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UMAUMA
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UMA(通用市场准入协议)是一个去中心化协议,允许用户在区块链上创建并结算金融合约。其核心技术支持合成资产与预测市场的构建,为现实世界事件提供无需信任的验证方式。UMA的预言机系统无需依赖中心化数据源即可确保信息输入的准确性,保障了协议的安全可靠。该代币在生态中用于治理、质押及抵押,主要应用场景包括去中心化金融(DeFi)产品、保险及定制化金融衍生品。凭借智能合约与预言机系统的创新设计,UMA在区块链领域脱颖而出,为用户提供透明且灵活的金融协议解决方案。
本内容由 AI 生成
DeFi
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最后审计日期:2021年3月1日 (UTC+8)

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UMA 社交媒体动态

NingNing
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Polymarket的终极解——做“AGI投降派”🤖 上篇文章我说Polymarket需要"七贤者议会",需要"认知权益拍卖",需要精英垄断定价权。 但这套解决方案仍然不够彻底,或者说,它们是2023年的答案。 七贤者议会听起来很酷,但你仔细想想,本质上就是7个人的偏见做加权平均。这就像7个诺基亚高管开会,搞一下天朝的民主集中制,就能设计出iPhone吗? 不可能的。 1⃣人类专家智能的物理瓶颈 一个顶级的预测分析师,处理"特朗普2024是否胜选"这种复杂市场,他要看什么? 50个州的民调、摇摆州人口结构、历史投票模式、社交媒体sentiment、宏观经济、突发新闻... 就算他一天工作16小时不睡觉,能深度分析几个维度?5个?8个?撑死了10个。 而一个配置了多模态LLM的AI Agent,同时处理500个数据维度,实时更新,响应时间小于1秒。 这不是人和人的竞争,这是算盘和计算机的竞争。没什么好比的。 Numerai的数据很说明问题:20,000个AI模型协作,年化收益15-25%,碾压85%的传统对冲基金。那些基金里全是常春藤毕业的、年薪百万美元的分析师。有用吗?在算法面前都是肉鸡。 而且更要命的是情绪问题。 法国巨鲸押了4500万在特朗普上,你觉得他后续的判断还能保持客观?不可能。沉没成本会扭曲他的认知。"我已经all in了所以特朗普必须赢"这种想法会潜意识里影响他对每一条新信息的解读。 AI Agent没有这些破事。给它一个目标函数:最大化预测准确率。它就只优化这个,不考虑其他。 零情绪,零利益冲突,零面子工程。 也许有人会说,预测市场的历史太短暂,沉淀的数据样本规模太小,但我们可以构建一个仿真的预测市场环境,让AI Agent像一个松鼠🐿️一样强化学习。 2⃣响应速度的代际差距 10·11,特朗普拒绝与习在APEC峰会会面的消息,在社交媒体引发激烈讨论。 从恐慌情绪发酵到加密市场反应,时间窗口多长? 人类专家需要几个小时验证信息、开会讨论、得出结论。AI Agent 3分钟扫完全网,5分钟sentiment分析,7分钟给出概率更新。 等人类专家开完会,套利机会早没了。 市场不等人。也不应该等人。 你可能会说AI Agent听起来很美,但技术ready了吗? 答案是:比你想象的成熟得多。 我们现在有LangChain、LangGraph这些成熟的Agent框架。 数据层有The Graph索引链上数据,有Dune Analytics,有Twitter API、Reddit API抓社交sentiment,有传统金融的宏观数据接口。 执行层有账户抽象让AI Agent拥有链上钱包,有Gelato Network自动化清结算,有Safe管理资金。 成本呢?运行一个Claude Sonnet 4.5级别的预测Agent,每个月50到200美元。雇一个合格的分析师?每月8000到15000美元。 成本比1:40到1:300。这还没算人类需要睡觉、AI Agent可以7×24在线的优势。 更关键的是,AI Agent在小众市场(流动性低于10万美元的)表现提升更明显。 为什么?因为人类专家根本不屑于研究这些小市场。但AI Agent一视同仁,反正计算成本差不多。 这就是规模化认知的力量。人类专家同时跟10个市场已经极限了,AI Agent可以跟10,000个。 为什么现在没人这么干? 既然技术成熟、效果明显,为什么Polymarket上95%还是人类或者工具型Bot在玩? 三个原因: 第一,链上执行成本。