Паника розничных трейдеров: медвежий рынок или возможность покупки?

cryptonews.ruPublicado a 2025-02-19Actualizado a 2025-08-20

Биткоин обвалился ниже $113 000, вызвав панические продажи со стороны розничных трейдеров и превратив настроения в соцсетях в самые медвежьи с июня. Но аналитики видят в этом отличную возможность для покупки на падении.

«Розничные трейдеры сделали полный поворот на 180 градусов после того, как биткоин не смог подняться и упал ниже $113 000», — заявили аналитики аналитической фирмы Santiment.

Santiment также сообщила, что последние 24 часа стали временем «самых медвежьих настроений в соцсетях» с 22 июня, когда страх по поводу войны на Ближнем Востоке спровоцировали каскад панических продаж.

Настроения толпы перешли в состояние «ультра-медвежьих». Источник: Santiment

Страх — лучший друг покупателя

По словам Santiment, негативные настроения в соцсетях — это хорошо для тех, кто покупает на падении, особенно когда «на улицах кровь, а страх достиг максимума».

Краткосрочные розничные трейдеры также более склонны к панической продаже или фиксации прибыли, чем их коллеги с «алмазными руками», которые рассматривают класс активов как долгосрочную инвестицию.

Santiment заявила, что паническая продажа была «хорошим признаком предстоящего отскока после падения».

Индекс страха и жадности биткоина соскользнул в зону «страха» с оценкой 44 из 100 — самый низкий уровень с конца июня.

«Рынки движутся в противоположном направлении от ожиданий толпы», — отметили в Santiment.

Повторится ли история бычьего цикла?

Рыночные коррекции во время бычьего цикла — не новость, и они являются его естественной частью. Похожие откаты, часто называемые «медвежьими ловушками», происходили на той же стадии цикла в предыдущие годы.

В 2017 году, в бычий рыночный год, BTC скорректировался на 36% в сентябре, но затем взлетел к новому пику три месяца спустя.

Похожий сценарий разыгрался в сентябре 2021 года, когда BTC скорректировался на 23%, прежде чем рвануть к историческому максимуму позже в том же году.

Аналитики делятся графиком, показывающим «медвежью ловушку» на той же стадии бычьего цикла. Источник: Cyclop

Если история повторится и будет похожая глубина коррекции в 2025 году, BTC может откатиться до $90 000 в следующем месяце, однако затем восстановиться до нового исторического максимума.

Lecturas Relacionadas

Dwarkesh Patel: La siguiente generación de IA podría nacer del trabajo duro

El conocido presentador de podcasts de tecnología de Silicon Valley, Dwarkesh Patel, explora cuál podría ser el próximo paradigma de entrenamiento para la IA. Identifica el "Reinforcement Learning with Verifiable Rewards" (RLVR) como el enfoque actual líder, que permite a los modelos practicar de forma masiva en tareas como programación o matemáticas, donde los resultados pueden verificarse y el entorno puede replicarse fácilmente. Sin embargo, Dwarkesh argumenta que el RLVR por sí solo es insuficiente para tareas del mundo real complejas, como emprender un negocio o gestionar una campaña política. Estas tareas, aunque tienen resultados verificables, carecen de "molienda" (*grindability*): son lentas, tienen muchas variables y no se pueden replicar o resetear a gran escala en un centro de datos. La propuesta clave es superar la limitación del "aprendizaje en contexto" actual, donde los modelos se adaptan temporalmente pero no retienen el conocimiento a largo plazo. Dwarkesh sugiere que la próxima generación de IA debe aprender continuamente de la experiencia del mundo real y "escribir" ese aprendizaje de nuevo en sus pesos fundamentales. Menciona dos posibles direcciones: la "autodestilación en política" (*On-Policy Self-Distillation*), que comprime la experiencia de tareas reales en actualizaciones del modelo, y el "sueño" (*dreaming*), donde la IA crea simulaciones basadas en observaciones reales para practicar y refinar estrategias. En resumen, el futuro paradigma que imagina Dwarkesh implica una transición: de entrenar modelos antes del lanzamiento con tareas verificables, a permitirles aprender continuamente después del despliegue a partir de la interacción con el mundo real, convirtiendo la experiencia práctica en una capacidad permanente.

marsbitHace 26 min(s)

Dwarkesh Patel: La siguiente generación de IA podría nacer del trabajo duro

marsbitHace 26 min(s)

Trading

Spot
活动图片