استراتژی گزینه های باینری

دودويي چيست

آردوینو باز Arduino رزبری پای پروژه آموزش

نحوه خواندن ساعت باینری (کامل)با استفاده از اعداد باینری می توانیم زمان را نشان دهیم و می توانیم آن زمان باینری را به اعشار تبدیل کنیم. با استفاده از عدد 8 4 2 1 (که در سمت راست نوشته شده است) می توان

ساعت باینری چیست ؟ خواندن ساعت باینری

نحوه خواندن ساعت باینری (کامل)
با استفاده از اعداد باینری می توانیم زمان را نشان دهیم دودويي چيست و می توانیم آن زمان باینری را به اعشار تبدیل کنیم. با استفاده از عدد 8 4 2 1 (که در سمت راست نوشته شده است) می توانیم باینری را به اعشار تبدیل کنیم. نحوه خواندن ساعت باینری بسیار آسان است. نحوه خواندن ساعت باینری را در آیرنکس ببنیید.
به تصویر زیر دقت کنید :

در بالا می بینیم که 6 ستون و 4 ردیف وجود دارد. در سمت راست، می توانیم شماره های ردیف 1 ، 2 ، 4 و 8 را مشاهده کنیم ، این اعداد برای تبدیل شماره دودویی (باینری) به اعشاری (دسیمال) استفاده می شوند.

اگر میخواهید آردوینو را به صورت اصولی و پروژه محور (ساخت ربات، ارتباط با اندروید، اینترنت اشیا، برنامه نویسی حرفه ای) یاد بگیرید، حتما دوره آموزش آردوینو را مشاهده کنید. برای خرید ساعت باینری کلیک کنید. قبل از هر چیز ، ستون های HH را ببینید، دو ستون از زمان وجود دارد. در ستون اول زمان، هیچ led روشنی وجود ندارد پس :
2x0 + 1x0 = 0
در ستون بعدی ، می توانیم ببینیم که تنها 1 ال ای دی روشن است. بنابراین طبق 8 4 2 1 :
8x0 + 4x0 + 2x0 + 1x1 = 1
بنابراین ساعت 1 در نظر گرفته میشود.
در ستون اول MM (دقیقه ها) ، می بینیم که 1 ال ای دی روشن است پس :
4 2 1 4x0 + 2x0 + 1x1 = 1
در ستون دوم MM ، می توانیم ببینیم که تنها LED در ردیف شماره 8 روشن است.

همچنین اگر در مورد این مطلب سوالی داشتید در انتهای صفحه در قسمت نظرات بپرسید8 4 2 1 8x1 + 4x0 + 2x0 + 1x0 =8
بنابراین دقیقه 18 است.
در ستون اول SS (ثانیه) مشاهده می شود که یک لامپ تنها در سطر شماره 4 روشن است.
4 2 1 4x1 + 2x0 + 1x0 = 4
در ستون دوم SS ، می توانیم ببینیم که دو لامپ در ردیف 4 و 1 روشن هستند.
8 4 2 1 8x0 + 4x1 + 2x0 + 1x1 =5
بنابراین ثانیه را 45 در نظر میگیریم و سرانجام ساعت 01:18:45 است.
HH MM SS 01 18 45

تفکر و شرط بندی دودویی: شرط خوب چه شرطی است؟

می دانید تفاوت موفق ترین شرط بندان با بقیه در چیست؟ شاید فکر کنید به خاطر دانش بالا یا مهارت فوق العاده شان در پیش بینی است. شاید به نظرتان به خاطر خوب بودن کارشان با اعداد یا انتخاب مستمر بهترین استراتژی ها است. سلسله مطالب روانشناسی شرط بندی را از دست ندهید.

اینکه قماربازان چطور داده ها را پردازش می کنند، در موفقیتشان تاثیر دارد. سوگیری دودویی چیست؟ بالتیمور راونز و یوتوب چه چیزهایی می توانند به ما در مورد روانشناسی شرط بندی بگویند؟ شرط خوب چیست؟ برای پیدا کردن پاسخ این سوال ها، ادامه یادداشت را بخوانید.

