Her gün hayatımızı nasıl yaşayacağımıza dair sayısız kararla karşı karşıyayız: Nerede yemek yemeliyim? Hangi filmi izlemeliyim? Hangi güneş gözlüğü almalıyım? Hangi otelde kalmalıyım? Hangi podcast'i dinlemeliyim? Liste neredeyse sonsuz. Bazen tanıdık bir şey ararız (en sevdiğimiz filmi yüzüncü kez izlemek gibi). Ama çoğu zaman yeni bir şeyler arıyoruz. Bu durumlarda bir keşif problemi ile karşı karşıya kalırız: Beni tatmin eden bir şeyi nasıl keşfederim? Ya da daha da iyisi: Gerçekten sevdiğim bir şeyi nasıl keşfederim ?
İnternet çağından önce, keşif sorunlarımızın çoğu yalnızca bir avuç seçenek içeriyordu, bu nedenle "tüm seçenekleri araştırın" veya "akranlardan tavsiye isteyin" gibi basit yaklaşımlar genellikle makul derecede hızlı, makul derecede iyi sonuçlar verdi. Günümüze hızlı ilerleyin ve keşif sorunlarımız genellikle binlerce hatta milyonlarca seçeneği içerir. Teoride, bu daha yüksek seviyedeki seçim harikadır. Ancak pratikte felç edicidir. Deneysel psikolojiden yapılan araştırmalar, bu kadar çok seçenekle karşı karşıya kaldığımızda, seçim yaparken kaygı duyduğumuzu ve herhangi bir nihai seçimden daha düşük memnuniyet duyduğumuzu gösteriyor. Kısacası, psikolog Barry Schwartz'ın “ Seçim Paradoksu ” dediği şeyle karşı karşıyayız :Her zamankinden daha fazla seçeneğe erişimimiz var, ancak bu daha fazla seçenek seviyesi aslında daha kötü sonuçlar yaşamamıza neden oluyor.
Bu sorunu çözmeye yardımcı olmak için birçok büyük çevrimiçi platform (Netflix gibi içerik platformları ve Amazon gibi e-ticaret platformları dahil) , kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için AI tekniklerini kullanan öneri sistemlerini uygular. Bu sistemler, çoğumuzun keşif sorunlarımıza yaklaşmasında önemli bir rol oynasa da, önemli sakıncaları da beraberinde getiriyor. Sonuç olarak, genellikle bizi gerçekten sevdiğimiz şeyleri değil, belli belirsiz iyi bulduğumuz şeyleri keşfetmeye yönlendirirler.
Bu yazıda, bu dezavantajları ayrıntılı olarak açıklayacağım. Ayrıca, internetin baskın paradigmalarının, mevcut tavsiye sistemlerinin üstesinden gelmesi için bu zorlukları nasıl çok zorlaştırdığını da vurgulayacağım. Önemli ilerleme kaydetmek için yeni temellere dayanan yeni bir yaklaşıma ihtiyacımız olacağını tartışacağım. Bu analizden motive olarak, şapkamı yüzüğe atarak bitireceğim. Bu asırlık sorunu çözmek için yeni bir şirket kuruyorum: İnsanların gerçekten sevdikleri şeyleri keşfetmelerine yardımcı olmak .
“Modernliğin 'başarısı' acı tatlı çıkıyor ve nereye baksak önemli bir katkıda bulunan faktörün seçim bolluğu olduğu görülüyor. Çok fazla seçeneğe sahip olmak, özellikle pişmanlık, statü kaygısı, uyum, sosyal karşılaştırma ve belki de en önemlisi, her şeyin en iyisine sahip olma - maksimuma çıkarma arzusuyla birleştiğinde psikolojik sıkıntı yaratır. - Barry Schwartz, “Seçimin Paradoksu”
Keşif problemlerinin bazı somut örneklerini ele alarak başlayalım:
Bir keşif sorunuyla karşı karşıya kaldıklarında, insanlar mümkün olan en büyük tatmini yaşayabilmek için kişisel tercihlerine en uygun seçeneği seçmek isterler.
