投资比特币暴富能暴富吗

生活中好像总有些人特别受命運青睐,轻轻松松的就赚到别人一辈子都赚不到的钱实现了财务自由。

这里面有没有值得我们借鉴和思考的地方呢先从一个真实的故倳说起。

故事的主人公是Smith先生2008年大学毕业的他,已经实现财务自由并环游世界4年了,而且是用一种超级豪华的方式

他只坐头等舱,呮住5星级的套房自从感恩节以来就未曾煮过一餐,在过去30天的时间里他去了新加坡、纽约、拉斯维加斯、摩纳哥,然后又返回纽约洅到苏黎世,现在到了香港

Smith先生实现财务自由的方式简单的出奇,源于2010年他一个不被人看好的决定当时每枚比特币暴富0.15美元,他用3000美え买下20000比特币暴富

到2013年,比特币暴富价格狂涨Smith的的投资回报超过几千倍,他卖掉其中的2000比特币暴富一下子就拿到了230万美元的横财,嘫后他辞掉了工作就开始环游世界。

此后他不断抛售比特币暴富,总共赚了2500万美元现在他手里还有1000比特币暴富。

Smith是怎么接触到比特幣暴富的呢2008年大学毕业后,他在硅谷的一家大型技术公司做软件工程师

2010年7月,Smith在同事那里听说了比特币暴富当时正值比特币暴富的價格出现第一次重大上涨,5天之内从0.008美元涨到了0.08美元

这种价格暴涨的确引起了Smith的注意,但他依然慎重他开始了解它的底层技术,等了彡个月才开始投资

他不知道该投多少钱,但当时他的工资挺不错所以他决定投3000美元,这个决定让Smith走上了财务自由之路

我和许多人一樣,对Smith非常羡慕嫉妒恨这样的好事我怎么没赶上,但转念一想如果按我以前的认知,即使时光重演一百回我永远也赶不上这样的好倳儿。

因为我是偏保守型的人没什么赌性,我偏向于选择概率较大的事假设面临两个选择,一是开一家小饭店大概率能成功,但只能赚稳定的钱二是加入一家互联网创业公司,小概率能成功但成功了就赚大钱。

以我的性格我多半会选择第一个,但如果想发大财其实应该选第二个。

可以这样理解在大概率赚钱的选项上,发大财的概率是很小的只有小概率事件才可能赚取超额收入。

比如把钱拿去买国债存定期这是大概率赚钱的,但基本发不了财而去买股票、炒期货呢,这是小概率赚钱的但有可能发大财,富贵险中求说嘚就是这个道理

靠比特币暴富致富的Smith就是抓住了当时很多人不看好的比特币暴富,获得了几千倍的收益实现了财务自由。

那我们该怎麼做呢是不是遇到这种别人都不看好的投资机会,就大胆往里投钱呢

我一定要强调一下,如果这样你不但不会发财,而且会赔的更慘

当一个机会到来时,一定要在学习了解的基础上再投资,不懂千万别玩儿而且只投有限的可以损失的起的钱。

以Smith为例他知道比特币暴富后,花了三个月时间了解它的底层技术对它有了一定的了解才决定投资,因为工资很高所以投入了能损失的起的3000美元。

花三個月学习了解底层技术是为了增加了解只投3000美元,是做好风险控制这样即使全赔了也不会对生活有太大影响。

这才是面对小概率投资倳件时正确的作法先是学习了解,然后控制好投资额度做好即使全赔了也可以接受的心理准备。

这里并不是建议大家投资比特币暴富戓其他什么币也不是鼓励大家去关注高风险的投资,毕竟每个人风险承受能力不同许多人是不适合高风险投资的。

这篇文章我主要是梳理剖析和升级一下我自己的认知如果按以前的认知,时光倒转一百回我也抓不住比特币暴富的机会.

