$11.3 Billion Flows Into Bitcoin ETFs In One Month While Retail Sells At A Loss – Details

bitcoinistPublié le 2026-03-27Dernière mise à jour le 2026-03-27

Résumé

Bitcoin is consolidating around $70,000, but significant capital flows are occurring beneath the surface. Over 30 days, Bitcoin ETFs saw net inflows of $11.3 billion, absorbing 62,986 BTC as institutional buying accelerated to 2.6 times its monthly pace. This sustained demand has pushed ETF cumulative holdings to a record 1,326,874 BTC. Meanwhile, retail investors are selling at a loss, with short-term holders sending approximately 15,500 BTC daily to exchanges at a loss, accounting for the majority of their activity. This reflects sustained stress rather than a final capitulation event. The market structure shows institutions are buying faster than retail is selling, but the key signal to watch is whether loss-side selling compresses while the market holds or rises.

Bitcoin is consolidating around $70,000. The price has gone sideways. The capital flows beneath it have not.

Analyst Axel Adler has published data that reframes the current consolidation entirely: over the 30 days ending March 25, Bitcoin ETF funds absorbed 62,986 BTC in net inflows — $11.3 billion in institutional capital entering the market while the price moved from $64,100 to $71,307. That is not a market drifting. That is a market being quietly bought.

The acceleration signal sharpens the picture further. The 7-day flow average currently stands at 3,288 BTC per day against a 30-day average of 1,256 BTC — meaning institutional buying is running at 2.6 times its own monthly pace. ETF cumulative holdings have reached 1,326,874 BTC, a record that reflects the sustained, compounding nature of this demand rather than a single episodic event.

Bitcoin ETF Tracker | Source: CryptoQuant

The counterweight is real and should not be minimized. Short-term holders are consistently realizing losses on exchanges — retail participants selling into weakness, adding distribution pressure that institutional inflows are currently absorbing and overcoming.

That is the structure of this market in one sentence: institutions are buying faster than retail is selling. At $70,000, the question is how long that equation holds.

Retail Is Selling Bitcoin at a Loss

Adler’s second dataset examines the other side of the market structure equation — and it is considerably less comfortable than the ETF picture. The Short-Term Holder P&L to Exchanges metric tracks how many BTC retail participants are sending to exchanges at a loss versus a profit over any 24-hour period. Right now, that reading stands at -15,500 BTC per day flowing to exchanges at a loss, against a total STH exchange inflow of 35,200 BTC per 24 hours.

Bitcoin Short-Term Holder P&L to Exchange Sum 24H | Source: CryptoQuant

The arithmetic is unambiguous: the majority of retail activity hitting exchanges is loss-realizing. This is not a temporary anomaly. Adler identifies it as a regime shift — a structural change in behavior that began at the local price peak and has not recovered above the neutral zone since. Short-term holders are not selling opportunistically. They are selling because they are underwater, and they have been for weeks.

What the data does not show is equally important. The -15,500 BTC daily loss flow is consistent with sustained stress, but it lacks the vertical spike that historically marks final capitulation — the exhaustion event where the last forced sellers leave the market simultaneously. That spike has not arrived.

The retail segment remains weak. The institutional segment remains active. The signal that resolves the tension between them is straightforward: loss-side sends compressing while price holds or rises. Until that compression appears, the stress regime remains intact.

Cryptos en tendance

Questions liées

QWhat is the total net inflow into Bitcoin ETFs over the 30 days ending March 25, and how much Bitcoin did this represent?

AThe total net inflow into Bitcoin ETFs over the 30 days ending March 25 was $11.3 billion, which represented 62,986 BTC.

QHow does the current 7-day average of institutional buying compare to the 30-day average, and what does this indicate?

AThe 7-day flow average is 3,288 BTC per day, which is 2.6 times the 30-day average of 1,256 BTC. This indicates that institutional buying is accelerating significantly.

QWhat is the behavior of short-term holders (retail participants) according to the data presented by Axel Adler?

AShort-term holders are consistently realizing losses, sending approximately 15,500 BTC to exchanges at a loss per day. This represents the majority of their total 35,200 BTC daily exchange inflows, indicating they are selling due to being underwater on their investments.

QWhat key signal is missing from the current retail selling activity that historically marks a final market capitulation?

