝般的视角，用最真实的数据引领决策。
关于ADAM：
ADAM是新一代区块链数据服务商，拥有批量化数据加密传输功能，不仅能够连接实现世界与区块链系统，还能够实现ETH、BSC、OKexchain、Solana等链上生态数据信息无障碍流转；ADAM通过搭建全球性的广域节点网络催生了强大的链下计算能力，能够进行毫秒级加密计算，实现真正的商业级“DataFi”应用，使每一个参与数据流通的角色，都能够从中受益。不同于Filecoin的分布式存储网络，ADAM旨在构建首个Web3.0时代的数据加密计算网络。
本文翻译自ADAMMedium《ADAMEncryptedDataComputingNetwork–LeadingDecisionswithData》
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