Почему упал биткоин. Почему упали альткоины

cryptonews.ruDipublikasikan tanggal 2024-05-12Terakhir diperbarui pada 2025-02-12

Коррекция биткоина и других криптовалют в начале февраля стала одной из крупнейших за последние годы. Как эксперты оценили поведение криптоактивов и инвесторов

«РБК-Крипто» не дает инвестиционных советов, материал опубликован исключительно в ознакомительных целях. Криптовалюта — это волатильный актив, который может привести к финансовым убыткам.

На прошлой неделе криптовалютные инвесторы столкнулись с резким падением цен и понесли существенные убытки. Как сообщила аналитическая компания Glassnode, наиболее пострадавшим сектором оказались альткоины, показав признаки локального медвежьего рынка.

Хотя цена биткоина осталась относительно стабильна остального крипторынка, краткосрочные инвесторы фиксируют многомиллионные убытки. Однако такое поведение цен на криптоактивы соотвествует историческим коррекционным тенденциям и не выходит за статистические рамки.

rbc.group

BTC/USD

96 388 -2 001 (-2,03%)
ОКХ Feb 12 12:09:51

Цена биткоина (BTC) 3 февраля в моменте опустилась до $93 тыс., что совпало по времени с объявлением президентом Дональдом Трампом о введении США дополнительных пошлин на поставки товаров из стран ЕС. Многие крупнейшие криптоактивы из списка топ-100 по капитализации зафиксировали падение вплоть до 45%. А Ethereum, вторая по величине криптовалюта, в моменте упала почти на 40%.

Падение BTC в начале февраля стало продолжением коррекционного движения, начавшегося после инаугурации Трампа 20 января. Тогда биткоин зафиксировал абсолютный ценовой максимум на уровне немного ниже $110 тыс. В этот же день общий показатель капитализации крипторынка составил $3,73 млрд.

По данным Coinmarketcap на 12 февраля 10:15 мск, биткоин торгуется около $96 тыс., в то время как капитализация рынка в целом составляется $3,14 трлн.

За последние две недели рыночная капитализация альткоинов снизилась на $234 млрд, написали в отчете Glassnode, при этом в моменте наблюдалась более крупная просадка.

«Это довольно интересно, поскольку биткоин не демонстрирует такой же относительной слабости, что говорит о расхождении между BTC и остальной частью крипторынка», — написано в отчете.

Тем не менее, эксперты отметили зафиксированные крупные убытки в момент коррекции в начале февраля размером $520 млн, что является одной из самых заметных просадок, где доминирует когорта краткосрочных инвесторов. По словам аналитиков, эта группа наиболее чувствительна к волатильности и часто сигнализирует о локальной капитуляции трейдеров. Однако это не выходит за рамки максимальных «убытков» даже относительно прошлого года, когда в начале августа зафиксировали показатель на уровне $1,3 млрд.

Двухнедельный показатель изменения капитализации рынка альткоинов. Источник: Glassnode

Напротив, альткоины испытали более существенные показатели падения цен: «Если посмотрим на метрику в процентном отношении у альткоинов, то только 41 из 1662 торговых дней зафиксировали большее падение».

В Glassnode также указали на масштаб спада на рынке альткоинов, схожий с медвежьим рынком. Эксперты связали это с трудностями глобального принятия отличных от биткоина криптоактивов. В совокупности с макроэкономическими факторами рыночная среда для альткоинов оказалась гораздо сложнее, чем для биткоина.

Bacaan Terkait

Artikel Terbaru Li Feifei: Saat Video Generation, Robot, dan NVIDIA Mengaku Sebagai Model Dunia, Kita Membutuhkan Taksonomi

Artikel ini membahas konsep "world model" (model dunia) dalam kecerdasan buatan (AI) yang saat ini banyak digunakan dengan makna berbeda-beda. Fei-Fei Li mengusulkan taksonomi fungsional untuk mengklarifikasi kekacauan ini. Berdasarkan siklus interaksi agen-dunia dalam POMDP (Partially Observable Markov Decision Process), ia mengategorikan model dunia menjadi tiga jenis berdasarkan outputnya: 1. **Renderer (Perender):** Menghasilkan **observasi**, khususnya piksel yang ditujukan untuk mata manusia. Contohnya adalah model video seperti Sora atau sistem interaktif seperti Genie yang menghasilkan gambar berdasarkan input. Fokus utamanya adalah kesetiaan visual, bukan akurasi fisik. 2. **Simulator (Simulator):** Menghasilkan **state (keadaan)**, yaitu representasi dunia yang akurat secara geometri, fisika, dan dinamika. Simulator berfungsi sebagai landasan struktural untuk perhitungan, digunakan oleh profesional (arsitek, desainer) dan program komputer (robot, kendaraan otonom) untuk pelatihan dan pengujian. Contohnya adalah platform seperti NVIDIA Omniverse. 3. **Planner (Perencana):** Menghasilkan **tindakan**. Model ini menentukan langkah selanjutnya yang harus diambil sebuah agen berdasarkan observasi dan tujuan. Ini menutup lingkaran persepsi-aksi. Contohnya adalah model visi-bahasa-aksi (VLA) dan model aksi dunia (World Action Models). Artikel menyoroti bahwa **simulator adalah kunci penghubung** yang paling penting namun kurang mendapat perhatian publik. Simulator bekerja pada tingkat geometri dan fisika yang mendasarinya, sehingga pemahamannya dapat diproyeksikan ke dalam piksel (untuk renderer) atau prediksi konsekuensi tindakan (untuk planner). Tren terpenting saat ini adalah peleburan batas antara ketiga kategori ini, didorong oleh kesadaran bahwa pengetahuan dasar tentang dunia yang dibutuhkan adalah sama. Tujuan akhirnya adalah model dunia terpadu yang dapat beralih di antara rendering, simulasi, dan perencanaan sesuai kebutuhan. Perkembangan ini mendorong kemajuan menuju kecerdasan spasial, di mana mesin tidak hanya memahami bahasa tentang dunia, tetapi juga dapat memahami, membayangkan, bernalar, dan berinteraksi dengan dunia fisik itu sendiri.

marsbit6j yang lalu

Artikel Terbaru Li Feifei: Saat Video Generation, Robot, dan NVIDIA Mengaku Sebagai Model Dunia, Kita Membutuhkan Taksonomi

marsbit6j yang lalu

Trading

Spot
活动图片