鲸鱼活动的增加能否引发MKR价格突破?

金色财经Dipublikasikan tanggal 2024-11-21Terakhir diperbarui pada 2024-11-21

截至发稿时, Maker (MKR) 的价值为 1,528 美元,过去 24 小时内上涨了近 2%。值得注意的是,该代币的表现反映了更广泛的加密货币市场的表现,本月涨幅为 24%。 

然而,尽管有所上涨,Maker在过去两周内一直徘徊在 1,419 美元至 1,550 美元的区间内。不过,鲸鱼活动的增加可能有助于突破这些水平。

事实上,IntoTheBlock 的数据显示,超过 100,000 美元的大型 MKR 交易在短短两天内增长了 1,400%,从 3,840 笔增至 60,730 笔。 

TXbIOE2zNtdFKQQQiSsDXxSlmHpurzbW5n2awOkD.jpeg

MKR 总供应量的 51% 由鲸鱼持有。因此,如果鲸鱼群体的交易活动增加,MKR 可能会突破或跌破盘整区间,具体取决于这些交易者是买入还是卖出。 

需要关注的关键水平

为了确认 Maker 从四小时图上的盘整区间突破看涨趋势,它需要在高购买量的情况下突破 1,550 美元的阻力位。 

成交量柱状图较短,表明买家缺乏强烈的兴趣推动价格突破这一阻力位。此外,平衡成交量指标似乎已经趋于平缓,表明买卖压力可能平衡。 

交易者应留意 1,678 美元的卖方流动性。Maker 可能会上涨以吸收这种流动性,如果买家在上涨期间介入,则可能导致持续上涨。相反,如果此举未能吸引买家,MKR 可能会回到盘整区间或走低。 

PdlN9suRHJBuKCf6xUgZipyD7vUKryhWiBPoErQc.jpeg

在撰写本文时,随机相对强弱指数 (RSI) 读数为 24,表明 MKR 超卖。这也可能导致短期内出现上行修正。 

同时,交易者应留意 1,419 美元的支撑位。跌破该支撑位可能会导致看跌突破盘整,并导致 MKR 进入下行趋势。 

NVT 比率下降表明了这一点

Maker 的网络价值与交易量(NVT)比率在过去两天内从 121.47 下降到 13.17,表明网络交易量激增。

8W3dXsV5bsrTagzl1rfx8PkysS3M6mAYmVAn4kEh.jpeg

每当 NVT 比率下降时,就意味着代币可能被低估。然而,从上述时期内从 0.84 上升至 0.87 的市场价值与实际价值 (MVRV) 比率来看,情况可能并非如此。 

这种分歧可能表明高交易量是由于鲸鱼的获利回吐活动造成的。这可能会导致图表出现下行轨迹。 

衍生品市场充满不确定性

在衍生品市场方面,交易员对 Maker 一直持不确定态度。此前,未平仓合约在短短两周内从 1.29 亿美元跌至 8600 万美元。 

FSzxRVFFombMspNrZWaTTXxdhViglNi4P5dm8mRL.jpeg

当未平仓合约下降时,表明交易者由于对未来价格表现的不确定性而关闭代币的仓位。

投机活动的下降也可能是导致Maker陷入盘整阶段的关键因素之一。

Bacaan Terkait

OpenAI Rekrut Ahli Perbankan Investasi dengan Gaji Hanya Rp130 Juta, Netizen Komplain Gajinya Kecil