تفکر دودویی چیست؟

تفکر دودویی، برخلاف طرز فکر کامپیوتر با کد باینری نیست و شامل مرتب سازی اطلاعات به گزینه های منحصر به فرد متغیر است. چیزی یا 1 یا 0 است و این تنها دو گزینه است. هیچ منطقه خاکستری وجود ندارد. بسیاری استدلال می کنند انسان ها به طور غریزی اطلاعات را به این شیوه پردازش می کنند و به طور طبیعی به این نوع روش دودویی فکر می کنند.

برای انسان های بدوی چنین نوع تفکری منطقی بود. نوعی قضاوت که برای زنده ماندن باید مورد استفاده قرار می گرفت و به خوبی به چنین طرز تفکری مخصوصا زمان تصمیم گیری سریع، کمک می کرد. اینکه خش خش شنیده شده در بوته شکارچی یا غیرشکارچی است، تصمیماتی شامل مرگ و زندگی بوده است.

پاداش حاصله با صرف وقت ارزشمند برای سنجش اطلاعات موجود در مورد صدا (در حالی که شکارچی دارد آماده حمله می شود) ارزش خورده شدن ندارد. صرفاً طبقه بندی خش خش در بوته به عنوان یک حیوان درنده و فرار از منظر خطر در مقابل پاداش، بسیار منطقی تر است.

ریچارد داوکینز ادعا می کند چنین تمایل به راه حل های مستقیم بله یا خیر برای دسته بندی منظم اطلاعات “استبداد ذهن ناپیوسته (The tyranny of the discontinuous mind)” است. او می گوید افراد همانند اجداد خیلی قدیمی ما به دنبال تصمیمات ساده و سرراست هستند و از تصمیماتی که شامل ناحیه خاکستری بین 2 انتخاب باشد، اجتناب می کنند.

این نوع تصمیم گیری باینری (دودویی) برای تصمیم گیری ساده و سریع کاملاً مناسب است، ولی اکنون ما در دنیای ظریفی زندگی می کنیم. در هیچ کجا هم این مسئله به اندازه دنیای شرط بندی قابل مشاهده نیست.

سوگیری دودویی: کافئین و رده بندی های یوتوبی

تصمیم گیری دودویی چطور در پردازش اطلاعات از سوی ما تاثیر می گذارد؟

فیشر و کیل برای تعیین این موضوع در یک سری مطالعات درباره آنچه آنها “سوگیری دودویی” نامیدند، دست به تحقیق زدند. برای این دودويي چيست مطالعات، به شرکت کنندگان در مورد یک موضوع شواهدی داده شد. در ادامه از آن ها خواسته شد خلاصه ای از شواهد را ارائه دهند و قدرت استدلال مدنظر را ارزیابی نمایند.

برای مثال، اگر افراد در حال ارزیابی داده های مطالعات مختلف در مورد بررسی رابطه بین کافئین و سلامتی بودند، بدون توجه به قدرت نسبی شواهد، داده ها را به سرعت براساس تاثیرگذاری یا عدم تاثیرگذاری طبقه بندی می کردند.

محققین این طور نتیجه گیری کردند که در طیف گسترده ای از زمینه ها هنگام جمع بندی شواهد، افراد تعصب دودویی از خود نشان می دهند: تمایل به اعمال تمایزهای قاطع بر داده های مداوم. شواهد به سطل های گسسته فشرده می شوند و تفاوت بین دسته ها ، قضاوت خلاصه را تشکیل می دهد.

به عبارت دیگر، شرکت کنندگان ترجیح می دادند قدرت نسبی شواهد ارائه شده به آنها را نادیده بگیرند و در عوض گروه بندی آنها را به دسته های گسسته و کل شواهد موجود در آن دسته ها را مورد بررسی قرار دهند.

با این کار تمام داده های مداوم از بین رفت. این پردازش داده ها را برای شرکت کننده ها آسان تر می کرد اما از ارزش اطلاعات کاسته می شد.

