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PYTHPyth Network빠른 링크
핵심 사실
이 페이지에서 측정된 모든 수치를 의미별로 묶어 각각 출처와 함께 제공합니다.
Price & Market Data
| 시가총액 순위 | #106CoinGecko |
|---|---|
| 시가총액 | $574MCoinGecko |
| 완전 희석 가치 | $728MCoinGecko |
| 사상 최고가 | $1.20 (2024-03-15), 94% belowCoinGecko |
| 사상 최저가 | $0.0295 (2026-06-06)CoinGecko |
Tokenomics
| 유통 공급량 | 7.87B PYTH (78.7% of max supply)CoinGecko |
|---|---|
| 최대 공급량 | 10.00B PYTHCoinGecko |
Valuation Ratios
| 시가총액 / 완전 희석 가치 | 0.79CoinGecko |
|---|
Product & Other
| 자산 유형 | Token issued on another chainCoinGecko (derived) |
|---|---|
| 변동성(30일, 연율화) | 106%CoinGecko daily closes, standard deviation of log returns |
| 상장 거래소 | 80 exchanges (124 pairs)CoinGecko |
| CoinUnited 상품 | 무기한 선물 —— 합성 가격 익스포저입니다. 코인을 수탁하지 않으며 온체인·스테이킹·거버넌스 권리도 없습니다. 레버리지 이용 가능, 청산 위험 수반. 24시간 연중무휴 거래.CoinUnited 상품 약관 |
Pyth 네트워크(PYTH)란?
TL;DR
Pyth Network는 기관 발행자로부터 고빈도 가격 데이터를 집계하여 온체인에 전달하는 탈중앙화 오라클 프로토콜로, PYTH의 기본 가치를 높이는 기업 데이터 구독에서 반복적인 수익을 생성합니다.
Pyth 네트워크는 DeFi, 파생상품 및 기업 시장에 블록체인 애플리케이션에 실시간 가격 데이터를 제공하는 분산형 오라클 프로토콜입니다.
Pyth의 주요 건축적 선택은 풀 모델입니다: 애플리케이션은 가격 업데이트를 필요에 따라 요청하며, 지속적으로 푸시되는 방송을 받지 않기 때문에 불필요한 가스 비용을 줄이고 과거 푸시 오라클 설계에 비해 확인 지연을 단축합니다.
PYTH 토큰은 프로토콜을 관리하며 데이터 수수료 분배 및 스테이킹에 참여하여 네트워크 사용을 직접적으로 토큰 유틸리티와 연결합니다.
데이터 수집 모델 또한 독특합니다. 가격 피드는 기관 1차 출처의 발행자, 거래소, 시장 조성자 및 거래 장소에서 자사의 관찰된 가격을 제공함으로써 유래하며, 2차 온체인 또는 웹 스크래핑 출처로부터 집계되는 것이 아닙니다.
이러한 출처의 차별성은 지연, 조작 저항 및 낮은 유동성 또는 비활성 시간 가격의 품질에 중요합니다. 2차 집계는 이러한 가격에서 먼저 저하되는 경향이 있습니다.
Pyth의 기업 향후 계획은 점점 더 구체화되고 있습니다. Pyth 데이터 마켓플레이스는 현재 블룸버그 및 리피니티브와 같은 기존 업체들이 지배하는 전통 금융 데이터 시장(약 500억 달러)을 명시적으로 목표로 하고 있으며, 프로토콜은 피델리티 투자자 및 미국 상무부를 포함한 7개 기관 발행자로부터 지원을 확보했습니다 — 이는 익명 또는 가명 데이터 기여자에 의존하는 프로토콜과 Pyth를 차별화하는 신뢰성 신호입니다. Pyth 터미널은 공공 데이터 탐색 인터페이스를 제공하여 피드 커버리지를 평가하는 개발자들의 탐색 비용을 낮춥니다.
이러한 제품들은 DeFi 및 핀테크 제품 출시 물결을 대표하며, 온체인 대출 및 무기한 선물 이상의 시장에 접근할 수 있는 범위를 넓힙니다.