OpenAI membuka lowongan baru untuk Subject Matter Expert di bidang Investment Banking, bagian dari tim Applied AI di San Francisco. Pekerjaan intinya adalah melatih AI untuk melakukan tugas-tugas perbankan investasi, seperti penelitian, analisis keuangan, valuasi, due diligence, dan eksekusi transaksi, serta menetapkan standar kualitas untuk hasil kerja AI. Gaji yang ditawarkan berkisar antara $185.000 hingga $205.000 (sekitar 125-130 juta Rupiah) per tahun plus opsi saham. Namun, banyak komentar menganggap gaji ini rendah untuk seorang ahli dengan pengalaman di bidang tersebut. Kandidat ideal membutuhkan setidaknya 2 tahun pengalaman di perbankan investasi dengan keterlibatan dalam transaksi nyata. Keahlian praktis dalam membuat model finansial di Excel dan presentasi PowerPoint yang berkualitas sangat penting. Posisi ini berfokus pada kontribusi individu untuk mengembangkan tugas evaluasi, membuat contoh kerja referensi, dan merancang kriteria penilaian ketat guna membedakan output AI yang "terlihat baik" dengan yang benar-benar akurat dan dapat diandalkan untuk penggunaan profesional. Tim Applied AI OpenAI memilih bidang perbankan investasi karena dianggap sebagai salah satu lingkungan kerja pengetahuan yang paling menuntut. Tujuannya adalah untuk memastikan AI dapat menghasilkan keluaran yang dapat dipercaya dan digunakan oleh bankir berpengalaman.

marsbit1j yang lalu

OpenAI Rekrut Ahli Perbankan Investasi dengan Gaji Hanya Rp130 Juta, Netizen Komplain Gajinya Kecil

marsbit1j yang lalu

ACL 2026 Didominasi Peneliti Tionghoa, Penulis Pertama Semua Makalah Terbaik Adalah Peneliti Tionghoa, Hampir Semua Makalah Unggulan Diraih Mereka

ACL 2026, konferensi puncak di bidang pemrosesan bahasa alami, mencatat rekor baru dengan 12.148 makalah yang diajukan. Dari jumlah tersebut, tiga makalah dianugerahi Penghargaan Makalah Terbaik (Best Paper Award), dan semuanya memiliki penulis utama beretnis Tionghoa. Makalah pertama, "The Imperfective Paradox in Large Language Models" (Bolei Ma dkk.), mengungkap bias "teleologis" pada model bahasa besar (LLM). Saat dihadapkan pada kalimat seperti "tukang kayu sedang membangun gazebo", LLM cenderung langsung menyimpulkan bahwa gazebo tersebut telah selesai dibangun, meskipun konteksnya ambigu. Ini menunjukkan bahwa LLM lebih berfungsi sebagai mesin prediksi naratif daripada pemikir logis yang setia. Makalah kedua, "Memory efficiency and resource-rational encoding in sentence processing" (Weijie Xu dkk.), mengeksplorasi bagaimana membatasi memori kerja Transformer—dengan menyuntikkan noise—justru membuat model lebih menyerupai pemrosesan bahasa manusia. Model belajar mengalokasikan sumber daya memori yang terbatas secara lebih efisien, sehingga pola pembacaannya lebih mirip manusia. Makalah ketiga, "Characterizing the Expressivity of Local Attention in Transformers" (Jiaoda Li dkk.), memberikan penjelasan teoretis mengapa perhatian lokal (local attention), yang hanya melihat konteks terdekat, sering kali lebih kuat daripada perhatian global. Kombinasi keduanya memperluas kapabilitas model. Secara keseluruhan, ACL 2026 didominasi oleh penelitian seputar LLM (23% judul makalah menyebutkan LLM). Peserta dari Tiongkok Daratan mendominasi dengan kontribusi 54.0%. Selain tiga makalah terbaik, 18 makalah Outstanding Paper juga didominasi oleh peneliti beretnis Tionghoa, terutama di bidang keamanan LLM dan pembelajaran penguatan (reinforcement learning), mencerminkan pengaruh kuat komunitas peneliti Tionghoa di konferensi tingkat dunia ini.

marsbit1j yang lalu

ACL 2026 Didominasi Peneliti Tionghoa, Penulis Pertama Semua Makalah Terbaik Adalah Peneliti Tionghoa, Hampir Semua Makalah Unggulan Diraih Mereka

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片