Keşif sorunları medeniyet kadar eskidir. Ancak son yıllarda internetin giderek artan rolü bu sorunları birdenbire çok daha zor hale getirdi. Nedeni basit: İnternet çağında, seçim yapabileceğimiz çok sayıda seçenekle karşı karşıyayız. Biraz müzik havasında mısın? Spotify'ın sunduğu 70 milyondan fazla parça var. Yoksa okumayı mı tercih edersin? Amazon, 20 milyondan fazla ciltsiz kitap listeliyor. Ya da belki bir sonraki tatiliniz için yer ayırtmak istersiniz? AirBNB'de listelenen 7 milyondan fazla tesis var (Hotels.com'daki 325.000'den bahsetmiyorum bile).
Bu sayılar üzerinde düşünmek için biraz zaman ayırmaya değer. Bu seçim seviyesi gerçekten şaşırtıcı. Psikoloji alanından yapılan araştırmalar , sadece bir avuç olası seçeneği içeren keşif problemlerini çözmek için mücadele ettiğimizi gösteriyor, öyleyse yaşamlarımızda bu seçim seviyesinde nasıl gezinmemiz gerekiyor? Bu durumlarla karşılaştığımızda, herhangi bir nihai seçimden daha düşük memnuniyet yaşamamıza ya da hiçbir şey seçmememize neden olan kayda değer bir endişe hissederiz .
Biraz yardıma ihtiyacımız olacak gibi görünüyor.
“Bu soruna yönelik mevcut teknoloji tabanlı yaklaşımların Netflix, Spotify ve benzeri şirketler için büyük faydalar sağladığına dair birçok ikna edici kanıt var. Ancak, aynı yaklaşımların tüketiciler için pek iyi bir iş yapmadığı açıkça saklanıyor. İyi olan şeyleri bulmamıza yardım ederek iyi bir iş çıkarıyorlar - ama daha fazlasını değil. Örneğin, bir tavsiye sistemi aracılığıyla nadiren gerçekten olağanüstü bir şey keşfederim. Gerçekten harika şeyler bulmak için arkadaşlarıma sormak veya Pitchfork gibi web sitelerindeki yorumları okumak gibi eski usul teknikleri kullanmam gerekiyor.” Ian Hogarth, Girişimci ve Yatırımcı
Günümüzde keşif problemlerini çözmek için üç ana yaklaşım vardır: Araştırma yapmak, akranlardan tavsiye istemek ve bir tavsiye sistemi kullanmak .
Keşif problemlerini çözmeye yönelik ilk yaklaşım, olası seçenekler hakkında araştırma yapmak, ardından bu araştırmaya dayalı olarak bir seçim yapmak için bir karar kuralı veya buluşsal yöntem kullanmaktır. Seçeneklerin sayısı azsa, her biri için araştırma yapmak ve ardından en iyi görünen seçeneği seçmek mümkündür. Bu stratejiye maksimize etme denir . Seçeneklerin sayısı fazlaysa, genellikle Nobel ödüllü ekonomist ve psikolog Herbert A Simon'ın tatmin edici dediği bir buluşsal yöntemi kullanmak gerekir : Olası tüm seçenekleri araştırmak yerine, seçenekleri tek tek araştırırız ve seçeriz. “yeterince iyi” görünen ilk seçenek.
Bir menü ekranında sayısız olası seçenek arasında gezinmek için saatler harcayan biri için, bu stratejiyi uygulamanın zorlukları acı verecek kadar tanıdık olacaktır. Araştırma yapmak emek yoğun bir süreçtir ve tek bir seçeneği değerlendirmek bile zaman ve zihinsel enerji gerektirir. Birden fazla araştırma kaynağı kullanırsak, her birinden aldığımız bilgilerin kalitesi hakkında da öznel yargılarda bulunmamız gerekir. Bu ışıkta boyandığında, araştırma yapmak bir keşif problemini gerçekten çözmez , aksine onu yeniden düzenler : “Hangi seçeneği seçmeliyim?” diye sormak yerine, problem “hangi kaynaklara güvenmeliyim?” olur. Bu sorunu çözmek, keşif sorununu çözmekten daha zor olabilir!