공급 측면에서 PYTH는 고정된 최대 공급량을 가지고 있어, 토큰 발행은 프로토콜 설계에 의해 제한되며 재량적 거버넌스 결정에 의해 좌우되지 않습니다. 프로토콜 수준에서 내장된 소각 또는 분배 메커니즘은 희소성을 프로그램으로 만들며 — 장기 보유자가 모델링할 수 있는 예측 가능한 일정입니다.
시장은 2026년 4월 데이터 마켓플레이스 발표 시 기업적 촉매에 민감성을 보여주었으며, 이로 인해 PYTH의 현물 가격이 단일 세션에서 10% 이상 상승했습니다.
PYTH에 대한 무기한 선물 포지션을 통해 가격 노출을 취하는 트레이더는 온체인 공급 일정이 현물 시장의 정서와 유동성에 영향을 미치며, 이는 다시 무기한 선물 시장의 펀딩비 동향에 반영된다는 점을 명심해야 합니다.
CoinUnited에서 PYTH 무기한 선물은 연중무휴 거래됩니다 — 주말 및 거래 휴일 포함 — 이는 전통 금융 데이터 발표 또는 DeFi 프로토콜 업데이트가 현금 시장 시간 외에 나타날 때 특히 중요합니다. 최대 2000배의 레버리지를 이용할 수 있으며, 제품, 관할권 및 계좌 적격성에 따라 달라지며, 더 높은 배수에서 청산 위험이 비례적으로 증가합니다.
이러한 규제 및 제품 촉매가 지속적인 수요로 이어질지는 공급 모델만으로는 답할 수 없는 질문입니다.
마지막 업데이트: 2026-10-08
주요 통찰
- Pyth의 수익 모델은 순수한 온체인 오라클 수수료에서 구독 기반의 기업 레이어인 Pyth Pro로 전환되어 2026년 7월에 749만 달러 ARR을 초과하였으며, 이는 PYTH에 오라클 토큰에서는 흔치 않은 보다 전통적인 SaaS 가치 기준을 제공합니다.
- Pyth의 발행자 네트워크는 Tradeweb, Euronext FX, SGX FX와 같은 명명된 장소를 포함하여 138명 이상의 기관 기여자로 구성되어 있으며, 이는 순수한 크립토 네이티브 오라클 경쟁자들이 단순히 노드 운영자를 추가하는 것만으로 쉽게 복제할 수 없는 데이터 품질의 차별화를 만듭니다.
- 2026년 8월 Pyth 제품군의 총 ARR이 1,040만 달러를 초과함에 따라 이 프로토콜은 이제 측정 가능한 현금 흐름 대리 지표를 보유하게 되었으며, 이는 트레이더들이 투기적 채택 지표에서 수익 성장율과 기업 이탈율로 초점을 이동하도록 합니다.
- 무기한 선물 시장에서의 롱/숏 계좌 비율이 1.0을 초과하고 있는 것은 현재 시장이 포지셔닝 상에서 순롱으로 기울어져 있음을 나타내며, 이는 PYTH 트레이더에게 혼잡한 롱 다이내믹스 및 펀딩비 비용이 주요 리스크 관리 변수가 됩니다.
주요 요점
마지막 업데이트:: 2026-04-10- •Pyth Data Marketplace targets the $50B traditional financial data market (Bloomberg/Refinitiv), backed by seven institutional publishers including Fidelity Investments and the U.S. Department of Commerce.
- •PYTH token gained +10.65% to $0.0477 on the announcement; 24h high reached $0.0502 per live market data.
- •Pull-based oracle model and retained data ownership differentiate Pyth structurally from both legacy vendors and competitor Chainlink.
- •Datasets covering spot FX, precious metals, and crude oil swaps bring on-chain pricing to commodity and forex markets, expanding Pyth's addressable market beyond DeFi.
- •With 600+ integrations and 60% DeFi derivatives market share, Pyth's institutional pivot could accelerate TradFi/DeFi convergence as a multi-month narrative catalyst.
