Dogecoin падает: насколько низко может опуститься цена

cryptonews.ruPublished on 2025-04-19Last updated on 2025-06-19

Цена Dogecoin (DOGE)снова находится под давлением, колеблясь около 0,167 доллара на момент написания статьи. Как дневные, так и часовые графики рисуют чёткую картину: покупатели отступают, и импульс замедляется. После тестирования сопротивления на уровне 0,20 доллара и неспособности прорваться выше, цена DOGE теперь теряет поддержку на ключевых скользящих средних. Теперь вопрос в том, упадёт ли цена ещё ниже или быки смогут защитить эту критическую зону?

Прогноз цены Dogecoin: что показывает дневной график?

Прогнозирование цены Dogecoin
График DOGE/USD на 1 день — TradingView

Дневной график показывает непрерывную серию более низких максимумов и более низких минимумов, при этом цена DOGE сейчас торгуется ниже 20-дневной (0,185), 50-дневной (0,201) и даже 100-дневной скользящей средней (0,184). Эти три динамические зоны сопротивления теперь находятся выше текущей цены, что усиливает давление на рынок. Примечательно, что 200-дневная скользящая средняя по-прежнему значительно выше — 0,250 доллара, что указывает на слабость долгосрочного тренда.

Недавний прорыв DOGE ниже уровня 0,17 доллара сигнализирует о том, что краткосрочные покупатели вышли из игры. Свечи «Хайкен Аши» по-прежнему в основном красные, что подтверждает медвежий тренд. Зона поддержки сейчас находится между уровнями 0,160 и 0,155 доллара, и явный прорыв может открыть путь к уровням 0,145 и даже 0,125 доллара, что составляет 25% от текущего уровня.

Давайте подсчитаем потенциальный ущерб на этом уровне:

Снижение до 0,125 с 0,167=(0,167−0,125/0,167​)×100 = 25,14%

Это может отпугнуть новых инвесторов, если только не возобновится активное покупательское давление.

О чём говорит почасовая диаграмма?

Прогнозирование цены Dogecoin
График DOGE/USD на 1 час — TradingView

Если посмотреть на часовой график, то можно увидеть, что цена DOGE находится ниже всех ключевых скользящих средних: 20-, 50-, 100- и 200-дневных SMA. Они плотно расположены в диапазоне от 0,169 до 0,181 доллара, и цена неоднократно выходила из этой зоны. Такая перекупленность отражает сильное внутридневное сопротивление.

За последние 48 часов цена Dogecoin пыталась вернуться к отметке 0,175 доллара, но потерпела неудачу. Продавцы быстро отреагировали, и цена упала до 0,167 доллара. Более того, повторяющиеся более низкие максимумы указывают на ослабление спроса даже среди дневных трейдеров. Краткосрочная нижняя граница находится вблизи 0,162 доллара. Если этот уровень будет преодолён, DOGE может быстро вернуться к 0,150 доллара.

Прогноз цены Dogecoin: есть ли надежда на разворот?

Отскок возможен, но только в том случае, если цена DOGE сможет восстановиться и удержаться выше 0,175 доллара при достаточном объёме. Это позволит преодолеть скользящие средние 20 и 50 и откроет путь к 0,185 доллара, который является следующим уровнем сопротивления по Фибоначчи, а также совпадает со 100-дневной скользящей средней. Движение с 0,167 до 0,185 доллара будет означать рост на 10,7%.

(0,185−0,167/0,167)×100=10,77%

Но сейчас и структура, и скользящие средние указывают на то, что любой отскок будет кратковременным, если только настроения на рынке в целом не улучшатся. Доминирование биткоина растёт, а цена альткоинов, таких как Dogecoin, в такие периоды, как правило, отстаёт.

Каков Вердикт суда?

Тренд Dogecoin явно медвежий как на дневном, так и на часовом таймфреймах. Продавцы контролируют ситуацию, и уровни поддержки находятся под угрозой. Если цена опустится ниже 0,162 доллара, в ближайшие недели цена DOGE может упасть ещё на 10–20%. Возвращение к 0,175–0,185 доллара имеет решающее значение для любого краткосрочного восстановления. До тех пор мем-монета может продолжать медленно терять в цене по мере того, как рынок перераспределяет капитал в более крупные активы.

Если вы держите акции в руках, возможно, вам стоит подождать и понаблюдать. Если вы хотите купить, терпение может принести вам более выгодные цены.