یوتوب هم زمانی که می خواست سیستم ارزیابی ویدیوهای خود را اصلاح کند، این مورد را کشف کرد، چون بیشتر آرا در سیستم ستاره دهی آن ها، شامل 1 یا 5 ستاره می شد. این نتیجه تصمیم گیری باینری بود. اگر کاربر ویدیو را دوست داشت، آن را به عنوان پنج ستاره دسته بندی می کرد در حالی که اگر فیلم را دوست نداشت، آن را به عنوان یک ستاره طبقه بندی می کرد. تمام اطلاعات موجود در میان این دو دسته گسسته از بین رفته بود. این منجر به تغییر سیستم ارزیابی یوتوب به صورت شست رو به بالا (لایک) و شست رو به پایین (دیس لایک) شد.

سوگیری نتیجه

همانطور که در بالا نشان داده شد، انسان ها ترجیح می دهند در صورت امکان اطلاعات را به دو دسته مجزا تقسیم کنند. در شرط بندی نیز این مورد دیده می شود.

از نظر شرط بندی بی تجربه، شرط خوب آن است که برنده شود و شرط بد شرطی است که باعث باخت می شود. این دو گزینه برای کسی که از ظرافت های شرط بندی آگاهی چندانی ندارد، می تواند کاملا قابل درک باشد. کاملا نادرست است. شرط برنده می تواند شرطی وحشتناک باشد در حالی که بهترین شرط بندی دوران ها ممکن است بازنده باشد. با طبقه بندی شرط بندی به این روش ساده، تمام اطلاعات مفید از بین می روند.

این تمایل به انتساب یک داده داده به دسته های “خوب” یا “بد” به دلیل نتیجه یک رویداد، در هنگام بحث در مورد بالتیمور ریونز مورد توجه قرار گرفت. از نظر ریاضی، تصمیم گیری برای تبدیل دو نقطه، تصمیم صحیحی توسط ریونز بود. با این حال، از آنجا که این تلاش ناکام ماند، برخی از کارشناسان فراخوان را در دسته “تصمیم بد” طبقه بندی کردند.

اطلاعات اضافی ارائه شده توسط تجزیه و تحلیل پشت چنین عملکردی برای این کارشناسان به دلیل مخلوطی از سوگیری نتیجه (یک تلاش ناموفق باید ناشی از یک تصمیم ضعیف بوده باشد) و سوگیری باینری (نیاز به قرار دادن نمایش در یک گروه مجزا)، حذف شد. اگر نمایش موفقیت آمیز بود، به احتمال زیاد، نظرات هم متفاوت می شد.

شرط خوب چیست؟ فکر کردن مثل یک قمار باز

برای اینکه شرط بندی های موفقیت آمیزی داشته باشید، باید از این سوگیری ها اجتناب کنید. ناحیه خاکستری بین برد و باخت، چیزی است که بین شرطی خوب و بد، تفاوت ایجاد می کند.

قماربازان با درصدها کار می کنند. اگر آمار آن ها در بلندمدت از کازینو بهتر باشد، موفق بوده اند، ولی آیا می توان از دقیق بودن آمار شرط بندان، مطمئن بود. بدون نمونه ای بزرگ، نمی توان پاسخ چندان درستی به این سوال داد.

یک نمونه بارز آماری را در نظر بگیرید. سایت آماری FiveThirtyEight شانس پیروزی دونالد ترامپ در انتخابات ریاست جمهوری 2016 را 30 درصد اعلام کرد که البته ترامپ رئیس جمهوری شد.

واکنش برخی ها به این پیش بینی این بود که آن را اشتباه خواندند. با در نظر گرفتن نگاه دودویی افراد، حتما می توانید تشخیص دهید چطور مردم از چنین نظری استقبال می کنند. همان طور که مطالعه فیشر و کیل نشان داد، افراد قدرت نسبی پیش بینی را در نظر نمی گیرند (اینکه ترامپ 30 درصد و نه 0 درصد، شانس پیروزی داشته است). همه دوست دارند بگویند پیش بینی غلط بوده چون این طور راحت ترند.

البته کاملا مزخرف است. طبق پیش بینی، ترامپ در هر 10 مورد، 3 بار برنده می شود. اینکه ترامپ رئیس جمهور شده، چیزی در مورد دقت پیش بینی ارائه نمی کند.