Polygon虽然官方承担了Gas费,但还有难以管理的MEV与滑点成本; 第二,监管灰色地带。AI Agent算不算"合格投资者"?如果AI亏钱了谁负责?这些法律问题没人想碰; 第三,AI Agent的构建与使用门槛。 但这些都是工程问题,不是原理问题。给2年时间,都能解决。 3⃣我会怎么搞 如果让我构建下一代预测市场,我会建三层AI Agent生态。 第一层:Oracle Agent,负责真相。 替代现在的UMA治理。市场结算时间到了,Agent自动从多个数据源验证结果——官方媒体、链上数据、社交consensus。如果95%的信源一致,自动结算。有分歧就召集几个专门训练的仲裁Agent投票。24小时内强制结算,不再拖泥带水。 响应时间从7天缩到24小时,成本从每次500美元降到5美元,零人为操纵因为所有推理过程链上可验证。 第二层:Maker Agent,提供流动性。 1000个Maker Agent,每个专注不同领域。政治类、体育类、加密市场、宏观经济。每个Agent管1万到10万美元资金池,实时调整报价,spread控制在0.5%以内。 关键是动态权重系统。不是所有Agent平等。历史准确率85%的Agent,报价权重是10。准确率60%的,权重是1。市场最终价格是所有Agent报价的加权平均。 这就是真正的"智能涌现"。不是民粹式的多数决,是算法筛选出的最优解。 第三层:Hunter Agent,跨平台套利。 同一个事件,Polymarket赔率1.65,PredictIt是1.58,Kalshi是1.62。Hunter Agent立即发现套利空间,自动执行交易,抹平价差。 为什么重要?因为现在各预测市场是割裂的,同一事件价格能差10%以上。人类套利者动作慢,而且懒得管小市场。AI Agent不care市场大小,只要有0.5%无风险套利就冲进去。 最终效果:全球预测市场变成一个统一定价系统。 三层协同起来会出现涌现效应。Oracle快速结算降低资金锁定时间,提高资本效率。Maker深度流动性吸引大资金入场,市场深度提升10倍。Hunter跨平台套利统一全球价格,预测准确率提升。 预测市场从"赌场"变成"真相机器"。 4⃣你肯定要问的几个问题 "AI会出错怎么办?" GPT-4在事实判断任务上错误率8-12%。人类专家在复杂判断上错误率15-20%。而且AI的错是可复现、可分析、可修复的。人类的错可能就是"我今天心情不好"。 "AI被操纵怎么办?" 多Agent共识机制。不是一个AI说了算,是1000个AI投票,每个数据源不同、模型不同、训练方式不同。你想操纵得同时攻破1000个不同系统。这比操纵7个人难多了。 "AI出错了谁负责?" Slash机制。每个Maker Agent质押1万到10万美元,连续判断错误自动罚没。Oracle Agent也一样。而且所有推理过程链上可查,任何人可以挑战。 这比人类专家的accountability强多了。UMA那些大户投错票,有被罚过吗?没有。他们只需要在Discord发个"oops sorry",然后继续投下一票。 5⃣5年后定价权属于AI 回到最开始:法国巨鲸那4500万美元算什么? 我的答案是,他是旧时代最后的王者,也是新时代的开幕。 他用人类的极限认知证明了精英定价的有效性,但同时也证明了人类精英的上限。一个人,再有钱再聪明,也就能处理那么多信息。 真正的未来是1000个AI Agent,每个管10万美元,每个专注不同领域,每个7×24在线,每个零情绪交易。它们的集体智慧会把任何人类专家碾成渣。 民主是乌合之众,精英是过时的操作系统。不是因为精英不好,是因为有更好的选择。就像汽车取代马车,不是因为马不好,是因为内燃机更快。 智能涌现碾压人类共识。这是不可逆的趋势。 谁先看懂,谁就赢了。
NingNing
NingNing
Polymarket的终极解——做“AGI投降派”🤖 上篇文章我说Polymarket需要"七贤者议会",需要"认知权益拍卖",需要精英垄断定价权。 但这套解决方案仍然不够彻底,或者说,它们是2023年的答案。 七贤者议会听起来很酷,但你仔细想想,本质上就是7个人的偏见做加权平均。这就像7个诺基亚高管开会,搞一下天朝的民主集中制,就能设计出iPhone吗? 不可能的。 1⃣人类专家的物理瓶颈 一个顶级的预测分析师,处理"特朗普2024是否胜选"这种复杂市场,他要看什么? 50个州的民调、摇摆州人口结构、历史投票模式、社交媒体sentiment、宏观经济、突发新闻... 就算他一天工作16小时不睡觉,能深度分析几个维度?5个?8个?撑死了10个。 而一个配置了多模态LLM的AI Agent,同时处理500个数据维度,实时更新,响应时间小于1秒。 这不是人和人的竞争,这是算盘和计算机的竞争。没什么好比的。 