Huobi lança modelo sistema de analise para criptomoedas

A corretora de criptomoedas baseada em Pequim, a Huobi lançou um modelo de análise quantitativa que avalia diferentes moedas baseadas em blockchain usando uma série de variáveis. Isso foi publicado no blog da corretora.

O projeto que foi nomeado de SMARTChain, pretende servir guia auxiliar para os investidores que tenham interesse em criptomoedas, mas tenham dificuldades de avaliar em quais deve investir.

A plataforma está em sua versão beta e os resultados serão atualizados mensalmente, com um balanço mais acurado a cada três meses para focar naquelas com maior capitalização de mercado – o valor de todos os tokens emitidos combinados.

Um nome de peso que participa do projeto é o da Universidade Tsinghua, uma das mais prestigiadas instituições da China, que fez com que a Escola de Finanças conceba o modelo de avaliação.

Em última instância, eles decidiram usar cinco variáveis ​​para a análise:

• A relevância da blockchain para aplicações da vida real;
• Sua atenção pública e da mídia;
• Seu volume de negócios;
• Sua credibilidade e risco de inflação;
• Seu design tecnológico.

Ao final da avaliação da blockchain que foi realizada pelo Centro de Pesquisa Hubli Blockchain, eles concluiram que o modelo atribui pontuações a cada blockchain, a fim de gerar um ranking final de top 20.

O Bitcoin, Ethereum e Litecoin, por exemplo, classificaram-se nos três primeiros lugares em uma análise inicial, obtendo pontuações de 88,07, 70,67 e 69,62 pontos respectivamente. O Ripple e o Ethereum Classic atingiram a quarta e quinta colocações, respectivamente.

De acordo com os criadores da ferramenta, as pontuações sugerem quanto potencial cada criptomoeda tem como um investimento de longo prazo. Curiosamente, os três tokens superiores são as únicas criptomoedas negociadas pela Huobi, ambiente em que o Litecoin domina em volume, seguido pelo ETH e o BTC.

Porem, como o modelo acaba de ser lançado, os envolvidos admitem que a precisão e a eficiência ainda precisam ser comprovadas.