가격 및 시장 구조
Today's signals
read live| Metric | Value | Source |
|---|---|---|
| 24h change | -4.56% | OKX USDT-margined perpetual |
| 7d change | -15.73% | CoinGecko |
| 30d change | +12.81% | CoinGecko |
| 1y change | -37.88% | CoinGecko |
| 24h range | $0.07007 - $0.07403 | OKX USDT-margined perpetual |
| From all-time high | -94.1% | OKX USDT-margined perpetual / CoinGecko |
| Funding rate (8h) | +0.0040% | OKX USDT-margined perpetual |
| Open interest | $2M | OKX USDT-margined perpetual |
| Long/short ratio | 1.59 | OKX USDT-margined perpetual |
Read at request time from third-party perpetual-futures market data. Not CoinUnited's own book.
파생상품 체제 상태
Perpetual-futures data: OKX USDT-margined perpetual
Comparable Coins
How this coin compares with other large-cap crypto assets on the attributes price alone does not show.
| Asset | Rank | Market cap | Consensus |
|---|---|---|---|
| Celestia · TIA | #104 | $581M | — |
| Janus Henderson Anemoy AAA CLO Fund · JAAA | #105 | $580M | — |
| Pyth Network · PYTH | #106 | $570M | — |
| VeChain · VET | #107 | $559M | — |
| Quack AI · Q | #108 | $554M | — |
Third-party market data shown for comparison. Not a CoinUnited valuation and not investment advice.
용어집
암호화폐와 무기한 선물의 핵심 용어를 한 줄씩 —— 독자와 AI 답변 엔진 모두에게 모호하지 않은 페이지를 위해.
| 무기한 선물 | 만기일 없이 자산 가격을 추종하는 파생상품 —— 가격 익스포저만 제공하며, 해당 코인을 보유하거나 수탁하지 않습니다. |
|---|---|
| 펀딩 비율 | 무기한 선물 가격을 현물에 가깝게 유지하기 위해 롱과 숏 보유자 사이에서 주기적으로 주고받는 지급액. 포지션을 '보유하는' 주된 비용이며 거래 수수료와는 별개입니다. |
| 청산 | 증거금이 유지증거금 요건 아래로 떨어질 때 레버리지 포지션이 강제로 종료되는 것. 레버리지가 높을수록 더 작은 역방향 움직임에도 발동됩니다. |
| 유통 공급량 | 현재 발행되어 거래 가능한 코인의 수량 —— 앞으로 존재할 수 있는 최대치가 아니며, 시가총액이 계산되는 기준입니다. |
| 완전 희석 가치 | 존재할 수 있는 모든 코인이 오늘 유통 중이라고 가정했을 때의 시가총액. 공급 상한이 없는 토큰에는 정의되지 않습니다. |
| 합의 메커니즘 | 블록체인이 거래 기록에 합의하기 위해 사용하는 규칙 —— 채굴자가 에너지를 소비하는 작업증명이나, 검증자가 담보를 예치하는 지분증명 등이 있습니다. |
거래 위험
| Risk | What it means |
|---|---|
| Volatility | Crypto prices move further and faster than equities, with no daily limit and no circuit breaker. A move that would be a notable day in a stock is an ordinary one here. |
| No closing bell | This instrument trades around the clock, weekends included. A position is exposed at every hour, including the ones you are not watching, and there is no close to reassess at. |
| Leverage and liquidation | At the maximum available leverage of 2000x, a small adverse move exhausts the margin and the position is closed automatically. Losses are not limited to the move you expected; they are limited by the margin you posted. |
| Regulatory change | Rules differ by jurisdiction and are still being written. A change can affect what is tradeable, by whom, and on what terms, with little notice. |
| Market structure | The quoted price is a derivative reference, not the spot market itself. Price and liquidity can differ from spot, and the gap tends to widen in exactly the fast conditions where it matters most. |
| Funding as a holding cost | A perpetual future charges funding periodically between longs and shorts. Held long enough it becomes the dominant cost of the position, larger than the fee to open and close it. |
This list is not exhaustive and is not investment advice. Leveraged trading can result in the loss of your entire margin.
왜 PYTH를 거래해야 할까요? 주요 가격 요인 및 위험 요소
PYTH의 수요는 복합적인 주제에 기반하고 있습니다: 오라클 수수료 수익은 더 많은 프로토콜이 Pyth 피드를 조회함에 따라 증가하고, PYTH 토큰은 스테이킹과 거버넌스를 통해 그 수익의 일부를 포착하며, Pyth Pro의 기업 구독 수입은 순전히 온체인 오라클 토큰이 결여한 반복 수익의 기초를 제공합니다.