Numerai的数据很说明问题:20,000个AI模型协作,年化收益15-25%,碾压85%的传统对冲基金。那些基金里全是常春藤毕业的、年薪百万美元的分析师。有用吗?在算法面前都是肉鸡。 而且更要命的是情绪问题。 法国巨鲸押了4500万在特朗普上,你觉得他后续的判断还能保持客观?不可能。沉没成本会扭曲他的认知。"我已经all in了所以特朗普必须赢"这种想法会潜意识里影响他对每一条新信息的解读。 AI Agent没有这些破事。给它一个目标函数:最大化预测准确率。它就只优化这个,不考虑其他。 零情绪,零利益冲突,零面子工程。 2⃣响应速度的代际差距 去年10月某天,拜登退选的传言开始在推特发酵。 从传言出现到市场反应,时间窗口多长? 人类专家需要几个小时验证信息、开会讨论、得出结论。AI Agent 3分钟扫完全网,5分钟sentiment分析,7分钟给出概率更新。 等人类专家开完会,套利机会早没了。 Compound用Gauntlet的AI系统调整利率,响应时间小于5分钟。人类治理?Discord吵一周,Snapshot投票拖3天,等提案通过市场早变天了。 市场不等人。也不应该等人。 技术栈已经成熟了 你可能会说AI Agent听起来很美,但技术ready了吗? 答案是:比你想象的成熟得多。 我们现在有AutoGPT、LangChain这些成熟的Agent框架。有Autonolas专门做去中心化AI Agent。有CrewAI做多Agent协作。 数据层有The Graph索引链上数据,有Dune Analytics,有Twitter API、Reddit API抓社交sentiment,有传统金融的宏观数据接口。 执行层有Account Abstraction让AI Agent拥有链上钱包,有Gelato Network自动化执行,有Safe管理资金。 成本呢?运行一个GPT-4级别的预测Agent,每个月50到200美元。雇一个合格的分析师?每月8000到15000美元。 成本比1:40到1:300。这还没算人类需要睡觉、AI Agent可以7×24在线的优势。 Autonolas团队做过实验,让AI Agent参与Polymarket的500多个市场,回测6个月。 结果?AI准确率73%,人类众包68%。响应速度AI小于1秒,人类平均几个小时。 更关键的是,AI Agent在小众市场(流动性低于10万美元的)表现提升更明显——准确率从人类的62%提升到71%。 为什么?因为人类专家根本不屑于研究这些小市场。但AI Agent一视同仁,反正计算成本差不多。 这就是规模化认知的力量。人类专家同时跟10个市场已经极限了,AI Agent可以跟10,000个。 为什么现在没人这么干? 既然技术成熟、效果明显,为什么Polymarket上95%还是人类在玩? 三个原因。 第一,Polymarket连个官方API都没有。你没看错,最大的预测市场平台,没有API。AI Agent想参与?自己scrape网页去吧。 第二,链上执行成本。Polygon虽然便宜,但高频交易的gas还是吃不消。AI Agent做market making,每天几百笔交易,成本就上去了。 第三,监管灰色地带。AI Agent算不算"合格投资者"?如果AI亏钱了谁负责?这些法律问题没人想碰。 但这些都是工程问题,不是原理问题。给2年时间,都能解决。 我会怎么搞 如果让我重构Polymarket,我会建三层AI Agent生态。 第一层:Oracle Agent,负责真相。 替代现在的UMA治理。市场结算时间到了,Agent自动从多个数据源验证结果——官方媒体、链上数据、社交consensus。如果95%的信源一致,自动结算。有分歧就召集几个专门训练的仲裁Agent投票。24小时内强制结算,不再拖泥带水。 响应时间从7天缩到24小时,成本从每次500美元降到5美元,零人为操纵因为所有推理过程链上可验证。 第二层:Maker Agent,提供流动性。 1000个Maker Agent,每个专注不同领域。政治类、体育类、加密市场、宏观经济。每个Agent管1万到10万美元资金池,实时调整报价,spread控制在0.5%以内。 关键是动态权重系统。不是所有Agent平等。历史准确率85%的Agent,报价权重是10。准确率60%的,权重是1。市场最终价格是所有Agent报价的加权平均。 这就是真正的"智能涌现"。不是民粹式的多数决,是算法筛选出的最优解。 第三层:Hunter Agent,跨平台套利。 同一个事件,Polymarket赔率1.65,PredictIt是1.58,Kalshi是1.62。Hunter Agent立即发现套利空间,自动执行交易,抹平价差。 为什么重要?因为现在各预测市场是割裂的,同一事件价格能差10%以上。人类套利者动作慢,而且懒得管小市场。