Shiba Inu价格分析:SHIB牛市能否突破1700万美元的阻力位?

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-08-10Terakhir diperbarui pada 2024-08-10

币界网报道:

Shiba Inu的价格从周一的市场崩盘中反弹了25%,8月8日达到0.000014美元。然而,链上数据显示,583万SHIB的抛售墙如何威胁到复苏阶段。

Shiba Inu 25%的价格反弹停止在0.000014美元

Shiba Inu(SHIB)在最近的市场动荡中表现出了韧性,从8月5日的重大市场崩盘中反弹了25%。

在低点0.000011美元之后,SHIB在8月8日飙升至0.000014美元,这是由一系列看涨催化剂推动的,包括ETF流入、对Ripple的1.25亿美元罚款以及俄罗斯决定将加密货币挖矿合法化。然而,随着SHIB接近0.000014美元的阻力位,看涨势头开始减弱。

Shiba Inu价格行动SHIBUSD | TradingView

最近SHIB价格的上涨可以追溯到这些催化剂,这些催化剂在更广泛的加密货币市场上产生了乐观情绪。受益于整个行业的反弹,Shiba Inu的价格在短短三天内从8月5日的低点上涨了近33%,达到8月8日的高点。

价格图显示,在大幅上涨之后,SHIB遇到了0.000014美元左右的强劲阻力位,大量卖出订单开始累积。

剩余卖出订单阻碍牛市势头

尽管最初的看涨情绪,但自周一市场崩盘以来,现有卖出订单的高发生率似乎正在抵消这一积极势头。在过去的24小时里,SHIB经历了4%的回调,从最近的0.000014美元高点回落。这一调整发生在SHIB无法突破阻力位的时候,这与大盘资产在反弹期间触及阻力点导致的更广泛的市场回落相吻合。

交易所订单簿显示,几天前还在控制局面的空头仍然持有大量卖出订单,阻碍了SHIB突破0.000015美元。

Shiba Inu订购书SHIBUSD | IntoTheBlock

Shiba Inu(SHIB)的链上市场深度图显示看跌前景,卖出订单超过买入订单。以0.000014美元的平均价格计算,卖出订单中约有5.43万亿SHIB,而买入订单中有3.03万亿SHIC,两者之间存在2.4万亿SHIB的负差,即约1700万美元。

这种需求下降表明缺乏强有力的购买支持,如果这种趋势持续下去,可能会导致价格进一步下跌。

Shiba Inu价格预测:突破0.00015美元可能带来更多收益

价格图上的布林带表明,SHIB目前在较低的区间附近交易,表明其处于超卖状态,这可能预示着潜在的反弹。相对强弱指数(RSI)也暗示可能出现看涨逆转,因为它徘徊在超卖区域附近。

如果SHIB能够维持在0.000013美元的支撑位,买家介入以吸收抛售压力,价格可能会重新测试0.000015美元的阻力位。成功突破这一水平可能会为进一步上涨打开大门,下一个阻力点约为0.000018美元。

Shiba Inu价格预测SHIBUSD | TradingView

然而,如果未能守住0.000013美元的支撑位,SHIB可能会重新测试之前发现强烈买入兴趣的0.000012美元水平。

总之,虽然技术指标表明可能会有更多上行空间,但SHIB突破0.000015美元阻力位的能力可能取决于更广泛的市场情绪,以及是否会出现任何新的看涨消息来抵消现有的抛售压力。如果这些条件得到满足,SHIB的价格走势可能会再次上涨。

Kripto yang Sedang Tren

Bacaan Terkait

Laporan Q1 2026 Ethereum: Biaya Turun, Pengguna dan Volume Transaksi Capai Rekor Tertinggi Sejarah

