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Precio de SideShift Token

Precio de SideShift TokenXAI

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Nota: Esta información es solo de referencia.

Precio actual de SideShift Token

El precio de SideShift Token en tiempo real es de €0.1310 por (XAI / EUR) hoy con una capitalización de mercado actual de €18.91M EUR. El volumen de trading de 24 horas es de €19,837.97 EUR. XAI a EUR el precio se actualiza en tiempo real. SideShift Token es del 1.12% en las últimas 24 horas. Tiene un suministro circulante de 144,299,740 .

¿Cuál es el precio más alto de XAI?

XAI tiene un máximo histórico (ATH) de €0.3556, registrado el 2024-01-24.

¿Cuál es el precio más bajo de XAI?

XAI tiene un mínimo histórico (ATL) de €0.06297, registrado el 2023-11-09.
Calcular ganancias de SideShift Token

Predicción de precios de SideShift Token

¿Cuál será el precio de XAI en 2026?

Según el modelo de predicción del rendimiento histórico del precio de XAI, se prevé que el precio de XAI alcance los €0.1567 en 2026.

¿Cuál será el precio de XAI en 2031?

En 2031, se espera que el precio de XAI aumente en un +14.00%. Al final de 2031, se prevé que el precio de XAI alcance los €0.2417, con un ROI acumulado de +85.33%.

Historial del precio de SideShift Token (EUR)

El precio de SideShift Token fluctuó un -23.12% en el último año. El precio más alto de en EUR en el último año fue de €0.1960 y el precio más bajo de en EUR en el último año fue de €0.07611.
FechaCambio en el precio (%)Cambio en el precio (%)Precio más bajoEl precio más bajo de {0} en el periodo correspondiente.Precio más alto Precio más alto
24h+1.12%€0.1297€0.1313
7d+0.37%€0.1292€0.1329
30d-18.08%€0.1284€0.1642
90d-1.00%€0.1284€0.1960
1y-23.12%€0.07611€0.1960
Histórico-49.23%€0.06297(2023-11-09, 1 año(s) atrás )€0.3556(2024-01-24, 1 año(s) atrás )

Información del mercado de SideShift Token

Capitalización de mercado de SideShift Token

Capitalización de mercado
€18,907,450.96
Capitalización de mercado totalmente diluida
€27,516,090.87
Clasificación de mercado
Comprar cripto

Holdings por concentración de SideShift Token

Ballenas
Inversores
Minoristas

SideShift Token direcciones por tiempo en holding

Holders
Cruisers
Traders
Gráfico de precios de coinInfo.name (12) en tiempo real
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Clasificación de SideShift Token

Clasificaciones promedio de la comunidad
4.4
100 clasificaciones
Este contenido solo tiene fines informativos.

Acerca de SideShift Token (XAI)

SideShift Token: La Ficha De Significación Histórica

Desde el nacimiento de Bitcoin en 2009, el ecosistema de criptoactivos ha evolucionado de manera significativa. Una de esas evoluciones, los tokens, ha demostrado con creces su importancia y utilidad, interseccionando el mundo financiero y el mundo digital de formas nunca antes vistas. Entre la variedad de fichas existentes hoy en día, SideShift Token, también conocido como BGB, se destaca en características y utilidad.

Un Poco De Historia

El nacimiento de Bitcoin en 2009 marcó el inicio de un nuevo capítulo en la historia de las finanzas y la tecnología. Como la primera criptomoneda, Bitcoin introdujo al mundo la posibilidad de tener una moneda digital que es segura, descentralizada y libre de control gubernamental.

Las criptomonedas no sólo cambiaron la forma en que pensamos sobre el dinero, sino que también condujeron al desarrollo de una forma completamente nueva de financiamiento y creación de activos digitales llamados tokens.

Características Clave De BGB

La característica más significativa y diferenciadora de BGB es su utilidad y funcionalidad en el ecosistema de SideShift. BGB no solo es un activo digital, sino que también sirve como medio de intercambio y un incentivo para los usuarios dentro de la plataforma SideShift. Al proporcionar liquidez o participar en la red, los usuarios pueden ganar BGB como recompensa, lo que a su vez beneficia la red en su conjunto al resultado: una mayor estabilidad y liquidez.

Otra característica clave de BGB es su eficiencia en términos de transacciones. A diferencia de muchas otras criptomonedas, BGB está diseñado para ser una moneda de transacción rápida y eficiente. Esto significa que las transacciones con BGB son rápidas, económicas y seguras, lo cual es esencial para una moneda concebida para ser utilizada en una plataforma como SideShift.

