Мем-монеты получили оценку высокого риска в отчетах Coin Metrics, подчеркивая повышенная волатильность и манипулирование рынком внутри этого рынка. Анализ, проведенный Coin Metrics, направлен на распространение информации о спекулятивном характере этих цифровых активов, призывая к осторожности инвесторов, рассматривающих возможность использования этого мема. coin подножка.

Отчет помечает мем-монеты как высокий риск

Как мем coin рынок продолжает расширяться быстро, расширяя охват широкой аудитории в различных регионах мира, важно понимать различные риски, связанные с этими цифровыми активами. 11 июня Coin Metrics, ведущий поставщик крипто-финансовой разведки, опубликовал отчет подробное описание присущих рисков, связанных с криптовалютами на основе мемов.

В отчете монетам-мемам был присвоен рейтинг риска, отмеченный высоким коэффициентом Джини, составляющим примерно 0,8. Коэффициент Джини является статистической мерой экономического неравенства среди населения. Он оценивает дисперсию доходов или распределение богатства среди членов конкретного населения.

Индекс Джини, равный 0, представляет собой совершенное равенство, а индекс Джини, равный 1, указывает на неравенство. В контексте монет-мемов коэффициент Джини можно использовать для оценки распределения запасов криптоактивов по различным адресам кошельков.

Оценка монет-мемов в Coin Metrics 0.8 подчеркивает важные инвестиционные риски, связанные с этими цифровыми активами. Криптоплатформа объяснила повышенные риски мем-монет во многом увеличением концентрация владения токенами внутри мема coin рынок.

Это говорит о том, что большая часть мем-монет принадлежит небольшой части криптоинвесторов. Этих инвесторов обычно называют «китами» или большие держатели жетонов и признаны массовыми транзакциями и владениями токенами. Coin Metrics выявила влияние высокого уровня владения токенами, указывая на потенциал манипулирование рынком и проблемы ликвидности на рынке.

В добавок к изменчивый характер этих монет, что само по себе является существенным фактором риска, высокий коэффициент Джини для мем-монет также указывает на повышенную централизацию. Эта повышенная централизация создает существенные риски, поскольку крупные держатели токенов, как правило, существенно повлиять на цену токена при совершении крупных сделок.

Coin Metrics призвала инвесторов сохранять осторожность в отношении рисков, связанных с монетами-мемами, подчеркнув необходимость тщательного рассмотрения при оценке этих монет. Криптоплатформа также призвала инвесторов оценить стабильность этих токенов, понимая динамику и деятельность их рынка, прежде чем инвестировать в них.

Рост рынка мем-монет

Согласно отчету Coin Metrics, по состоянию на июнь 2024 года мем coin сектор вырос до рыночная капитализация превышает $60 млрд.. Этот рынок, для которого характерны монеты с изображением юмористических персонажей и животных, значительно вырос с момента его создания.

В то время рост рынка В первую очередь это может быть связано со спекулятивным характером мем-монет, интерес инвесторов и спрос на мем-монеты остаются высокими. Некоторые из самых популярных криптовалют на основе мемов, такие как Dogecoin (DOGE), Shiba Inu (ШИБ) и Пепе (PEPE) были лицом рынка, быстро расширяясь на протяжении многих лет.

Новые монеты, такие как Догвифхат (WIF) и Книга мемов (БОМЕ) также штурмовали рынок, менее чем за год достигнув рыночной капитализации выше $2,6 млрд и $691 млн соответственно. С другой стороны, Dogecoin, Shiba Inu и Пепе — три самые популярные и крупные мем-монеты на рынке.

В настоящее время рыночная капитализация Dogecoin превысила 20 миллиардов долларов, а Shiba Inuсоставляет более 13 миллиардов долларов. По данным CoinMarketCap, рыночная стоимость Пепе также выросла до 5,5 миллиардов долларов. В совокупности эти три популярные монеты-мемы взлетели до впечатляющей рыночной стоимости в 100 миллиардов долларов в 2021 году.

График цен Dogecoin от Tradingview.com (мем coin)
Цена DOGE восстанавливается | Источник: DOGEUSDT на Tradingview.com
Рекомендуемое изображение, созданное с помощью Dall.E, график из Tradingview.com