**Laporan Kuartal I Ethereum 2026: Biaya Turun, Pengguna dan Jumlah Transaksi Capai Rekor Tertinggi** Laporan Ethereum Q1 2026 menunjukkan data yang tampak berlawanan tetapi kritis: jaringan ini mengalami pertumbuhan pengguna, transaksi, dan throughput tertinggi sepanjang masa, sementara biaya transaksi, TVL, volume perdagangan, dan kapitalisasi pasar ETH terdilusi turun. Ini menandai transisi Ethereum ke fase 'biaya rendah untuk skala' setelah peningkatan Fusaka meningkatkan kapasitas data dan membuat ruang blok lebih murah, melepaskan permintaan jaringan (paradoks Jevons). Naratif inti Ethereum bergeser dari blockchain DeFi ke lapisan penyelesaian keuangan global. Ethereum mempertahankan dominasi dalam aset tokenisasi: stablecoin, dana tokenisasi (naik 4.9% QoQ), komoditas tokenisasi (naik 60% QoQ, terutama emas), dan saham tokenisasi. Kehadiran institusi seperti BlackRock, JPMorgan, dan Fidelity semakin memperkuat adopsi. **Data Kunci Q1 2026:** * **Penggunaan (Naik):** Pengguna Bulanan Aktif (MAU): 13.2 juta (+53.5% QoQ). Jumlah Transaksi: 200.4 juta (+38% QoQ). Throughput: 25.78 TPS. * **Nilai & Biaya (Turun):** Biaya Transaksi Lapisan-1: $39.9 juta (-47.9% QoQ). TVL Ekosistem: $316.2B (-11% QoQ). Kapitalisasi Pasar ETH Tercairkan Penuh: $290B (-30.3% QoQ). * **Aset Tokenisasi (Stabil/Tumbuh):** Nilai Pasar: $2034B. Didominasi stablecoin ($1789B), diikuti dana ($194B) dan komoditas ($47B). Ethereum mengorbankan pendapatan biaya jangka pendek untuk ekspansi jaringan, berfokus pada konsolidasi sebagai lapisan penyelesaian default untuk aset keuangan global. Peningkatan kapasitas berkelanjutan (seperti rencana upgrade Glamsterdam) diharapkan dapat lebih mendorong adopsi dan nilai jaringan jangka panjang.

marsbit35m yang lalu

Laporan Q1 2026 Ethereum: Biaya Turun, Pengguna dan Volume Transaksi Capai Rekor Tertinggi Sejarah

marsbit35m yang lalu

Baru Saja Raup Dana Rp 2,7 Triliun, Fei-Fei Li Juga Berinvestasi

Ilmuwan ternama dan mantan peneliti senior DeepMind, Pete Florence, baru saja menggalang dana US$4 miliar (sekitar Rp27 triliun) untuk perusahaannya, Generalist AI. Menariknya, meskipun dikenal sebagai salah satu perintis arsitektur model "dunia nyata" (world model) atau Vision-Language-Action (VLA), Florence secara terbuka menolak label "world model" untuk perusahaannya. Florence, yang dibimbing oleh ahli robotika fisik Rusia Tedrake di MIT, percaya bahwa fokus utama seharusnya pada *tujuan*, bukan sekadar *label*. Tujuannya adalah menciptakan robot yang dapat melakukan tugas fisik apa pun dengan tingkat keberhasilan dan kecepatan tinggi, tanpa memerlukan data spesifik untuk setiap tugas, mirip seperti manusia. Generalist AI telah meluncurkan dua model: GEN-0 (2025) dan GEN-1 (2026). GEN-1 diklaim memiliki tingkat keberhasilan 99% dalam tugas-tugas rumit seperti melipat kardus dan merawat robot, berkat pelatihan dengan data interaksi fisik skala besar yang dikumpulkan melalui sarung tangan mekanis khusus. Kemajuan ini menunjukkan bahwa model fisik mereka mendekati titik balik menuju utilitas komersial, mirip dengan GPT-3 untuk bahasa. Pendanaan putaran ini, yang meningkatkan valuasi perusahaan menjadi US$20 miliar, dipimpin oleh investor seperti NVentures (Nvidia), Bezos Expeditions, NFDG, serta figur ternama termasuk pendiri Xiaomi Bin Lin, pendiri Zoom Eric Yuan, dan ilmuwan terkemuka Fei-Fei Li. Investor percaya pada visi Florence untuk mewujudkan robot serba bisa yang benar-benar berguna dalam kehidupan nyata.

marsbit44m yang lalu

Baru Saja Raup Dana Rp 2,7 Triliun, Fei-Fei Li Juga Berinvestasi

marsbit44m yang lalu

Dua Legenda Hilang dalam Tiga Hari: Bendungan Talenta AI Google, Mulai Jebol?

