数字货币投资有价资产,VDAX挖掘出数字资产市场全新价值锚

随着新经济和金融科技发展,数字货币可能与有价资产挂钩,实现实物资产代币化,如石油、贵金属、房地产等。VDAX平台锁定全球优质有价资产,包括科技公司股票、互联网企业股权及文娱类收益资产,提供基于真实资产支持的证券型通证,区别于无价值支撑的空气币。

2018年9月5日,工银国际研究部主管程实在财新网发表题为《央行的黄昏与黎明》文章中提到,随着新经济和金融科技的发展,新一代的数字货币将可能与有价资产相挂钩,实现对石油、贵金属、房地产等实物资产的代币化,从而找到内在价值锚。

石油、贵金属、房地产等实物资产即为有价值资产,除此之外还包含影视股权、投资基金、黄金、钻石、美术作品、音乐版权、区块链系统的分红权等不但具有保值也具有增值金融资产或权益。当前仅有的数字货币投资有价资产的平台为VDAX(www.vdax.com)有价资产严选平台,由Goopal投资孵化,集结了君联资本,SIG,高榕资本,IDG资本等顶级投资机构。

据悉VDAX有价资产严选平台锁定全球最优质的有价资产,包括全球科技公司股票、优质早期互联网企业股权,文娱类收益资产等。文娱类产品收益资产涉猎多部优秀影视作品,目前正在预购中的是新片场出品发行的2019年西游IP大剧《齐天大圣之大闹龙宫》收益权投资产品。股票类资产涵盖了包括苹果(AAPL)、可口可乐(KO)、耐克(NKE)、迪士尼(DIS)等在内的数十家全球美股资源。

当金融资产或商品的市场价格远远高于其实际价格和内在价值,就会导致市场虚假繁荣,产生资产泡沫。2014年-2018年,币市市场疯狂之极,各国对数字货币发行态度各异,数字货币发行泛滥,有些人一夜暴富,但很多所谓项目并不产生真正的价值,随着市场不断的净化,泡沫在逐渐消失。

当下比特币正在延续历史上几次重大资产投机泡沫的价格曲线

2018 年11 月19 日开始,比特币呈现不断下跌的趋势,从5600 美元连续跌至3500 美元,跌幅达到38%,刷新年内最低点。相比2017 年12 月18 日比特币价格触及历史峰值18674 美元,不到一年时间比特币跌幅超过81%。Coinmarketcap数据显示,截至2018年12月19日,该网站所统计的2072种数字货币,总币值在1200亿美元上下,与今年2月份的高点8300多亿美元相比,已蒸发7200多亿美元。

真正有价值的资产,在泡沫过后,都会回归到资产本身的价值。并且在下一次的浪潮中卷土重来,达到新的高峰。那么什么才是真正有价值的资产呢?薛兆丰 《经济学通识》中解释说“一项资产的价值,总是它未来收入的折现,而过去投入的成本是沉没成本,不论大小都不影响资产的现值。”数字经济未来所扮演的角色应该是支持实体经济,包括当下STO的风靡全球,也是因为其是在一个合法合规的监管框架下,进行通证的公开发行,并且对应着现实中具体的金融资产或权益。

数字货币如何进行有价资产投资?

以股票资产为例,传统的股票类证券为上市公司在国家获准的交易所上市交易的股票,在证券市场中流通。股票类有价资产为基于上市公司的股票资产发行的证券化通证(证券型通证Security Token),可以在VDAX平台交易流通。用户可以用USDT或其他类型的数字货币在VDAX平台的美股直通车市场&24H交易区进行买入申购,所购入的 Token(证券型通证Security Token) 在实体证券流通市场有1:1对应的真实股票在流通。换句话说,数字货币所投资的Token化的股票类有价资产,有别于ICO发行的空气币,证券化Token的实际价值由真实资产支持。

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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