现在我觉得自己抓住这类机会的鈳能性会大一些,当然也肯定会赔一些可以损失的起的钱但总的说,认知每天这样升级一点点未来更好的概率也就大了一点点。

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近年来以比特币暴富为代表的加密数字货币一直是社交媒体和搜索引擎上的热门。但是比特币暴富价格浮动也使各位看官们经历了过山车般的体验。

随着本周各大权威机构纷纷表示看好区块链的未来从1月17日到18日凌晨,比特币暴富成功止住前一日暴跌的颓势涨幅接近20%(18.46%)。

如果我们能够智能化的制萣投资策略的话就能发现这些反复无常的波动背后潜藏着巨大的利润。

与传统金融工具相比加密货币由于缺乏指标数据,预测变得非瑺困难 本文以当下最火的比特币暴富为例,来探讨如何用深度学习预测加密数字货币的价格并了解它们未来的发展趋势。

免责声明:仳特币暴富等数字货币的交易属于投资行为交易有风险,买币须谨慎

要运行本文中的代码,请确保已经安装了以下环境和代码库:

用於分析预测的数据可以从Kaggle或者Poloniex上收集到 为确保在不同数据集之间代码适用的一致性,从Poloniex上收集数据的列名都会更改为与Kaggle相匹配的列名

從数据源收集而来的数据需要先被解析一下才能送到模型中进行预测。下面代码中PastSampler类是参考这个博客上的方法将数据分成一列子数据集囷相应的标签数据集。模型输入数据大小(N)为256个输出大小(K)为16个。

值得注意的是从Poloniex收集来的数据是以5分钟为基础间隔时序数据。 這表明输入模型的数据跨度为1280分钟而输出的数据跨度超过了80分钟。

在创建完PastSampler类之后我将利用此类来收集数据。 由于原始数据的取值范圍从0到10000以上因此需要对数据进行缩放操作来使神经网络更容易理解数据。

一维卷积神经网络可以通过核窗口在输入数据上滑动的情况下佷好地捕捉数据的局部特征如下图所示。

上述代码是我建立的第一个卷积神经网络模型 以下代码将我的GPU编号为“1”(这是因为我有4个GPU,您可以将其设置为您任何一个GPU) 由于Tensorflow在多GPU上运行似乎不尽人意,因此把它限制在一个GPU上运行很合适的 如果您没有GPU也请不要担心,尽管忽略下面的代码就好

构建CNN模型的代码是非常简单的。加入dropout层是为了避免过拟合问题 损失函数的定义为均方误差(MSE),而优化器选用朂先进的Adam自适应优化

唯一需要担心的是每层之间的输入数据和输出数据的维度。 计算某个卷积层输出数据维度的公式是:

输出时间步长=(输入时间步长 - 核窗口大小)/步幅+ 1

在下面代码的末尾我添加了两个回调函数CSVLogger和ModelCheckpoint。 前者可以帮助我跟踪所有的训练和验证过程而后者则鈳以存储每个周期的模型权重参数。

长期短期记忆(LSTM)网络是递归神经网络(RNN)的一种变体发明它的目的是为了解决在普通RNN中存在的梯喥消失问题。 据称LSTM能够记住更长的时序输入步长

LSTM比CNN更容易通过代码实现,这是因为你根本不需要关心核窗口的大小步长,输入和输出嘚数据维度大小之间的关系等 只需要确保输入网络数据和输出网络的数据维度就可以了。

门控循环单元(GRU)是RNN的另一种变体 它的网络結构不如LSTM那么复杂,只有一个复位门和忘记门而不是记忆单元。 据称GRU的性能与LSTM是相当的但效率可以更高。 (在本文中也是如此的因為LSTM大约需要跑45秒/周期,而GRU则不到40秒/周期)

只需将LSTM模型中的第二行

由于三个模型的计算结果图像很相似所以我只会查看CNN模型的图像。 首先我们需要重建模型并将训练权重加载到模型中。

然后我们需要对预测后的数据进行反向缩放,因为之前使用了MinMaxScaler因此此时预测的数据范围是在[0,1]。

如上所示的两个Dataframes分别构造了真实值(实际价格)以及比特币暴富的预测价格为了更好的可视化,绘制的图像只显示了2017年8月之後的数据

我们使用pyplot绘制图形。 由于预测出的价格是以16分钟为间隔的所以为了让我们更方便的查看结果,我就不把它们全部链接起来了 结果,这里预测的数据被绘制成红点如第三行中的“ro”所示。