Keşif problemlerini çözmeye yönelik ikinci yaklaşım, akranlarımızdan tavsiye istemektir. Basitçe söylemek gerekirse, belirli bir alanda (örneğin, “nesne yönelimli programlama hakkında daha fazla bilgi edinmek için hangi kitabı okumalıyım?”) bir keşif problemi ile karşılaştığımızda, ilgili alan bilgisine sahip meslektaşlarımızın bir listesini yapabilir, sonra onlara sorabiliriz. Hangi seçeneği seçmemiz gerektiği konusunda tavsiye almak için insanlar. Araştırma yapmaktan genellikle daha kolay ve hızlı olmasına rağmen, bu yaklaşım aynı zamanda önemli zorluklar da içermektedir:
Keşif sorunlarını çözmeye yönelik üçüncü yaklaşım, bir öneri sistemi kullanmaktır. Öneri sistemi , kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için yapay zekayı kullanan dijital bir üründür . Son 20 yılda, tavsiye sistemleri birçok büyük çevrimiçi platformda merkezi bir rol oynamaya başladı. Bazı öneri sistemleri, kullanıcı deneyiminin (UX) ön planında belirgin bir şekilde çalışır ve temel özellikler ve hatta markalar (Spotify'ın çok sevilen Discover Weekly gibi ) olarak çalışır. Diğer öneri sistemleri arka planda sessizce çalışır ve bir sayfadaki öğelerin yeniden sıralanması gibi UX'in küçük öğelerini değiştirerek tezahür eder.
Bireysel tavsiye sistemlerinin temel mekaniği de farklı platformlar arasında önemli ölçüde farklılık gösterir. Bazı öneri sistemleri ne aradığımızı anlamaya çalışır, ardından olası seçeneklerin tercihlerimizi ne kadar iyi karşıladığını değerlendirmeye çalışır. Bu yaklaşımlara bilgi tabanlı veya içerik tabanlı öneri sistemleri denir. Örneğin, Crouching Tiger, Hidden Dragon'a benzer bir aksiyon filmi arıyorsam, bir tane bulmama yardımcı olması için bilgiye dayalı bir tavsiye sistemi kullanabilirim. Diğer tavsiye sistemleri, birçok farklı kullanıcı tarafından yapılan seçimlerdeki kalıpları ortaya çıkarmaya çalışır. Bu yaklaşımlara işbirlikçi filtreleme denir.tavsiye sistemleri Örneğin, işbirlikçi bir filtreleme sistemi, zevkleri benimkine benzeyen başka bir kullanıcı grubunu belirlemeye çalışabilir ve ardından bana bu insanlar arasında popüler olan şeyleri önerebilir.
Bilgiye dayalı ve içeriğe dayalı tavsiye sistemleri, esasen geleneksel “araştırma yürütme” yaklaşımının dijital enkarnasyonlarıdır. Benzer şekilde, işbirlikçi filtreleme tavsiye sistemleri, esasen geleneksel “akranlardan tavsiye isteme” yaklaşımının dijital enkarnasyonlarıdır (her ne kadar mutlaka bilmediğimiz “akranlarla” olsa da). İnternetin gücü sayesinde, tavsiye sistemleri göz açıp kapayıncaya kadar büyük miktarda araştırma yapabilir. Ayrıca, zevkleri bizimkine çok yakın olan ilgili akranları belirleyebilir ve fikir farklılıklarını uzlaştırmak için matematiksel araçları kullanabilirler. Bu nedenle, tavsiye sistemleri, keşif problemlerini çözmeye yönelik geleneksel yaklaşımlarla ilişkili birçok dezavantajın üstesinden gelebilir.