Importancia Histórica De Los Tokens

Los tokens, como BGB, desempeñan un papel vital en la economía de criptomonedas. Permiten la creación de nuevos ecosistemas financieros, cada uno con sus propias reglas y beneficios para los usuarios. Al mismo tiempo, los tokens también facilitan la creación de nuevos modelos de negocio y permiten la descentralización de la economía, lo que puede ser de gran beneficio para la sociedad en su conjunto.

En conclusión, BGB es un ejemplo perfecto de cómo los tokens están cambiando la economía digital. Con su eficiencia de transacción y su utilidad en el ecosistema de SideShift, BGB está demostrando cómo las criptomonedas y los tokens pueden usarse de formas prometedoras y novedosas, y cómo pueden desempeñar un papel crucial en el nuevo paradigma financiero.

Datos sociales de SideShift Token

En las últimas 24 horas, la puntuación del sentimiento en redes sociales de SideShift Token fue 3, y el sentimiento en redes sociales en cuanto a la tendencia del precio de SideShift Token fue Alcista. La puntuación global de SideShift Token en redes sociales fue de 0, que se sitúa en el puesto 686 entre todas las criptomonedas.

Según LunarCrush, en las últimas 24 horas, se mencionó a las criptomonedas en redes sociales un total de 1,058,120 veces, y se mencionó al token SideShift Token con un ratio de frecuencia de 0.01%, lo que lo sitúa en el puesto entre todas las criptomonedas.

En las últimas 24 horas, hubo un total de 489 usuarios únicos debatiendo sobre SideShift Token y un total de 48 menciones sobre SideShift Token. Sin embargo, en comparación con el periodo de 24 horas anterior, el número de usuarios únicos Aumento del un 9%, y el número total de menciones Disminución del un 29%.

En Twitter, hubo un total de 2 tweets mencionando a SideShift Token en las últimas 24 horas. Entre ellos, el 100% son optimistas respecto a SideShift Token, el 0% son pesimistas respecto a SideShift Token y el 0% son neutrales respecto a SideShift Token.

En Reddit, hubo 1 publicaciones mencionando a SideShift Token en las últimas 24 horas. En comparación con el periodo de 24 horas anterior, el número de menciones Disminución del un 0%.

Panorama social completo

Sentimiento promedio(24h)
3
Puntuación en las redes sociales(24h)
0(#686)
Colaboradores sociales(24h)
489
+9%
Menciones en las redes sociales(24h)
48(#537)
-29%
Dominancia en las redes sociales(24h)
0.01%
X
Publicaciones en X(24h)
2
0%
Sentimiento en X(24h)
Alcista
100%
Neutral
0%
Bajista
0%
Reddit
Puntuación en Reddit(24h)
1
Publicaciones en Reddit(24h)
1
0%
Comentarios en Reddit(24h)
0
0%

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Preguntas frecuentes

¿Cuál es el precio actual de SideShift Token?

El precio en tiempo real de SideShift Token es €0.13 por (XAI/EUR) con una capitalización de mercado actual de €18,907,450.96 EUR. El valor de SideShift Token sufre fluctuaciones frecuentes debido a la actividad continua 24/7 en el mercado cripto. El precio actual de SideShift Token en tiempo real y sus datos históricos están disponibles en Bitget.

¿Cuál es el volumen de trading de 24 horas de SideShift Token?

En las últimas 24 horas, el volumen de trading de SideShift Token es de €19,837.97.

¿Cuál es el máximo histórico de SideShift Token?

El máximo histórico de SideShift Token es €0.3556. Este máximo histórico es el precio más alto de SideShift Token desde su lanzamiento.

¿Puedo comprar SideShift Token en Bitget?

Sí, SideShift Token está disponible actualmente en el exchange centralizado de Bitget. Para obtener instrucciones más detalladas, consulta nuestra útil guía Cómo comprar .

¿Puedo obtener un ingreso estable invirtiendo en SideShift Token?

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¿Dónde puedo comprar SideShift Token con la comisión más baja?

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7. Envía tu solicitud, ¡y listo! Habrás completado la verificación de identidad.
Las inversiones en criptomoneda, lo que incluye la compra de SideShift Token en línea a través de Bitget, están sujetas al riesgo de mercado. Bitget te ofrece formas fáciles y convenientes de comprar SideShift Token, y hacemos todo lo posible por informar exhaustivamente a nuestros usuarios sobre cada criptomoneda que ofrecemos en el exchange. No obstante, no somos responsables de los resultados que puedan surgir de tu compra de SideShift Token. Ni esta página ni ninguna parte de la información que incluye deben considerarse respaldos de ninguna criptomoneda en particular.