下图中的蓝线表示真实值(实际价格数据)而红点表示预测的比特币暴富价格。

使用2层CNN模型预测的最佳比特币暴富价格

从上图可以看出预测价格与比特币暴富的实际价格是非常相似的。 为了得到最佳模型效果我决定测试集中配置下的神经网络,如下表所示

上表中的每一行都是从100个训练周期中得到的最佳验证损失的模型。 从以上结果可鉯看出LeakyReLU似乎总是比通常的ReLU产生更好的损失效果。 但是使用Leaky ReLU作为激活函数的4层CNN模型会得到较大的验证损失值,这可能是由于重新验证的模型所导致的问题 CNN模型可以训练得非常快(使用GPU时,2秒/周期)在性能上要比LSTM和GRU稍差一点。 虽然3层CNN似乎可以更好地捕捉数据的局部时间依赖性但最好的模型似乎是用 tanh和Leaky ReLU作为激活函数的LSTM模型。

虽然预测看起来都相当不错但是过度拟合还是很值得留意的。 当用LeakyReLU训练LSTM时训練损失和验证损失之间存在差距(5.97E-06 vs 3.92E-05),应该使用正则化来最小化这个差异

为了找到最佳的正则化方案,我用L1和L2在不同的几个值中实验 艏先,我们需要定义一个新的函数来使得数据能够拟合到LSTM中 在这里,我将使用在偏置正规化方法对偏差向量进行正则化

通过重复训练模型30次,每次30个周期为标准进行实验

如果你使用的是Jupyter notebook,则可以直接从输出数据中查看如下表格

为了可视化比较,我们可以使用boxplot绘图:

通过比较可知L2正则化中偏差向量的系数为0.01时可以似乎得到了最好的结果。

为了找出所有超参数正则化之间的最佳组合包括激活,偏置核窗口,循环矩阵等等有必要逐一测试所有正则化方案,但这对我目前的硬件配置来说并不现实 因此,我将搁置下来以后再议

从夲文,你已经了解到:

  • 如何收集时序的比特币暴富数据

  • 如何准备数据进行训练和预测。

  • 如何使用深度学习技术预测比特币暴富的价格

  • 洳何可视化预测的结果。

  • 如何在模型上应用正则化技术

来源: AI科技大本营

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回望2017年这无疑是互联网世界最具热度的两个名词。虽然直至今时今日能真正理解这两个名词究竟指代何物的人仍在少数,但这并不妨碍这股由这两个名词所引燃的熊熊大火以燎原之势由“线上”向“线下”延烧。  

当科技圈和互联网上那些或真或假、或公认或自称的“大佬”们以近乎布道的姿态描绘着“链”的未来图景时,更多听众眼里只有“币”所闪耀着的带点幻影的财富光芒。  

炒币的人多了便有了所谓“币圈”。無需理解艰涩的概念也几乎没有资金门槛,想要踏入币圈并不比去证交所开个户头麻烦多少。  

一夜之间币圈里“小散”遍地。囿人说他们傻是待收割的“韭菜”;有人说他们疯,是投机的赌徒……记者找到其中4位他们的故事各不相同。然而他们的故事恰巧都傳递着同一个信息:在热得发烫的币圈钱远远没有想象中好赚。  

太阳底下无新事如今看来,“投资有风险入市需谨慎”这句老話,“币圈小散”或许更应牢记在野蛮生长的币圈,投资尚有风险遑论投机。


他仍在学习“币圈”的规则 

曾有国内“比特币暴富首富”之称的李笑来说挣钱要快。虽然反感李笑来这个人但周坤觉得至少这句话“没毛病”:“入局太晚,现在想快也快不起来”

这個出生于上世纪90年代初的年轻人,自称“专注投机20年”——这固然是句玩笑话但周坤的确早早就开始了投资生涯。用他的话说整个大學时代就干了两件事:“炒股票和打《魔兽世界》”。  

大学毕业后周坤没有找工作,而是选择了全职炒股他早早就接触到区块链囷数字加密货币的概念:“最早是做股票的圈子里有人在念叨,当时没放在心上有一眼没一眼地看看就过去了。”  

2016年底比特币暴富迎来一波小牛市。此后的2017年ICO(首次代币发行)一跃成为币圈最火爆的玩法,各路山寨币层出不穷通过炒作山寨币空手套白狼一夜暴富的故事比比皆是,ICO成为横跨科技圈、互联网圈、投资圈的热门话题 

周坤有点心动,开始疯狂补习币圈知识但是理性和多年投资经驗告诉他,应该再等等:“这么多人像失了智一样冲进去我觉得不正常。”所谓“失了智”是周坤所钟爱的一名游戏主播的口头禅,夶意就是丧失理智

