Рискованная стратегия Михаэля ван де Поппе: портфель без биткоина и Ethereum

cryptonews.ruPublished on 2023-04-22Last updated on 2024-09-22

Популярный в соцсети X трейдер и аналитик Михаэль ван де Поппе (Michaël van de Poppe) раскрыл состав своего криптопортфеля и поделился прогнозами на ближайшее будущее рынка цифровых активов. Глава MN Trading сделал ставку на альткоины, ожидая значительного роста их стоимости в ближайшие месяцы.

Состав портфеля: рискованные ставки на потенциальный рост

Ван де Поппе признает, что его портфель отличается высоким уровнем риска, так как полностью состоит из альткоинов, без биткоина и Ethereum. В него входят:

  1. Четыре крупных альткоина:
    • Optimism (OP)
    • Celestia (TIA)
    • BitTensor (TAO)
    • Ethereum Name Service (ENS)
  2. Четыре менее крупных проекта:
    • Renzo (REZ)
    • Omni Network (OMNI)
    • Rocket Pool (RPL)
    • Aave (AEVO)

Трейдер подчеркивает, что не рекомендует повторять его стратегию, так как для этого нужна высокая устойчивость к рискам и способность переживать значительные колебания рынка.

Ожидания и прогнозы

Ван де Поппе ожидает, что в ближайшие 5-6 месяцев его портфель может показать рост до 10x. Он основывает свой прогноз на нескольких факторах:

    • Увеличение глобальной ликвидности, особенно в Китае и США
    • Достижение дна ценой биткоина и ожидаемый рост до $90 000-100 000 к концу года
1-недельный график BTC/USD. Аналитика: Михаэль ван де Поппе
  • Запуск протокола EigenLayer, который может стать катализатором роста для экосистемы Ethereum
  • Недооцененность многих DeFi-протоколов относительно их TVL (общей заблокированной стоимости)

Трейдер планирует активно управлять своим портфелем, используя стратегию свинг-трейдинга и ротации активов в зависимости от изменения рыночных нарративов.

Уроки прошлого и новая стратегия

Ван де Поппе рассказал о своем опыте потерь в мае, когда он слишком рано вошел в альткоины. Несмотря на это, он остается уверенным в своей стратегии, считая, что текущий цикл может стать последним, когда относительно легко получить высокую доходность.

«Если вы не можете пережить коррекцию в 60%, вы не заслуживаете 10-15-кратного роста вашего портфеля», — отметил трейдер, подчеркивая важность психологической устойчивости в криптотрейдинге.

В отличие от предыдущего цикла, когда ван де Поппе занимался дневной торговлей, сейчас он сосредоточился на свинг-трейдинге и позиционной торговле. По его мнению, такой подход позволяет добиться высоких результатов при меньших затратах времени и энергии.

Михаэль ван де Поппе подчеркивает, что его портфель отражает личные предпочтения и результаты исследований. Он советует инвесторам тщательно анализировать рынок и выбирать стратегии, соответствующие их уровню риска и инвестиционным целям.

Trending Cryptos

Related Reads

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

DeepSeek has updated its DeepSeek V4 model with the DSpark speculative decoding framework, achieving a significant 60-85% speedup in generation for Flash models and 57-78% for Pro models while maintaining the same overall throughput. This engineering-focused update, rather than a core architectural change, introduces DSpark to address latency and throughput bottlenecks in high-concurrency production environments. DSpark combines high-throughput parallel generation with adaptive load-aware verification. Its key innovations include a semi-autoregressive generation architecture to model dependencies within token blocks and a hardware-aware confidence-scheduled verification system. This system uses a confidence head to predict token acceptance probabilities, allowing it to dynamically optimize verification length per request and allocate compute only to tokens with the highest expected payoff. The asynchronous scheduler is designed for real-world deployment, ensuring zero-overhead scheduling and continuous CUDA graph replay while preserving the target model's output distribution. In tests across mathematical reasoning, code generation, and daily dialogue, DSpark outperformed state-of-the-art models like Eagle3 and DFlash, increasing average acceptance length by 26.7%-30.9% and 16.3%-18.4% respectively on Qwen3 target models. DeepSeek also open-sourced DeepSpec, a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding draft models, providing a standardized toolkit that includes data preparation tools, model implementations, training code, and evaluation scripts.

marsbit8h ago

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

marsbit8h 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