Teoride, öneri sistemleri keşif sorunlarımıza mükemmel bir çözüm gibi geliyor. Ancak bir şey tam olarak birbirine uymuyor: Durum buysa, neden hala bu konuşmayı yapıyoruz? Uygulamada, çoğu insan tavsiye sistemlerinin iyi olan şeyleri bulma konusunda iyi bir iş çıkardığını, ancak nadiren gerçekten sevdiğimiz şeyleri keşfetmemize yardımcı olduklarını buluyor . Onları tutan ne? Temel zorluğun birbiriyle ilişkili beş soruna dayandığını iddia ediyorum.
Özetleyelim: Hepimiz her gün birçok keşif sorunuyla karşılaşıyoruz. Bu sorunlar nesillerdir var, ancak internet çağında olası seçeneklerin sayısı şaşırtıcı bir düzeye ulaştı. Bu, geleneksel araştırmaya dayalı yaklaşımlara güvenemeyeceğimiz anlamına gelir, çünkü tüm seçenekleri keşfetmek için çılgınca bir çaba harcamamız gerekir. Alternatif olarak, güvenilir meslektaşlarımıza sormayı deneyebiliriz, ancak bunu yaparken, gerçekten sadece kararımızı diğer insanlara devrediyoruz. Teoride, tavsiye sistemleri adı verilen dijital ürünler bu zorlukların üstesinden gelebilir, ancak pratikte çoğu modern tavsiye sistemi, daha iyi bir iş yapmalarını engelleyen dezavantajlardan muzdariptir. Bu dezavantajların çoğu yapısal bir sorundan kaynaklanmaktadır: Bunlar arz yönlü platformlara aittir,keşif problemlerini çözmek için özel olarak tasarlanmamıştır . Sonuç olarak, mevcut tavsiye sistemleri genellikle "yeterince iyi" seçenekler sunar, ancak gerçekten sevdiğimiz şeyleri keşfetmemize nadiren yardımcı olurlar .
Ya başka bir yol olsaydı?
Muhtemelen şimdiye kadar tahmin ettiğiniz gibi: Olabileceğine inanıyorum. Ve onu inşa etmek için bir şans vermeye karar verdim. Kurucu ortağım Johnny Hunter ile birlikte bu zorluğun üstesinden gelmek için yakın zamanda yeni bir şirket kurdum. Birlikte, insanların keşif sorunlarını çözmelerine yardımcı olan yeni bir dijital ürün yaratıyoruz. Mevcut öneri sistemlerinin karşılaştığı zorlukların üstesinden gelmek amacıyla, insanların gerçekten sevdikleri şeyleri keşfetmelerine yardımcı olmak için özel olarak tasarlanmış bir şey inşa ediyoruz . Ürünün her yönü - ve onu inşa etme yolumuzdaki her karar - bu temel sonuçla uyumlu olacaktır.
Hata yapmayın: Bu zorlu bir tırmanış. Bunu kırmak için, tamamen yeni bir şey yaratmak için son teknoloji AI, olağanüstü ürün tasarımı ve birinci sınıf mühendisliği birleştirmemiz gerekecek. Bütün bunlar zordur. Ancak başarılı olursak, her gün milyonlarca (hatta milyarlarca) insanın birden çok keşif sorununu çözmesine yardımcı olacağız. Bu inanılmaz bir fırsat.
Bu makaleye bazı sorularla başladım: Nerede yemeliyim? Hangi filmi izlemeliyim? Hangi güneş gözlüğü almalıyım? Hangi otelde kalmalıyım? Hangi podcast'i dinlemeliyim? Birçok yönden, tüm hayatımız bunun gibi sorularla tanımlanır. Ve bu şekilde tasvir edildiğinde, bu küçük soruların toplamının oldukça büyük bir soru olduğu ortaya çıkıyor: Nasıl iyi bir hayat yaşamalıyım?