برای پی بردن به دقت مطالعه، باید بارها و بارها انتخابات را برگزار کرد تا به میزان نمونه لازم رسید که البته غیرممکن است. فقط در این شرایط است که می توان آمار 30 درصدی سایت مورد نظر را می توان تحلیل دقیق کرد.

کنترل بی برنامگی

کاملا قابل درک است. برخلاف غرایز ما است بگوییم واقعاً نمی دانیم و ممکن است هرگز ندانیم آیا یک پیش بینی خاص خوب بوده یا نه. شاید گاهی اوقات حس کنید شرطی از لحاظ حسی به نفعتان بوده است، ولی هیچ گاه نمی توان تا در دست نداشتن نمونه ای بزرگ، چنین چیزی را ثابت کرد.

ما به عنوان قماربازان، در ناحیه خاکستری بین خوب و بد عمل می کنیم. برای موفقیت در شرط بندی، باید از طبقه بندی های ساده فاصله بگیرید و به درصدها نگاه کنید. فقط با دسته بندی کردن یک شرط، نمی توان امید چندانی به موفقیت داشت.

دودويي چيست

در مقالات گذشته در ارتباط با اصول آدرس دهی IP شبکه پرداختیم. برای درک بهتر آدرس IP بهتر است که بررسی دقیق تری از این دو نوع آدرس داشته باشیم: اعداد باینری و دسیمال. همانطور که قبلاً ذکر شد ، آدرس IP یک عدد باینری 32 بیتی است که معمولاً در قالب دهدهی برای سهولت خوانایی نشان داده می شود. قالب باینری فقط از ارقام 1 و 0 استفاده می کند. این قالبی است که کامپیوتر شما درک می کند و داده ها از طریق آن به شبکه ارسال می شوند.با این حال ، برای اینکه آدرس قابل خواندن باشد در قالب دهدهی نقطه ای(dotted-decimal) منتقل می شود که رایانه بعداً آن را به قالب باینری تبدیل می کند. همانطور که قبلاً بیان کردیم ، یک آدرس IP از 4 اکتت تشکیل شده است. برای درک بهتر بیایید آدرس IP 192.168.1.5 را بررسی کنیم.

در قالب دهدهی نقطه ای یا dotted-decimal میتوان گفت که 192 اولین اکتت، 168 دومین اکتت و 1 سوین اکتت و 5 نیز چهارمین اکتت است.در قالب باینری آدرس آیپی به شکل زیر نمایش داده می شود:

01ip

در باینری ، یک بیت می تواند on یا off باشد. بیت on با 1 نشان داده می شود در حالی که بیت off با 0 نشان داده می شود.برای رسیدن به عدد اعشاری ، جمع تمام ارقام باینری تا توان 2 انجام می شود. جدول زیر مقدار موقعیتی هر بیت در یک اکتت را به شما نشان می دهد. به عنوان مثال ، مقدار دسیمال 1 برابر با باینری 00000001 است.

ip02

برای درک بهتر می توانید تصویر زیر را بررسی بفرمایید:

03ip

در ادامه به تبدیل آیپی آدرس های از نوع دسیمال به باینری خواهیم پرداخت.

تبدیل دسیمال به باینری

بیایید مثال 192.168.1.5 را بررسی کنیم. برای تبدیل از اعشاری به باینری ، ما از چپ به راست شروع می کنیم. برای هر مقدار در جدول ، این سوال را می پرسیم که آیا می توانید مقدار جدول را از مقدار اعشاری در آدرس IP کم کنید. اگر پاسخ “بله” است ، ما 1 ‘یادداشت می کنیم. اگر جواب “نه” باشد ، صفر می گذاریم. بیایید با اولین اکتت که 192 است شروع کنیم. آیا می توانید 128 را از 192 کم کنید؟ پاسخ “بله” است. بنابراین ، ما 1 را که مربوط به 128 است ، یادداشت می کنیم.

04ip

آیا می توانید 64 را از 64 کم کنید؟ پاسخ بله است’. دوباره 1 را یادداشت می کنیم که مربوط به 64 است.

05ip

سپس 64-64 = 0 از آنجا که مقدار اعشاری را کاهش داده ایم ، 0 را به مقادیر باقیمانده اختصاص می دهیم.