이 구분은 중요합니다. 왜냐하면 DeFi 수수료 수익은 주기적이며, 거래량이 감소하는 약세장에서는 압축되지만, 기업 ARR은 계약적 바닥을 가지고 있기 때문입니다. Pyth Pro가 주식, 외환 및 파생상품으로 피드 카탈로그를 확장함에 따라, 그 바닥은 암호화폐 감정과 무관하게 상승합니다.
트레이더는 수익 믹스가 더 방어적인 수익 방향으로 전환하는 주도적 지표로서 구독자 성장과 카탈로그 확장을 주목해야 합니다.
Pyth 데이터 마켓플레이스는 이 기업의 야망을 가장 명확하게 설명합니다. 500억 달러 규모의 전통 금융 데이터 시장을 목표로 하며 — 현재 블룸버그와 리피니티브가 지배하고 있는 영역 — 마켓플레이스는 피델리티 투자와 미국 상무부를 포함한 7개의 기관 출판사와 함께 출범했습니다.
이 기관의 목록은 Pyth의 기업 전략의 상승 가능성과 구조적 취약성을 모두 보여줍니다. 규제된 데이터 소스는 감사 가능하고 라이센스된 가격 피드를 요구하는 DeFi 프로토콜을 유치하며; 이러한 프로토콜은 배급을 요청하는 추가 발행자를 유치하고; 추가 발행자는 피드 품질을 향상시키고 추가 통합을 이끌어 냅니다.
시장의 초기 반응은 측정 가능했습니다: PYTH는 발표 이후 10% 이상 상승했으며, 토큰은 0.0502달러의 intraday 최고치를 기록했습니다.
이 플라이휠은 실재하지만, 규제가 라이센스된 금융 데이터의 온체인 재배포를 허용하는 것에 달려 있습니다. 규제 rulings가 이러한 재배포를 제한하면, Pyth를 일반 집계기와 차별화하는 기관 등급 출처를 제거하면서 기업 데이터 파이프라인의 출처를 차단할 수 있습니다.
경쟁 및 구조적 위험은 동일한 비중을 가져야 합니다. 체인링크의 EVM 체인 전반에 걸친 깊은 통합 이력은 기술적인 것뿐만 아니라 조직적인 전환 비용을 생성합니다 — 주요 대출 프로토콜을 새로운 오라클로 이전하는 데는 감사, 거버넌스 투표 및 통합 작업이 필요합니다.
Pyth의 네트워크에서 단 하나의 대형 DeFi 프로토콜이 이탈하는 경우, 수수료 처리량이 감소하고 1차 출판자에 대한 인센티브 구조가 약화되며, 출판자 보상은 피드 사용률의 일부에 의존하기 때문입니다.
별도로 Pyth의 온체인 거래량은 솔라나에 집중되어 있습니다; 네트워크 중단이나 솔라나의 개발자 활동의 지속적인 손실은 체인에 구애받지 않는 경쟁자에 비례하여 Pyth의 활동 지표에 불균형한 영향을 미칩니다.
이 집중 위험은 이론적이지 않습니다 — 솔라나가 이전 주기에서 네트워크 장애를 겪었으며, 각 에피소드는 Pyth의 쿼리 볼륨에서 상당한 비율을 일시적으로 제거했습니다.
마지막으로, 토큰 수준의 공급 역학은 프로토콜의 기초와 다를 수 있습니다. 잠금 해제 일정은 수익 성과와는 독립적으로 시장으로 이전에 제한된 토큰을 방출하여, 기업 데이터 전략이 성장하더라도 주기적인 공급 압력을 생성합니다.
수수료 분배에 대한 거버넌스 결정 — 스테이커, 재무부 및 자사주 매입에 흐르는 수수료 수익의 비율 — 은 토큰 수익 기대를 변경하고, 수입 지향적 보유자로부터의 수요를 변화시킬 수 있습니다.
CoinUnited에서 PYTH에 대한 무기한 선물의 노출을 취하는 트레이더는, 24시간, 주 7일 운영되는 시장에서 거버넌스 포럼 및 잠금 해제 일정을 수익 보고서와 함께 모니터링해야 합니다.
