Prognozuojamų kriptovaliutų prekybos algoritmų rinkos ataskaita 2025: AI paskatintos revoliucijos, augimo prognozės ir strateginės galimybės. Išnagrinėkite pagrindines tendencijas, regioninius įžvalgus ir konkurencines dinamikas, nulėmusias artimiausius 5 metus.

• Vadovaujanti santrauka ir rinkos apžvalga
• Pagrindinės technologijų tendencijos prognozuojamuose kriptovaliutų prekybos algoritmuose
• Konkurencinė aplinka ir pirmaujantys žaidėjai
• Rinkos augimo prognozės (2025–2030): CAGR, pajamos ir priėmimo rodikliai
• Regioninė analizė: Šiaurės Amerika, Europa, APAC ir besivystančios rinkos
• Ateities perspektyvos: inovacijos ir rinkos evoliucija
• Iššūkiai, rizikos ir strateginės galimybės
• Šaltiniai ir nuorodos

Vadovaujanti santrauka ir rinkos apžvalga

Prognozuojamų kriptovaliutų prekybos algoritmai yra pažangūs skaičiavimo modeliai, kuriuose naudojami mašininio mokymosi, statistinės analizės ir realaus laiko duomenų metodai, leidžiantys prognozuoti kriptovaliutų kainų pokyčius ir automatizuoti prekybos sprendimus. 2025 m. pasaulinė šių algoritmų rinka patiria stiprų augimą, kurį skatina vis didesnė institucijų priėmimas, padidėjusi rinkos kintamumas ir skaitmeninių aktyvų plitimas. Dirbtinio intelekto (AI) ir didelių duomenų analizės integracija žymiai pagerino šių prekybos sistemų tikslumą ir pritaikomumą, leidžiančioms rinkos dalyviams pasinaudoti greitai kintančiomis arbitražo galimybėmis ir efektyviau valdyti riziką.

Pagal naujausią Grand View Research ataskaitą, pasaulinė algoritminės prekybos rinka, kurioje yra ir kriptovaliutų prekybos algoritmai, numatoma, kad iki 2028 m. pasieks 35,0 milijardo JAV dolerių, o sudėtinis metinis augimo rodiklis (CAGR) nuo 2021 iki 2028 metų bus 12,2%. Kriptovaliutų segmentas viršija tradicines turto klases, kuriomis mielai naudojasi nuolatine prieiga prie rinkos ir sparčiai besivystančių decentralizuotų finansų (DeFi) platformų tvaraus augimo. 2025 m. pirmaujantys mainai, tokie kaip Binance ir Coinbase, praneša, kad algoritminiai ir API varomi sandoriai sudaro daugiau nei 60% viso prekybos apimties, pabrėždami prognozuojamų prekybos technologijų priėmimo populiarumą.

Pagrindiniai rinkos skatinantys veiksniai yra vis didesnis AI modelių sudėtingumas, didelės dažnumo prekybos infrastruktūros prieinamumas ir automatizuoto portfelio valdymo paklausa tiek mažmeninėje, tiek institucijų investuotojų tarpoje. Ypač pastebima, kad hedge fondai ir nuosavi prekybos fondai vis labiau diegia nuosavas prognozavimo algoritmus, siekdami konkurencinio pranašumo, kaip tai pabrėžia PwC’s Crypto Hedge Fund Report 2023. Ataskaita nurodo, kad daugiau nei 50% tirtų fondų naudoja mašininio mokymosi pagrindu veikiančias strategijas, daugiausia dėmesio skirdami trumpalaikėms kainų prognozėms ir kintamumo arbitražui.

• Rinkos iššūkiai: Nepaisant spartaus augimo, sektorius susiduria su iššūkiais, tokiais kaip reguliacinė neaiškumas, duomenų kokybės problemos ir modelių perreguliavimo rizika ypač kintamose rinkose.
• Galimybės: DeFi plėtra, realių turto tokenizavimas ir kvantinių kompiuterių pažanga tikėtina, kad dar labiau paspartins inovacijas prognozuojamuose kriptovaliutų prekybos algoritmuose.

Apibendrinant, prognozuojami kriptovaliutų prekybos algoritmai 2025 m. keičia skaitmeninių aktyvų kraštovaizdį, siūlydami pagerintą efektyvumą, likvidumą ir rizikos valdymo galimybes. Rinka yra pasirengusi tolesniam plėtimui, nes technologijos ir reguliavimo sistemos tobulės kartu.

