Эксперт увидел признаки дна в альткоинах из-за слабой реакции на заявления главы ФРС

cryptonews.ruPublished on 2024-05-12Last updated on 2025-02-12

Альткоины практически не отреагировали на заявления председателя ФРС Джерома Пауэлла об отсутствии спешки с корректировкой ставок. Трейдер Мэттью Хайланд увидел в этом признаки прохождения дна сектором.

#Crypto received the worst possible news of 2025 today yet Alts hardly sold off and some are in the green

Why?

1)Sellers exhausted
2)Markets are forward looking; possible the market already sniffed this news out prior hence the capitulation a week ago

If you told anyone…

— Matthew Hyland (@MatthewHyland_) February 11, 2025

Специалист назвал две причины, которые объясняют ситуацию:

  1. «Истощение» продавцов.
  2. Отыгрыш рынком новости неделю назад, когда прошла масштабная капитуляция покупателей.

«Если бы вы вчера сказали кому-нибудь, что Пауэлл объявит об отказе от [перезапуска] QE до снижения ключевой ставки до нуля, большинство ожидало бы новой масштабной распродажи до недавних минимумов. Этого не случилось. Дно достигнуто», указал Хайланд.

Автор подкаста Forward Guidance под ником fejau выразил противоположную точку зрения.

For the QE is coming soon dreamers, I hope you just heard what powell said "QE is a tool we only use when rates are already at zero". You don't want zero rates and QE. That means a LOT of pain has to happen in the interim. QE isn't coming to save your overlevered alt bags anytime…

— fejau (@fejau_inc) February 11, 2025

«Я надеюсь, вы слышали слова Пауэлла: „QE — это инструмент, который мы используем только при нулевых ставках” […]. Это означает, что в промежутке придется много страдать. QE не придет спасать ваши перегруженные альткоины в ближайшее время», — пояснил специалист.

В ответ соучредитель Messari Дэн МакАрдл заявил, что «приличная экономика и некоторое кредитное расширение достаточны для сохранения режима умеренной склонности к риску».

Fwiw, a decent economy and some credit expansion is perfectly sufficient for a moderately risk-on env.

Everyone is just anchored to stuff like zirp and qe due to recency bias.

— Dan (@robustus) February 11, 2025

«Все просто привязаны к вещам вроде ZIRP и QE из-за предвзятости», — пояснил он.

Напомним, в Blofin предупредили, что альткоины могут повторить судьбу доткомов на фондовом рынке США.

Ранее в JPMorgan заявили об ожиданиях сохранения доминирования биткоина над Ethereum и другими криптовалютами в этом году.

Related Reads

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

In a new article, Dr. Fei-Fei Li addresses the widespread and often inconsistent use of the term "world model" in AI. She proposes a clear, functional taxonomy rooted in the classic Partially Observable Markov Decision Process (POMDP) loop (agent → action → state → observation → agent). According to this framework, current systems called "world models" are different projections of this loop, categorized by their primary output: 1. **Renderers**: Output observations (pixels). Their goal is visual fidelity for human consumption (e.g., video generation models like Sora). They are the most commercially mature but are limited by a focus on appearance over physical accuracy. 2. **Simulators**: Output states (geometric, physical, dynamic representations). They provide a structurally accurate world for both human professionals (e.g., architects) and computational agents (e.g., robots for training). Li argues simulators are the crucial, underappreciated bridge, as they can underpin both rendering and planning. 3. **Planners**: Output actions. Given an observation and a goal, they decide what an agent should do next (e.g., robotic action models). This area is highly promising but remains the least mature for real-world deployment. Li highlights a key trend: the boundaries between these three categories are beginning to blur, as they all rely on a shared underlying understanding of geometry, physics, and dynamics. The logical endpoint is a unified world foundation model capable of switching between rendering, simulation, and planning based on downstream needs. This convergence, she concludes, is central to advancing spatial intelligence—enabling machines not just to talk about the world, but to truly understand, imagine, and interact with it.

marsbit6h ago

Li Fei-Fei's Latest Long-Form Article: When Video Generation, Robotics, and NVIDIA All Call Themselves World Models, We Need a Taxonomy

marsbit6h ago

Trading

Spot
活动图片