AThe data lacks the vertical spike in loss-realizing flows that historically marks a final capitulation event, where the last forced sellers exit the market simultaneously. This spike has not yet occurred.

QWhat is the current structure of the Bitcoin market as described in the article in one sentence?

AThe structure of the market is that institutions are buying Bitcoin faster than retail investors are selling it.

Lectures associées

À la veille de son introduction en bourse, OpenAI secoué par de profondes turbulences internes

À l'approche de son introduction en bourse, OpenAI connaît une importante instabilité managériale. En une semaine, l'entreprise a perdu son directeur des opérations Brad Lightcap (8 ans dans l'entreprise) et sa directrice des revenus Denise Dresser (en poste depuis seulement 8 mois), remplacée par Dali Rajic. Ces départs s'inscrivent dans une série : depuis début 2026, au moins 10 cadres supérieurs ont quitté la société. Ces turbulences surviennent deux mois après le dépôt confidentiel du document S-1 auprès de la SEC et semblent liées à une restructuration en vue de l'IPO. Selon le CFO Sarah Friar, l'activité entreprise, désormais majoritaire dans les revenus, croît plus vite que prévu. Les revenus annualisés atteindraient 400 milliards de dollars, poussant OpenAI à se recentrer sur ChatGPT et la concurrence avec Anthropic (470 milliards de dollars de revenus annualisés). Parallèlement, des équipes clés liées à la sécurité et à l'éthique ont été démantelées ou intégrées à d'autres services, comme l'équipe "Preparedness" chargée des risques catastrophiques. Des membres historiques quittent aussi l'entreprise, comme le vétéran de 10 ans Scott Gray, contributeur majeur aux lois d'échelle ("Scaling Laws"). Cette transformation organisationnelle, visant à créer une entreprise plus commerciale, soulève des questions sur la gouvernance, la sécurité à long terme et la rétention des talents fondateurs à l'aube de son entrée en bourse, potentiellement reportée à 2025.

marsbitIl y a 1 h

À la veille de son introduction en bourse, OpenAI secoué par de profondes turbulences internes

marsbitIl y a 1 h

Un jeune homme de 95 ans à Hangzhou achète un château dans la Silicon Valley pour 500 millions

Un jeune homme de 31 ans, originaire de Hangzhou, a récemment acquis la propriété la plus chère de la région de la Baie de San Francisco cette année pour 70 millions de dollars (environ 500 millions de RMB). L'acheteur, Wu Yuhuai (Tony Wu), est un co-fondateur de xAI, l'entreprise d'IA de Elon Musk. Né en 1995, Wu est un expert en apprentissage automatique, spécialisé dans le développement de modèles de raisonnement. Après un doctorat à l'Université de Toronto et des recherches postdoctorales à Stanford, il a rejoint xAI en 2023, jouant un rôle clé dans le développement de Grok 3. Il a quitté l'entreprise en février de cette année. Cette transaction immobilière spectaculaire suit de près la fusion de xAI avec SpaceX et leur introduction en bourse record, qui a généré d'immenses gains pour les premiers employés et investisseurs. La propriété, située à Hillsborough, s'étend sur 12 acres et comprend un manoir principal, une maison d'hôtes, un court de tennis, un terrain de golf et un théâtre en plein air. L'acquisition a été réalisée via une société écran, mais plusieurs indices pointent vers Wu. Il avait déjà acheté une autre propriété de luxe dans la région en 2025. Cette acquisition reflète la création de richesse rapide au sein de l'élite de l'IA en Silicon Valley, contribuant à la flambée des prix de l'immobilier dans la région.

marsbitIl y a 1 h

Un jeune homme de 95 ans à Hangzhou achète un château dans la Silicon Valley pour 500 millions

marsbitIl y a 1 h

Les IA peuvent aussi "éprouver des émotions" ! Une nouvelle étude de l'USTC montre que la perplexité et l'anxiété améliorent les performances des IA

