В секторе спотовых биткоин- и Ethereum-ETF в США зафиксировали отток капитала

cryptonews.ruPublished on 2024-08-12Last updated on 2024-09-12

  • 11 сентября биткоин- и Ethereum-ETF зафиксировали отток средств.
  • Из этих продуктов вывели $43,97 млн и $542 870.
  • Негативная тенденция в обоих секторах продолжилась после недавнего притока капитала.

11 сентября 2024 года в американском секторе спотовых биткоин-ETF чистый суточный отток капитала составил $43,97 млн. Отметим, негативная тенденция продолжилась после недавнего притока средств. Продукты на базе Ethereum зафиксировали отток в размере $542 870.

По данным платформы SoSo Value, 11 сентября отток средств получили три биткоин-фонда, а именно:

  • ARKB — $54,03 млн;
  • GBTC — $4,59 млн;
  • BTC — $511 230.

FBTC от компании Fidelity привлек $12,57 млн, а BTCO от Invesco — $2,59 млн. Еще семь продуктов не получили ни притока, ни оттока средств.

Приток/отток капитала в американском секторе спотовых биткоин-ETF. Источник: SoSo Value.

В секторе Ethereum-ETF 11 сентября зафиксировали минимальный отток на $542 870. Фонд FETH от Fidelity привлек $1,17 млн, ETHV от VanEck столкнулся с оттоком на $1,71 млн. Еще по семи позициям не зафиксировали ни приток, ни отток капитала.

Приток/отток капитала в американском секторе спотовых Ethereum-ETF. Источник: SoSo Value.

На рынке Гонконга не зафиксировано ни притока, ни оттока средств по обеим категориям фондов.

Ранее директор по информационным технологиям биржи Bitwise Мэтт Хоуган заявил о высоком уровне принятия спотовых биткоин-ETF среди инвестиционных консультантов.

Trending Cryptos

Related Reads

Embodied Intelligence 'Gaokao' is Insanely Hard, Humans Score 100, Best Model Only 12.8

Embodied AI Faces a Daunting "Everest": New Benchmark Reveals Huge Gap Between Models and Humans A comprehensive new benchmark for robotic manipulation, RoboDojo, has been released, painting a stark picture of the current state of embodied AI. It serves as a unified evaluation platform covering both simulation and real-world robot tasks. The benchmark assesses five core capabilities: Generalization (adapting to new scenes/objects), Memory, Precision manipulation, Long-Horizon multi-step tasks, and Open semantic understanding. It includes 42 simulation tasks and 18 standardized real-world tasks across three dual-arm robot platforms. The results are sobering. In simulation, the best-performing generalist robot policy achieved an average success rate of only 8.80%. Performance in the real world was slightly higher but still low, with the top model succeeding 12.8% of the time on average. In stark contrast, human experts scored 76.03% in simulation and 100% in real-world tests. The benchmark highlights significant, uneven gaps in current models' abilities. While some excel in specific areas like visual recognition or simple actions, they struggle with reliability, especially in long-horizon tasks where errors accumulate and in open-ended semantic instructions. The low scores, particularly in real-world deployment with physical uncertainties like camera noise and contact dynamics, underscore that today's models are far from being robust, general-purpose operational robots. RoboDojo is more than just a ranking; it's an infrastructure designed for fair, reproducible comparison. Its companion system, XPolicyLab, standardizes the interface for different models to be evaluated. Maintained by an academic consortium without commercial ties, it aims to provide a community-wide "altitude meter" to track genuine progress toward reliable and generalizable robot manipulation.

marsbit1h ago

Embodied Intelligence 'Gaokao' is Insanely Hard, Humans Score 100, Best Model Only 12.8

marsbit1h ago

Trading

Spot

Hot Articles

Discussions

Welcome to the HTX Community. Here, you can stay informed about the latest platform developments and gain access to professional market insights. Users' opinions on the price of ETH (ETH) are presented below.

活动图片