주말 뉴스 흐름이나 비업무시간의 기관 발표 — 4월에 PYTH를 급격히 움직이게 만든 데이터 파트너십 공개와 같은 — 는 전통적인 거래소가 닫혀 있는 동안 토큰의 가격을 재조정할 수 있습니다.
CoinUnited는 PYTH 무기한 선물에서 최대 2000배의 레버리지를 지원하지만, 사용 가능한 레버리지와 최대 한도는 제품, 관할권 및 계정 적격성에 따라 다르며, 높은 레버리지는 청산 위험을 크게 증가시킵니다. 거래 수수료는 30일 계약량에 따라 층별로 설정되어 있으며, VIP 9에서 0.000%에 도달합니다.
디파이 및 핀테크 제품 출시 물결은 전반적으로 오라클 수요에 긍정적인 영향을 미치지만, 2026년 10월 PYTH의 특정 위험-보상은 플라이휠의 어느 한 측면 — 기업 데이터 수익 성장 또는 경쟁 대체가 — 먼저 가속화되는지에 따라 달라집니다.
Pyth 네트워크의 오라클 생태계 내 위치
Pyth 네트워크는 오라클 생태계에서 특정한 틈새를 차지하고 있습니다: 그것은 기관 출처, 거래소, 시장 조성자 및 규제된 거래소에서 직접 수집된 1차 가격 데이터를 제공하며, 2차 온체인 또는 웹 스크랩 소스에서 가격을 집계하는 것이 아닙니다. 이러한 구조적 선택은 또한 경쟁 우위를 제공합니다.
기관 출처를 온보딩하는 것은 준수 관계, 법적 계약 및 데이터 라이선스 계약을 요구하며, 이는 수개월이 걸쳐 수립됩니다. 경쟁 오라클 프로토콜은 Pyth의 코드를 복사하여 그 출처 기반을 재현할 수 없으며, 이러한 관계를 처음부터 다시 구축해야 합니다.
Chainlink와의 비교는 오라클 경쟁이 생각보다 덜 제로섬임을 보여줍니다. Chainlink의 장점은 EVM 호환 체인 전반에 걸친 통합 깊이, 그 피드를 쿼리하는 대규모의 스마트 계약 기반, 그리고 상당한 재개발 비용 없이 이전할 수 없는 것입니다.
Pyth의 장점은 데이터 신선도와 출처 품질로, 특히 저유동성이나 비영업 시간 가격이 2차 집계에서 저하되는 자산에 대해 그렇습니다.
결과적으로 부분 시장 세분화가 나타납니다: 지연에 민감한 무기한 선물 프로토콜과 크로스-체인 DeFi 애플리케이션은 일반적으로 Pyth의 풀 아키텍처를 선호하는 반면, 기존 EVM 대출 프로토콜은 Chainlink의 인프라에 남아 있을 가능성이 높습니다. 두 프로토콜 모두 동시에 성장할 수 있는 이유는 적정 시장이 한 쪽의 기존 서비스를 초과하여 빠르게 확장하고 있기 때문입니다.
API 키 인증 접근 모델은 엔터프라이즈 단계에서 전환 비용의 한 층을 추가합니다. Pyth의 Hermes 엔드포인트를 중심으로 데이터 파이프라인, 리스크 시스템 또는 정산 워크플로를 구축한 클라이언트는 경쟁자가 대체될 경우 점진적으로 더 비싼 통합 깊이를 갖고 있습니다.
이는 전통 금융 데이터 공급업체의 플레이북과 유사하며, 가격이나 데이터 품질만으로는 주요 유지 메커니즘이 아닙니다.
Pyth 데이터 마켓플레이스는 역사적으로 기존 공급업체가 지배하는 전통 금융 데이터 시장에서 약 500억 달러의 점유율을 확보하려는 더 구체적인 노력 중 하나를 나타냅니다. 이미 Fidelity Investments와 미국 상무부를 포함한 7개의 기관 출처가 참여를 약속함으로써, 출처 목록은 새로운 진입자가 빠르게 복제하기 어려운 신뢰성을 담고 있습니다. 주식 및 FX 데이터 피드를 확장하여 1,900개 이상의 주식 피드를 카탈로그에 추가함으로써, 오라클 경쟁이 암호화 DeFi보다 덜 뿌리내린 시장으로의 접근 가능성을 엽니다.