L'IA peut-elle être influencée par ses « émotions » ? Une étude récente menée par l'Université des Sciences et Technologies de Chine, Oxford et d'autres institutions montre que permettre à l'IA de reconnaître ses états émotionnels internes et d'agir en conséquence améliore significativement ses performances. Les chercheurs ont découvert que les grands modèles de langage (LLM) possèdent des représentations computationnelles correspondant à des étiquettes émotionnelles humaines, telles que la curiosité, le désir, l'optimisme, la confusion, la tension et l'irritation. En utilisant ces vecteurs émotionnels pour guider le choix des compétences (méthode EMOTION2SKILL), l'agent IA a développé des associations cohérentes entre état émotionnel et action. Par exemple, lors d'une tâche de shopping en ligne, un agent « curieux et désireux » effectuait des recherches, tandis qu'un agent « confus et tendu » reformulait sa requête. Contrairement à l'approche traditionnelle qui vise à supprimer les erreurs, cette recherche démontre que les « mauvaises émotions » comme la confusion ou la frustration servent de signaux métacognitifs utiles. Elles indiquent un décalage entre la stratégie actuelle et l'environnement, déclenchant des mécanismes de correction proactifs avant même qu'une erreur ne se produise. Dans des tâches domestiques complexes et sujettes aux échecs, comme « chauffer un objet » ou « ramasser deux objets », cette méthode a permis d'augmenter le taux de réussite de manière spectaculaire (par exemple, de 9.6% à 56.9% pour le chauffage). Parallèlement, une recherche de l'Université de Tianjin intègre les émotions dans un « modèle mondial » (Large Emotional World Model, LEWM) pour prédire les états futurs de l'environnement. Leurs résultats montrent que retirer les données émotionnelles dégrade les performances, y compris dans des tâches de raisonnement logique apparemment non liées. Ces études s'appuient sur des travaux antérieurs, comme ceux d'Anthropic, qui ont identifié des directions émotionnelles précises dans les activations internes des LLM. L'état émotionnel de l'IA évolue ainsi d'un sujet d'observation philosophique vers un signal fonctionnel exploitable pour améliorer la robustesse et les capacités des systèmes d'intelligence artificielle.

marsbitIl y a 2 h

Les IA peuvent aussi "éprouver des émotions" ! Une nouvelle étude de l'USTC montre que la perplexité et l'anxiété améliorent les performances des IA

marsbitIl y a 2 h

Trading

Spot

Articles tendance

Comment acheter ONE

Bienvenue sur HTX.com ! Nous vous permettons d'acheter Harmony (ONE) de manière simple et pratique. Suivez notre guide étape par étape pour commencer votre parcours crypto.Étape 1 : Création de votre compte HTXUtilisez votre adresse e-mail ou votre numéro de téléphone pour ouvrir un compte sur HTX gratuitement. L'inscription se fait en toute simplicité et débloque toutes les fonctionnalités.Créer mon compteÉtape 2 : Choix du mode de paiement (rubrique Acheter des cryptosCarte de crédit/débit : utilisez votre carte Visa ou Mastercard pour acheter instantanément Harmony (ONE).Solde :utilisez les fonds du solde de votre compte HTX pour trader en toute simplicité.Prestataire tiers :pour accroître la commodité d'utilisation, nous avons ajouté des modes de paiement populaires tels que Google Pay et Apple Pay.P2P :tradez directement avec d'autres utilisateurs sur HTX.OTC (de gré à gré) : nous offrons des services personnalisés et des taux de change compétitifs aux traders.Étape 3 : stockage de vos Harmony (ONE)Après avoir acheté vos Harmony (ONE), stockez-les sur votre compte HTX. Vous pouvez également les envoyer ailleurs via un transfert sur la blockchain ou les utiliser pour trader d'autres cryptos.Étape 4 : tradez des Harmony (ONE)Tradez facilement Harmony (ONE) sur le marché Spot de HTX. Il vous suffit d'accéder à votre compte, de sélectionner la paire de trading, d'exécuter vos trades et de les suivre en temps réel. Nous offrons une expérience conviviale aux débutants comme aux traders chevronnés.

661 vues totalesPublié le 2024.12.12Mis à jour le 2026.06.02

Comment acheter ONE

Discussions

Bienvenue dans la Communauté HTX. Ici, vous pouvez vous tenir informé(e) des derniers développements de la plateforme et accéder à des analyses de marché professionnelles. Les opinions des utilisateurs sur le prix de ONE (ONE) sont présentées ci-dessous.

活动图片