¿Está Shiba Inu a punto de repetir su estrategia bajista nuevamente este mes?

TheNewsCryptoPublicado a 2025-12-26Actualizado a 2025-12-26

Resumen

Shiba Inu podría repetir su tendencia bajista de diciembre a medida que el mes llega a su fin. Hasta ahora, en diciembre de 2025, el meme coin ha registrado una caída del 14,15%, con pocas señales de recuperación. Este comportamiento refuerza el patrón histórico de malos resultados en el último mes del año. Los datos muestran que diciembre suele ser un período para SHIB. En 2021 cayó un 29,5%, en 2022 un 13,5% y en 2024 un 21%. La excepción fue diciembre de 2023, con una ganancia del 24,6%. Para terminar este mes en positivo, SHIB necesitaría una subida de aproximadamente un 16,64% en los últimos cinco días, algo que parece poco probable dada la presión actual de ventas por toma de ganancias.

Shiba Inu está en camino de repetir su rendimiento bajista de diciembre a medida que el mes llega a su fin. Con solo cinco días restantes en diciembre de 2025, la meme coin ha caído un 14,15 % y muestra signos limitados de recuperación. Este patrón refuerza las tendencias históricas que han visto a SHIB luchar durante el último mes del año.

El cuarto trimestre de 2025 ha sido difícil para los tenedores de Shiba Inu en medio de la debilidad general del mercado de criptomonedas. Esta presión a la baja se extendió a diciembre, con el token perdiendo valor constantemente durante todo el mes. Los datos históricos revelan que diciembre ha sido frecuentemente un período desfavorable para la acción del precio de SHIB.

El rendimiento histórico de diciembre muestra pérdidas consistentes

Diciembre de 2021 vio a Shiba Inu cerrar con una caída del 29,5 % cuando los inversores tomaron ganancias tras el mercado alcista de 2021. El token había logrado ganancias masivas a principios de año, lo que impulsó a los tenedores a salir de sus posiciones durante el mes final.

Diciembre de 2022 trajo otra caída del 13,5 %. El colapso del exchange FTX en noviembre desencadenó un pánico generalizado en los mercados de cripto, con miles de millones eliminados de la capitalización total del mercado. SHIB continuó cayendo durante diciembre mientras los inversores reducían su exposición al riesgo.

Diciembre de 2023 fue la única excepción a este patrón bajista. Shiba Inu cerró ese mes con una ganancia del 24,6 %, ofreciendo rendimientos de dos dígitos que desafiaron la tendencia histórica. Muchos inversores anticiparon que este rendimiento positivo continuaría en el año siguiente.

En cambio, diciembre de 2024 revirtió el curso con una caída del 21 %. Los inversores aseguraron ganancias después de que se disparara a $0,000033 durante el repunte posterior a las elecciones a principios de ese mes. La presión de la toma de ganancias superó la demanda de compra a medida que concluía el año.

El mes actual refleja la tendencia bajista de diciembre

Diciembre de 2025 está siguiendo el patrón establecido de rendimiento negativo. Shiba Inu abrió el mes cotizando a $0,000008385 y ya ha caído cerca de un 14 %.

Para que SHIB termine diciembre en territorio positivo, el precio debe subir al menos a $0,0000084 dentro de los cinco días restantes. Esto requeriría un repunte de aproximadamente un 16,64 % desde los niveles actuales.

Preguntas relacionadas

Q¿Está Shiba Inu repitiendo su rendimiento bajista de diciembre este mes?

ASí, Shiba Inu está repitiendo su patrón bajista histórico en diciembre de 2025, con una caída del 14.15% y pocas señales de recuperación en los últimos cinco días del mes.

Q¿Qué ocurrió con Shiba Inu en diciembre de 2023 que fue excepcional?

ADiciembre de 2023 fue la única excepción a la tendencia bajista, ya que Shiba Inu cerró el mes con una ganancia del 24.6%, rompiendo el patrón histórico de pérdidas.

Q¿Por qué Shiba Inu tuvo caídas significativas en diciembre de 2021 y 2022?

AEn diciembre de 2021, Shiba Inu cayó un 29.5% debido a la toma de ganancias tras el rally alcista de ese año. En diciembre de 2022, descendió un 13.5% por el pánico generalizado tras el colapso de FTX y la reducción de riesgo de los inversores.

Q¿Cuánto tendría que subir Shiba Inu para terminar diciembre de 2025 en positivo?

AShiba Inu necesitaría una subida de aproximadamente un 16.64% desde los niveles actuales para alcanzar al menos $0.0000084 y cerrar diciembre de 2025 en territorio positivo.

Q¿Qué evento impulsó la caída de Shiba Inu en diciembre de 2024?

AEn diciembre de 2024, Shiba Inu cayó un 21% porque los inversores realizaron ganancias después de que el token alcanzara $0.000033 durante el repunte posterior a las elecciones a principios de ese mes.