전통 금융 데이터 소비자를 온체인 정산 인프라를 평가하는 것은 기존 오라클 프로토콜이 완전히 포착하지 못한 수요 풀을 나타냅니다.
그러한 수렴은 블록체인 네이티브 애플리케이션으로 기관급 데이터가 흐르는 방식을 재편성하는 더 넓은 DeFi 및 핀테크 제품 출시 물결의 일환입니다.
그 시장이 얼마나 빨리 성숙할지는 규제 명확성에 부분적으로 의존하며, 이는 어떤 출처 관계나 제품 카탈로그로도 완전히 헤지할 수 없는 변수입니다.
2026년 10월 현재, 그 불확실성은 전통 금융과 온체인 정산의 교차점에 위치한 프로토콜에 대한 기회와 일정 위험을 형성하고 있습니다.
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PYTH 무기한 선물 포지션은 기본 토큰의 소유가 아닌 만료가 없는 계약을 통한 Pyth Network에 대한 가격 노출입니다. 주요 지속 비용은 펀딩비로, 롱과 숏 보유자 간에 약 8시간마다 교환되는 주기적 지급으로, 계약 가격을 현물 가격에 고정합니다. 시장 포지션에 따라 이 이전 비용을 지불하거나 수취하게 됩니다.
레버리지 예제
2000배의 경우, 0.05 USDT의 마진으로 100 USDT의 명목 노출을 제어합니다. 1%의 불리한 움직임은 1 USDT 손실을 발생시키며, 이는 원래 마진의 20배에 해당합니다. 유지 마진은 전체 이동이 완료되기 전에 청산을 트리거합니다. 최대 2000배 레버리지의 가용성은 상품, 관할권 및 계정 자격에 따라 다릅니다.
| 마진 (USDT) | 레버리지 | 명목 (USDT) | 1% 이동 손실 | 마진 대비 |
|---|---|---|---|---|
| 0.05 | 2000x | 100 | 1.00 | 2000% |
| 1.00 | 2000x | 2,000 | 20.00 | 2000% |
| 10.00 | 500x | 5,000 | 50.00 | 500% |
PYTH 변동성과 세션 타이밍
PYTH는 주말과 전통적인 시장 창구 외부에서 발생하는 오라클 섹터 촉매, 통합 발표 및 DeFi 활동 변화에 민감합니다. 최근 예로, Fidelity Investments 및 미국 상무부와 같은 기관 출처가 지원하는 500억 달러 규모의 전통 금융 데이터 시장을 겨냥한 Pyth 데이터 마켓플레이스 뉴스가 PYTH를 하루 동안 10% 이상 상승시켰으며, 현장 시장 데이터에 대한 24시간 최고가는 $0.0502로 기록되었습니다. 이러한 종류의 움직임은 많은 전통적 거래소가 닫혀 있을 때 발생했습니다.
CoinUnited는 PYTH 무기한 선물을 24시간, 주 7일 거래하기 때문에 주말 및 시장 휴일을 포함하여 Pyth Pro ARR 공시나 기관 파트너십 발표와 같은 촉매 주위의 포지셔닝을 위해 현금 시장이 재개될 때까지 기다릴 필요가 없습니다. 아시아 시간대의 변동성과 주말 뉴스 흐름은 동일한 인터페이스에서 완전히 접근 가능합니다.
제품 출시 촉매와 DeFi 인프라 공간의 거래자들은 세션 연속성을 운영적으로 중요하다고 간주해야 합니다. 거래 수수료는 30일 계약 거래량에 따라 9개 VIP 레벨로 계층화되며, VIP 9에서는 0.000%에 도달합니다. 표준 계층은 무료가 아닙니다.