Pagrindinės technologijų tendencijos prognozuojamuose kriptovaliutų prekybos algoritmuose

Prognozuojami kriptovaliutų prekybos algoritmai yra pažangios novatoriškos technologijos, naudojančios modernaus skaičiavimo metodus, kad prognozuotų kainų pokyčius ir optimizuotų prekybos strategijas. 2025 m. keletas pagrindinių technologijų tendencijų formuoja šių algoritmų vystymąsi ir efektyvumą, remiantis didesniu tikslumu, greičiu ir pritaikomumu vis labiau kintančioje ir sudėtingoje rinkoje.

Viena ryškiausių tendencijų yra giliojo mokymosi ir neuroninių tinklų architektūrų integracija. Šie modeliai, ypač ilgalaikiai trumpųjų ir ilgojo laikotarpio atminties (LSTM) tinklai ir Transformer tipo sistemos, naudojami sudėtingoms laiko priklausomybėms ir nelineariems santykiams kriptovaliutų kainų duomenyse užfiksuoti. Tai leidžia sukurti labiau nuosaikes prognozes, atsižvelgiant tiek į trumpalaikį kintamumą, tiek į ilgalaikius rinkos ciklus. Pasak Gartner, giliojo mokymosi priėmimas finansinės prognozės srityje vyksta sparčiai, kriptovaliutų prekybos platformoms pradedant šią tendenciją realaus laiko diegimo srityje.

Dar viena svarbi plėtra yra alternativių duomenų šaltinių naudojimas. Prognozavimo algoritmai vis dažniau integruoja nuotaikų analizę iš socialinių tinklų, blokų grandinės transakcijų analizę ir net makroekonominius rodiklius, kad sustiprintų savo prognozavimo galimybes. Tokios platformos kaip Glassnode ir Santiment teikia on-chain analizę, kuri tiesiogiai patenka į algoritminių modelių procesus, leidžiančias prekybininkams numatyti rinkos judesius, kuriuos sukelia didelės piniginės veikla ar tinklo anomalijos.

Stiprinimo mokymasis taip pat įgauna populiarumą, leidžiant algoritmams dinamiškai keisti prekybos strategijas remdamosi realaus laiko grįžtamuoju ryšiu iš rinkos. Šis metodas, populiarus tarp AI tyrimų pažangos, leidžia sistemoms mokytis optimaliai veikti per bandymus ir klaidas, gerinant našumą itin dinamiškose aplinkose, pavyzdžiui, kriptovaliutų prekyboje. McKinsey & Company pažymi, kad stiprinimo mokymasis ypač gerai tinka rinkoms, kurioms būdingas didelis kintamumas ir skurdūs istoriniai duomenys, tokie kaip kriptovaliutos.

Galiausiai, aukštinamo AI (XAI) atsiradimas sprendžia reguliavimo ir skaidrumo problemas. Kadangi prognozavimo algoritmai tampa vis sudėtingesni, auga paklausa modeliui, kuris gali pristatyti interpretuojamus įžvalgas apie jų sprendimų priėmimo procesus. Tai yra svarbu instituciniam priėmimui ir atitikties užtikrinimui su besikeičiančiais reguliacijų reikalavimais, kaip tai pabrėžia Deloitte savo naujausioje fintech perspektyvoje.

Kartu šios technologijų tendencijos formuoja naują prognozuojamų kriptovaliutų prekybos algoritmų kartą, darydamos jas lankstesnes, pritaikomes ir skaidresnes, tiek mažmeniniams, tiek instituciniams dalyviams 2025 m.

Konkurencinė aplinka ir pirmaujantys žaidėjai

Konkurencinė aplinka prognozuojamų kriptovaliutų prekybos algoritmų srityje 2025 m. pasižymi sparčia technologine inovacija, didinančiu instituciniu dalyvavimu ir augančiu skaičiumi specializuotų sprendimų teikėjų. Rinka yra labai susiskaldžiusi, kur didelės fintech firmos ir lankstūs naujokai kovoja dėl dominavimo. Pagrindiniai žaidėjai išsiskiria savo savitomis mašininio mokymosi modelių, duomenų integracijos galimybėmis ir gebėjimu prisitaikyti prie kintamų rinkos sąlygų.