بنابراین ، مقدار اعشاری 192 به دودویی 11000000 تبدیل می شودبیایید

به اکتت دوم(168) برویم. آیا می توانیم 128 را از 168 کم کنیم؟ بله.

06ip

بعد ، آیا می توانیم 64 را از 40 کم کنیم؟ خیر بنابراین ، ما 0 تعیین می کنیم.

070ip

ما به سمت مقدار بعدی حرکت می کنیم. آیا می توانیم 32 را از 40 کسر کنیم ؟. آره. مقدار 1 را اختصاص می دهیم.

08ip

بعد ، آیا می توانیم 18 را از 8 کم کنیم؟ خیر. ما 0 را اختصاص می دهیم.

090ip

بعد ، آیا می توانیم 8 را از 8 کسر کنیم؟ بله. مقدار 1 را اختصاص می دهیم.

010ip

از آنجا که ما مقدار اعشاری خود را به اتمام رسانده ایم ، همانطور که نشان داده شده است ، 0 را به مقادیر باقی مانده در جدول اختصاص می دهد.

011ip

در نهایت ، اعشار 168 به فرمت باینری 10101000 ترجمه می شود. باز هم ، اگر مقادیر اعشاری مربوط به 1 را در ردیف پایین جمع کنید ، با 168 به پایان خواهید رسید. این یعنی 128 + 32 + 8 = 168.

برای اکتت سوم ، 1 داریم. تنها عددی که در جدول خود داریم و می توانیم از 1 به طور کامل کم کنیم ، 1 است. بنابراین ، مقدار 1 را بر روی جدول قرار می دهیم و صفرهای قبلی را مانند تصویر اضافه می کنیم. بنابراین مقدار اعشاری 1 برابر با باینری 00000001 است.

octet3

در نهایت ، ما 5 داریم. از جدول ، تنها عددی که می توانیم به طور کامل از 5 کم کنیم ، از 4 شروع می شود. به همه مقادیر سمت چپ ، 0 داده می شود. آیا می توانیم 4 را از 5 کم کنیم؟ بله.

بعد ، آیا می توانیم 1 را از 2 کم کنیم؟ نه مقدار 0 را اختصاص می دهیم. در آخر ، آیا می توانیم 1 را از 1 کم کنیم؟ بله. ما 1 را اختصاص می دهیم.

octet4

رقم اعشار 5 مربوط به باینری 00000101 است. در نهایت کل آیپی به شکل زیر نمایش داده می شود:بنابراین ، 192.168.1.5 به شکل باینری به 11000000.10101000.00000001.00000101 ترجمه می شود.

IRE: Inductive Rule Extraction

الگوریتم ژنتیک دودویی و پاسخ به پنج سوال مهم درباره آن

قدرت انتخاب و تصمیم‌گیری مختص انسان است؛ اما من در عجبم که طبیعت به چه خوبی و بهتر از هر کسی دیگری در این عالم، از عهده آن برمی‌آید.

و در آینده نزدیک به کمک این مطالب الگوریتم ژنتیک دودویی را در متلب پیاده سازی خواهیم کرد. با ما در ادامه همراه باشید.

دو تیپ از الگوریتم‌ ژنتیک اجرایی شده است که هر دوی آن‌ها صورت مشابهی از مدل‌سازی یعنی ترکیب ژنتیک و انتخاب طبیعی را دنبال می‌کنند. یکی، متغیر‌ها را به صورت یک رشته‌ی دودویی کد شده نمایش می‌دهد؛ و با رشته‌های دودویی کار می‌کند در حالیکه دیگری با متغیر‌های پیوسته کار می‌کند.

در مقایسه با تکامل بیولوژیک، الگوریتم ژنتیک دودویی نیز با یک جمعیت اولیه از اعضای تصادفی شروع به کار می‌کند. هر رشته باینری(کروموزوم)، ویژگی‌های انتخاب شده‌ی(Selected Characteristics) یکی از اعضای جمعیت را نشان می‌دهد. می‌توان دو رشته‌ای را که به تصادف انتخاب شد‌ه‌اند، با یکدیگر ترکیب کرد در این صورت دو رشته جدید به وجود می‌آیند که ترکیبی از ویژگی‌های دو رشته دیگر هستند؛ پس هر رشته‌ باینری جدید، بخش‌های از رشته‌های باینری والدین خود را شامل می‌شود.

