Снижение ключевой ставки в США не привело к ралли: что будет с крипторынком

cryptonews.ruPublicado a 2025-02-18Actualizado a 2025-09-19

Кредиты в Америке, на самом большом крипторынке мира, стали дешевле. Обычно это позитивный знак для криптовалют и вызывает аппетит к риску у инвесторов. Тем не менее в этот раз «вау-эффекта» не получилось. Чего ждать дальше?

Биткоин

Цена биткоина с 12 по 19 сентября 2025 года поднялась на 0,74%. Все семь торговых сессий отличались достаточно слабой динамикой. Ни в один из дней изменение стоимости не превысило даже 1,5%.

19092501.jpg

Источник: tradingview.com

В среду, 17 сентября, состоялось заседание ФРС США. Глава этого американского центробанка Джером Пауэлл (Jerome Powell) объявил о снижении ключевой ставки на 25 базисных пунктов. Теперь показатель варьируется в диапазоне от 4% до 4,25%. Это первое снижение ключевой ставки с начала года. Пауэлл заявил, что ФРС пошла на такой шаг, исходя из своей стратегии риск-менеджмента. По его словам, что до конца года вполне вероятно повышение цен на товары — поэтому ФРС впредь будет учитывать все возможные риски в отношении инфляции и безработицы.

Криптоинвесторы отреагировали на выступление Пауэлла сдержанным оптимизмом, так как принятое решение совпало с консенсус-прогнозом. Следующее заседание ФРС по ключевой ставке назначено на 29 октября. На портале прогнозов Polymarket наиболее вероятным решением регулятора названо снижение на еще 25 базисных пунктов — 86% вероятности. Если ФРС пойдет на снижение цены, это станет еще одним катализатором роста цен криптовалют.

19092502.png

Источник: polymarket.com

Спотовые биткоин-ETF фиксируют приток денежных средств вот уже четвертую неделю подряд. На этой неделе приток составил $664,03 млн. Всего с начала сентября было тринадцать торговых сессий. Лишь в трех случаях, 4, 5 и 17 сентября, был отмечен отток денежных средств.

19092503.png

Источник: sosovalue.com

Корпоративные инвесторы продолжают наращивать резервы биткоина. На этой неделе компания GD Culture, занимающаяся созданием контента на основе искусственного интеллекта и торгующаяся на Nasdaq, приобрела 7500 BTC на сумму около $876 млн. Это позволило GD Culture стать 14-й в топе крупнейшиъ публичных держателей биткоина.

С точки зрения технического анализа, тренд биткоина остается восходящим. Об этом свидетельствует превышение ценой 50-дневной скользящей средней (обозначена синим цветом). Однако сила тренда остается слабой, что подтверждается значением индикатора ADX — меньше 20. Уровни поддержки и сопротивления на дневном графике с прошлой недели остались неизменными: $108 000 и $117 421 соответственно.

19092504.jpg

Источник: tradingview.com

Индекс страха и жадности по сравнению с прошлой неделей снизился на четыре пункта. Текущее значение — 53. Это говорит о том, что в настроениях криптоинвесторов вновь установился нейтралитет.

Эфириум

Эфир с 12 по 19 сентября подешевел на 3,61%. Начало недели получилось для второй по капитализации криптовалюты многообещающим: была преодолена отметка $4700. Однако завершение шести из семи торговых сессий в минусе предопределило негативную динамику.

19092505.jpg

Источник: tradingview.com

Основной причиной отсутствия сильного роста остается рекордная очередь на выход из валидаторов Эфириума. На максимуме она превышала 2,6 млн ETH (более $12 млрд). С точностью нельзя утверждать, что вся сумма после вывода будет распродана. Но учитывая, что эфир вырос за последний год более чем на 90%, очевидно: ряд инвесторов предпочтут зафиксироваться прибыль. Последний факт создает определенное давление со стороны продавцов.

19092506.png

Источник: validatorqueue.com

Приток денежных средств в спотовые ETF на эфир за неделю составил более $0,5 млрд. При этом, если смотреть статистику за каждый день, она менее оптимистична. Два торговых дня наблюдался приток денежных средств и столько же — отток.

19092507.png

Источник: sosovalue.com

А еще Эфириум определился с датой реализации хардфорка Fusaka — 3 декабря. Первоначально обновление планировалось в ноябре. Хардфорк Fusaka должен увеличить емкость данных в десять раз, что может положительно сказаться на решениях второго уровня, в частности роллапах. В сообществе разработчиков также ожидают увеличения пропускной способности сети до 12000 транзакций в секунду.

С точки зрения технического анализа, тренд эфира остается восходящим. В пользу этого говорит превышение ценой 50-дневной скользящей средней (обозначена синим цветом). Волатильность эфира с конца августа продолжает снижаться. Об этом свидетельствует падение индикатора ATR. Уровни поддержки и сопротивления: $4064,1 и $4955,3 соответственно.

19092508.jpg

Источник: tradingview.com

Avalanche

Криптовалюта Avalanche с 12 по 19 сентября выросла более чем на 18%. Цена по ходу недели достигала $35, чего с ней не случалось с января. Пять из семи торговых сессий закончились для AVAX в плюсе.