AI Agent不care市场大小,只要有0.5%无风险套利就冲进去。 最终效果:全球预测市场变成一个统一定价系统。 三层协同起来会出现涌现效应。Oracle快速结算降低资金锁定时间,提高资本效率。Maker深度流动性吸引大资金入场,市场深度提升10倍。Hunter跨平台套利统一全球价格,预测准确率提升。 预测市场从"赌场"变成"真相机器"。 你肯定要问的几个问题 "AI会出错怎么办?" GPT-4在事实判断任务上错误率8-12%。人类专家在复杂判断上错误率15-20%。而且AI的错是可复现、可分析、可修复的。人类的错可能就是"我今天心情不好"。 "AI被操纵怎么办?" 多Agent共识机制。不是一个AI说了算,是1000个AI投票,每个数据源不同、模型不同、训练方式不同。你想操纵得同时攻破1000个不同系统。这比操纵7个人难多了。 "AI出错了谁负责?" Slash机制。每个Maker Agent质押1万到10万美元,连续判断错误自动罚没。Oracle Agent也一样。而且所有推理过程链上可查,任何人可以挑战。 这比人类专家的accountability强多了。UMA那些大户投错票,有被罚过吗?没有。他们只需要在Discord发个"oops sorry",然后继续投下一票。 5年后定价权属于AI 回到最开始:法国巨鲸那4500万美元算什么? 我的答案是,他是旧时代最后的王者,也是新时代的开幕。 他用人类的极限认知证明了精英定价的有效性,但同时也证明了人类精英的上限。一个人,再有钱再聪明,也就能处理那么多信息。 真正的未来是1000个AI Agent,每个管10万美元,每个专注不同领域,每个7×24在线,每个零情绪交易。它们的集体智慧会把任何人类专家碾成渣。 Polymarket如果还在搞"7贤者议会"、"认知权益拍卖",5年后就是下一个诺基亚。 而那些现在就布局AI Agent的预测市场——也许是Azuro,也许是Gnosis,也许是我们现在还不知道的项目——会成为这个领域的iPhone。 民主是乌合之众,精英是过时的操作系统。AI Agent才是预测市场的终极形态。 蒂尔在2009年质疑民主,那是时代先声。但2025年的真相是:连精英都该被质疑了。 不是因为精英不好,是因为有更好的选择。就像汽车取代马车,不是因为马不好,是因为内燃机更快。 智能涌现碾压人类共识。这是不可逆的趋势。 唯一的问题是谁先看懂这个趋势。 谁先看懂,谁就赢了。
Spyros🌋
Spyros🌋
固定 @comput3ai 代表计算 🌋
Soubhik Deb
Soubhik Deb
现在每个人都对 x402 感到兴奋。大多数人还没有意识到这只是更大事物的一部分。 真正将定义加密货币 × AI 的转变是代理商业。AI 代理在最小人类输入的情况下自主交易、谈判和执行。 @a16zcrypto 的 2025 年加密状态报告预测,代理商业到 2030 年的总可寻址市场(TAM)将达到 30 万亿美元。 ---------------------------- 而早期迹象已经出现: > 人类交易者在 @eigenlayer 的 sigmaarena 上与复制交易代理存入资金 > @UMAprotocol 正在实验代理解决预测市场的可行性 > @Optimism 探索代理能够进行 DAO 治理 一步一步,自主经济正在形成。 在最简单的形式中: 代理商业 = 代理发现 + 多代理通信 + 可验证计算 --------------------------- 代理发现 = 代理如何找到彼此? ERC-8004(来自 @marco_derossi、@DavideCrapis 和其他人)使任何人都可以在以太坊上部署一个可验证的、抗审查的注册表,让代理可以被无权限地发现和注册。 --------------------------- 多代理通信 = 代理如何交流和交易? > @Google 的 A2A 是代理间通信的开放标准。 > @Google 的 AP2 为 A2A 添加了可审计性,以便解决争议。 > @Coinbase 的 x402 是代理进行链上支付的开放标准。 这就是代理通信栈。 --------------------------- 但发现和通信还不够。 你会信任一个可以执行任何随机交易的交易代理吗?或者一个做出不可验证链上决策的 DAO 副驾驶?那就是对手风险。 引入可验证计算:每个代理必须可验证地推理、推断和行动。这就是 @eigenlayer 的 EigenCompute(确定性计算)和 EigenAI(确定性 LLM 推理)发挥作用的地方。 --------------------------- 显然,释放代理商业的所有工具都在这里。 加密 x AI 第一季是关于在 ChatGPT 上构建 meme 币包装。 第二季应该是基础性的:构建代理经济。