Related Reads

A Chip Company Releases AIDC Energy Storage Certification Standards. Why NVIDIA? Computing Power Reshapes Power Supply Logic. Who's in the Lead and Who's Left Out?

NVIDIA has released a "Battery Energy Storage System Self-Certification Guide," setting strict technical standards for energy storage systems specifically for AI data centers (AIDC). The guide focuses solely on certifying the Power Conversion System (PCS), not the batteries, with 10 mandatory performance metrics and 12 validation tests requiring real-world and simulation comparisons. Key requirements include rapid dynamic response to AI workloads, high-frequency system telemetry, and detailed electromagnetic transient models. The move is driven by the extreme and fluctuating power demands of next-generation AI hardware. Modern AIDCs require energy storage systems to act as intelligent, controllable grid assets, not just passive backup, to manage instantaneous, massive power load shifts that traditional UPS systems cannot handle. This redefines the competitive landscape for energy storage providers, shifting focus from capacity and cost to advanced control capabilities and system integration. While the market potential is significant—with forecasts of hundreds of GWh in new demand by 2030—the certification creates a high barrier to entry. It requires proven PCS delivery volumes and credible plans for rapid capacity scaling, favoring established, well-resourced players. Early movers like Fluence (partnering with Siemens) and several Chinese companies have secured projects ahead of the standard, but new entrants must now navigate this rigorous, costly, and time-intensive certification process to compete in the AIDC energy storage market.

marsbit1m ago

A Chip Company Releases AIDC Energy Storage Certification Standards. Why NVIDIA? Computing Power Reshapes Power Supply Logic. Who's in the Lead and Who's Left Out?

marsbit1m ago

After Missing the 20x, I've Found a 'Dumb' Method for AI Investing

**Missing the 20x Opportunity: A Simple 'Dumb' Approach to AI Investing** The AI boom, driving NVIDIA's revenue from $60B to $216B in two years, creates immense investment pressure. However, like the internet bubble of 2000, the largest AI opportunities likely lie ahead, perhaps after a correction. Instead of rushing in now or waiting paralyzed for a crash, the author proposes a third way: building a "knowledge warehouse" by systematically mapping the AI industry to be ready when opportunities arise. The core of the strategy is understanding AI's four-layer value chain: 1. **Compute Infrastructure (The "Engine"):** This foundational layer, where all money eventually flows, includes: a) **Chip Design:** NVIDIA's dominance via its CUDA ecosystem, b) **Chip Manufacturing/Packaging/Memory:** TSMC's near-monopoly in advanced manufacturing and SK Hynix's lead in High Bandwidth Memory (HBM), c) **Optical Interconnects:** Essential for large-scale AI clusters (e.g., Lumentum, Coherent), d) **Cooling & Power:** Critical for high-density AI data centers (e.g., Vertiv), e) **Servers/Data Centers & Cloud Platforms:** The physical and virtual wholesale providers. 2. **Models & Tools (The "OS"):** The competitive layer of foundation models (OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI), now generating real revenue. A key shift is the center of gravity moving from **Training** models to **Inference** (running models), which demands different chip characteristics and could challenge NVIDIA's monopoly. 3. **Middleware & Platform ("The Glue"):** Connects models and applications (e.g., Scale AI, Hugging Face). This layer could explode if applications take off. 4. **Vertical Applications ("The Cash Register"):** Where AI meets end-users (e.g., enterprise AI, coding tools, medical AI, robotics). A critical cross-cutting constraint is **Energy**, as AI's massive power consumption drives investment in nuclear and other energy infrastructure. The author identifies four key questions for further research: 1) How will the shift from Training to Inference reshape the competitive landscape? 2) With tech giants spending over $600B on capex, where is the ROI from AI applications? 3) What are the under-the-radar opportunities in the "second" and "third" circles of the value chain (e.g., cooling, specialty foundries)? 4) How will geopolitics (e.g., U.S.-China chip restrictions) bifurcate the supply chain? The conclusion is that missed opportunities stem from insufficient research, not slow timing. By methodically studying each layer—its business models, competition, and valuations—investors can build the "killer intuition" needed to act decisively when the market presents its chance.

marsbit22m ago

After Missing the 20x, I've Found a 'Dumb' Method for AI Investing

marsbit22m ago

Trading

Spot
Futures
活动图片