Отчет QCP Capital — биткоин упал ниже $90 000 из-за переоценки политики ФРС

cryptonews.ruPublicado a 2025-02-18Actualizado a 2025-11-19

Трейдинговая фирма QCP Capital выпустила новый отчет, в котором анализирует текущую ситуацию с биткоином на фоне усиливающегося макроэкономического давления. Криптовалюта продолжила снижение на этой неделе и кратковременно опустилась ниже ключевого уровня в $90 000.

Падение биткоина произошло на фоне ужесточения ожиданий по процентным ставкам и продолжающегося оттока средств из биткоин-ETF. Как отмечают аналитики QCP Capital, движение усилилось из-за пониженной ликвидности, что подчеркивает растущую чувствительность биткоина к макроэкономическим изменениям.

Переоценка ожиданий по ФРС

Откат криптовалюты происходит на фоне быстрой переоценки ожиданий относительно действий Федеральной резервной системы. Если ранее декабрьское снижение ставки считалось почти гарантированным, то теперь шансы примерно равны. Эта корректировка оказала давление на активы, чувствительные к процентным ставкам, включая биткоин.

В то же время акции демонстрируют относительную стабильность благодаря сильной корпоративной отчетности. Особенно выделяются технологические гиганты, которые показывают высокие прибыли и рекордные капитальные вложения в развитие искусственного интеллекта.

Макроэкономические данные и позднециклический сценарий

После возобновления работы правительства США официальные статистические данные снова публикуются в полном объеме, что дает необходимую ясность относительно базовой динамики экономики. Рынки внимательно следят за показателями этой недели, особенно данными по рынку труда и индексом опережающих экономических индикаторов от Conference Board, который теперь включает обновленные метрики вакансий.

Эти данные помогут определить, что будет доминировать в реакции ФРС до 2026 года — напряженность на рынке труда или инфляция. Под поверхностью американская экономика продолжает демонстрировать K-образную динамику: устойчивые расходы домохозяйств с высокими доходами контрастируют с растущим стрессом среди групп с низкими доходами.

Глава ФРС Джером Пауэлл (Jerome Powell) подтвердил осторожную позицию, отметив, что декабрьское снижение ставки «не гарантировано». В целом условия выглядят скорее позднециклическими, чем рецессионными. Хотя фискальные ограничения и разделенный рынок труда создают постоянные риски, сильные балансы домохозяйств и устойчивые корпоративные капиталовложения продолжают смягчать негативные факторы.

Данные этой недели покажут, является ли падение биткоина временным пересмотром позиций или началом более широкого ухода от рисковых активов. Текущая ситуация является важным перекрестком, когда направление движения определят ближайшие экономические показатели.

Трейдеры наблюдают за развитием событий, поскольку макроэкономические факторы становятся все более важными для динамики криптовалютного рынка.

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 50 min(s)

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

marsbitHace 50 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