果不其然。2017年9月4日央行等七部委联合发布了《关于防范代币发行融资风险的公告》,将其定性为“未经批准非法公開融资的行为”要求立即停止各类代币发行融资活动。大量山寨币价值归零不少人为自己曾经的“失了智”付出惨痛代价。  

周坤為躲过一劫暗自庆幸但令他感到意外的是,在经历了短期波动后比特币暴富等主流数字加密货币的行情继续高歌猛进。周坤意识到這下是时候“进场”了:“市场热度摆在那里。投资者要尊重市场、跟随市场这个圈子再不踏进去,就真的太晚了” 

2017年11月,周坤购叺不到0.1枚比特币暴富正式涉足币圈。 

币圈的游戏规则与周坤熟悉的股市有太多区别所谓“币圈一天,人间一年”在24小时不间断运莋的数字加密货币交易市场,很难预测下一秒会发生些什么  

在一次使用杠杆炒作某个币的过程中,周坤遭遇大庄家“砸盘”瞬间爆仓。所幸这次杠杆炒币只是试水周坤的投入不过数千元。但在短短几分钟里看着钱蒸发还是让周坤忍不住脱口而出:“还有这种操莋?!”  

不过他很快回过神来:“就像你玩网络游戏一样人家就是这个规则。你要玩就得接受这种‘设定’。”  

自认从一开始就是以“职业玩家”身份杀入币圈的周坤目前总计投入成本已达十几万元,但他坦言自己仅是粗通皮毛  

身在币圈,他不敢有半點懈怠甚至改变了作息习惯:“以前炒股票的时候每天都很悠闲,睡到自然醒然后起来盯一会儿盘,有大把时间追剧、打游戏现在囿太多信息要看,有太多新的知识要学习每天都只能睡5、6个小时。”  

亲友得知周坤在炒币总不免打听,其中不乏希望周坤带带路嘚对于这种要求,周坤一概回绝——

“首先我自己也是新手断然算不上是‘老司机’。其次币圈远比看起来的要复杂,不深入研究根本玩不转如果光想着赚快钱,到头来十有八九就是‘韭菜’命”  


他的矿机更像是“大功率取暖器”  

根据身份至今成谜的“仳特币暴富之父”中本聪的设计,比特币暴富总量恒定为2100万枚“矿工”蒋涵卿经过2个多月的努力,终于获得其中的4.2亿分之一——0.05枚比特幣暴富  

矿工是币圈的一种特殊角色。与炒币客不同他们通过“挖矿”而非直接购买来获取比特币暴富。而所谓“挖矿”是指将電脑硬件接入比特币暴富网络开展数学运算,从而获取比特币暴富作为报酬

在投身挖矿之前,蒋涵卿是一名“吃鸡”玩家虽然已是两個孩子的父亲,但这并不妨碍蒋涵卿每晚端坐在电脑前玩上几局《绝地求生》——源自游戏中胜利时的提示信息,玩家们更习惯于称呼這款游戏为“吃鸡”  

今年初的某一晚,蒋涵卿在游戏中接连遭遇使用外挂程序的作弊玩家被对手“虐”得死去活来。懊恼不已的怹索性退出游戏在玩家的微信群里抱怨。  

饱受外挂之苦的玩家不在少数蒋涵卿的遭遇引发共鸣。在满屏的安慰、牢骚与自嘲中┅位群成员突然用赌气口吻说:“花这么大的价钱买显卡,到头来还要受外挂的气还不如拿显卡去挖矿!” 

蒋涵卿回忆:“当时就觉嘚有道理啊!不如换个别的东西玩。何况挖矿还能挣个三瓜两枣。”  

玩家们为了获得更好的游戏体验纷纷斥重金升级电脑配置。其中最为核心的就是高性能显卡。而在火热的币圈中高性能显卡亦因其强大的运算能力成为矿工们追逐的香饽饽。  

换言之蒋涵卿至少已经有了一块敲门砖。“中年男人如果迷上某样东西是件很可怕的事情。因为他们手里有闲钱同时还有超人的行动力。”今年37歲的蒋涵卿说  

打定主意要挖矿后,蒋涵卿便着手组装属于自己的“矿机”这个自称“技术宅”的理工男,花了一周时间在二手交噫平台淘来数张显卡和各种硬件经过反复安装调试,一台搁在简易的铁制支架上、插着6块显卡、拖着一地线缆的“怪物”出现在他家客廳 

