AXIE INFINITY (AXS) 项目审查和 21 年第 4 季度价格预测

负责 NFT 市场扩张和演变的关键行业之一是“Play to Earn aka P2E”。 传统游戏在数字世界的使用由来已久，但像“Solana”这样的可扩展平台的发展带来了从通常的传统游戏到区块链游戏的巨大革命。

Axie Infinity (AXS) 就是这样一款 Play to Earn 游戏，它的唯一目标不仅是奖励玩家经济机会，而且还以最简单和最令人兴奋的方式引入区块链。

什么是 AXIE INFINITY (AXS)？

Axie Infinity（或“项目”）是一个数字宠物世界，其灵感来自世界著名的口袋妖怪游戏，任何人都可以通过熟练的游戏玩法和对生态系统的贡献来赚取代币。 玩家可以为他们的宠物（称为 Axies）战斗、收集、饲养和建立一个陆地王国。 目前，玩家可以通过从市场中的其他玩家处购买 Axies 来开始游戏。

股票代码AXS

初始循环。 供应。 59,985,000 AXS (22.22%)

代币总供应量 270,000,000 AXS

Launchpad 销售价格 0.10 美元 / AXS

核心功能

Axie Infinity 是一种引领数字游戏世界的 ERC 实用型代币。 它为其平台提供了重要方面，例如：

使用案例

AXS 代币是平台的 ERC-20 实用代币，用于：

AXIE INFINITY 是一项好的投资吗？

Axie Infinity 目前价值 4.16B 美元，标价为 68 美元，在短短一年内从最初推出的 0.17 美元起就表现出了极大的上涨。 AXS 显示出强大的用户活动和 100 倍的竞争桥梁，最适合那些寻求长期投资的人。

在 RSI 收于 75 以上后，AXSUSDT 价格图表进入上升趋势。 自从收于 RSI 水平 75 上方以来，价格未能达到水平 25，表明我们仍处于强劲的上升趋势中。

在 RSI 开始上升趋势之后，AXSUSDT 周线图上的买压继续增加，被视为价格收于 21 年 1 月 18 日和 21 年 6 月 28 日的看跌内线上方。

上周价格收盘低于开盘价，表明另一个看跌内线，为价格再次飙升至 21 年 9 月 13 日上方奠定了基础。 AXSUSDT 图表上的背离模式也证实了 21 年 3 月 1 日和 21 年 5 月 24 日隐藏的看涨背离的上升趋势。 第三个看涨背离模式正在积聚动力。

与另一个即将突破的阻力形成汇合 [71.54]，我们可以看到 AXS 价格上涨。

AXS 代币的市值预测（10 倍、100 倍等）和需求/供应场景

AXS 代币的最大供应量为 2.7 亿，目前约有 23% 在流通。

我们衡量加密项目需求的方法之一是将其代币与比特币 BTC 配对。

如上所示，AXSBTC 周线图显示，与比特币相比，对 AXS 代币的需求巨大，多头突破了关键阻力位。 图表上还有一个隐藏的看涨背离模式，在 21 年 5 月 31 日，以及在 9 月 13 日的阻力位之后形成的最近一个。

在迄今为止的项目审查、固定最大供应量和价格分析之后，我们预计 AXS 价格在长期内将飙升约 5 倍。

AXIE INFINITY 项目路线图

自 2018 年以来，Axie Infinity 已经制定了双重目标的年度目标。请遵循下面的项目路线图。

伙伴关系

Axie Infinity 有很多但质量很好的合作伙伴和合作；

竞争分析

分析有关 Axie Infinity 核心功能的前两个游戏代币包括：

当玩家在其市场上买卖 Axie NFT 并收取培育轴以创建新轴的费用时，Axie Infinity 会收取 4.25% 的费用。 这些费用作为 Axie Infinity Shards (AXS) 支付

对于 Enjin 钱包，估计交易费用会自动设置以实现快速交易。 因此，它们不像 Axie Infinity 那样固定。

最后，对于 Decentraland (MANA) 来说，费用不是固定的，就像 Enjin 一样。 币安的交易费用显示了一笔高昂的费用，例如 43.0 MANA 的交易费用，这使 Axie Infinity 成为其竞争对手中最好的。

Decentraland 运行在以太坊区块链上，该区块链运行在工作共识算法的能量证明上。 Axie Infinity 和 Enjin 也是如此，因此没有可比性，因为它们都运行在以太坊区块链上。

AXIE INFINITY (AXS) 项目审查后和 21 年第四季度价格预测首先出现在 Coingape 上。

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原文链接：https://coingape.com/axie-infinity-axs-price-prediction/

原文作者：Sunil Sharma

编译者/作者：wanbizu AI

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