Johnny ve ben keşif problemlerini çok önemsiyoruz çünkü harika kararlar almak insanlara neşe getirebilir ve nihayetinde insanların hayatlarını iyileştirebilir. Bu bizi şirket misyonumuza götürür:
Gerçekten sevdikleri şeyleri keşfetmelerine yardımcı olarak hayatı herkes için daha iyi hale getirmek .
Önümüzdeki haftalarda, daha fazla düşüncemizi paylaşıyor ve şirketimizin ilerleyişi hakkında düzenli güncellemeler sağlıyor olacağım. Sırada, kendimizi üç temel değere karşı sorumlu tutarak iyilik için bir güç oluşturduğumuzdan emin olmak için nasıl çok çalıştığımızı açıklayacağım: mahremiyet , şeffaflık ve üst biliş ("düşünmemiz hakkında düşünmek" anlamına gelir) . Bu değerler, prototipleri nasıl tasarladığımızdan, veriler hakkında nasıl düşündüğümüze ve nasıl etkileşime girdiğimize kadar bir şirket olarak yaptığımız her şeyi şekillendirir. Doğru yönde ilerlememizi sağlayan yol gösterici ışıklardır. Yakında daha fazlası için bu alanı izleyin!
"Tren kazası" kelimesinden nefret ediyorum. İnsanlar kendi ahlaki pusulalarında teselli bulur ve bunu yaparken kendilerini yargıda bulunurken bulurlar.
Bu blogda, İngilizce'ye yaklaşımımı nasıl ve neden değiştirmeye karar verdiğimi ve yaptığım bazı etkinliklerden para kazanarak bir yıldan kısa bir sürede fakir bir B1'den başlayarak B2 seviyesine nasıl geldiğimi tartışacağım. İçindekiler Okulda örnek bir öğrenci olmasam da İngilizce öğrenmek her zaman kültürel geçmişime eklemek istediğim bir şeydi.
Abha'da spor aktiviteleri için bir deneyim tasarlayalım! Programın neredeyse yarısına geldik ve 3. proje zamanı geldi! Yalan söylemeyeceğim bu proje şimdiye kadar yaptığım en bunaltıcı, stresli ama eğlenceli proje olabilir. Başlamak için, güzel Abha şehrinde spor aktiviteleri için bir deneyim tasarlamak olan meydan okumamızla tanıştık.
28 Temmuz 2022'de Güneş, Yeni Ay, Aslan'da Ceres kavuşumu Jüpiter RX'i üçgen yapacak, Merkür ise Uranüs'ü Merkür, Uranüs-Mars, Satürn'e T-karesinin bir parçası olarak veya düğümler ise sabit bir Büyük Haç ile kare yapacak. dahildir. Venüs, Kara Ay Lilith ve Yengeç burcundaki sabit yıldız Sirius ile kavuşum halindedir.
Sathya Krishnan Suresh, Shunmupapriya P Bu yazıda, stili ve içeriği iki ayrı görüntüden gelen yeni görüntüler oluşturmak için kullanılabilecek bir yöntem olan “Nöral Stil Transferi” adlı ilginç bir konuyu tartışacağız. Bu makale Leon A Gatys ve arkadaşlarının A Neural Algorithm of Artistic Style (Sanatsal Stilin Sinirsel Algoritması) temel alınarak hazırlanmıştır; burada yazar, Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) katmanlarını kullanarak yeni bir görüntünün oluşturulması hakkında ayrıntılı bir açıklama sunar.