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Bitget Insights

Mahnoor-Baloch007
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14h
AI agents and AI are related but distinct concepts in the field of artificial intelligence. AI (Artificial Intelligence) 1. Definition: AI refers to the broad field of study focused on creating intelligent machines that can perform tasks that typically require human intelligence. 2. Characteristics: AI systems can process and analyze large amounts of data, learn from experiences, and make decisions based on that data. 3. Examples: AI-powered chatbots, image recognition systems, and natural language processing tools. AI Agents 1. Definition: AI agents are a specific type of AI system that can autonomously perform tasks on behalf of a user or another system. 2. Characteristics: AI agents have the ability to design their own workflow, utilize available tools, and interact with external environments to achieve complex goals. 3. Examples: AI-powered trading bots, autonomous vehicles, and smart home systems. Key Differences 1. Autonomy: AI agents have a higher level of autonomy compared to traditional AI systems, allowing them to make decisions and take actions independently. 2. Interactivity: AI agents can interact with their environment and other systems, whereas traditional AI systems may only process data internally. 3. Proactivity: AI agents can anticipate and prevent problems, whereas traditional AI systems may only react to problems after they occur. 4. Complexity: AI agents often require more complex decision-making and problem-solving capabilities compared to traditional AI systems. In summary, while AI refers to the broader field of artificial intelligence, AI agents are a specific type of AI system that can autonomously perform tasks, interact with their environment, and make decisions independently. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $XRP $DOGE $SHIB $SUNDOG $MEME $AI $XAI $PEPECOIN $PIPPIN $ORAI $ETC $WHY $U2U
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Crypto_inside
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1d
Machine learning ❌ Traditional learning. 🧐😵‍💫
Machine learning and traditional learning are two distinct approaches to learning and problem-solving. Traditional Learning: 1. Rule-based: Traditional learning involves explicit programming and rule-based systems. 2. Human expertise: Traditional learning relies on human expertise and manual feature engineering. 3. Fixed models: Traditional learning uses fixed models that are not updated automatically. Machine Learning: 1. Data-driven: Machine learning involves learning from data and improving over time. 2. Algorithmic: Machine learning relies on algorithms that can learn from data and make predictions. 3. Adaptive models: Machine learning uses adaptive models that can update automatically based on new data. Key Differences: 1. Learning style: Traditional learning is rule-based, while machine learning is data-driven. 2. Scalability: Machine learning can handle large datasets and complex problems, while traditional learning is limited by human expertise. 3. Accuracy: Machine learning can achieve higher accuracy than traditional learning, especially in complex domains. Advantages of Machine Learning: 1. Improved accuracy: Machine learning can achieve higher accuracy than traditional learning. 2. Increased efficiency: Machine learning can automate many tasks, freeing up human experts for more complex tasks. 3. Scalability: Machine learning can handle large datasets and complex problems. Disadvantages of Machine Learning: 1. Data quality: Machine learning requires high-quality data to learn effectively. 2. Interpretability: Machine learning models can be difficult to interpret and understand. 3. Bias: Machine learning models can perpetuate biases present in the training data. When to Use Machine Learning: 1. Complex problems: Machine learning is well-suited for complex problems that require pattern recognition and prediction. 2. Large datasets: Machine learning can handle large datasets and identify trends and patterns. 3. Automating tasks: Machine learning can automate many tasks, freeing up human experts for more complex tasks. When to Use Traditional Learning: 1. Simple problems: Traditional learning is well-suited for simple problems that require explicit programming and rule-based systems. 2. Small datasets: Traditional learning is suitable for small datasets where machine learning may not be effective. 3. Human expertise: Traditional learning relies on human expertise and manual feature engineering, making it suitable for domains where human expertise is essential. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $BGB $BNB $DOGE $DOGS $SHIB $BONK $MEME $XRP $ADA $U2U $WUF $PARTI $WHY
BTC-1.04%
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Crypto_inside
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1d
What is Q-learning...🤔🤔??