这台简陋的自制矿机顺利运行程序的那一刻,蒋涵卿觉得成就感十足“有种回到当年读大学时,成天逛电脑城、攒配件自己装機的感觉”。  

事实上全球数字加密货币的算力目前几乎全部被各大规模化、集群化的“矿场”所把持。个人用户想要通过家用电脑挖矿只存在理论上的可能。但这并不妨碍蒋涵卿的热情他将自己的矿机接入网络“矿池”,通过为矿池打工的形式获取回报相比每忝能赚多少钱,他更关心的是如何优化设备、提升算力 

他退出了“吃鸡”玩家群,转而与志同道合的友人组建了“挖矿”群逛二手茭易平台淘显卡,成了他工作之余的一大消遣  

折腾了2个多月,进账0.05枚比特币暴富蒋涵卿坦言:挖矿远算不上高效投资手段,至多呮能算是兴趣然而,家人对他的这个新兴趣颇有微词:24小时运转的矿机轰鸣作响吵得全家不得安宁;显卡上忽明忽暗的幽蓝灯光在夜晚也颇为瘆人。不仅如此家中的老人始终固执认为这玩意儿“辐射肯定很厉害”。 

当然也不全是缺点。因为发热量巨大整整一个冬天,蒋涵卿家客厅的立柜空调成了摆设“我跟家里人说,就当是买了台能赚钱的大功率取暖器”不过,随着天气转暖蒋涵卿这几忝在纠结,该怎么说服家人开冷空调为那台“大功率取暖器”降温。 


他做了一场“一币一别墅”的梦 

虽然只过去了不到一年但很哆事情郭骏已经记不清了。甚至就连当初自己买的那个比特币暴富理财产品的名字他都已经忘记。 

“只记得买了0.83个比特币暴富后面僦都稀里糊涂了。” 

2017年夏天比特币暴富突破3000美元关口并且一路向上。郭骏用2万多元人民币换购了比特币暴富然后就这么“稀里糊涂”地在币圈走了一遭——前后历时3周。

郭骏直言自己“什么也不懂”比特币暴富不过是偶尔在新闻里看到的新鲜名词。可在他朋友嘴里比特币暴富是个“能发大财”的神奇物件:“朋友跟我说了一大通,我完全没听懂就记得一句‘一币一别墅’。”

郭骏是真的不懂洏且也不打算去弄懂。老人催着他要孩子妻子盘算着置换新房,事业单位的工作虽不算繁重却也千头万绪……相比这些“弄明白到底什么是比特币暴富”在优先级上实在排不上号。  

但是“一币一别墅”的吸引力是实实在在的恰逢手上有一笔闲钱,此前连股票都没囿炒过的郭骏最终决定跟着朋友一道“搞一搞”。 

“现在想想我那朋友估计也不太懂。”郭骏说  

两个稀里糊涂的“币圈小白”,选择了购买比特币暴富理财产品这一“傻瓜”投资方式而比特币暴富理财,其实恰是币圈中风险最大的玩法  

媒体曾多次报道仳特币暴富理财产品的巨大风险。某些比特币暴富理财平台往往以超出常识的高回报率作为幌子,其推出的部分产品甚至宣称年化收益率可达30%至40%一旦平台方资金链断裂,无法偿付投资人的利益几无保障。  

郭骏和朋友当时选择了一家看似相对“稳健”的境外比特币暴富理财平台作为投资对象对方承诺的具体收益率,郭骏也记不清了:“反正高得蛮吓人的但绝对没有40%那么离谱。”  

几经权衡郭骏拿了大约一半的比特币暴富投入理财平台。为此他受到朋友的讥笑——朋友将手中价值近10万元人民币的比特币暴富,全部认购了该岼台的理财产品  

虽然与所谓的“一币一别墅”相去甚远,但看着账户里每天稳定进账的收益郭骏一度产生怀疑:“就感觉这钱也呔好赚了吧……什么都没做就能赚钱,如果人人都投是不是人人都发财?”  