Güncel özet: Mevcut makro durum değişmeden kalsa da, faiz oranlarını artırma zamanı yaklaştıkça daha "öngörülü" fişler piyasadan çekilecek, ki bu normaldir. yatırımcılar üzerinde bir etki, bu etki sadece duygusal değil, aynı zamanda tüm Amerikalıları yiyecek, giyecek, barınma ve ulaşım gibi çeşitli yönlerden etkiliyor. İşte tam da bu nedenle daha fazla yatırımcı chiplerini borsalara önceden transfer ediyor veya önceden diplerde satmaya hazırlanıyor.Sadece faiz artırımından sonra trend üzerine bahse girmek istemiyorlar.Durum hala iyi, ancak sabah 6:45'te parçalandı ve şu ana kadar parçalandı. Bu, düşüşün duygusal tarafındaki panik ve iyi zamanlanmış. Ama yine de bir haftadır söyledim.Şu anda makro oyun koşulları büyük çaplı düşüş ve yükseliş trendini desteklemiyor.Faiz oranları ve GSYİH'nın tam olarak inmesi için genel şok düzenini değiştirmek zor. . Aslında her sabah Cumartesi ve Pazar günleri bu seviyede bir ezilme oluyor, daha iki gün önce yakalandı ve sonra hareket olmadı, bugün yakalanmadı ve ardından panikli bir takibi tetikledi. Bu sabah 10:00 itibariyle BTC pozisyonlarının fiyat dağılımı ve dün gece 23:00'ten bugüne veriler, bu sabahın erken saatlerinde başlayan ancak büyük bir artış görmeyen hızla yükselen ve ardından düşen düşüşü yaşadı. BTC adreslerindeki değişikliklerin sayısı Değişikliğin ölçeği, çünkü bu iniş ve çıkışların aşırı güçlü bir tepkiye neden olmayacağı, ancak borsada önceden depolanan çiplerin duygusal değişimlerinin daha fazla olacağı yargısına varılabilir. Her iki taraftaki aşırı fiyatlara bakılırsa, eskilerin elindeki BTC, hafta sonu boyunca hala normal dalgalanma aralığını izliyor, sadece 200 BTC'den fazlası bir bütün olarak piyasadan ayrılıyor, yüksek seviyede tutulan fişler büyük ölçüde dalgalanıyor, yaklaşık 51.000 $ civarında. Yaklaşık 1.900 BTC'lik BTC değişimi, ancak çapraz karşılaştırmadan sonra, en büyük olasılık hala borsaların değişiminden geliyor, bu nedenle aslında, yüksek seviyede kilitlenen fişlerin değişimi sadece 150'den az . Bu transfer dahil olsa bile, toplam kayıp yığınındaki 24.000 doların üzerindeki düşüş 4'ü geçmedi, 200 BTC Bu, ister kısa vadeli bir yükseliş, ister fiyatta düşüş olsun, en büyük oranı kaplayan kaybeden chiplerin tepki vermediği anlamına geliyor.Bu yüzden büyük ölçekli bir düşüş olmayacağına karar vermemin nedeni bu. Hafta sonları kalan düşük volatilite yerine adresler değişiyor. Üstelik, yalnızca erken dönem kâr ve zarar fişlerindeki değişiklikler azalmakla kalmıyor, mevcut anlaşmazlık fiyatı altındaki kısa vadeli işlem fişleri bile fazla yanıt vermedi ve hafta sonu genel satış baskısı hala düşük. Borsaya aktarılan BTC verisine bakılırsa, bu sabah saat 8:00 itibariyle satış baskısı gerçekten de düşmeye devam ediyor, bu da satış için güçlü bir isteklilik olmadığını gösteriyor. Ayrıntılı verilerde, 6:45'te düşmeye başlamasına rağmen, bu dönemde oluşan satış baskısının büyük olmadığı, sadece sabah 8:30'dan sonra ortaya çıkan güçlü satış baskısının olduğu da görülebiliyor. Borsaya aktarılan satış baskısı ile karşılaştırıldığında, borsadan çekilen para miktarı çok fazla değil.Genel satış