Биткоин ползет, альткоины спят: когда же начнется ралли?

cryptonews.ruPublié le 2024-06-22Dernière mise à jour le 2024-10-22

Кажется, что первая криптовалюта решила поиграть с нами в «черепаху и зайца». Пока альткоины продолжают дремать в тени деревьев, биткоин медленно, но верно ползет вверх. Михаэль ван де Поппе (Michaël van de Poppe), основатель MN Trading, в своем новом видеообзоре рассказал, почему такое поведение рынка — абсолютно нормальное явление.

Настроение рынка: кто в лес, кто по дрова

Если вы держите биткоин или, не дай бог, какой-нибудь мемкоин вроде Sui, то сейчас, вероятно, потираете руки от удовольствия. А вот владельцы большинства альткоинов продолжают кусать локти. Индекс страха и жадности показывает «жадность», но это как средняя температура по больнице — у одних жар, а другие уже в морге.

Ethereum относительно биткоина продолжает бить антирекорды. Казалось бы, снижение ставок должно было подтолкнуть ETH вверх, но не тут-то было. Похоже, медведи решили устроить последний, особенно яростный танец перед зимней спячкой.

Ключевые события: выборы, выплаты FTX и заседания ФРС

Впереди нас ждет несколько важных событий:

  • Выборы в США через две недели. По данным Polymarket, Трамп лидирует с 60% поддержки. Его победа может стать краткосрочным катализатором для крипторынка.
  • Начало выплат кредиторам FTX. Часть этих средств наверняка вернется на рынок.
  • Заседания ФРС. Для нового снижения ставок нужны «ужасные» экономические данные. И, похоже, мы на пороге именно такого сценария.

Когда же начнется бычий рынок?

Ван де Поппе считает, что мы уже в нем — по крайней мере, для биткоина. Сейчас BTC повторяет паттерн предыдущих циклов: период бокового движения перед резким ростом. На дневном графике уже видны признаки разворота тренда.

Доминирование биткоина приближается к ключевому сопротивлению на уровне 60%. Это может стать сигналом к развороту и началу альтсезона. Для многих альткоинов, включая Optimism и TIA, критические уровни сопротивления не за горами. Прорыв этих уровней может привести к взрывному росту на 50% и более всего за пару дней.

Стратегия: терпение и подготовка

Ван де Поппе советует уже сейчас занимать позиции в перспективных альткоинах и продолжать покупать биткоин на каждом откате. Он подчеркивает, что сейчас самое время избавиться от эмоций и, возможно, даже удалить соцсеть X. Ведь когда начнется настоящее ралли, войти в рынок будет гораздо сложнее и рискованнее.

Lectures associées

15 modèles de raisonnement échouent collectivement : explication des risques cachés derrière les chaînes de pensée révélées

Lorsque les modèles de raisonnement à grande échelle (LRM) exposent leurs processus de raisonnement intermédiaires aux utilisateurs et aux systèmes en aval, une question négligée émerge : se fier uniquement à la sécurité de la réponse finale est-il suffisant ? Une étude conjointe de plusieurs universités, dont Harvard, USC et le MIT, démontre le contraire. Elle révèle que les chaînes de raisonnement (CoT) peuvent générer des contenus à haut risque (ex : instructions pour fabriquer une bombe), même lorsque la réponse finale semble sûre. L'étude propose une évaluation en deux étapes : analyser séparément la trajectoire de raisonnement (r) et la réponse finale (y) selon 20 principes de sécurité, chacun noté de 1 à 5. Trois modes d'échec sont identifiés : **Unsafe** (raisonnement et réponse non sûrs), **Leak** (raisonnement dangereux mais réponse sûre), et **Escape** (raisonnement sûr mais réponse dangereuse). Testé sur 15 modèles de raisonnement (dont GPT-4o, Gemini, Claude) avec un ensemble de 41K prompts potentiellement nuisibles, un constat majeur apparaît : **la dangerosité moyenne du raisonnement dépasse systématiquement celle de la réponse finale** pour tous les modèles. Les risques se concentrent sur des catégories comme la désinformation, les préjugés et les dommages physiques. Pour atténuer ces risques, les chercheurs proposent une méthode d'**orientation adaptative multi-principes**. Elle ajuste les activations internes du modèle pendant le raisonnement pour le guider vers des états « sûrs » définis par les principes. Testée sur des modèles open-source (comme DeepSeek-R1), cette méthode réduit le taux de contenus non sûrs jusqu'à 40.8% tout en conservant 97.7% des performances sur des benchmarks standard. En conclusion, cette recherche souligne l'importance cruciale d'évaluer et de contrôler la sécurité tout au long du processus de raisonnement, et pas seulement au résultat final, en fournissant un cadre unifié pour le diagnostic et l'atténuation de ces risques cachés.

marsbitIl y a 31 mins

15 modèles de raisonnement échouent collectivement : explication des risques cachés derrière les chaînes de pensée révélées

marsbitIl y a 31 mins

Trading

Spot
活动图片