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SideShift Tokenの価格

SideShift Tokenの‌価格XAI

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注:この情報はあくまでも参考情報です。

今日のSideShift Tokenの価格

SideShift Token の今日の現在価格は、(XAI / JPY)あたり¥21.02 で、現在の時価総額は¥3.03B JPYです。24時間の取引量は¥3.97M JPYです。XAIからJPYの価格はリアルタイムで更新されています。SideShift Token は0.65%過去24時間で変動しました。循環供給は144,299,740 です。

XAIの最高価格はいくらですか?

XAIの過去最高値(ATH)は2024-01-24に記録された¥56.92です。

XAIの最安価格はいくらですか?

XAIの過去最安値(ATL)は2023-11-09に記録され¥10.08です。
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SideShift Tokenの価格予測

2026年のXAIの価格はどうなる?

XAIの過去の価格パフォーマンス予測モデルによると、XAIの価格は2026年に¥23.45に達すると予測されます。

2031年のXAIの価格はどうなる?

2031年には、XAIの価格は+34.00%変動する見込みです。 2031年末には、XAIの価格は¥40.12に達し、累積ROIは+91.61%になると予測されます。

SideShift Tokenの価格履歴(JPY)

SideShift Tokenの価格は、この1年で-22.71%を記録しました。直近1年間のJPY建ての最高値は¥31.38で、直近1年間のJPY建ての最安値は¥12.18でした。
時間価格変動率(%)価格変動率(%)最低価格対応する期間における{0}の最低価格です。最高価格 最高価格
24h+0.65%¥20.74¥21.02
7d+0.60%¥20.69¥21.28
30d-18.71%¥20.56¥26.29
90d-1.30%¥20.56¥31.38
1y-22.71%¥12.18¥31.38
すべての期間-49.12%¥10.08(2023-11-09, 1年前 )¥56.92(2024-01-24, 1年前 )

SideShift Tokenの市場情報

SideShift Tokenの時価総額の履歴

時価総額
¥3,032,964,409.66
完全希薄化の時価総額
¥4,413,885,533.9
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SideShift Tokenの集中度別保有量

大口
投資家
リテール

SideShift Tokenの保有時間別アドレス

長期保有者
クルーザー
トレーダー
coinInfo.name(12)のリアル価格チャート
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SideShift Tokenの評価

コミュニティからの平均評価
4.4
100の評価
このコンテンツは情報提供のみを目的としたものです。

SideShift Token (XAI)について

SideShift Token(SST)とその重要性について

SideShift Token(SST)は、 ブロックチェーン技術を使用して生み出された仮想通貨の一つです。これは、仮想通貨という新たな資産クラスの開発を示すもので、5,000以上もの仮想通貨が世界市場に出回るなかで、SideShift Tokenはその特性と使用ケースで注目を浴びています。

SideShift Token(SST)の歴史的重要性

SideShift Tokenの開発により、 仮想通貨市場の分散化が一段と進みました。これにより、ユーザーは自分自身で資産を管理することが可能となり、利用者の間で金融自由度が大幅に向上しました。SideShift Tokenは、ブロックチェーン技術の進化とともに生まれた新たな金融の形を象徴するものであり、その歴史的な重要性を持っています。

SideShift Tokenの主な特性

SideShift Tokenは、以下のような特性を持つことで知られています。

1.分散化: SideShift Tokenは、中央銀行や政府といった中央機関の管理を必要とせず、個々の持ち主が直接管理できます。これは、通貨の所有や送金に関する自由を大いに保証します。

2.プライバシー: SideShift Tokenの取引は匿名性が保たれ、あなたの個人的情報は取引では明らかにされません。

3.グローバルなアクセス: ブロックチェーンネットワークを介してどこからでもアクセスでき、急速な取引が可能です。

SideShift Tokenの使用ケース

SideShift Tokenを利用することで、様々な観点から便益を享受できます。最も一般的な使用ケースは、貨幣としての使用であり、商品やサービスの支払いに使用することができます。また、投資目的で所有することも可能で、価値は市場の供給と需要に基づきます。

仮想通貨としてのSideShift Tokenは、その独自性と普遍性から広く受け入れられ、新たな金融世界の形成を可能にしています。今後も、この先進的な通貨は金融システムに大きな影響を与え、その進化を続けることでしょう。

SideShift Tokenのソーシャルデータ

直近24時間では、SideShift Tokenのソーシャルメディアセンチメントスコアは3で、SideShift Tokenの価格トレンドに対するソーシャルメディアセンチメントは強気でした。全体的なSideShift Tokenのソーシャルメディアスコアは0で、全暗号資産の中で686にランクされました。

LunarCrushによると、過去24時間で、暗号資産は合計1,058,120回ソーシャルメディア上で言及され、SideShift Tokenは0.01%の頻度比率で言及され、全暗号資産の中で537にランクされました。

過去24時間で、合計489人のユニークユーザーがSideShift Tokenについて議論し、SideShift Tokenの言及は合計48件です。しかし、前の24時間と比較すると、ユニークユーザー数は増加で9%、言及総数は減少で29%増加しています。

X(Twitter)では、過去24時間に合計2件のSideShift Tokenに言及したポストがありました。その中で、100%はSideShift Tokenに強気、0%はSideShift Tokenに弱気、0%はSideShift Tokenに中立です。

Redditでは、過去24時間にSideShift Tokenに言及した1件の投稿がありました。直近の24時間と比較して、SideShift Tokenの言及数が0%減少しました。

