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FTX Token $445,462 4.64% 0.0223 -0.47% $10.982229
PROM $311,813 2.57% 0.0444 -0.64% $6.869153
ADH $896,940 3.44% 0.090 +0.79% $14.700878
RBTC $693,828 7.93% 0.0636 -0.77% $49.89899
MediBloc $274,930,763,491 5.75% 0.0132 -0.68% $27.127484
SHIP $307,156 4.35% 0.0842 +0.39% $16.882529
ZCR $420,640 4.84% 0.0516 -0.97% $45.897255
QCX $807,277 9.89% 0.0366 -0.67% $28.263752
Conceal $257,516 7.53% 0.0356 +0.91% $36.746217
URAC $698,509,429,877 9.38% 0.0307 +0.21% $29.272586
WGP $78,436,266,680 2.44% 0.0954 +0.96% $5.432266
Muzika Network $644,712 10.26% 0.035 +0.65% $48.255508
MainCoin $612,848 0.99% 0.048 -0.40% $23.796480
NEC $630,350 10.31% 0.0967 +0.96% $7.237785
ANCT $458,766,353,212 2.43% 0.0122 -0.18% $45.328332
StableUSD $521,714 4.42% 0.0957 +0.92% $17.114470
DigiByte $211,445,995,219 7.27% 0.0800 +0.68% $50.576272
Paxos Standard $806,595 9.80% 0.0673 +0.29% $18.942153
CV $332,249,867,530 3.83% 0.0605 +0.99% $41.63671
Brazilian Digital Token $34,554,907,216 0.73% 0.0929 +0.36% $2.339755
KCASH $276,514 9.51% 0.0171 +0.31% $10.894528
MONA $74,114,845,352 2.89% 0.0983 -0.13% $50.813209
BaaSid $201,854,745,687 8.73% 0.0964 -0.35% $10.734813
GTO $552,599 9.95% 0.0146 -0.84% $31.104777
COSP $460,480,892,371 8.56% 0.048 +0.38% $1.350942
MITH $88,769 2.71% 0.0462 -0.35% $7.973794
Harmony $242,303 6.12% 0.035 -0.90% $1.294106
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Ultra $604,523 1.76% 0.0458 -0.42% $2.430804
Tachyon Protocol $645,238,530,397 6.90% 0.016 +0.35% $3.190649
Quant $894,505 4.29% 0.0551 -0.85% $4.366229
CarVertical $726,759,289,773 1.93% 0.0299 -0.49% $8.52676
ZRX $578,364 1.40% 0.0555 +0.29% $23.291274
CHX $19,790,414,742 7.36% 0.0242 +0.83% $26.993439
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CyberVein $183,209,812,593 0.56% 0.0827 -0.21% $24.453879
Crowd Machine $382,609 3.23% 0.0166 -0.64% $15.780400
INX $496,834,131,709 4.35% 0.0818 -0.97% $36.415953
01coin $572,566 6.15% 0.0693 +0.50% $13.691485
LUNA $588,357,994,583 9.93% 0.0859 -0.12% $4.515902
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Por una relación de recurrencia, se entiende una ecuación que define recursivamente una secuencia de valores. Por ejemplo, considere el dado por:.

La importancia de esta secuencia radica en los cientos de aplicaciones en cientos de lugares diferentes. Teorema 1.

Observación 1. Cuenta la leyenda, que Elliott tuvo una enfermedad en después de un viaje a Guatemala, cuando regresó a Cryptocurrency machine learning price Estados Unidos, esta enfermedad le provocó una fuerte anemia, por lo que estuvo casi un año en el hospital. En este momento entró en contacto con varios analistas importantes de la época, como Charles Dow creador del Dow Jones o Charles J.

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Collins, quien, como Dow, fue el editor y fundador de un boletín nacional semanal del mercado de valores. Del estudio del DJIA, dedujo que la evolución de los precios seguía una dirección bastante armoniosa, que solía repetirse Cryptocurrency machine learning price el tiempo Cryptocurrency machine learning price una manera aparentemente independiente del ciclo económico.

Los principios de armonía y patrones que Elliott estableció se basan en un sistema de ondas, que son determinadas por ciertas propiedades de la secuencia de Fibonacci, de esto el nombre acuñado de teoría de las ondas de Elliott.

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La idea general es la siguiente véase figura 1. Fuente: adaptado de Nasdaq. Figura 1.

Comportamiento de las acciones de Alphabet Inc. Capital, desde agosto de hasta enero de Considere, por ejemplo, el mercado de acciones de las grandes compañías cotizantes en alguna de las bolsas del mundo. Por supuesto, el sueño de cualquier inversionista sería poder predecir el precio de una acción en un tiempo futuro, pues es a este objetivo al que apunta la Cryptocurrency machine learning price de Elliott.

Fuente: adaptado de Pretcher, Figura 2. Observación 2. Para un estudio minucioso de estas y muchas otras variaciones de la teoría de ondas de Elliott, el lector interesado puede remitirse a Hartle, ; Krausz, ; Chatterjee, Ayadi y Maniam, ; Vishvaksenan, Kalaiarasan, Kalidoss y Karthipan, ; Bariviera, ; Chaim y Laurini, Cryptocurrency machine learning price Frolkova y Mandjes, ; Semmouni, Nitaj y Belkasmi, Es así como la pérdida de la fe y confianza en el sistema financiero se convirtió en una de las razones principales por las que en elSatoshi Nakamoto sacara a la luz todo un sistema de dinero electrónico Peer to Peer P2P Nakamoto, P2P implica Cryptocurrency machine learning price interconexión de dispositivos y la transmisión de información entre ellos sin la intervención de un tercero; de esta manera, el traspaso Cryptocurrency machine learning price dinero electrónico dejaría de ser administrado por alguna entidad gubernamental o financiera.

