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Meme Coins DOGE e SHIB hanno guidato i guadagni CoinDesk 20 la scorsa settimana: grafici degli Indici CoinDesk
Tutti i 20 asset CD20 hanno registrato un andamento positivo durante la settimana, con quattordici che hanno registrato rendimenti superiori al 10%.
Indici CoinDesk (CDI) presenta i suoi grafici settimanali, uno sguardo bisettimanale alle performance dei singoli nomi all'interno dell'indice CoinDesk 20 (CD20) e il più ampio CoinDesk Market Index (CMI).
Il CD20 traccia le criptovalute più grandi e liquide del mondo all'interno di un indice investibile, mentre il CMI, che copre un ampio mercato, include oltre 150 criptovalute negoziabili suddivise in sei settori.
Il CD20 è salito del 19% dalla chiusura di venerdì scorso, con tutti i 20 token nel misuratore che hanno registrato un apprezzamento durante la settimana. Le monete meme Dogecoin (DOGE) e Shiba Inu (SHIB) hanno registrato guadagni sproporzionati, registrando rispettivamente avanzamenti del 49% e del 41%.

Tra i CD20, solo sei asset non sono riusciti a guadagnare rendimenti a due cifre nella settimana. Tra questi, Layer 2 side chain Polygon'sMATIC(+3,1%), scambio decentralizzato UniswapUNI(+3,9%), piattaforma di storage condivisa FileCoin FIL(+5,5%), Computer Internet di livello 1ICP(+5,7%), la piattaforma oracolare ChainLinkLINK (+8,7%) e la rete di pagamenti StellarXLM(8,8%).

Al di fuori del CoinDesk 20, monete meme PEPE(+140%) eBONK (+109%) guida l'indice di mercato CoinDesk Market Index, che comprende 189 asset.

Tracy Stephens
Tracy Stephens è Senior Index Manager presso CoinDesk Indici, dove lavora per mantenere gli elevati standard di robustezza e rigore del trading sistematico riscontrabili nella Finanza tradizionale in prodotti di dati e indici. Prima di passare alle Cripto, ha sviluppato strategie di macro-trading sistematico come ricercatrice quantitativa presso Alliance Bernstein, ONE dei più grandi gestori patrimoniali degli Stati Uniti, e presso Citibank. Tracy ha conseguito una laurea triennale in matematica presso il Barnard College e un master in Data Science presso l'Università della California, Berkeley.
