From Burgers To Bitcoin: Why The McDonald’s McRib Season Has Traders Talking Bullish

bitcoinistPublicado a 2025-11-13Actualizado a 2025-11-13

Resumen

McDonald’s has officially brought back the McRib to US stores, and that has unexpectedly reignited a discussion in crypto circles...

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McDonald’s has officially brought back the McRib to US stores, and that has unexpectedly reignited a discussion in crypto circles about Bitcoin’s next possible move.

The sandwich, which returned on Nov. 11, has been oddly linked by some traders to past Bitcoin rallies.

Bitcoin traded around $104,400 after hitting $106,000 earlier in the day, still struggling to break past $110,000.

McRib Returns And Bitcoin Buzz

The buzz started after the popular Bitcoin Archive account posted on X, saying every McRib comeback has coincided with major Bitcoin price surges.

The post listed past returns and price moves side by side, fueling debate across social media. “McDonald’s McRib signals MAJOR Bitcoin rally. Every comeback has led to explosive BTC price action,” the account wrote.

The historical pattern goes like this: McRib reappeared on Nov. 2, 2017, when BTC traded at $6,745. By December that year, it hit $19,666.

In 2020, when the McRib came back on Dec. 2, BTC was $18,773 and later climbed to $64,895 by April 2022, a gain of 245%.

In 2021, the sandwich returned with Bitcoin at $61,000; nine days later, it topped $69,000, a 13% increase and a new record then.

Analysts Weigh In On The “McRib Effect”

Zack Voell, a crypto analyst known for linking cultural moments to market shifts, resurfaced the trend in a tweet last year. He wrote:

“Here’s a look back at how Bitcoin has reacted to news that McDonald’s McRib is back on the menu. They just announced it again last week. And you’re bearish?”

Voell even shared a chart mapping the digital currency’s price against McRib announcement dates, which caught widespread attention among traders.

BTCUSD trading at $104,747 on the 24-hour chart: TradingView

Other analysts have mixed views. Some market watchers say the pattern reflects how social mood and investor psychology often shape crypto movements more than logic or data.

They point out that people tend to find patterns that fit their beliefs, even when the evidence is thin. Others describe the McRib-Bitcoin link as a meme that got too much credit, noting that in some years BTC moved the opposite way despite the sandwich’s return.

On Correlation & Causation

According to those skeptical voices, the McRib’s timing could simply line up with typical end-of-year optimism in markets. Coincidence, they say, should not be mistaken for a reliable pattern.

Analysts have also pointed out that traders often cherry-pick the examples that support the story while ignoring years when the crypto moved differently.

Still, the conversation highlights how crypto culture loves turning memes into signals. Some traders treat the McRib’s return as a symbolic marker of good times ahead, a lighthearted reminder that markets are not only driven by numbers but by mood and imagination too.

Featured image from McDonald’s/Image edited with Gemini, chart from TradingView

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Agent S se presenta como un marco agente abierto revolucionario, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende de manera inteligente a partir de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas intrincadas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal Grandes (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para innumerables aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Aunque el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios orientación paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de funcionar localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. 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