Q-learning is a type of reinforcement learning algorithm used in machine learning and artificial intelligence. It's a model-free, off-policy learning algorithm that helps agents learn to make decisions in complex, uncertain environments. Key Components: 1. Agent: The decision-maker that interacts with the environment. 2. Environment: The external system with which the agent interacts. 3. Actions: The decisions made by the agent. 4. Rewards: The feedback received by the agent for its actions. 5. Q-function: A mapping from states and actions to expected rewards. How Q-learning Works: 1. Initialization: The agent starts with an arbitrary Q-function. 2. Exploration: The agent selects an action and observes the resulting state and reward. 3. Update: The agent updates its Q-function based on the observed reward and the expected reward for the next state. 4. Exploitation: The agent chooses the action with the highest Q-value for the current state. Advantages: 1. Simple to implement: Q-learning is a straightforward algorithm to understand and code. 2. Effective in complex environments: Q-learning can handle complex, dynamic environments with many states and actions. Disadvantages: 1. Slow convergence: Q-learning can require many iterations to converge to an optimal policy. 2. Sensitive to hyperparameters: The performance of Q-learning is highly dependent on the choice of hyperparameters. Q-learning is a powerful algorithm for reinforcement learning, but it can be challenging to tune and may not always converge to an optimal solution. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $XRP $BGB $BNB $DOGE $DOGS $SHIB $BONK $FLOKI $U2U $WUF $WHY $SUNDOG $COQ $PEPE
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1d
What is Machine learning..🤔🤔??
Machine learning is a subset of artificial intelligence (AI) that involves training algorithms to learn from data and make predictions, decisions, or recommendations without being explicitly programmed. Key Characteristics: 1. Learning from data: Machine learning algorithms learn patterns and relationships in data. 2. Improving over time: Machine learning models improve their performance as they receive more data. 3. Making predictions or decisions: Machine learning models make predictions, decisions, or recommendations based on the learned patterns. Types of Machine Learning: 1. Supervised Learning: The algorithm learns from labeled data to make predictions. 2. Unsupervised Learning: The algorithm learns from unlabeled data to identify patterns. 3. Reinforcement Learning: The algorithm learns through trial and error to achieve a goal. 4. Semi-supervised Learning: The algorithm learns from a combination of labeled and unlabeled data. 5. Deep Learning: A subset of machine learning that uses neural networks with multiple layers. Machine Learning Applications: 1. Image Recognition: Image classification, object detection, and facial recognition. 2. Natural Language Processing (NLP): Text classification, sentiment analysis, and language translation. 3. Speech Recognition: Speech-to-text and voice recognition. 4. Predictive Analytics: Forecasting, regression, and decision-making. 5. Recommendation Systems: Personalized product recommendations. Machine Learning Algorithms: 1. Linear Regression: Linear models for regression tasks. 2. Decision Trees: Tree-based models for classification and regression. 3. Random Forest: Ensemble learning for classification and regression. 4. Support Vector Machines (SVMs): Linear and non-linear models for classification and regression. 5. Neural Networks: Deep learning models for complex tasks. Machine Learning Tools and Frameworks: 1. TensorFlow: Open-source deep learning framework. 2. PyTorch: Open-source deep learning framework. 3. Scikit-learn: Open-source machine learning library. 4. Keras: High-level neural networks API. Machine learning has numerous applications across industries, including healthcare, finance, marketing, and more. Its ability to learn from data and improve over time makes it a powerful tool for solving complex problems. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $AI $XAI $BGB $BNB $DOGE $SHIB $FLOKI $BONK $U2U $WUF $WHY $SUNDOG $PARTI $XRP
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Kanyalal
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AI agents and AI are related but distinct concepts in the field of artificial intelligence. AI (Artificial Intelligence) 1. Definition: AI refers to the broad field of study focused on creating intelligent machines that can perform tasks that typically require human intelligence. 2. Characteristics: AI systems can process and analyze large amounts of data, learn from experiences, and make decisions based on that data. 3. Examples: AI-powered chatbots, image recognition systems, and natural language processing tools. AI Agents 1. Definition: AI agents are a specific type of AI system that can autonomously perform tasks on behalf of a user or another system. 2. Characteristics: AI agents have the ability to design their own workflow, utilize available tools, and interact with external environments to achieve complex goals. 3. Examples: AI-powered trading bots, autonomous vehicles, and smart home systems. Key Differences 1. Autonomy: AI agents have a higher level of autonomy compared to traditional AI systems, allowing them to make decisions and take actions independently. 2. Interactivity: AI agents can interact with their environment and other systems, whereas traditional AI systems may only process data internally. 3. Proactivity: AI agents can anticipate and prevent problems, whereas traditional AI systems may only react to problems after they occur. 4. Complexity: AI agents often require more complex decision-making and problem-solving capabilities compared to traditional AI systems. In summary, while AI refers to the broader field of artificial intelligence, AI agents are a specific type of AI system that can autonomously perform tasks, interact with their environment, and make decisions independently. Thank you...🙂 $BTC $ETH $SOL $PI $XRP $DOGE $SHIB $SUNDOG $MEME $AI $XAI $PEPECOIN $PIPPIN $ORAI $ETC $WHY $U2U
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