Криптоаналитики спорят: это начало медвежьего рынка или просто коррекция?

cryptonews.ruPublicado a 2025-09-26Actualizado a 2025-09-26

Общая капитализация криптовалютного рынка снизилась на 6,9% за последнюю неделю, свидетельствуют данные TradingView. Большинство монет оказались в красной зоне после решения Федеральной резервной системы о снижении процентной ставки на прошлой неделе.

1-недельный график капитализации криптовалютного рынка. Источник: TradingView

Среди топ-10 монет Solana показала самое резкое падение — минус 20%. Биткоин и Ethereum также значительно просели, опустившись ниже ключевых уровней поддержки $110 000 и $4 000 соответственно.

Предостережения от скептиков

Резкая распродажа привлекла внимание давнего критика криптовалют Питера Шиффа (Peter Schiff), который отметил рост серебра на фоне падения биткоина. Он указал, что пока BTC снижался, серебро подскочило почти на 3%.

«Я всегда думал, что именно золото проколет пузырь биткоина. Похоже, это может сделать серебро», — заявил Шифф.

Экономист также обратил внимание на падение Ethereum ниже $4 000, утверждая, что это официально переводит альткоин в медвежий рынок. Он предсказал, что биткоин может вскоре пойти по тому же пути.

«Мы вступаем не просто в очередную криптозиму, за которой последует весна. Готовьтесь к криптовалютному ледниковому периоду. У вас есть золото?» — добавил он.

Хотя прогноз Шиффа откровенно негативен, другие аналитики также отмечают тревожные сигналы. xTrends обратил внимание, что исторически крупные падения часто совпадают с циклами снижения ставок Федрезервом.

«За последние три десятилетия каждый серьезный медвежий рынок начинался примерно в то время, когда ФРС начинала снижать ставки», — отметил он.


1-недельный график S&P 500. Аналитика: xTrends

Технические индикаторы

Аналитик PlanC обратил внимание на базовую стоимость краткосрочных держателей (STH Cost Basis) биткоина, которая в настоящее время составляет $111 500. Этот сетевой показатель отражает среднюю цену, по которой недавние покупатели приобрели свои монеты, и обычно рассматривается как разделительная линия между бычьими и медвежьими рынками.

«Во время бычьего рынка цена должна оставаться выше базовой стоимости краткосрочных держателей большую часть времени, с лишь краткими падениями ниже нее и быстрым восстановлением. Если эта стоимость действует как постоянное сопротивление — когда цена опускается ниже нее и неоднократно получает откат — это признак медвежьего рынка», — пояснил аналитик.

График биткоина и базовая стоимость краткосрочных держателей. Источник: PlanC

В настоящее время BTC находится ниже этого ориентира. Если восстановления не произойдет, это будет указывать на начало медвежьего рынка.

Альтернативный взгляд: ловушка для медведей

В то же время другие аналитики утверждают, что падение представляет собой медвежью ловушку — временная коррекция, которая выглядит как начало более глубокого снижения, но вместо этого предшествует росту.

NoName уверен, что рынок все еще находится в середине цикла, а не приближается к его завершению. Это оставляет место для финальной фазы эйфории и новых исторических максимумов.

По его словам, несколько сигналов обычно указывают на приближение пика цикла. Среди них движение показателя MVRV-Z в зону 3–4, резкое падение ликвидности на биржах по мере перевода монет в холодные кошельки, значительно положительные ставки финансирования и достижение индексом страха и жадности уровня «крайняя жадность».

«Что делает циклы такими похожими? Все они повторяют одну и ту же структуру: 9–12 месяцев роста, коррекция в середине цикла, которая выглядит как конец тренда, затем финальный памп, ведущий к массовой эйфории», — написал он.

Джо Консорти (Joe Consorti) отметил, что биткоин поглощает предложение на ключевом психологическом уровне. Он предположил, что как только продажи со стороны долгосрочных держателей ослабнут, а институциональный спрос сохранится, вероятность сильного прорыва возрастет.

«С учетом того, что долгосрочные держатели сокращают продажи, а также устойчивого институционального спроса, благоприятной сезонности и дружественной политики ФРС, следует ожидать еще одного взрывного роста в четвертом квартале», — спрогнозировал Консорти.