Lecturas Relacionadas

En los últimos 2 minutos antes de la apertura de SK Hynix, TradeXYZ fijó el precio con una precisión de solo el 0.13% de diferencia

En el mercado tradicional, los activos como las acciones dejan de operar fuera del horario bursátil, pausando el descubrimiento de precios. Sin embargo, los mercados de derivados on-chain, como los impulsados por Hyperliquid, están cambiando esto al permitir el trading 24/7 de activos del mundo real (RWA). Un ejemplo claro fue el fin de semana del 5 al 8 de junio con las acciones de SK Hynix. Mientras la bolsa de Corea (KRX) estaba cerrada, el contrato perpetuo xyz:SKHX en Hyperliquid siguió operando. El lunes 8 de junio, justo antes de la apertura de la KRX, el precio on-chain cayó a un mínimo que reflejaba una caída del -10.21%. Tres minutos después, la acción real abrió en la KRX con una caída del -10.34%, una diferencia de solo 0.13 puntos porcentuales, demostrando una precisión notable en el descubrimiento de precios. En los dos minutos finales antes de la apertura, el mercado on-chain experimentó un volumen excepcional y un rebote del precio del +2.31%, anticipando con precisión la recuperación inicial que la acción real mostró minutos después de abrir en la KRX (alrededor de +2.64%). Este caso muestra cómo los mercados on-chain pueden actuar como una cámara de compensación avanzada, descubriendo precios y expresando riesgos de forma continua, incluso cuando los mercados tradicionales están cerrados.

marsbitHace 3 min(s)

En los últimos 2 minutos antes de la apertura de SK Hynix, TradeXYZ fijó el precio con una precisión de solo el 0.13% de diferencia

marsbitHace 3 min(s)

La forma correcta de usar las Skills: 5 reflexiones tras la publicación del método interno de Anthropic

Tras leer el blog de Anthropic "Lessons from building Claude Code: How we use skills", se reflexiona sobre cinco puntos clave para utilizar las habilidades (Skills) de manera efectiva en IA: 1. **Evitar contenido innecesario**: Las Skills deben capturar conocimiento tácito y "Gotchas" (errores comunes), no repetir información obvia que el modelo ya conoce. Su valor está en la experiencia interna del equipo. 2. **La Skill como Ingeniería de Contexto**: Una Skill no es solo un archivo, sino una carpeta estructurada (SKILL.md, referencias, scripts, ejemplos, activos). Esta organización permite exponer información de forma progresiva, evitando saturar el contexto en cada interacción y optimizando el rendimiento. 3. **Priorizar el uso de scripts**: Para tareas repetitivas o de ejecución precisa (como consultar datos o verificar estados), es más eficiente y confiable proporcionar scripts que instrucciones detalladas. Los scripts encapsulan la capacidad de ejecución, mientras que las instrucciones guían el razonamiento y la experiencia. 4. **Descripción como regla de enrutamiento**: La descripción de una Skill debe centrarse en *cuándo* debe activarse, describiendo la intención del usuario (ej: "cuando CI falle"), no solo en listar sus funciones. Esto ayuda al modelo a enrutar correctamente la solicitud del usuario a la Skill adecuada. 5. **Gestión y distribución escalable**: Para equipos, gestionar muchas Skills requiere un enfoque ligero. Se recomienda comenzar con Skills compartidas en un repositorio y adoptar un modelo similar a un "Marketplace" donde las Skills ganen adopción orgánicamente entre colegas antes de integrarse formalmente, asegurando su utilidad real. En esencia, las Skills efectivas resuelven problemas de contexto, reutilización de experiencia y capacidad, yendo más allá de simples instrucciones de prompt.

marsbitHace 19 min(s)

La forma correcta de usar las Skills: 5 reflexiones tras la publicación del método interno de Anthropic

marsbitHace 19 min(s)

Competencia en la pista de pagos con IA: los esquemas de tarjetas tradicionales frente a Coinbase

A medida que los agentes de IA asumen más transacciones comerciales, se intensifica la competencia por los canales de pago subyacentes. Dos enfoques principales han surgido: el primero, liderado por Visa y Mastercard, utiliza credenciales de tarjetas tokenizadas dentro del modelo tradicional de pago con tarjeta, ofreciendo servicios como 'Agent Pay' de Mastercard y 'Visa Intelligent Commerce', enfocados en compras minoristas y apalancando décadas de infraestructura antifraude y resolución de disputas. El segundo, encabezado por Coinbase, emplea el protocolo x402 y stablecoins como USDC para liquidaciones directas en internet, optimizado para transacciones frecuentes, de bajo valor y entre máquinas, donde los canales tradicionales son poco prácticos por costos y velocidad. Ambas vías enfrentan el desafío clave de verificar la identidad del agente de IA y gestionar disputas. Curiosamente, Visa y Mastercard no se limitan a su canal tradicional; también están invirtiendo en stablecoins (Visa procesando $7 mil millones anuales, Mastercard adquiriendo BVNK) para posicionarse como intermediarios de pago sin importar el canal dominante. Actualmente, los casos de uso se dividen claramente: aplicaciones de consumo como ChatGPT y Amazon utilizan canales de tarjetas, mientras que transacciones entre máquinas (p.ej., para APIs o datos en Amazon Bedrock) adoptan stablecoins. A corto plazo, se espera que esta coexistencia continúe. Sin embargo, la batalla a largo plazo (hacia 2030) dependerá de si el comercio impulsado por IA se asemeja más al comercio minorista tradicional o se convierte en una red masiva de microtransacciones entre máquinas. Las grandes redes de pago, al cubrir ambas apuestas, parecen estar preparadas para cualquier resultado.