الگوریتم ژنتیک همانند هر الگوریتم بهینه‌سازی دیگر با تعریف متغیر‌های بهینه‌سازی، تابع هزینه(Cost Function) و هزینه(Cost) شروع می‌شود و مانند سایر الگوریتم‌های بهینه‌سازی با آزمایش همگرایی(Convergence) به پایان می‌رسد. سلسه مراتب اجرای الگوریتم ژنتیک دودویی به صورت یک فلوچارت ساده، در شکل1 نشان داده شده است.

نقطه قوت الگوریتم ژنتیک این است که بر خلاف بسیاری از روش‌ها، هیچ مشکلی برای کار با داده‌های گسسته ندارد.

تابع هزینه(f) خروجی را بر حسب مجموعه‌ای از متغیر‌های ورودی(کروموزوم) تولید می‌کند. هدف این است که خروجی را با برخی از روش‌های مطلوب، با پیدا کردن مقادیر مناسب برای متغیر‌های ورودی، تغییر دهیم. خواهیم دید که تعریف یک تابع هزینه‌یِ مناسب و تصمیم برای تعیین متغیرهایی که باید استفاده شوند، کاملا مرتب هستند.

نکته: در ادبیات مربوط به الگوریتم ژنتیک اصطلاح برازندگی به طور گسترده برای اشاره به خروجی تابع هزینه استفاده می‌شود؛ ولی از آن‌جای‌که بیشتر مسائل بهینه‌سازی از نوع کمینه‌سازی هستند ما در اینجا از اصطلاح هزینه استفاده کرده‌ایم.

الگوریتم ژنتیک به وسیله تعریف یک کروموزوم یا آرایه‌ای از مقادیر متغیرها برای بهینه‌سازی شروع می‌شود. اگر یک کروموزوم $$N_$$ متغیر داشته باشد که توسط$$P_,P_,P_. P_>$$ داده شده باشند؛ سپس کروموزوم به صورت یک بردار ردیفی $$N_$$ عنصری نوشته می‌شود.

اغلب تابع هزینه بسیار پیچیده است. کاربر بایستی تصمیم بگیرد کدام متغیر‌های مسئله مهم‌تر هستند. متغیر‌هایِ بیش از حد، الگوریتم ژنتیک را به دردسر می‌اندازند. برخی اوقات، تعداد صحیح و انتخاب متغیر‌ها از تجربه یا اجراهای بهینه‌سازی آزمایشی به دست می‌آیند؛ اوقات دیگر، یک تابع هزینه تحلیلی برای این کار وجود دارد. بیشتر مسائل بهینه‌سازی نیاز به محدودیت‌ها یا مرزهای برای متغیر دارند.

باینری آپشن بیت کوین Bitcoin چیست و چطور از آن کسب درآمد کنیم؟

باینری آپشن بیت کوین

بررسی جامع معاملات باینری یا باینری آپشن binary option بیت کوین Bitcoin و مزایا و معایب آن

باینری آپشن بیت کوین یعنی شرط بندی و یا همان مانور بر تغییرات ناگهانی قیمت‌ها از جمله نرخ بیت کوین است که این قابلیت را در اختیار کاربران قرار می‌دهد که یک دارایی مشخص را با قیمتی معین در یک تاریخ مواجه هستیم ؛ در اینجا ما با دو عملکرد Option call, Option put مورد نظر مبادله کنند.

دارنده آپشن کال می‌تواند دارایی مورد نظر خود را در یک زمان معین و یا قبل از آن تهیه و خریداری نماید. در مقابل آپشن پوت این امکان را به دارنده آن می‌دهد که بتواند دارایی خود را با قیمتی مشخص و در یک زمان معین به فروش برساند. گفتنی است که آپشن‌ها مبتنی بر تفاوت و مغایرت نرخ مقطوع، با نرخ فعلی دارایی تعیین شده در بازار، ارزش‌گذاری و تایید می‌شوند. به طور کلی شرط بندی بر نوسان قیمت بیت کوین همواره با ریسک بوده و آپشن‌ها در بازار اقتصاد ارزی جهت پیش بینی نرخ دارایی‌های مورد نظر با ریسک همراه است. در ادامه به شرح جزئیات بیشتری در ارتباط با باینری آپشن بیت کوین، قراردادها، فواید و معایب باینری آپشن و چگونگی معامله می‌پردازیم.