Lecturas Relacionadas

Claude se volvió 'tonto' en toda la red, y Anthropic aclara el motivo: No es el modelo quien te falla

**Los usuarios de Claude Code se quejaban de que el modelo se volvió más torpe, pero Anthropic aclara: el problema no era el modelo, sino el ajuste de "Esfuerzo".** En marzo, muchos desarrolladores notaron que Claude Code parecía menos competente: omitía leer archivos o ejecutar pruebas. La comunidad criticó fuertemente a Anthropic. La causa real fue un cambio en la configuración predeterminada del nivel de **Esfuerzo (Effort)**, de "alto" a "medio", realizado para reducir la latencia. Este ajuste afectó cuánto trabajo invertía Claude en una tarea, no su conocimiento fundamental. Anthropic explica la diferencia clave entre **Modelo** y **Esfuerzo**: * **Modelo (Sonnet, Opus, Fable):** Representa la "inteligencia" o conocimiento base del modelo (pesos congelados del entrenamiento). Cambiarlo resuelve problemas de "¿puede hacerlo?". * **Esfuerzo (Effort):** Representa la "actitud" o cuánto trabajo está dispuesto a realizar en una tarea específica (leer archivos, ejecutar pruebas, verificar). Un Esfuerzo bajo hace que Claude responda rápido pero pida más contexto; un Esfuerzo alto lo hace investigar y trabajar de forma más autónoma. **Conclusión importante:** Un modelo más pequeño (como Sonnet) con un Esfuerzo alto puede superar a un modelo más grande (como Opus) con un Esfuerzo bajo en muchas tareas. El cambio de marzo demostró que los usuarios a menudo subestimaban el impacto del control de Esfuerzo, culpando erróneamente al modelo. **Marco para solucionar problemas:** 1. Verifica primero el contexto y las instrucciones (prompt). 2. Si Claude se equivoca, pregúntate: **¿Es que "no sabe" o "no se esfuerza lo suficiente"?** * **No se esfuerza (ej., omite pasos):** Aumenta el nivel de Esfuerzo. * **No sabe (ej., errores persistentes a pesar del contexto):** Cambia a un modelo más capaz. La lección es que el uso efectivo de herramientas de IA como Claude Code ya no se trata solo de elegir el modelo más potente, sino de aprender a **gestionar y asignar recursos** (modelo y esfuerzo) de manera inteligente para cada tarea, optimizando tanto el rendimiento como el coste.

marsbitHace 27 min(s)

Claude se volvió 'tonto' en toda la red, y Anthropic aclara el motivo: No es el modelo quien te falla

marsbitHace 27 min(s)

Casi un centenar de jugadores se lanzan al sector de datos embodiment: 44.700 millones de financiación en un año, ¿quién puede ganar dinero realmente "vendiendo datos"?

**Resumen en español europeo:** Más de 90 empresas, incluidas 70 dedicadas a la recopilación, compiten en el emergente campo de los datos de inteligencia encarnada en China. En el último año, 15 proveedores de datos independientes recaudaron aproximadamente 4.470 millones de RMB. El artículo, basado en estadísticas de "Quantum Bit", describe diez aspectos clave del sector: 1. **Métodos de recopilación:** Se dividen en cuatro categorías: teleoperación de robots reales, recopilación sin robot (con captura de movimiento), simulación y destilación de vídeos de internet. La mayoría de las empresas (43%) utilizan múltiples métodos, siendo la teleoperación la ruta única más común (31%). 2. **Perfil de los actores:** Los proveedores de datos independientes son el grupo más numeroso (40%), seguidos por plataformas de datos estatales (26%) y fabricantes de robots (25%). Dos tercios de las empresas son "nativas" del sector. 3. **Capacidad y distribución:** La capacidad anual actual se estima en 1,6-1,8 millones de horas, con el objetivo de multiplicarla por 15-20 en 1-3 años. Las "fábricas de datos" están presentes en 20 provincias, concentrándose en el delta del Yangtsé. 4. **Financiación y etapa:** La financiación del último año para proveedores independientes (44.700 millones RMB) es modesta comparada con la inversión total en inteligencia encarnada. El sector está muy fragmentado, con una sola "unicornio" (Lightwheel AI) que acaparó el 70% de la inversión. 69 fondos han invertido, pero ninguno de forma significativa, mostrando cautela. 5. **Conclusión:** El mercado de datos encarnados es ya una industria independiente y generadora de empleo, pero se encuentra en una fase muy temprana. Aún no está claro si "vender datos" será un negocio rentable, y los próximos 1-2 años serán cruciales para validar el modelo.

marsbitHace 3 hora(s)

Casi un centenar de jugadores se lanzan al sector de datos embodiment: 44.700 millones de financiación en un año, ¿quién puede ganar dinero realmente "vendiendo datos"?

marsbitHace 3 hora(s)

Trading

Spot
活动图片