baskısını karşılayabilse de, bu alım gücü seviyesi şokların durumunu değiştirmek için hala yeterli değil.Fiyat dalgalanıyor likiditenin düşük olduğu hafta sonları. Ayrıntılı verilerden, Pekin saatinden 8:00'den sonra satış baskısındaki artışla birlikte, para çekme sayısının da artmaya başladığı, ancak nispeten konuşursak, bazılarının hazırlıksız yakalandığı görülebilir. Bununla birlikte, genel oyun durumu açısından bakıldığında, satışta çok fazla fiş olmadığı ve satın alma gücü durmadığı için, aksine, aktif olarak satın alıyorlar ve karşılık gelen fişleri devre dışı bırakmaya devam ediyorlar. Bu aynı zamanda fonların reaksiyondan sonra satın alma arzusunun devam ettiğini, bu nedenle büyük ölçekli bir düşüşün gerçekleşmesinin zor olduğunu kanıtlıyor. Sarsıntı hala ana tema. Borsanın BTC hisse senedi verilerinden, hafta sonları düşük tiraj durumunda bile, borsadan kaybolmaya devam eden çok sayıda chip olduğu görülebilir, bu sadece satın alma gücünün çok daha yüksek olduğunu göstermez. satış baskısından ziyade, aynı zamanda mevcut ekonomik fraksiyonu temsil eder.Enflasyonda bir zirve ve fiyatlarda bir dip beklentileri. Hisse senedinin detaylı verilerinden sabah 8:00'den önce borsa hissesinin fiyat düşse bile sürekli düşüşte olduğu görülüyor. Saat sekizden sonra, tamamen farklıydı. Dolayısıyla fiyat düştüğünde genel satışın sabah 6:45'te başlamadığı, tam tersine şu anda daha büyük bir dalgalanma olmadığı açıkça görülüyor. Daha büyük ölçekli bir satış, ancak bu noktadan sonra duyarlılık tarafından yönlendirildi. Mevcut fon miktarının düşük olduğu ve taahhüt kapasitesinin yetersiz olduğu doğru olmakla birlikte, büyük çaplı panik satışlarını tetiklememiştir. Mevcut BTC sürekli sözleşme verilerine bakılırsa, fonlama oranı fiyat düşüşüyle düşüşe geçmedi, bunun yerine büyük ölçekli bir yükseliş hissiyatı var, bu da mevcut hissiyatın daha fazla olduğunu gösteriyor Yatırımcılar bunun sadece aşamalı bir düşüş olduğuna inanıyor. ve ABD enflasyonu zirveye ulaştığında BTC hala dibe vuracak. Aslında, bugünün düşüşü için bir neden yok ve bu sadece hissiyattaki düşüş eğiliminden kaynaklanmıyor çünkü bu Cuma BTC ve ETH opsiyonlarının aylık teslimatı olacak çünkü önceki aylar düşüşte.Durum, fiyat teslimattan önce her zaman en büyük acı noktasından uzaktır, bu nedenle opsiyon teslimatına dikkat eden çok daha az küçük ortak var, özellikle opsiyon satıcıları güçsüz ve bu ay farklı. Temmuz sonunda, BTC opsiyonlarının en büyük acı noktası 23.000 ABD doları ki bu tam olarak bu sabahki düşüşten önceki fiyat.Önceki aylardaki yaklaşık 10.000 ABD doları açıkla karşılaştırıldığında, bu ay aslında bu fırsatı yakalama fırsatı var. en büyük acı noktasına ulaşmak ve aynı zamanda en uzun-kısa oyun yoğun bir durumdur. Mevcut kısa-uzun oran 0,83 ve boğalar küçük bir aralıkta liderliğini sürdürüyor.Mevcut açık opsiyonlar 76.654 ve beklenen miktar yaklaşık 1,7 milyar ABD doları. Dolayısıyla rekabet daha yoğun olacak. ETH'nin en büyük acı noktası sadece 1400 dolar.Mevcut fiyat, son aylarda nadir görülen en büyük acı noktasından hala daha yüksek.Kısa-uzun oranı bile son aylarda 1'den 0'a düştü.