باینری آپشن چیست؟

همانطور که از قبل به آن اشاره شده است، آپشن این اختیار را برای کابران قرار می‌دهد که بتوانند با توجه به میزان ارزش‌گذاری دارایی مورد نظر به خرید و فروش بپردازند و اگرچنانچه نرخ دارایی مورد نظر بیشتر از یک سطح معین باشد، می توانید با آپشن کال سود دریافت کنید و اگر چنانچه نرخ دارایی کمتر از قیمت تعیین شده باشد، سودی دریافت نخواهید کرد. این روند برای آپشن پوت کاملا متفاوت و برعکس عمل می‌کند. به طور کلی برای تعیین ارزش‌گذاری میزان نرخ دارایی از آپشن استفاده می‌شود. بدین ترتیب سرمایه گذاران با انتخاب آپشن ساده، از ورود به ارزش‌گذاری های پیچیده دوری می‌کنند. امروزه باینری آپشن، گزینه‌ای محبوب و رایج میان سرمایه گذاران و معامله کنندگان در دودويي چيست بازارهای ارزی آنلاین است.

باینری آپشن بیت کوین چیست؟

با توضیحات فوق در ارتباط با خرید و فروش دارایی و شرط بندی بر نوسان قیمت‌ها در بازارهای ارزی آنلاین، ما به شرح جزئیات باینری آپشن بیت کوین که از جمله ارزهای رایج در بازار ارزهای دیجیتال است، می‌رسیم. این نوع از باینری آپشن بیت کوین نیز معامله‌ای است که کاربران می‌توانند میزان افزایش و یا کاهش نرخ بیت کوین را برای یک زمان مشخص پیش بینی نمایند. اگر چنانچه پیش بینی کاربر درست باشد، سود دریافت کرده و متقابلا اگر چنانچه پیش بینی نادرست باشد، نه تنها سودی دریافت نمی‌کنید، بلکه سرمایه خود را نیز از دست خواهید داد.

بنابراین حدسیات دودويي چيست شما برای پیش بینی افزایش و یا کاهش نرخ قیمت بیت کوین از اهمیت بسیاری برخوردار است. لازم به ذکر است که هر یک از باینری آپشن بیت کوین شامل یک تاریخ مشخص سررسید است که در آن جزئیاتی مانند تاریخ و همچنین انتخاب گزینه‌های آپشن‌های پیش بینی شده، مورد بررسی قرار می گیرد. هر یک از باینری آپشن بیت کوین نیز دارای سوددهی مختص به خود است که می‌توانید آن را تصاحب کرده و از آن بهره‌مند شوید. گفتنی است که در این گونه معاملات ارزی هیچ حد وسطی وجود نداشته و کاربر یا برنده می‌شود و یا بازنده. در نتیجه به لحاظ دوتایی بودن اینگونه آپشن‌ها، به آن باینری آپشن می‌گویند.

باینری آپشن بیت کوین

قراردادهای هوشمند

قراردادهای هوشمند به قراردادهایی گفته می‌شود که امکان نگهداری سرمایه‌ها را به صورت سپرده داشته و تمام سپرده‌های کاربر را به آدرس باینری آپشن بیت کوین منتقل می‌کند. بدین ترتیب نه تنها ریسک عدم اعتماد به طرف قرارداد از میان می رود، بلکه این امکان را برای کاربران فراهم می‌سازد که بتوانند در صورت پیش بینی صحیح به راحتی سود خود را دریافت نمایند. از سوی دیگر با این روند قراردادهای بلند مدت ارزی در یک راستای اعتماد سازی نسبت به طرف قرارداد قرار می‌گیرند. به همین منظور بیت کوین شرایط قراردادهای هوشمند را برای بخش باینری آپشن خود ایجاد کرده تا کاربران از آن بهره‌مند شوند.

مقالات مرتبط

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

برو به دکمه بالا