Dalam tiga hari, Google kehilangan dua tokoh legendaris AI. Noam Shazeer, penulis inti makalah Transformer dan pemimpin bersama Gemini, meninggalkan Google untuk bergabung dengan OpenAI. Dua hari kemudian, John Jumper, pemenang Nobel Kimia 2024 dan pemimpin inti AlphaFold, meninggalkan Google DeepMind untuk bergabung dengan Anthropic. Tren ini diperkuat dengan keputusan mantan anggota pendiri OpenAI, Andrej Karpathy, yang bergabung dengan Anthropic pada Mei. Kehilangan ini mencerminkan tren yang lebih luas: aliran talenta AI puncak dari Google ke OpenAI dan Anthropic. Penyebabnya adalah perbedaan mendasar dalam misi. Bisnis inti Google adalah iklan, sehingga penelitian AI sering kali harus selaras dengan tujuan komersial. Sebaliknya, OpenAI berfokus pada AGI untuk kemanusiaan, sementara Anthropic berfokus pada keamanan AI, memungkinkan peneliti berkonsentrasi penuh pada kemajuan teknologi. Faktor lain termasuk prospek kekayaan dari IPO yang akan datang di OpenAI dan Anthropic, yang menawarkan potensi imbalan ekuitas yang jauh lebih besar dibandingkan dengan raksasa matang seperti Google. Selain itu, penggabungan Google Brain dan DeepMind pada 2023 dianggap gagal menyelesaikan ketegangan antara penelitian jangka panjang dan tekanan komersialisasi. Google masih memiliki aset kuat seperti infrastruktur komputasi dan data, tetapi kehilangan talenta kritis ini merupakan tantangan struktural yang mendalam. Di bidang AI, retensi talenta terbaik ternyata lebih sulit daripada membangun model yang paling canggih sekalipun.

marsbit2j yang lalu

Dua Legenda Hilang dalam Tiga Hari: Bendungan Talenta AI Google, Mulai Jebol?

marsbit2j yang lalu

Di Balik 'Raport' AI, Tersembunyi Seorang 'Pembuat Soal' Tionghoa

Setiap kali model AI terdepan dirilis, industri melihat "laporan nilai" seperti MMLU-Pro, MMMU, dan MMMU-Pro. Tolok ukur ini telah menjadi bahasa umum untuk mengevaluasi kemampuan model. Di baliknya adalah nama seorang peneliti Tionghoa, Chen Wenhu, asisten profesor di University of Waterloo. Dia dan lab TIGERLab-nya menciptakan MMLU-Pro karena MMLU lama tidak lagi efektif—model canggih seperti OpenAI o3 hampir mencapai nilai sempurna. MMLU-Pro, dengan 12.032 soal lebih sulit dan 10 pilihan jawaban, berhasil membedakan kembali kemampuan model. Selain itu, mereka mengembangkan MMMU untuk mengevaluasi model multimodal (teks dan gambar) pada 11.500 soal dari berbagai disiplin ilmu. Bahkan model terkuat seperti GPT-4V hanya mencapai akurasi 56%. MMMU-Pro kemudian dibuat agar model tidak bisa mengandalkan teks saja dan harus benar-benar memahami informasi visual. Chen Wenhu memiliki latar belakang riset dalam pemahaman informasi kompleks. Pengalamannya di Google DeepMind untuk proyek Gemini membantunya memahami celah dalam evaluasi. Labnya juga mengerjakan penelitian model, seperti UniVideo untuk video dan MoCha untuk karakter virtual, yang memperdalam pemahaman mereka dalam merancang tolok ukur yang solid. Kini, dia bergabung dengan Meta untuk fokus pada data pelatihan dan evaluasi multimodal. Karyanya menggarisbawahi kontribusi signifikan peneliti Tionghoa di balik layar dalam membentuk standar evaluasi AI global.

marsbit2j yang lalu

Di Balik 'Raport' AI, Tersembunyi Seorang 'Pembuat Soal' Tionghoa

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
Futures

Artikel Populer

Cara Membeli SHIB

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian SHIBA INU (SHIB) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli SHIBA INU (SHIB) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan SHIBA INU (SHIB) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan SHIBA INU (SHIB) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading SHIBA INU (SHIB)Lakukan trading SHIBA INU (SHIB) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

988 Total TayanganDipublikasikan pada 2024.12.11Diperbarui pada 2026.06.02

Cara Membeli SHIB

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga SHIB (SHIB) disajikan di bawah ini.

活动图片