Tarp pirmaujančių žaidėjų, Coinbase išplėtė savo algoritminės prekybos platformą, naudodama giliojo mokymosi ir realaus laiko duomenų analizę, kad pasiūlytų prognozuojamas signalus tiek mažmeniniams, tiek instituciniams klientams. Binance ir toliau investuoja į AI varomas prekybos priemones, integruodama prognozavimo analizę į savo API pasiūlymus ir teikdama pažangias atgalinę testavimo aplinkas kiekybiniams prekybininkams.

Specializuotos firmos, tokios kaip Cryptohopper ir 3Commas, pelnė reikšmingos įtakos, siūlydamos pritaikomus algoritminius prekybos robotus, kurie naudoja prognozavimo modelius, pagrįstus techniniais rodikliais, nuotaikų analize ir on-chain duomenimis. Šios platformos pabrėžia vartotojo draugiškas sąsajas ir prekybos ekosistemas, kuriose prekybininkai gali dalytis ir uždirbti iš savo algoritminių strategijų.

Institucijų srityje Jump Trading ir Alameda Research (prieš jos 2022 m. žlugimą) buvo pripažinti už savo sudėtingus prognozuojamų prekybos sistemas, dažnai naudojančius nuosavas AI modelius ir didelės dažnumo prekybos infrastruktūrą. Nors Alameda išėjimas pakeitė konkurencinę aplinką, nauji įėjimai, tokie kaip Galaxy Digital, užpildo tarpą, orientuodamiesi į institucijų lygio progresyvią analizę ir rizikos valdymo priemones.

Konkurencinis pranašumas 2025 m. vis labiau priklauso nuo alternatyvių duomenų šaltinių, tokių kaip blokų grandinės sandorių srautai, socialinių tinklų nuotaikos ir makroekonominiai rodikliai. Firmos, tokios kaip Kaiko ir Chainalysis, suteikia svarbių duomenų srautų, kurie padeda daugeliui prekybos platformų plėtoti prognozavimo modelius, dar labiau padidindamos konkurenciją dėl duomenų partnerystės ir integracijos.

Apskritai, rinkoje tikėtinas tęstinis konsolidavimas, kai didesnės biržos įsigyja nišinius algoritminės prekybos fondus, kad pagerintų savo prognozavimo galimybes. Nuolatinė lenktynių aistra dėl tikslesnių, pritaikomų ir aiškių AI modelių išliks lemiamu konkurencinės aplinkos bruožu prognozuojamų kriptovaliutų prekybos algoritmų srityje iki 2025 m.

Rinkos augimo prognozės (2025–2030): CAGR, pajamos ir priėmimo rodikliai

Prognozuojamų kriptovaliutų prekybos algoritmų rinka yra pasirengusi stipriam plėtimui nuo 2025 iki 2030 metų, kurį skatina vis didesnė institucijų priėmimas, dirbtinio intelekto pažanga ir auganti skaitmeninių aktyvų rinkų sudėtingumas. Pagal MarketsandMarkets projekcijas, pasaulinė algoritminės prekybos rinka, kurioje įskaičiuotos ir kriptovaliutoms skirtos sprendimai, numatoma, kad per šį laikotarpį pasieks sudėtinį metinį augimo rodiklį (CAGR) apie 12–15%, kriptovaliutų segmentui viršijant tradicines turto klases dėl padidėjusio kintamumo ir 24/7 prekybos galimybių.

Pajamos, gautos iš prognozuotų kriptovaliutų prekybos algoritmų, numatoma, kad 2030 metais viršys 2,5 milijardo JAV dolerių, palyginti su apytiksliais 900 milijonų JAV dolerių 2025 m. Šis augimas remiasi debesijos prekybos platformų plitimu, mašininio mokymosi modelių integracija realaus laiko rinkos prognozėms ir didėjančia paklausa automatizuotam portfelio valdymui tiek mažmeninėms, tiek instituciniams investuotojams. Grand View Research pabrėžia, kad dirbtinio intelekto varomų prekybos priemonių priėmimo rodiklis kriptovaliutų sektoriuje numatomas pasiekti 35% tarp aktyvių prekybininkų iki 2027 metų, palyginti su vos 18% 2023 m.

Pagrindiniai šios spartaus priėmimo veiksniai yra:

• Pagerintas prognozavimo modelių tikslumas, naudojant giliojo mokymosi ir alternatyvius duomenų šaltinius.
• Reguliavimo aiškumo plėtra pagrindinėse rinkose, skatinanti institucijų dalyvavimą.
• Didėjanti API ir plug-and-play sprendimų integracija, kurią siūlo tokios biržos kaip Binance ir Coinbase, palengvinanti algoritminę prieigą platesniam vartotojų ratui.

