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Londres, Reino Unido, 29 de fevereiro de 2024, Chainwire. O projeto de criptomoeda eco-amigável, Green Bitcoin, observou sua fase de pré-venda por tempo limitado ultrapassar $1 milhão em financiamento. Com um inovador modelo de staking gamificado e uma base eficiente em termos energéticos, o Green Bitcoin oferece aos detentores de tokens uma maneira de apostar seus tokens e gerar rendimento. Esse sistema, que apresenta uma metodologia de staking singular, permite que os detentores de tokens tentem prever os movimentos diários de preço do Bitcoin, podendo obter recompensas que variam conforme a precisão e o tamanho da aposta.
O modelo de staking gamificado do Green Bitcoin oferece uma reviravolta única, onde os detentores de tokens podem engajar-se diariamente, tentando prever os movimentos de preço do Bitcoin. Se forem bem-sucedidos, podem ganhar recompensas baseadas na precisão de suas previsões e no tamanho de suas apostas. Este sistema é reiniciado diariamente, garantindo engajamento contínuo. Ao contrário dos protocolos de staking típicos com rendimentos fixos, o modelo do Green Bitcoin oferece um rendimento dinâmico, com mais de 27% do total de suprimento de tokens destinados a recompensas de staking, assegurando uma reserva considerável de incentivos para previsões precisas de preços do BTC, a ser distribuída ao longo de dois anos.
Construindo sobre o ressurgimento do mercado cripto, a pré-venda do Green Bitcoin ultrapassou a marca de $1 milhão, oferecendo tokens com desconto para investidores potenciais. Diferente dos modelos típicos de pré-venda, a equipe do Green Bitcoin incentiva a retenção a longo prazo, permitindo que os usuários apostem seus tokens comprados imediatamente. A Coinsult, uma firma de segurança blockchain de renome, auditou o contrato inteligente do token. De acordo com a empresa, os canais sociais do Green Bitcoin estão vendo engajamento sobre o projeto, com destaque para o crescimento do grupo no Telegram e da conta no Twitter do Green Bitcoin, além da presença em vídeos do YouTube elogiando seu modelo “Predict-to-Earn”.
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