Ave.ai

Terminale di trading web3 one-stop che supporta oltre 60 catene (block chain)

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Scritto da Dario Cesaro
Aggiornato oltre una settimana fa

È fondamentale prestare attenzione quando ci si impegna con i servizi offerti da questo progetto. EOS Support non si assume alcuna responsabilità per eventuali problemi, danni o perdite che potrebbero verificarsi a seguito dell'utilizzo dei servizi forniti da questo progetto.

Introduzione

AVE.AI è un terminale di trading Web3 completo che fornisce supporto per oltre 60 catene. Consolida vari protocolli tra cui Dex, DeFi, Token e NFT, con l'obiettivo di stabilire una piattaforma interattiva Web3 che dia la priorità a una maggiore sicurezza dei fondi, analisi avanzata dei dati e un'esperienza user-friendly.

EOS EVM: AVE.ai Market List

Ave.ai Website supporta EOS EVM con connessioni Metamask.

Ave.ai fornisce le seguenti funzionalità

1. EOS EVM informazione sui Token (gettoni)

La categoria Market in Ave.ai fornisce dati di mercato in tempo reale per i token basati su EOS EVM, inclusi prezzo, variazione di prezzo 24H, volume di trading 24H e frequenza di trading 24H.

Al momento, Ave.ai fornisce informazioni su otto token basati sulla rete EOS EVM: $WEOS, $CXE, $FRGE, $NEUTRO, $NOAH, #USDT, #ETH, USDC


2. EOS EVM Saldo dei gettoni


All'interno della categoria Assets di Ave.ai, gli utenti possono visualizzare i saldi dei token che detengono nel proprio portafoglio EOS EVM. Questa funzione consente agli utenti di tracciare e gestire facilmente le proprie disponibilità di token sulla rete EOS EVM tramite l'interfaccia di Ave.ai.

3. EOS EVM Scambio di gettoni

Nella categoria Newpool su Ave.ai, gli utenti hanno la possibilità di impegnarsi in attività di trading con token basati su EOS EVM. Questa funzione consente agli utenti di acquistare e vendere token sulla rete EOS EVM tramite l'interfaccia di trading di Ave.ai. Sfruttando la categoria Newpool, gli utenti possono partecipare allo scambio di token basati su EOS EVM, facilitando la liquidità e consentendo un trading efficiente all'interno dell'ecosistema EOS EVM.


Autore: Terry Jin

Editore: Markus Hinrichs

Traduttore: Peter Valenčič

Fonti e riferimenti


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