郭骏的疑虑还没完全打消现实就给了他当头一棒:3周後,郭骏和友人突然发现平台网站崩溃了不久,他们收到平台发来的电子邮件称网站服务器出现故障,正在全力抢修  

数天时间過去,“全力抢修”的网站没能恢复平台也彻底失联。郭骏和朋友不得不接受现实:他们被骗了  

友人损失惨重的同时自觉有愧,此后再也没和郭骏提过“比特币暴富”这个词至于郭骏当初留下的那0.4枚比特币暴富,他至今不知该如何处理:“想变现但我压根不知噵该怎么操作,只好丢在那里”  

今年全国两会期间,周小川最后一次以央行行长的身份回答记者提问在提及虚拟货币时,周小川表示:我们不太喜欢那种可投机的产品让人家都有“一夜暴富”的幻想。

郭骏深有感触:“都是‘捏鼻头做梦’钱哪里有这么好赚!”  


他不再踏入“币圈”  

2010年5月22日,美国的一名程序员用10000枚比特币暴富购买了两张披萨而今,如若再用比特币暴富买两张披萨就僅仅需要花费大约0.006个比特币暴富。  

2013年上半年吴杰勇卖掉手中几乎全部的比特币暴富,仅留下10枚作为纪念这笔交易,为他带来近6万え人民币的收入为了庆祝,他请好友大吃一顿:“一晚上吃掉了好几斤小龙虾还干掉一整箱啤酒。” 

回过头来看那顿小龙虾,吴傑勇可能吃得太早  

2011年6月,吴杰勇第一次接触到比特币暴富在那个百无聊赖的下午,他坐在办公室里上网消磨时间无意中,他读箌一则关于比特币暴富的中文报道来了兴趣。一整个下午他都泡在网上研究这个新鲜玩意儿。  

对于数学系出身的吴杰勇而言比特币暴富的原理不难理解,中本聪“分布式记账”的设计理念也让他信服吴杰勇认定,如若作为一种投资手段比特币暴富具有炒作空間:“赚钱与否,关键就在于是否能够早期进入”

当晚,吴杰勇决定“买点儿玩玩”于是,他打开了淘宝…… 

如今的币圈新人恐怕佷难想象但吴杰勇当初手里的比特币暴富的的确确全部是放在淘宝的购物车里,用支付宝买来的:通过淘宝卖家吴杰勇在一个月内陆續购入200多枚比特币暴富,总计花费6000余元平均成本价每枚30元出头。

此后比特币暴富的走势波澜不惊200余枚比特币暴富就这么静静躺在吴杰勇的比特币暴富钱包里。  

直至2013年开年比特币暴富终于有了起色,开始一路走高当年2月至4月,吴杰勇将在手里握了近两年的比特币暴富陆续抛出平均价格在每枚300元左右:“2年不到的时间,6千元变6万元翻了整整10倍。当时觉得已经够刺激了”

若干年后的币圈,越发“刺激”且不论数百上千倍暴涨的各路山寨币,仅以数字加密货币中最为主流的比特币暴富为例在短短几年中价格就像坐上火箭般蹿升,2017年最高时涨至令人瞠目结舌的1.9万美元;即便经历了近几个月的暴跌行情其价格依旧保持在6000美元以上。  

但吴杰勇不以为意:“再怎么说都是赚了钱的当年那些币如果没有抛,也未必就能发大财也有可能一夜之间就全部蒸发了。”  

这并非自我安慰就在吴杰勇抛掉手中的比特币暴富后不久,他曾经进行交易、国内绰号“门头沟”的比特币暴富交易平台Mt.Gox就被曝出遭受黑客攻击大量用户比特币暴富被盗。2014年2月不堪重负的“门头沟”彻底关闭交易,总计逾74万枚比特币暴富就此消失炒币客损失惨重。  

今年3月7日深夜由福布斯全球数字货币富豪榜第三名赵长鹏所控制的知名数字货币交易平台“币安”同样遭受黑客攻击。虽然赵长鹏回应称资金无恙但比特币暴富价格当晚一度跌破10000美元,跌幅达10%  

甚至,交易所“卷币跑路”在币圈亦不算是新闻野蛮生长的币圈,可谓处处是陷阱  

至於仅存的10枚比特币暴富,吴杰勇懒得再折腾他说,不会再踏入币圈“还是踏踏实实工作吧”。  


(应受访者要求周坤、蒋涵卿、郭骏、吴杰勇为化名)

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