Regioniškai, Šiaurės Amerika ir Europa tikėtina, kad išlaikys lyderystę priėmimo rodikliuose, o Azijos ir Ramiojo vandenyno (APAC) rinkos, ypač Singapūras ir Pietų Korėja, demonstruos sparčiausią augimą dėl palankių reguliavimo sąlygų ir didelio kriptovaliutų įsiskverbimo. Statista prognozuoja, kad iki 2030 metų daugiau nei 40% kriptovaliutų prekybos apimties šiose srityse bus vykdoma per prognozuojamus algoritmus, palyginti su mažiau nei 20% 2025 m.

Apibendrinant, 2025–2030 metų laikotarpyje prognozuojamų kriptovaliutų prekybos algoritmai greičiausiai pereis nuo nišinių įrankių iki plačiai naudojamos rinkos infrastruktūros, su dviženkčiu CAGR, sparčiai didėjančiomis pajamomis ir plačiu priėmimu tiek mažmeniniams, tiek instituciniams segmentams.

Regioninė analizė: Šiaurės Amerika, Europa, APAC ir besivystančios rinkos

Prognozuojamų kriptovaliutų prekybos algoritmų priėmimas ir vystymasis 2025 m. rodo reikšmingą regioninę įvairovę, kurią lemia reguliavimo aplinkos, technologinė infrastruktūra ir rinkos brandumas. Šiaurės Amerika, Europa, APAC ir besivystančios rinkos kiekviena pateikia savų pokyčių, įtakotų šių pažangių prekybos priemonių vystymuisi ir diegimui.

Šiaurės Amerika išlieka pasauliniu lyderiu prognozuojamų kriptovaliutų prekybos algoritmų plėtros ir institucijų priėmimo srityje. Jungtinės Valstijos, visų pirma, išnaudoja stiprią fintech ekosistemą, gilius kapitalo rinkas ir koncentruotą AI ir mašininio mokymosi talentų bazę. Didžiosios mainai ir prekybos firmos, tokios kaip Coinbase ir Kraken, integravo pažangias algoritmų prekybos sprendimus, dažnai remdamosi nuosavais duomenimis ir pažangiomis analizėmis. Reguliavimo aiškumas, ypač po neseniai gautų SEC ir CFTC gairių, skatina institucijų dalyvavimą, dar labiau skatinant algoritminę inovaciją. Kanada taip pat rodo stiprų augimą, o Torontas ir Vankuveris iškyla kaip kriptovaliutų algoritmo tyrimo ir diegimo centrai.

Europa pasižymi įvairiapusiška reguliavimo aplinka, kur Europos vertybinių popierių ir rinkų tarnyba (ESMA) ir nacionaliniai reguliuotojai formuoja prognozuojamų prekybos algoritmų priėmimą. Rinkos, susijusios su kriptovaliutomis (MiCA), reglamentas, kuris turėtų būti visiškai įgyvendintas iki 2025 m., numatomas, kad harmonizuos standartus ir sustiprins investuotojų pasitikėjimą. Tokiose finansų centruose kaip Londonas, Frankfurto ir Ciurichas yra tiek įsitvirtinusių finansinių institucijų, tiek lankstų fintech startuolių, skatinančių algoritminės prekybos inovacijas. Europos firmos dažnai pabrėžia skaidrumą ir rizikos valdymą, integruodamos ESG (aplinkosaugos, socialinius ir valdymo) aspektus į savo algoritmines strategijas.

APAC (Azijos ir Ramiojo vandenyno) regionas stebėtas sparčiai augant prognozuojamai kriptovaliutų prekybai, pirmaujant tokioms šalims kaip Singapūras, Honkongas ir Pietų Korėja. Singapūro progresyvi reguliavimo aplinka, palaikoma Singapūro pinigų autoriteto (MAS), pritraukė pasaulinius kriptovaliutų prekybos įmones ir skatina gyvybingą algoritminės prekybos ekosistemą. Honkongo naujos licencijos režimas virtualių aktyvų prekybos platformoms taip pat skatina institucijų priėmimą. Japonija ir Pietų Korėja, turintys didelį mažmeninių dalyvių skaičių ir pažangią technologinę infrastruktūrą, pagreitino AI valdomų prekybos robotų ir prognozavimo modelių diegimą.