すべてのソーシャル概要

平均センチメント(24h)
3
ソーシャルメディアのスコア(24h)
0(#686)
ソーシャル貢献者(24h)
489
+9%
ソーシャルメディアのメンション(24h)
48(#537)
-29%
ソーシャルメディアのドミナンス(24h)
0.01%
X(Twitter)
X(Twitter)のポスト(24h)
2
0%
X(Twitter)のセンチメント(24h)
強気
100%
中立
0%
弱気
0%
Reddit
Redditのスコア(24h)
1
Redditの投稿(24h)
1
0%
Redditのコメント(24h)
0
0%

SideShift Tokenのニュース

元ナスダック幹部がArbitrum開発者に加わり、ベンチャースタジオTandemを率いる
元ナスダック幹部がArbitrum開発者に加わり、ベンチャースタジオTandemを率いる

オフチェーン・ラボは、ナスダックのデジタル資産部門の元責任者であるアイラ・アウアーバッハを、パートナースタジオ兼ベンチャーキャピタル部門であるタンデムのリーダーとして採用しました。タンデムは、資金提供、技術的専門知識、戦略的指導を通じてブロックチェーンプロジェクトを支援することを目指しています。

The Block2025-01-09 18:23
SideShift Tokenの最新情報

よくあるご質問

SideShift Tokenの現在の価格はいくらですか?

SideShift Tokenのライブ価格は¥21.02(XAI/JPY)で、現在の時価総額は¥3,032,964,409.66 JPYです。SideShift Tokenの価値は、暗号資産市場の24時間365日休みない動きにより、頻繁に変動します。SideShift Tokenのリアルタイムでの現在価格とその履歴データは、Bitgetで閲覧可能です。

SideShift Tokenの24時間取引量は?

過去24時間で、SideShift Tokenの取引量は¥3.97Mです。

SideShift Tokenの過去最高値はいくらですか?

SideShift Token の過去最高値は¥56.92です。この過去最高値は、SideShift Tokenがローンチされて以来の最高値です。

BitgetでSideShift Tokenを購入できますか?

はい、SideShift Tokenは現在、Bitgetの取引所で利用できます。より詳細な手順については、お役立ちの購入方法 ガイドをご覧ください。

SideShift Tokenに投資して安定した収入を得ることはできますか?

もちろん、Bitgetは戦略的取引プラットフォームを提供し、インテリジェントな取引Botで取引を自動化し、利益を得ることができます。

SideShift Tokenを最も安く購入できるのはどこですか?

戦略的取引プラットフォームがBitget取引所でご利用いただけるようになりました。Bitgetは、トレーダーが確実に利益を得られるよう、業界トップクラスの取引手数料と流動性を提供しています。

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Bitgetを介してオンラインでSideShift Tokenを購入することを含む暗号資産投資は、市場リスクを伴います。Bitgetでは、簡単で便利な購入方法を提供しており、取引所で提供している各暗号資産について、ユーザーに十分な情報を提供するよう努力しています。ただし、SideShift Tokenの購入によって生じる結果については、当社は責任を負いかねます。このページおよび含まれる情報は、特定の暗号資産を推奨するものではありません。

Bitgetインサイト

Cointribune EN
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8時
Elon Musk Is Fighting For The Privacy Of Coinbase Users
Elon Musk, via his platform X, has filed a brief with the U.S. Supreme Court challenging the IRS’s practices regarding access to Coinbase user data. This initiative is part of a broader debate on privacy protection in the crypto space. X Corp, Elon Musk’s company that manages the X platform, filed an amicus curiae brief with the U.S. Supreme Court on Friday, contesting the IRS’s methods. The company specifically denounces the use of so-called “no-suspicion” subpoenas allowing the tax authorities to access, without a judicial warrant, the financial data of users on platforms like Coinbase. The case highlights how the tax authorities obtained, through simple administrative subpoena, three years of transaction statements concerning over 14,000 Coinbase customers, including James Harper, the main plaintiff. Alongside seven advocacy groups and researchers, X Corp denounces these “no-suspicion subpoenas” as a violation of the Fourth Amendment, which protects Americans against unreasonable searches. Following this request, the Supreme Court asked the federal government on Monday to formulate an official response, highlighting the importance of this case. The dispute dates back to 2020 when James Harper sued the IRS to contest the seizure of his personal information related to cryptos. In 2023, a federal court ruled in favor of the IRS, determining that the tax agency was acting within the scope of its legal prerogatives. The current appeal before the Supreme Court thus marks a new stage in this legal battle, with potentially significant implications for the protection of digital financial data. This initiative perfectly aligns with Elon Musk’s vision regarding digital governance. The billionaire, who recently sold his platform X to his own company xAI for 33 billion dollars, has always positioned himself as an advocate for privacy and freedom of speech. By taking a stand for the protection of cryptocurrency users’ data, Musk strengthens his credibility among the tech and crypto communities, particularly sensitive to privacy issues. The Supreme Court’s verdict could redefine the limits of state power in relation to digital privacy. This case resonates with the recent case of Tornado Cash , a crypto mixing protocol ultimately removed from the OFAC blacklist after a court ruled that the agency had overstepped its authority. This case resonates with the recent case of Tornado Cash , a crypto mixing protocol ultimately removed from the OFAC blacklist after a court ruled that the agency had overstepped its authority, illustrating the growing tensions between state regulation and digital freedoms.
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Mahnoor-Baloch007
Mahnoor-Baloch007
1日
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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1日
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
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Crypto_inside
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1日
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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Crypto_inside
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1日
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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