Цена Shiba Inu (SHIB) может взлететь на 90% из-за рыночного FOMO

cryptonews.ruPublicado a 2021-05-28Actualizado a 2024-09-28

Несмотря на опасения о перегретом рынке, цена Shiba Inu (SHIB) продолжает расти и за последние семь дней увеличилась на 32,50%.

На момент написания мемкоин торгуется у отметки $0,000019. Разбираемся с помощью ончейн-метрик и технических индикаторов, чего ждать от SHIB дальше.

Настроение на рынке Shiba Inu улучшается

Согласно данным аналитической платформы Santiment, однодневный оборот SHIB достиг 10-недельного максимума в 5,77 трлн токенов в четверг, 26 сентября. Когда этот показатель снижается, объем покупок и продаж уменьшается. Однако рост оборота указывает на увеличение интереса к монете.

Это повышение связано с растущей ценой SHIB и страхом упустить возможность заработать на дальнейшем ралли.

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Оборот Shiba Inu. Источник: Santiment

Интересно, что этот всплеск совпал с увеличением числа транзакций крупных инвесторов Shiba Inu. Как видно на графике ниже, в четверг было совершено 75 транзакций на сумму свыше $100 000.

Количество транзакций SHIB на сумму $1 млн и более также значительно возросло, превысив 10 операций в один день. В последний раз подобная активность китов наблюдалась в августе, и этот рост может указывать на возможное усиление цены SHIB в скором времени.

Транзакции китов Shiba Inu. Источник: Santiment

На фоне этих событий SHIB демонстрирует резкий рост социального доминирования, отражающего отношение рынка к криптовалюте. Высокие значения метрики говорят о том, что большинство онлайн-обсуждений актива носят позитивный характер.

Социальное доминирование Shiba Inu. Источник: Santiment

Прогноз цены SHIB: подъем к новому максимуму

На дневном графике SHIB прорвал восходящий треугольник, который начал формироваться 31 мая. Этот прорыв оказался «вторым дыханием» для мемной монеты, которая долгое время находилась в стагнации.

Сейчас Shiba Inu торгуется у отметки, достижения которой спровоцировало рост до $0,000035 в начале марта. К тому же, индикатор Bull Bear Power (BBP), измеряющий баланс между покупателями и продавцами, продолжает расти.

Рост BBP указывает на усиление позиций быков, в то время как падение свидетельствует о преобладании медведей. Согласно приведенному ниже графику, индикатор зафиксировал похожее поведение в первом квартале.

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Ежедневный анализ цен Shiba Inu. Источник: TradingView

Анализ индекса денежных потоков (MFI), который отслеживает приток капитала в криптовалюту, подтверждает оптимистичный прогноз. Если тренд сохранится, цена SHIB может вырасти на 90% в ближайшие недели и достичь отметки $0,000035.

Однако падение MFI поставит эти ожидания под сомнение. В этом случае мемкоин столкнется с медвежьим трендом и рискует упасть до $0,000015.

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Acaba de recaudar 2.700 millones, y Li Feifei también invirtió

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Tras las notas de la IA, se esconde un "creador de exámenes" chino

Cada vez que se lanza un modelo de IA de vanguardia, la comunidad fija su atención en ciertas "hojas de resultados" familiares: MMLU-Pro, MMMU, MMMU-Pro. Estos puntos de referencia se han convertido en exámenes estándar para evaluar y comparar modelos como GPT, Claude, Gemini, Llama, Qwen y DeepSeek. Detrás de estas influyentes evaluaciones está el investigador chino Wenhu Chen, profesor asistente en la Universidad de Waterloo y fundador del TIGERLab (apodado "虎头帮"). Su trabajo surge de una necesidad crítica: a medida que los modelos avanzaban, las pruebas antiguas como MMLU se saturaban con puntuaciones casi perfectas, dejando de ser útiles para discernir diferencias reales. En 2024, Chen y su equipo presentaron MMLU-Pro, una renovación exhaustiva del original. Con 12,032 preguntas de 14 disciplinas, aumenta las opciones de respuesta de 4 a 10 para reducir las conjeturas e incorpora problemas más complejos que requieren razonamiento. El resultado fue una caída del 16% al 33% en la precisión de los modelos y una evaluación más estable y discriminatoria, rápidamente adoptada por la industria. Su contribución se extiende al ámbito multimodal con MMMU, un conjunto de 11,500 preguntas que combinan imágenes (gráficos, mapas, fórmulas) con conocimientos académicos para probar una comprensión integrada. Incluso los mejores modelos como GPT-4V inicialmente solo alcanzaron un 56% de precisión, revelando un largo camino por recorrer. Su sucesor, MMMU-Pro, cierra aún más las brechas, obligando a los modelos a utilizar la información visual y no solo el texto. La experiencia de Chen, que incluye investigación doctoral en preguntas complejas y una etapa en Google DeepMind trabajando en Gemini, le permite anticipar cómo los modelos pueden "aparentar" competencia. Su laboratorio no solo diseña evaluaciones, sino que también desarrolla modelos (como UniVideo para video o MoCha para avatares), asegurando que sus "exámenes" reflejen desafíos reales y los límites actuales de la tecnología. Actualmente, Chen continúa este trabajo en el laboratorio de superinteligencia de Meta, enfocado en datos y evaluación multimodal. Su historia destaca el papel fundamental, aunque a menudo menos visible, de los investigadores que construyen las herramientas para medir el verdadero progreso de la IA.

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