Besivystančios rinkos Lotynų Amerikoje, Afrikoje ir Pietryčių Azijoje vis skatinančiai priima prognozuojamus kriptovaliutų prekybos algoritmus, nors ir mažesniu mastu. Šiose srityse dėmesys dažnai skiriamas mobiliems sprendimams ir prieigos demokratizavimui prie algoritminės prekybos. Vietinės biržos ir fintech startuoliai naudoja atviru kodu pagrįstus įrankius ir debesijos platformas, kad pasiūlytų prognozuotų prekybos paslaugas, sprendžiant unikalius iššūkius, tokius kaip valiutos kintamumas ir ribota bankų infrastruktūra. Reguliavimo neaiškumas išlieka kliūtimi, tačiau auganti kriptovaliutų priėmimas skatina inovacijas ir investicijas į algoritminės prekybos galimybes.

Ateities perspektyvos: inovacijos ir rinkos evoliucija

Ateities perspektyvos prognozuojamų kriptovaliutų prekybos algoritmų srityje 2025 m. formuojamos spartaus technologinių pažangų, augančio institucijų priėmimo ir besivystančių reguliavimo sistemų. Augant kriptovaliutų rinkai, algoritminė prekyba tikėtina taps vis sudėtingesnė, remiantis inovacijomis dirbtiniame intelekte (AI), mašininio mokymosi (ML) ir alternatyviuose duomenų šaltiniuose, kad būtų pagerintas prognozavimo tikslumas ir rizikos valdymas.

Viena iš svarbiausių tendencijų yra giliojo mokymosi modelių ir stiprinimo mokymosi metodų integracija, kuri leidžia algoritmams dinamiškai prisitaikyti prie kintamų rinkos sąlygų ir mokytis iš naujų duomenų realiu laiku. Šie modeliai vis labiau mokomi ant didelių duomenų rinkinių, kurie apima on-chain analizes, socialinės nuotaikos ir makroekonominius rodiklius, kad būtų sugeneruoti nuosaikes prekybos signalai. Pasak Gartner, AI pagrindu veikiančios analizės naudojimas finansų rinkose tikimasi, kad bus augti daugiau nei 20% kasmet iki 2025 m., su kriptovaliutų prekybos platformomis priekyje.

Kita svarbi inovacija yra decentralizuotų algoritminių prekybos protokolų diegimas. Šie protokolai veikia ant blokų grandinės infrastruktūros ir siūlo skaidrumą, saugumą ir suderinamumą. Tikimasi, kad iki 2025 metų decentralizuotos finansų (DeFi) platformos vis dažniau integruos prognozuojamus prekybos algoritmus, leidžiančius vartotojams automatizuoti strategijas, nepasikliaujant centralizuotais tarpininkais. ConsenSys praneša, kad DeFi bendra uždaryta vertė (TVL) tikimasi, kad viršys 200 milijardų JAV dolerių iki 2025 m., suteikdama idealią aplinką algoritminėms inovacijoms.

Rinkos evoliuciją taip pat skatina tradicinių finansinių institucijų ir hedge fondų įėjimas, kurie investuoja didelę dalį lėšų į nuosavas prognozavimo prekybos sistemas. Šios subjekto užsakomųjų darbuotojų ir jų prieiga prie didelės dažnumo duomenų leidžia kurti algoritmus, kurie gali konkuruoti labai susiskaidžiusioje ir konkurencingoje kriptovaliutų rinkoje. J.P. Morgan ir Goldman Sachs abu išplėtė savo skaitmeninių aktyvų prekybos galimybes, signalizuodami platesnį institucijų perėjimą prie algoritminės kriptovaliutų prekybos.

Žvelgdami į priekį, reguliavimo aiškumas vaidins lemiamą vaidmenį formuojant prognozuojamų kriptovaliutų prekybos algoritmų priėmimą ir evoliuciją. Kai pasauliniai reguliuotojai nustato skaitmeninių aktyvų rinkų struktūrą, algoritmų kūrėjai turės iškelti atitikties, skaidrumo ir etikos aspektus. AI, blokų grandinės ir reguliavimo kontrolės susikirtimas greičiausiai apibrėš kitą inovacijų etapą prognozuojamų kriptovaliutų prekybai, darant 2025 m. transformaciniu metu pramonei.

