Previsão de preços de Doge-TV ($DGTV) para 2026 – 2031

Nos mercados de criptomoedas — um dos sistemas não estacionários mais imperdoáveis — o fracasso da estratégia raramente é causado por modelos serem muito simples. Isso acontece porque a maioria das estratégias nunca são realmente expostas à pressão do mercado real. Este é exatamente o problema que o WEEX AI Trading Hackathon foi concebido para surgir – mudando o foco da inovação teórica para a implementação real, execução real e desempenho real. Entre as equipes participantes, a AOT Matrix destacou-se com capacidades quantitativas avançadas impulsionadas por IA. Através de sua arquitetura dual-brain V4.4, o sistema alcançou otimização de ponta a ponta — da lógica do núcleo à execução — refletindo a dupla ênfase da plataforma na inovação e no desempenho do mundo real.

No WEEX AI Trading Hackathon, a AOT Matrix escolheu um caminho mais cauteloso no design do sistema - um que é realmente mais difícil de arrancar em um ambiente de negociação ao vivo. Desde o início, eles fizeram escolhas claras sobre o papel que a IA deveria e não deveria desempenhar no sistema de negociação. Entrevistamos a AOT Matrix sobre sua lógica de tomada de decisão, as múltiplas iterações de sua arquitetura de sistema, e como é implementá-lo sob o ambiente de negociação real da WEEX e limitações de engenharia.

Os tokens de IA estão superando o desempenho — e não silenciosamente. Bitcoin está em movimento. Ethereum está segurando terreno. No entanto, alguns dos ganhos relativos mais fortes vêm de tokens etiquetados com IA, não majors, nem memes. À primeira vista, isso parece intuitivo. AI é tecnologia real. Ele está moldando indústrias muito além da criptografia. Mas os mercados raramente se movem apenas pela intuição — especialmente não tão rápido. Quando os preços aceleram antes da adoção, a pergunta mais útil não é “A IA é importante?” É a versão da história da IA que o mercado está comprando – agora.

Bitmine investiu mais 28 mil Ethereum, no valor de cerca de 91,16 milhões de dólares.