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📌 아발란체(AVAX) 투자 가이드: 전망과 분석

by wjdflgkrl 2025. 2. 9.
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📌 아발란체(AVAX) 투자 가이드

📌 아발란체(AVAX) 투자 가이드: 전망과 분석

아발란체(AVAX)는 빠른 거래 속도와 확장성을 제공하는 차세대 스마트 컨트랙트 플랫폼입니다. 이더리움과의 높은 호환성을 유지하면서도 저렴한 수수료와 빠른 트랜잭션을 지원하는 AVAX의 특징과 투자 전략을 자세히 알고 싶다면 아래 버튼을 눌러 확인하세요.



📌 목차

1. 아발란체(AVAX)란?

아발란체(AVAX)는 빠른 트랜잭션 속도와 낮은 수수료를 제공하는 탈중앙화 스마트 컨트랙트 플랫폼입니다.

  • 초당 최대 4,500 TPS(트랜잭션 처리 속도)
  • 이더리움과 높은 호환성(Ethereum Virtual Machine, EVM 지원)
  • 서브넷(Subnet) 기술을 활용한 확장성 제공

2. 아발란체(AVAX)의 최근 상승 이유

AVAX는 최근 기업 및 기관 투자 유입과 함께 강세를 보이고 있습니다.

  • 📈 서브넷(Subnet) 기능을 통한 확장성 증가
  • 🔥 이더리움과의 강력한 호환성
  • 🚀 기관 및 기업 파트너십 확대
  • 🎨 DeFi 및 NFT 생태계 확장

3. 아발란체(AVAX)의 장점과 단점

✅ 장점

  • ✔️ 이더리움과 호환되는 스마트 컨트랙트 플랫폼
  • ✔️ 초고속 트랜잭션 속도와 낮은 수수료
  • ✔️ 서브넷(Subnet) 기술을 통한 확장성

❌ 단점

  • ⚠️ 경쟁 Layer 1 블록체인 증가
  • ⚠️ 서브넷 기능의 복잡성
  • ⚠️ 개발자 및 생태계 성장 필요

4. 아발란체(AVAX) 투자 전략

📊 단기 투자 전략

  • 🔍 주요 지지선 30.00~32.00달러에서 분할 매수
  • 📌 40.00달러 돌파 여부 확인 후 추가 매수

💰 장기 투자 전략

  • 📈 서브넷 기반 프로젝트 활성화와 함께 장기 보유
  • 🔥 기업 및 기관의 AVAX 채택 여부 확인

5. AVAX 토큰 보관 방법

  • 📦 거래소 내 보관: 빠른 거래 가능
  • 🔒 하드웨어 지갑 (Ledger, Trezor): 높은 보안성
  • 🛡️ Core Wallet 및 메타마스크 지원

6. AVAX 투자 시 주의할 점

  • ⚠️ 경쟁 Layer 1 블록체인 증가
  • 🚨 네트워크 트래픽 증가 시 성능 저하 가능
  • 🔓 서브넷 프로젝트의 성장 속도

7. 2025년 AVAX 가격 전망

🔮 긍정적인 시나리오

  • ✅ 서브넷 기술을 활용한 생태계 확장
  • ✅ 기업 및 기관 파트너십 증가
  • ✅ DeFi 및 NFT 시장에서 AVAX 활용 증가
  • ➡️ 최대 목표가: $80.00~100.00

⚠️ 부정적인 시나리오

  • ❌ 경쟁 Layer 1 블록체인의 발전
  • ❌ 네트워크 채택률 둔화
  • ❌ 암호화폐 시장 변동성
  • ➡️ 최저 예상가: $20.00~30.00

🎯 마무리: AVAX 투자, 해야 할까?

아발란체는 빠른 트랜잭션 속도와 확장성을 제공하는 강력한 Layer 1 블록체인이지만, 경쟁 블록체인과의 차별성을 유지할 수 있는지 여부를 고려해야 합니다.

💡 투자 전 고려할 사항

  • ✅ 서브넷(Subnet) 기능의 확장 가능성
  • ✅ 기업 및 기관의 아발란체 채택 여부
  • ✅ 이더리움 Layer 2 솔루션과의 경쟁력


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/** * @license * Copyright 2019 Google LLC * SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 */ import {Audit} from '../audit.js'; import * as i18n from '../../lib/i18n/i18n.js'; import {LargestContentfulPaint as ComputedLcp} from '../../computed/metrics/largest-contentful-paint.js'; const UIStrings = { /** Description of the Largest Contentful Paint (LCP) metric, which marks the time at which the largest text or image is painted by the browser. This is displayed within a tooltip when the user hovers on the metric name to see more. No character length limits. The last sentence starting with 'Learn' becomes link text to additional documentation. */ description: 'Largest Contentful Paint marks the time at which the largest text or image is ' + `painted. [Learn more about the Largest Contentful Paint metric](https://developer.chrome.com/docs/lighthouse/performance/lighthouse-largest-contentful-paint/)`, }; const str_ = i18n.createIcuMessageFn(import.meta.url, UIStrings); class LargestContentfulPaint extends Audit { /** * @return {LH.Audit.Meta} */ static get meta() { return { id: 'largest-contentful-paint', title: str_(i18n.UIStrings.largestContentfulPaintMetric), description: str_(UIStrings.description), scoreDisplayMode: Audit.SCORING_MODES.NUMERIC, supportedModes: ['navigation'], requiredArtifacts: ['HostUserAgent', 'Trace', 'DevtoolsLog', 'GatherContext', 'URL', 'SourceMaps'], }; } /** * @return {{mobile: {scoring: LH.Audit.ScoreOptions}, desktop: {scoring: LH.Audit.ScoreOptions}}} */ static get defaultOptions() { return { mobile: { // 25th and 13th percentiles HTTPArchive -> median and p10 points. // https://bigquery.cloud.google.com/table/httparchive:lighthouse.2020_02_01_mobile?pli=1 // https://web.dev/articles/lcp#what_is_a_good_lcp_score // see https://www.desmos.com/calculator/1etesp32kt scoring: { p10: 2500, median: 4000, }, }, desktop: { // 25th and 5th percentiles HTTPArchive -> median and p10 points. // SELECT // APPROX_QUANTILES(lcpValue, 100)[OFFSET(5)] AS p05_lcp, // APPROX_QUANTILES(lcpValue, 100)[OFFSET(25)] AS p25_lcp // FROM ( // SELECT CAST(JSON_EXTRACT_SCALAR(payload, "$['_chromeUserTiming.LargestContentfulPaint']") AS NUMERIC) AS lcpValue // FROM `httparchive.pages.2020_04_01_desktop` // ) scoring: { p10: 1200, median: 2400, }, }, }; } /** * @param {LH.Artifacts} artifacts * @param {LH.Audit.Context} context * @return {Promise} */ static async audit(artifacts, context) { const trace = artifacts.Trace; const devtoolsLog = artifacts.DevtoolsLog; const gatherContext = artifacts.GatherContext; const metricComputationData = { trace, devtoolsLog, gatherContext, settings: context.settings, URL: artifacts.URL, SourceMaps: artifacts.SourceMaps, simulator: null, }; const metricResult = await ComputedLcp.request(metricComputationData, context); const options = context.options[context.settings.formFactor]; return { score: Audit.computeLogNormalScore( options.scoring, metricResult.timing ), scoringOptions: options.scoring, numericValue: metricResult.timing, numericUnit: 'millisecond', displayValue: str_(i18n.UIStrings.seconds, {timeInMs: metricResult.timing}), }; } } export default LargestContentfulPaint; export {UIStrings};