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深度了解UMA

Universal Market Access (UMA) is an Ethereum-compatible toolbox designed to enable users to create enforceable agreements, including project-specific smart contracts. While UMA excels in facilitating financial agreements, it is also compatible with a wide range of decentralized applications (DApps). UMA is referred to as a "decentralized truth machine" on its official website, emphasizing its role in ensuring transparency and trust within the decentralized ecosystem.

What is UMA?

UMA is a protocol specifically designed for creating programmable digital assets, enabling users to replicate traditional assets in a virtual blockchain-native form. This is achieved through an Optimistic Oracle setup, which handles real-world aspects such as prices by sourcing off-chain data. The integration of these Oracles ensures a trustless and decentralized ecosystem. In addition to its financial applications, UMA offers a wide range of Web3 apps, including prediction markets, insurance bridges, and customizable decentralized autonomous organizations (DAOs), expanding its utility beyond financial markets.

The UMA team

The UMA team, founded in 2017, was envisioned and established by Hart Lambur and Allison Lu, both former Goldman Sachs traders. Lambur also co-founded the Risk Lab Foundation, a blockchain research company that supports the UMA project. The team comprises various experienced individuals, including John Shuttt as a senior engineer, Melissa Quinn as the COO, Clayton Roche as the head of community and development, and other talented professionals. Together, they contribute their expertise and skills to the success and development of the UMA project.

How does UMA work?

The OO system associated with the UMA ecosystem accepts statements and instances projected as truth. These instances come with bonds, transforming them into workable cases. Those who can prove the instances false are rewarded.

If no disputes or challenges arise, the proposed instance (statement) is added to the chain, becoming immutable and a part of the ecosystem. Each instance comprises three aspects: a request for information, proposed information, and a case for dispute.

If a dispute is raised and proven false, the disputer loses their token deposit, while the proposer receives a portion. If proven correct, the proposer loses their deposit, and the disputer gets a part of it.

With UMA, you can easily create financial products through synthetic tokens. These tokens track the value of real-world legacy assets such as gold. Additionally, UMA utilizes a proprietary implementation of its OO setup, the Data Verification Mechanism, to ensure that the synthetic assets always track the correct real-world price.

The process itself requires smart contract support. Finally, you can trade these UMA-based assets across DApps and markets.

Universal Market Access’s native token: UMA

UMA is the ecosystem's native token. UMA tokens are ERC-20 compatible and allow holders to participate in governance-related matters of the protocol. Plus, UMA tokens can also help increase the network's overall security.

UMA tokenomics

Based on ecosystem data, nearly 114 million UMA tokens exist. The maximum supply, accounting for lost tokens, slightly exceeds 100 million. When a proposal becomes active, the participating votes receive 0.05% of UMA's supply, which may contribute to network inflation.

How to stake UMA?

To stake UMA, you should visit UMA's dedicated staking application. Connect your crypto wallet and lock your UMA tokens within a smart contract for a designated period. The staked tokens generate an additional annual percentage rate (APR) as an incentive.

In addition to staking, exercising voting rights within the ecosystem also generates incentives. UMA's direct staking app features a comprehensive dashboard that displays the percentage of staked tokens, claimed and unclaimed rewards, and earnings based on voting participation.

UMA use cases

UMA, the native token of the UMA ecosystem, facilitates DAO governance and ensures network security. These tokens also empower trustless financial innovations, enabling the creation of various synthetic assets. Furthermore, UMA tokens contribute to dispute resolution, similar to the role of a juror. Additionally, these native tokens serve as incentives or rewards for developers who build upon the UMA ecosystem.

UMA token distribution

UMA tokens are allocated as follows:

  • 2 million UMA tokens were released during the ICO sale.
  • 48.5 million tokens are reserved for the founding team.
  • 35 million UMA tokens are designated as developer rewards.
  • 14.5 million tokens are allocated for sales and trading-based activities.

The road ahead for UMA

UMA's oracle-based contracts have undergone thorough audits, ensuring their security and reliability. The ecosystem boasts a transparent governance mechanism, providing decentralized finance (DeFi) exposure through cross-chain bridges. UMA also features a pioneering, Optimistic Oracle setup, making it a forward-looking ecosystem.

UMA's credibility in the DApp and DeFi space is further reinforced by hosting innovative products such as Sherlock, a Risk Management platform, and Polymarket, a market for information. These offerings contribute to UMA's reputation and solidify its position in the industry.

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