Category: AI Tools in Crypto

Why regulatory compliance in crypto research now feels different Crypto research in 2025 sits in a strange spot: it’s still experimental enough to break new ground every month, but already regulated enough that sloppy handling of data, tokens or users can trigger very real enforcement actions. Whether you’re building metrics dashboards, writing DeFi risk reports…

If you’re serious about crypto, you eventually hit the same wall: raw blockchain data is everywhere, but getting precise answers is painfully hard. “How many new wallets actually stuck around after using my dApp?” or “Which liquidity providers are quietly exiting?” Suddenly you’re knee‑deep in hex, logs, and weird indexing rules. Advanced query techniques for…

Why assessing cross‑chain solutions is trickier than it looks Before you start googling bridges and SDKs, стоит признать очевидное: ни один инструмент не даст идеальную совместимость блокчейнов. Cross‑chain — это всегда компромисс между безопасностью, скоростью и удобством. Поэтому задача не в том, чтобы найти «магический» протокол, а в том, чтобы осознанно выбрать набор решений под…

Why Data-Driven DeFi Governance in 2025 Is a Big Deal DeFi in 2025 doesn’t look like the wild West of 2020 anymore. Capital is more institutional, users are more demanding, and regulators are finally paying attention. Governance is no longer просто голосование за эмодзи в форуме — это фактически управление многомиллиардными казначействами и системами стимулов….

Why evaluating crypto theses under uncertainty is a different game When you buy crypto in an uncertain market, you’re not just picking coins — you’re betting on narratives, incentives, and game theory you can’t fully observe. There’s no clean discounted cash flow model, no audited income statement that neatly explains the upside. So your approach…

Why funding rate comparison suddenly matters so much Perpetual фьючерсы сегодня — основной инструмент спекуляций в крипте. На крупных биржах их объём уже несколько лет стабильно превышает спотовый, а периоды перегрева рынка в 2021 и 2024 годах показали, насколько агрессивно могут вести себя финансирования. Для трейдера perpetual futures funding rates comparison — это не академическое…

Why AI in crypto is both a superpower and an attack surface AI in crypto research feels like strapping a rocket to your trading screen: models digest news, on‑chain data and order books faster than any human. But the same tools quietly expand your attack surface. Every prompt, uploaded CSV and API key becomes a…

Why scraping and normalizing crypto data hurts more than it should If you’ve ever tried to collect crypto prices from a few exchanges and suddenly found yourself with ten formats, missing fields, random nulls and timestamps from alternate universes, you already know the problem. Scraping and normalizing crypto data at scale isn’t just “write a…

Why crypto data science is its own beast When люди говорят «data science», многие представляют классические задачи: прогноз продаж, рекомендации фильмов, распознавание картинок. В крипте всё иначе: данные потоком льются с блокчейнов, бирж и DeFi‑протоколов, а рынок меняется быстрее, чем вы успеваете дописать ноутбук. Learning path for crypto data science beginners должен учитывать три слоя:…

Why token velocity matters more than most people think When люди впервые заходят в крипту, они залипают на «market cap», мемы и красивые дашборды, но почти не смотрят на token velocity — скорость оборота токена. По сути, это то, как быстро один и тот же токен переходит из рук в руки за определённый период. Высокая…