19092509.jpg

Источник: tradingview.com

Первый положительный момент для Avalanche: блокчейн становится выбором целого ряда компаний для развертывания стейблкоинов. 18 сентября стало известно, что PayPal собирается расширить доступность своей привязанной к доллару монеты PYUSD. Для этого токен появится на девяти новых блокчейнах, одним из которых станет Avalanche. Обнадеживающие новости пришли и из Азии. Первый привязанный к южнокорейской воне стейблкоин KRW1 первоначально будет развернут именно на блокчейне Avalanche. KRW1 будет полностью обеспечен национальной валютой на счетах в Woori Bank.

Растет интерес к Avalanche и со стороны корпоративных инвесторов. 15 сентября инвестиционная компания Bitwise стала третьей организацией, подавшей заявку в Комиссию по ценным бумагам и биржам (SEC) на спотовый AVAX-ETF. До этого аналогичные инициативы проявили VanEck и Grayscale. Стоит отметить: до сих пор нет ни одного допущенного к торгам спотового ETF на AVAX.

Удорожание Avalanche также связано с ростом торговых объемов децентрализованных бирж (DEX), длящемся последние два месяца. В августе показатель превысил $12 млрд. Это самый большой торговый объем Avalanche на DEX за 2,5 года. Уже за первые две декады сентября показатель почти достиг $10 млрд. Вполне вероятно, что результаты августа будут превышены.

190925010.png

Источник: defillama.com

С точки зрения технического анализа, тренд Avalanche — восходящий. Цена превышает 50-дневную скользящую среднюю (обозначена синим цветом). При этом индикатор RSI зашел в зону перекупленности. В связи с этим — в ближайшее время возможна коррекция. Уровнями поддержки и сопротивления на дневном графике выступают отметки $30,79 и $37,72 соответственно.

190925011.jpg

Источник: tradingview.com

Вывод

Выступление главы американского центробанка Джерома Пауэлла и объявление о снижении ключевой ставки не стало сенсацией, так как уже было отыграно рынком. На этом фоне биткоин незначительно вырос. Эфир за семь дней и вовсе подешевел — очередь выхода из валидаторов по-прежнему большая. Avalanche растет на интересе институциональных инвесторов, а также ввиду роста объема торгов на DEX.

Данный материал и информация в нем не является индивидуальной или иной другой инвестиционной рекомендацией. Мнение редакции может не совпадать с мнениями аналитических порталов и экспертов.


Lecturas Relacionadas

¿Un simple "¿Estás seguro?" expone la "personalidad complaciente" de los modelos de gran lenguaje?

Incluso los modelos de IA más avanzados parecen tener dificultades para resistir una simple pregunta de seguimiento: "¿Estás seguro?". Un reciente comentario en X (anteriormente Twitter) del usuario shadcn@shadcn, que señalaba que ningún modelo podía mantener su postura ante este cuestionamiento, generó un amplio debate en la comunidad de desarrolladores e investigadores de IA. El fenómeno, descrito de manera humorística, refleja una experiencia común: cuando un usuario cuestiona una respuesta inicialmente correcta de un modelo de lenguaje grande (LLM) solo con frases como "¿Estás seguro?" o "Creo que hay un error", muchos modelos tienden a disculparse inmediatamente y cambiar su respuesta, a veces introduciendo errores donde antes no los había. Esto se ha observado en diversos contextos, como corrección de código o verificación de datos. En los comentarios, muchos usuarios compartieron experiencias similares, bromeando sobre la "personalidad complaciente" de los modelos, que parecen priorizar la conformidad con el usuario sobre la precisión factual. Algunos atribuyen este comportamiento al proceso de alineación mediante Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF), que puede incentivar de forma excesiva la cortesía y la aquiescencia para obtener una puntuación alta, llevando a lo que la investigación denomina "síndrome de adulación" o *AI sycophancy*. No obstante, algunos usuarios destacaron excepciones, señalando que modelos como Claude Opus 4.6, Claude Opus 4.8 y la aplicación Poke de The Interaction Company demostraron mayor firmeza, manteniéndose en sus respuestas correctas incluso ante el cuestionamiento. Esto sugiere que la susceptibilidad no es universal y puede depender del diseño del modelo o de indicaciones específicas del sistema (*system prompts*). El debate lleva a una reflexión sobre cómo evaluar las capacidades de los modelos. Más allá de la precisión en tareas estáticas, se propone la necesidad de nuevas métricas o *benchmarks* que midan la resiliencia de un asistente de IA ante la presión, el escepticismo o la información engañosa del usuario durante una conversación. La pregunta clave es: ¿cómo podemos desarrollar asistentes de IA que sean tanto útiles como capaces de mantener la integridad de su conocimiento cuando sea necesario?

marsbitHace 51 min(s)

¿Un simple "¿Estás seguro?" expone la "personalidad complaciente" de los modelos de gran lenguaje?

marsbitHace 51 min(s)

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 1 hora(s)

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

marsbitHace 1 hora(s)

Trading

Spot
活动图片