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자주 묻는 질문
파이썬 네트워크는 고충실도, 저지연 금융 시장 데이터를 온체인으로 제공하기 위해 설계된 탈중앙화 오라클 프로토콜입니다. 일반적인 오라클 네트워크가 공공 출처에서 데이터를 집계하는 것과 달리, 파이썬은 가격 정보를 직접 첫 번째 데이터 제공자, 거래소, 시장 조성자 및 거래 회사에서 가져옵니다. 이들은 자신의 관찰된 가격과 신뢰 구간을 직접 네트워크에 게시합니다. 이 프로토콜은 개별 가격 제출을 가중 중앙값 계산을 통해 단일 복합 가격 피드로 집계합니다. 각 발행자의 기여치는 가중치가 적용되며, 결과 집계는 단순한 가격뿐만 아니라 제출의 범위를 정량화하는 신뢰 구간도 반영합니다. 이러한 설계는 스마트 계약이 가격뿐만 아니라 불확실성 측정값도 소비할 수 있게 하여, 대출 프로토콜 및 파생상품 플랫폼과 같은 위험에 민감한 응용 프로그램에 유용합니다. CoinUnited의 PYTH 무기한 선물 상품은 기초 시장의 가격을 24시간 동안 추적하며, 주말을 포함하여 기초 자산의 거래 일정과는 다릅니다.
Pyth Network (PYTH) 수익
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|---|---|---|---|---|
| 1 | 스테이킹 | 9.13% | CeFi | |
| 2 | 수익 (유연) | 0.50%-2.00%Est. | CeFi | |
| 3 | 수익 (유연) | 1.00%-3.00%Est. | CeFi | |
| 4 | 수익 (유연) | 0.30%-8.00%Est. | CeFi | |
| 5 | 수익 (유연) | 0.50%-2.50%Est. | CeFi | |
| 6 | 스테이킹 | 1.00%-5.00%Est. | CeFi | |
| 7 | 스테이킹 | 0.25%-20.00%Est. | CeFi | |
| 8 | 수익 (유연) | 2.00%-4.00%Est. | CeFi |
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- ⚠️수익률은 변동성이 있으며 시장 상황에 따라 변경될 수 있습니다.
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면책 조항: 표시된 APY 비율은 참고용이며 시장 상황에 따라 달라질 수 있습니다. 수익은 보장되지 않으며 사전 통보 없이 변경될 수 있습니다. 암호화폐 투자에는 원금 손실의 가능성을 포함한 위험이 따릅니다. 수익 상품에 참여하기 전에 서비스 약관 및 위험 공지를 주의 깊게 읽어보시기 바랍니다.
출처 대조
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Every figure here is also published as machine-readable data, and re-checked on a schedule so a stale one shows up as stale. View the raw data
| Field | Value | Source | As of | Last checked | |
|---|---|---|---|---|---|
| Market cap rank | #106 | CoinGecko | 2026-10-18 | 2026-10-18 | View |
| Market cap | $574M | CoinGecko | 2026-10-18 | 2026-10-18 | View |
| Fully diluted valuation | $728M | CoinGecko | 2026-10-18 | 2026-10-18 | View |
| All-time high | $1.20 (2024-03-15), 94% below | CoinGecko | 2026-10-18 | 2026-10-18 | View |
| All-time low | $0.0295 (2026-06-06) | CoinGecko | 2026-10-18 | 2026-10-18 | View |
| Circulating supply | 7.87B PYTH (78.7% of max supply) | CoinGecko | 2026-10-18 | 2026-10-18 | View |
| Maximum supply | 10.00B PYTH | CoinGecko | 2026-10-18 | 2026-10-18 | View |
| CoinUnited product | Perpetual Futures - synthetic price exposure; no coin custody and no on-chain, staking or governance rights. Leverage available, with liquidation risk. Trades 24/7. | CoinUnited product terms | — | — | — |
면책 조항 및 참고 자료
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방법론 개요
우리의 Pyth Network 가격 예측은 다음의 여러 요소를 결합한 다중 요소 접근 방식을 사용합니다:
- 기술적 분석 (이동 평균, 오실레이터, 차트 패턴)
- 머신러닝 모델 (LSTM 네트워크, 회귀 모델)
- 온체인 지표 (거래량, 활성 주소, 거래소 흐름)
- 감성 분석 (소셜 미디어, 뉴스, 군중 심리)
- 거시경제 요인 (인플레이션, 금리, 전통적 시장과의 상관관계)
최종 방법론 검토:
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