Iššūkiai, rizikos ir strateginės galimybės

Prognozuojami kriptovaliutų prekybos algoritmai, kurie naudoja mašininio mokymosi ir pažangias analizes prognozuoti kainų pokyčius ir optimizuoti prekybos strategijas, susiduria su sudėtinga iššūkių ir rizikų aplinka 2025 m. Tačiau šios kliūtys taip pat sukuria strategines galimybes tiek technologijų teikėjams, tiek instituciniams investuotojams.

Vienas pagrindinių iššūkių yra inherentinis kintamumas ir nenuspėjamumas kriptovaliutų rinkose. Skirtingai nei tradiciniai aktyvai, kriptovaliutų rinkos yra itin jautrios staigiems reguliavimo pokyčiams, socialinių tinklų nuotaikoms ir makroekonominiams šokams, kurie gali padaryti netgi sudėtingiausius prognozavimo modelius netiksliais. Pavyzdžiui, netikėti politikos pokyčiai didelėse ekonomijose arba netikėti saugumo pažeidimai gali sukelti kainų svyravimus, kurie pranoksta algoritminę adaptaciją, sukeldami reikšmingus nuostolius Tarptautinio atsiskaitymų banko.

Duomenų kokybė ir prieinamumas taip pat nėra mažesni rizikos veiksniai. Kriptovaliutų rinkos dirba 24/7, kuriose veikia daugybė biržų, turinčių skirtingą skaidrumo ir patikimumo lygį. Nekonsekventiški ar manipuliuojami duomenys gali iškreipti algoritmų prognozes, padidindami klaidingų sandorių riziką. Be to, kai kuriuose platformose paplitęs prašomos prekybos ir apsimetimo naudojimas dar labiau apsunkina patikimų prognozavimo modelių kūrimą Chainalysis.

Reguliavimo neaiškumas išlieka nuolatine rizika. Kai pasaulyje vyriausybės toliau tobulina savo požiūrį į skaitmeninius aktyvus, nauji atitikties reikalavimai gali sutrikdyti algoritminės prekybos operacijas. Pavyzdžiui, įvedus sandorių ataskaitų reikalavimus ar apribojimus tam tikroms prekybos strategijoms gali prireikti greitai perprogramuoti algoritmus, didinant operatyvinius sudėtingumus ir sąnaudas Finansinių veiksmų darbo grupė (FATF).

Nepaisant šių iššūkių, strateginės galimybės gausiai. Vis didėjantis kriptovaliutų rinkos institucinis priėmimas skatina paklausą labiau sudėtingiems, riziką sąmoningiems prognozavimo algoritmams. Firmos, kurios sugeba integruoti realaus laiko nuotaikų analizę, tarpinių rinkos duomenų ir adaptivų mokymosi mechanizmus, gerai pasirengusios užimti rinkos dalį. Be to, partnerystės tarp algoritmų kūrėjų ir reguliuojamų biržų gali pagerinti duomenų vientisumą ir atitiktį, sukurdamos konkurencinį pranašumą Nasdaq.

• Hibridinių modelių kūrimas, kuris sujungia tradicinius finansinius rodiklius su blokų grandinės specifiniais duomenimis, gali pagerinti prognozavimo tikslumą.
• Investicijos į aiškinamus AI ir skaidrumo įrankius gali padėti kurti pasitikėjimą reguliatoriais ir institucinių klientų tarpe.
• Pateikimas į besivystančias rinkas, kuriose reguliavimo sistemai yra rašmiumas, siūlo pranašumą pirmaujančioms algoritmų teikėjams.

Apibendrinant, nors prognozuojami kriptovaliutų prekybos algoritmai 2025 m. turi susidurti su kintančia, duomenų iššūkių ir reguliavimo pokyčių aplinka, tie, kurie diegs inovacijas duomenų integravime, atitikties srityje ir skaidrumo sąlygose, galės atrakinti reikšmingą strateginę vertę.

Šaltiniai ir nuorodos

• Grand View Research
• Binance
• PwC’s Crypto Hedge Fund Report 2023
• Glassnode
• Santiment
• McKinsey & Company
• Deloitte
• Cryptohopper
• 3Commas
• Jump Trading
• Galaxy Digital
• Kaiko
• Chainalysis
• MarketsandMarkets
• Statista
• Europos vertybinių popierių ir rinkų tarnyba (ESMA)
• Singapūro pinigų autoritetas (MAS)
• ConsenSys
• J.P. Morgan
• Goldman Sachs
• Tarptautinio atsiskaitymų banko