BINGXは、世界的な暗号通貨交換を主要にしており、暗号の新人からベテラントレーダーまで、ユーザーの多様なニーズを満たすために調整された幅広い製品とサービスを提供しています。 Spot Trading、Derivative、Copy Trading、またはWealth Managementに興味があるかどうかにかかわらず、BINGXは投資の旅をサポートするための包括的で安全なプラットフォームを提供します。
On BingX, users can seamlessly buy, sell, trade, and hold popular cryptocurrencies such as Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), XRP (XRP), Litecoin (LTC), Dogecoin (DOGE), Shiba Inu (SHIB), Solana (SOL), BNB, ORDI, BRC20 tokens, SATS, Polkadot (DOT), Chainlink （リンク）、ポリゴン（マティック）、カルダノ（ADA）など。このプラットフォームは、柔軟なレバレッジオプションで取引される先物とデリバティブをサポートし、トレーダーが長いポジションとショートポジションの両方を獲得できるようにします。これにより、ダイナミックで揮発性の暗号市場での効果的なリスクヘッジと利益を得ることができます。さらに、BINGXはグローバルインデックスやその他の先物製品へのアクセスを提供し、取引の機会を拡大します。
堅牢な製品エコシステムにより、BINGXは[TTPP] TradingView [YYXX] Integration、GameFi、Defi、BRC20、およびさまざまなWeb3関連の製品などの高度なツールを提供します。傑出した機能の1つは、コピー取引機能であり、これにより、ユーザーは経験豊富で成功したトレーダーの取引を自動的に反映できるようになります。これにより、学習が強化されるだけでなく、戦略的複製を通じて全体的な取引パフォーマンスが向上します。
なぜBINGXを選ぶのですか？
- コピー取引：詳細なパフォーマンスメトリックに裏付けられた直感的なワンクリックオートコピーツールを使用して、トップパフォーマンスのトレーダーを特定するのに役立ちます。
- デモ取引：デモアカウントシステムでのリスクのない取引の練習 - 先物取引を学ぶ初心者や新しい戦略をテストする専門家のためのideal。
- 低い取引料：競争力のある取引コストの恩恵を受け、費用対効果の高いシームレスな取引体験を確保します。
- 公正市場環境：主要な交換から集約された透明で信頼性の高い市場データにアクセスし、価格操作のリスクを最小限に抑えます。
- 柔軟な注文タイプ：制限注文、市場注文、自動化されたテイクプロビットまたはストップロス機能を使用して取引を実行します。戦略に基づいて、クロスマージンモードと分離マージンモードを簡単に切り替えます。
- リアルタイム市場追跡：モバイルプラットフォームとデスクトッププラットフォームの両方でリアルタイムの更新を利用できる市場の動きに先んじてください。
- マルチクリプトカレンシーサポート： BTC、ETH、LTC、DOGE、SHIB、SOL、ADA、DOT、MATIC、LINKなどを含むさまざまなデジタル資産を取引します。
- Advanced Tools＆Insights：ブロックチェーンのトレンドに追いつき、自動化されたトレーディングボット、価格アラート、ポートフォリオ追跡機能などの組み込みツールを使用して戦略を改良します。
BINGXのコア機能
- スポット取引： BTC、ETH、XRPなどの主要な暗号通貨を即座に交換して、高流動性と迅速な実行を行います。
- P2P取引：プラットフォームに統合された信頼できる商人を介して、安全なフィアットからクリプトへの取引を実施します。
- 先物取引： BTC、ETH、リンク、DOTなどを含むさまざまなデジタル資産先物を取引してください。
- 永久契約：永久先物市場でエントリポイントと出口ポイントを効率的に管理するための制限命令を配置します。
- 紹介プログラム：友人を招待してBINGXに参加し、取引手数料から手数料を獲得します。
- 24時間年中無休のカスタマーサポート：必要なときにいつでもタイムリーな支援を受け、スムーズで途切れない取引を確保します。
詳細または支援については、 BINGXの公式Webサイトにアクセスするか、 [email protected]のサポートチームにご連絡ください。
バージョン4.27.5の新しいもの - 2024年10月22日リリース
- 安定性の向上のためのバグ修正
- スムーズなユーザーエクスペリエンスのパフォーマンスの最適化