Tabla 1. Las nueve principales criptomonedas por capitalización de mercado. En la figura 3 se muestra el Cryptocurrency machine learning price mensual de los precios del Bitcoin desde julio depuesto que es desde este período donde se aplicó la teoría.

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Fuente: adaptado de TradingView Figura 3. Cryptocurrency machine learning price mensual de los precios del Bitcoin.

Por ejemplo, la parte inferior de la onda 1 se encuentra en julio y la parte superior se encuentra en agosto; en cambio, la onda 2 tiene su parte superior en agosto y su parte inferior en septiembre, tal como se muestra en la figura 4.

Fuente: adaptado de TradingView. Figura 4.

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Partes inferiores y superiores de la onda 1 y la onda 2. Fuente: adaptado de TradingView Figura 5.

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Niveles de retroceso de Fibonacci. Las líneas horizontales representan los niveles de retrocesos de Fibonacci, situados Cryptocurrency machine learning price La corrección real de la onda 2 fue de USD, valor muy cercano al nivel de retroceso de link Con los valores encontrados para la onda 2, se procede a calcular el objetivo para la onda 3 de la siguiente manera Murphy, :.

Al observar el precio real de la parte superior de la onda 3, este fue de Figura 6. Contraste de las onda 1, 2 y 3 respecto al precio calculado con la teoría de ondas de Elliott.

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La parte inferior de la onda 4 fue de USD y con Cryptocurrency machine learning price valor, solo hace falta calcular el precio de la onda 5, dando fin a la proyección del ciclo del mercado alcista. Aquí finaliza la predicción del ciclo del mercado alcista.

Figura 7. Contraste de los valores obtenidos por la teoría de ondas frente a los valores reales del mercado del Bitcoin para el ciclo de mercado alcista julio-diciembre, Una vez que se cumpla el ciclo de mercado alcista, se analizan las ondas correctoras, que siempre se dan en tres Cryptocurrency machine learning price, A, B y C.

Como read more onda A y la onda C suelen tener las mismas extensiones Murphy,cuando se obtenga la extensión de la onda A, inmediatamente se obtiene la posible extensión de la onda C; para ello, se espera la corrección el valor de la parte inferior de la onda A Cryptocurrency machine learning price se calcula su extensión:. Al obtener el valor superior de la onda B, que para este caso fue de 11 USD, se calcula la posible corrección de la onda C:.

Al comparar este valor con el comportamiento real, se encontró una diferencia de En la figura 8 se muestra el contraste del ciclo de mercado completo de la predicción de las ondas hechas con la teoría de ondas de Elliott y los valores reales de los movimientos de los precios del Bitcoin.

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Figura 8. Contraste del ciclo completo del mercado de Bitcoin.

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Una vez analizado el primer ciclo completo de mercado, se procede a estudiar el siguiente ciclo, en el que su período inicial es el período final del primer ciclo, es decir, que inicia en marzo Cryptocurrency machine learning price Siguiendo la serie de Fibonacci, el ciclo de mercado alcista solo puede ser uno de los diferentes períodos finales: agosto o noviembre deCryptocurrency machine learning price o diciembre deentre otros períodos; sin embargo, esto solo puede determinarse a medida que se va conociendo el comportamiento de precios del activo y siguiendo la teoría de ondas de Elliott.

Tomando en cuenta lo anterior, la parte inferior de la onda 1 es de USD y como esta es creciente, deben contemplarse los precios siguientes que sean mayores a este valor 2.

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En septiembre deel precio del Bitcoin fue de Una vez obtenida la onda 1, se proyectan los retrocesos de Fibonacci para determinar los posibles precios de la parte inferior de la onda 2 Cryptocurrency machine learning price tal como se muestra en la figura 9estos valores son Cryptocurrency machine learning price Fuente: adaptado de TradingView Figura 9.

Partes inferiores y superiores de la onda 1 y la onda 2 para el segundo ciclo de mercado.

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Así, se toma el precio de octubre Siguiendo la teoría de ondas de Elliott, se procede a hallar click posible valor de la parte superior de la onda 3.

El cual difiere tan solo el Cryptocurrency machine learning price figura 10 muestra el contraste del valor de las tres primeras ondas respecto al calculado con la teoría de las ondas de Elliott.

Figura Contraste de las onda 1, 2 y 3 del segundo here de mercado respecto al precio calculado con la teoría de ondas de Elliott.

Para fijar el precio de la parte inferior de la onda 4, basta con observar que el valor debe estar entre los valores de la parte inferior de la onda 3, el cual corresponda al precio de octubre deque fue de Hecha esta consideración, se obtienen los posibles valores superiores de la onda Hasta Cryptocurrency machine learning price puede predecirse el comportamiento del mercado para este activo, dado que el siguiente período para analizar es el período bajista, Cryptocurrency machine learning price es necesario conocer el valor de la onda A.

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Band Protocol $247,990 0.18% 0.0371 +0.70% $18.719396
UGAS $470,389,774,713 4.51% 0.0160 +0.58% $26.276125
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MovieBloc $469,180,154,499 0.39% 0.087 +0.33% $1.711890
Strayacoin $842,125 3.52% 0.0288 -0.17% $31.288295
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Nervos Network $198,658 10.49% 0.0831 -0.50% $15.159413
PHB $900,242 9.56% 0.0804 +0.16% $1.3814
PIRL $203,945,570,279 2.55% 0.0906 -0.73% $7.860423
Handshake $93,431 7.57% 0.0844 -0.33% $0.147136
BNK $663,583,994,268 7.36% 0.040 -0.62% $8.302793
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Comments

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