Биткоин вновь вырос до $18,4K? Производные цены BTC демонстрируют прочность у ключевой зоны поддержки

CointelegraphPublicado a 2022-12-22Actualizado a 2022-12-22

Resumen

Майнеры находятся в глубокой беде из-за роста хешрейта и стоимости энергии, но профессиональные трейдеры немного пополнили свои длинные позиции, несмотря на недавний откат BTC.

Цена биткоина потеряла 11,3% в период с 14 по 18 декабря после кратковременного тестирования уровня сопротивления $18 300.

Это движение последовало за семидневной коррекцией на 8% фьючерса S&P 500 после того, как председатель Федеральной резервной системы США Джером Пауэлл выступил с "ястребиными" заявлениями после повышения процентной ставки 14 декабря.

Цена биткоина отступает к поддержке канала

Макроэкономические тенденции были главной движущей силой последних движений. Например, последний отскок от поддержки пятинедельного восходящего канала на уровне $16 400 был связан с усилиями Центрального банка Японии по сдерживанию инфляции.

Банк Японии 20 декабря повысил предельную доходность государственных облигаций, которые сейчас торгуются на уровнях, невиданных с 2015 года.

Однако не все было позитивно для биткоина, поскольку майнеры борются с хэшрейтом, приближающимся к историческому максимуму, и ростом затрат на электроэнергию. Например, 20 декабря майнер биткоина Greenidge достиг соглашения со своим кредитором о реструктуризации долга на сумму 74 млн долларов США - хотя для этого майнеру придется продать почти 50% своего оборудования.

Кроме того, 21 декабря компания Core Scientific, занимающаяся майнингом биткоинов, подала заявление о банкротстве по главе 11. Хотя компания продолжает генерировать положительные денежные потоки, доходов недостаточно для покрытия операционных расходов, которые включают погашение арендной платы за оборудование для майнинга биткоина.

Во время этих событий биткоин держался на уровне $16 800, поэтому на этих уровнях есть покупатели. Но давайте посмотрим на данные по криптодеривативам, чтобы понять, повысилась ли склонность инвесторов к риску в отношении биткоина.

Фьючерсы на биткоин вернулись к бэквордации

Фьючерсные контракты на фиксированный месяц обычно торгуются с небольшой премией по сравнению с обычными спотовыми рынками, поскольку продавцы требуют больше денег, чтобы дольше удерживать расчеты. Эта ситуация, технически известная как contango, не является исключительной для криптоактивов.

На здоровых рынках фьючерсы должны торговаться с годовой премией от 4% до 8%, что достаточно для компенсации рисков плюс стоимость капитала.

Становится ясно, что попытки вывести индикатор выше нуля за последние 30 дней полностью провалились. Отсутствие премии за фьючерсы на биткоин указывает на повышенный спрос на медвежьи ставки, и эта метрика ухудшилась с 14 по 21 декабря.

Текущий дисконт в 1,5% указывает на нежелание профессиональных трейдеров добавлять длинные (бычьи) позиции с плечом, несмотря на то, что им за это фактически платят.

Ведущие трейдеры не желают отпускать свои длинные позиции.

Тем не менее, инвесторам следует анализировать соотношение длинных и коротких позиций, чтобы исключить внешние факторы, которые исключительно повлияли на премию квартальных контрактов.

Эта метрика собирает данные о позициях клиентов биржи по спотовым и бессрочным контрактам, лучше информируя о том, как позиционируются профессиональные трейдеры.

Даже несмотря на то, что 19 декабря биткоин ненадолго опустился ниже $16 300, профессиональные трейдеры не сократили свои длинные позиции с кредитным плечом, согласно индикатору long-to-short. Например, коэффициент трейдеров Huobi стабилизировался на уровне 1,01 в период с 16 по 21 декабря.

Аналогичным образом, OKX продемонстрировал скромный рост соотношения длинных и коротких позиций: за пять дней индикатор изменился с 1,02 до текущего значения 1,04.

Наконец, на Binance показатель немного вырос с 1,05 до 1,07, подтверждая, что трейдеры не стали проявлять медвежий настрой после тестирования поддержки восходящего канала.

Сила поддержки на уровне $16 800 является бычьим индикатором

Трейдеры не могут утверждать, что отсутствие фьючерсной премии обязательно приводит к медвежьим ценовым ожиданиям. Например, отсутствие уверенности на биржах могло оттолкнуть потенциальных покупателей кредитного плеча.

Более того, устойчивость соотношения длинных и коротких позиций ведущих трейдеров показала, что киты и маркет-мейкеры не сократили длинные позиции по кредитному плечу, несмотря на недавнее падение цен.

По сути, движение цены биткоина было на удивление позитивным, учитывая негативный поток новостей от майнеров и медвежье влияние повышения процентных ставок на рынки риска.

Поэтому, пока поддержка канала $16 500 продолжает удерживаться, у быков есть основания полагать, что до конца года можно сделать еще один выстрел в сторону верхней границы диапазона $18 400.

Lecturas Relacionadas

Tras tres años de retraso, el último artículo de la exalumna de la Universidad de Pekín, Lilian Weng, se viraliza

"Tras tres años sin actualizar su blog, la ex vicepresidenta de OpenAI y cofundadora de Thinking Machines, Lilian Weng, publica un extenso análisis que cuestiona la fiabilidad de las 'Scaling Laws', las leyes de escalamiento que han guiado inversiones billonarias en IA. El artículo desmonta que la mejora del rendimiento de los modelos de lenguaje (LLM) al aumentar parámetros, datos y computación sea tan predecible como se creía. Expone divergencias clave: en 2020, OpenAI concluyó que el tamaño del modelo debía crecer más rápido que los datos, mientras que DeepMind (2022) defendió un crecimiento proporcional, un desacuerdo atribuido a diferencias metodológicas y al tamaño limitado de los experimentos iniciales. Más críticamente, Weng revela que la metodología del influyente estudio 'Chinchilla' de DeepMind contenía errores, como una función de pérdida que no convergía correctamente, lo que significa que la 'fórmula óptima' utilizada durante años por la industria podría no serlo. El análisis subraya un problema fundamental: las leyes clásicas asumen datos únicos e infinitos, pero los textos de alta calidad se agotan. La repetición de datos en el entrenamiento degrada el rendimiento, especialmente en modelos grandes. Esto explica el cambio de la industria hacia el aprendizaje por refuerzo, el cómputo en tiempo de prueba y los datos sintéticos. En resumen, el artículo argumenta que la era de la escalabilidad simple ('scale is all you need') toca a su fin, y que el progreso futuro de la IA dependerá de refinamientos metodológicos precisos y de nuevas vías para superar la limitación de datos."

marsbitHace 47 min(s)

Tras tres años de retraso, el último artículo de la exalumna de la Universidad de Pekín, Lilian Weng, se viraliza

marsbitHace 47 min(s)

Trading

Spot
Futuros
活动图片