Bezpečná a spolehlivá GeneAlpha peněženka
Převezměte kontrolu nad svými GeneAlpha aktivy s úplnou důvěrou v ekosystém Trezor.
- Zabezpečeno vaší hardwarovou peněženkou
- Použití s kompatibilními online peněženkami
- Důvěra od více než 2 milionů zákazníků

Odesílejte a přijímejte své GeneAlpha s aplikací Trezor Suite
Odesílání a přijímání
Hardwarové peněženky Trezor podporující GeneAlpha
Synchronizace zařízení Trezor s aplikacemi peněženky
Spravujte své GeneAlpha pomocí hardwarové peněženky Trezor synchronizované s několika aplikacemi peněženek.
Trezor Suite
MetaMask
Rabby
Podporovaná síť
- Ethereum
Proč hardwarovou peněženku?
Přejděte do offline režimu s peněženkou Trezor
- Vlastníte 100 % vašeho krypta
- Vaše peněženka je 100 % bezpečně offline
- Vaše data jsou 100 % anonymní
- Vaše krypto není vázáno na žádnou společnost
Online burzy
- Pokud burza zkrachuje, přijdete o všechno své krypto
- Burzy jsou cílem útočníků
- Vaše osobní údaje mohou být zneužity
- Své kryptoměny nevlastníte plně
Jak na GA s peněženkou Trezor
Připojte svůj Trezor
Otevřít aplikaci peněženky třetí strany
Spravujte svá aktiva
Využijte svůj GA naplno
Trezor bezpečně uchovává vaše GA
Chráněno pomocí Bezpečnostního prvkuNejlepší ochrana před online i offline hrozbami
Vaše krypto, vaše kontrolaAbsolutní kontrola každé transakce s potvrzením na zařízení
Zabezpečení začíná u otevřeného zdrojeDíky transparentnímu designu je vaše peněženka Trezor lepší a bezpečnější
Jasná a jednoduchá záloha peněženkyObnovení přístupu k digitálním aktivům pomocí nového standardu zálohování
Jistota od prvního dneBezpečnostní samolepky na obalech a zařízeních zajišťují neporušenost vašeho zařízení Trezor
GeneAlpha is a Web3 price prediction infrastructure provider. It allows its users to build various prediction frameworks, such as classical machine learning models as well as LLM (Large Language Model)–based prediction agents. All of the models that users create can be sold in the GeneAlpha marketplace. GeneAlpha provides infrastructure for model training, tuning, and experimentation using genetic algorithms to create more accurate machine learning models for Web3 prediction.