Foresight NewsHace 21 min(s)

Competencia en la pista de pagos con IA: los esquemas de tarjetas tradicionales frente a Coinbase

Foresight NewsHace 21 min(s)

Por primera vez, un VLA puramente preentrenado con videos humanos logra una manipulación hábil, y un fino ajuste con pocos datos permite el despliegue exitoso

La investigación "Scalable Vision-Language-Action Model Pretraining for Robotic Manipulation with Real-Life Human Activity Videos", presentada por Microsoft Asia Research (MSRA) y la Universidad de Tsinghua, introduce el marco **VITRA**. Este sistema convierte automáticamente grandes volúmenes de videos de actividades humanas sin etiquetar en datos estructurados para entrenar modelos **Visión-Lenguaje-Acción (VLA)** aplicables a robots. El proceso clave implica: 1) extraer trayectorias precisas de movimiento 3D de las manos desde video monocular, 2) segmentar los videos en acciones atómicas basándose en mínimos de velocidad, y 3) generar instrucciones lingüísticas precisas utilizando modelos de lenguaje como GPT-4, a las que se superponen las trayectorias 3D. Tras el preentrenamiento en un extenso conjunto de datos (1 millón de clips, 26 millones de fotogramas), el modelo VLA (que combina un modelo visual-lingüístico con un experto en acción basado en difusión) muestra una fuerte capacidad de **predicción de acciones en entornos nuevos y no vistos** (zero-shot). Para el despliegue en robots reales, el modelo se ajusta con una pequeña cantidad de datos de demostración robótica (~1.2K). Este enfoque logra una **alta tasa de éxito** en tareas de manipulación diestra (como agarrar, colocar, verter o barrer) y demuestra una **excelente capacidad de generalización** a objetos y fondos no vistos, superando significativamente a modelos entrenados únicamente con datos robóticos de laboratorio. El hardware, específicamente la mano robótica diestra **星动XHAND1** (con su modelo URDF de alta precisión y arquitectura de accionamiento directo), es fundamental para lograr una **alineación efectiva** del espacio de acción entre la mano humana y la robótica, permitiendo una implementación exitosa. Además, el estudio confirma una **ley de escalado**: un mayor volumen de datos de preentrenamiento mejora continuamente el rendimiento. Este trabajo allana el camino para una manipulación robótica más generalizada utilizando videos humanos no estructurados.

marsbitHace 31 min(s)

Por primera vez, un VLA puramente preentrenado con videos humanos logra una manipulación hábil, y un fino ajuste con pocos datos permite el despliegue exitoso

marsbitHace 31 min(s)

Ray Dalio: resurge el "sistema tributario" liderado por China, la industria de la IA se desarrollará como la de los vehículos eléctricos

En una reciente entrevista en el programa 'Wall Street Week' de Bloomberg, Ray Dalio, fundador de Bridgewater Associates, compartió sus perspectivas sobre el cambiante orden mundial y la competencia en IA entre EE.UU. y China. Dalio argumenta que el poder global de EE.UU. está disminuyendo, mientras que China está acumulando riqueza e influencia. Observa un cambio en la percepción internacional, donde cada vez más países dudan de la capacidad de EE.UU. para ganar guerras y defender sus intereses. Señala las frecuentes visitas de líderes mundiales a China como un indicio del resurgimiento de un moderno "sistema tributario", donde las naciones reconocen el poder chino, aunque él aclara que este sistema no busca ser opresivo, sino que refleja una jerarquía basada en la fuerza relativa que afecta al comercio y la seguridad. Esta incertidumbre geopolítica, advierte, tiene implicaciones para los mercados financieros, requiriendo que los inversores diversifiquen sus activos. Respecto a la competencia en Inteligencia Artificial, Dalio destaca diferencias fundamentales en los enfoques de ambos países. Mientras las empresas estadounidenses como OpenAI se centran en modelos de suscripción y rentabilidad, China trata la IA como una utilidad pública, similar a la electricidad, buscando democratizar su acceso para impulsar la productividad de los trabajadores, incluso a costa de la rentabilidad inmediata. Compara esta estrategia con el éxito de China en la industria de los vehículos eléctricos, donde empresas como BYD lograron un crecimiento masivo. Una ejecutiva de JPMorgan, Mary Callahan Erdoes, añadió que, a diferencia de EE.UU., en China no predomina el miedo al impacto de la IA en el empleo, sino un enfoque en utilizarla para el desarrollo y dominar la próxima industria clave, como la robótica.

Odaily星球日报Hace 57 min(s)

Ray Dalio: resurge el "sistema tributario" liderado por China, la industria de la IA se desarrollará como la de los vehículos eléctricos