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DEX (Bourses décentralisées), Prêt, Yield Farming

Ave.ai

SA
Sarah Chen
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Il est crucial de faire preuve de prudence lors de l'utilisation des services proposés par ce projet. EOS Support décline toute responsabilité pour les problèmes potentiels, dommages ou pertes qui pourraient survenir suite à l'utilisation des services fournis par ce projet.

Introduction

AVE.AI est un terminal de trading Web3 complet qui prend en charge plus de 60 chaînes. Il consolide divers protocoles, notamment Dex, DeFi, Token et NFTs, dans le but d'établir une plateforme interactive Web3 qui privilégie une sécurité renforcée des fonds, une analyse de données avancée et une expérience conviviale.

EOS EVM : Liste des marchés AVE.ai

Le site web Ave.ai prend en charge EOS EVM avec des connexions Metamask.

Ave.ai propose les fonctionnalités suivantes

1. Informations sur les tokens EOS EVM

La catégorie Market sur Ave.ai fournit des données de marché en temps réel pour les tokens basés sur EOS EVM, incluant le prix, la variation de prix sur 24H, le volume de trading sur 24H et la fréquence de trading sur 24H.

Actuellement, Ave.ai fournit des informations sur huit tokens basés sur le réseau EOS EVM : $WEOS, $CXE, $FRGE, $NEUTRO, $NOAH, #USDT, #ETH, USDC


2. Solde des tokens EOS EVM


Dans la catégorie Assets d'Ave.ai, les utilisateurs peuvent consulter les soldes de tokens qu'ils détiennent dans leur portefeuille EOS EVM. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de suivre et gérer facilement leurs avoirs en tokens sur le réseau EOS EVM via l'interface d'Ave.ai.

3. Échange de tokens EOS EVM

Dans la catégorie Newpool sur Ave.ai, les utilisateurs ont la possibilité de participer à des activités de trading avec des tokens basés sur EOS EVM. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs d'acheter et de vendre des tokens sur le réseau EOS EVM via l'interface de trading d'Ave.ai. En utilisant la catégorie Newpool, les utilisateurs peuvent participer à l'échange de tokens basés sur EOS EVM, facilitant la liquidité et permettant un trading efficace au sein de l'écosystème EOS EVM.


Auteur : Terry Jin

Éditeur : Markus Hinrichs

Sources et références :


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