特朗普的加密马戏团：当华尔街之狼遇上区块链过山车

marsbitDipublikasikan tanggal 2025-06-23Terakhir diperbarui pada 2025-06-24

如同 4 月初一般，特朗普再次挥动着自己的“市场魔法棒”，上演了一出“强势行动激化矛盾，快速妥协放出利好”的拿手好戏，加密市场也随之经历了一场过山车式的行情变动。多头空头你方唱罢我登场，一时间加密市场热闹非凡。Odaily星球日报将于本文汇总近期的多空两大联盟的代表性巨鲸/机构，供读者参考。

多军占据上风，空头惨遭挨打：ETH 多头卷土重来，空军头子利润大幅回撤

在经历了此前伊以冲突等地缘政治带动的行情下跌之后，不少多头押注市场将强势反弹，而随着伊以在特朗普的调停下达成停火协议，市场果然如期反弹，由此，多军开始重新占据市场上风。

最惨倒霉蛋：ETH 多军出手，但做空 BTC 损失遭重

6 月 23 日，某鲸鱼向 Hyperliquid 存入 428 万枚 USDC，并开设了一个名义价值 1.01 亿美元的以太坊多头仓位，杠杆倍数为 25 倍，清算价 2196 美元。彼时，随着 ETH 的价格反弹，其累计浮盈一度高达 106 万美元。

空单

鲸鱼开单信息

随后，该鲸鱼选择在 ETH 价格 2255 美元时挂上限价单，最终成功获利 136 万美元，剔除 8.7 万美元的手续费后，净盈利为 127 万美元。

空单

但令人意想不到的是，该鲸鱼转而开仓以 40 倍杠杆做空 BTC，并最终在“特朗普利好”刺激下不得不频频平仓止损。目前，该地址 40 倍 BTC 空单浮亏约 97 万美元，而其整体亏损则增加至约 356 万美元，堪称“最惨交易员”。

空单

地址：0x916Ea2A9f3ba1DDD006C52Babd0216E2AC54eD32

ETH 聪明钱： 10 倍做空 ETH，利润回撤 500 万美元

如果你要玩 ETH 合约，那么这个地址毫无疑问是必须关注的指标之一。正如我们此前在《空军牛市来了？地缘冲突下的加密投资操作大赏》一文中提到的那样，该地址过去 2 个月内多次踩中 ETH 低点与顶点，曾一个月内狂赚 2000 万美元。

目前，该地址仍持有 10 倍杠杆做空 ETH 订单，持仓高达 40000 枚 ETH，名义价值高达 9600 万美元左右，而其浮盈也从此前的 2000 多万美元回撤至 1560 万美元左右。

空单

地址：0xcB92C5988b1D4f145a7B481690051F03EaD23a13

58 种代币做空头子：利润回撤 400 万美元

此前在 Hyperliquid 上开空 58 个币种（包括 BTC、ETH、SOL、XRP、PEPE、FARTCOIN、DOGE、AAVE、HYPE 等）的某巨鲸/机构浮盈从此前的 2134 万美元回撤至现在的 1617 万美元， 58 个空单中的浮亏仓位也从此前的 2 个增加到目前的 5 个，其中：

  • HYPE 空单累计浮亏 470 万美元；
  • MKR 空单浮亏 2 万美元；
  • WIF 空单浮亏 1.5 万美元；
  • AAVE 空单浮亏 5.6 万美元；
  • Neiro 空单浮亏 1800 美元。

空单

地址：0x45d26f28196d226497130c4bac709d808fed4029

传奇交易员 AguilaTrades：多次开单成市场反指， 30 天内亏损 3400 万美元

此前，交易员 AguilaTrades 于 6 月 20 日 19: 30 将其 BTC 多单仓位加仓至逾 4 亿美元，当时 BTC 价格约为 106000 美元。此后，BTC 价格一路下行，最低触及 102340 美元，AguilaTrades 也因此第三次在大额加仓后遭遇回撤。

颇为传奇的是，AguilaTrades 堪称“小 James Wynn”，此前曾频频开单，多空都做，一度浮盈超 300 万美元，但最终，其高频交易还是难敌震荡多变的加密市场，据 Hypurrscan 数据，其 30 日内亏损高达 3400 万美元左右。

最新数据显示，其最近一笔多单平仓发生于下午 4 点 11 分，为盈利状态， 24 小时累计盈利约 100 万美元。

空单

地址：0x1f250Df59A777d61Cb8bd043c12970F3AFE4F925

16 个代币做空头子：利润回撤近 400 万美元

此前在 Hyperliquid 上做空 16 个山寨币的“空军头子”也迎来了自己的“阶段性滑铁卢”——

其浮盈从此前的 968 万美元大幅回撤至 572 万美元， 24 小时累计浮亏约 248 万美元；

尽管如此，目前，其 16 个持仓中仍有 15 个为浮盈状态，仅 HYPE 的 3 倍空单浮亏约 205 万美元。

空单

地址：0xa312114b5795dff9b8db50474dd57701aa78ad1e

多空转换的“漏网之鱼”：及时平空止盈，再度开启多单

据链上分析师余烬监测，某鲸鱼在凌晨 1 点反弹前最低点处获利平仓 BTC 及 ETH 空单，然后反手买入了 ETH 现货。

彼时，其持有价值 6280 万美元的空单：BTC 平仓价在 101, 400 美元左右，ETH 平在 2, 224 美元左右，累计盈利 307 万美元。

值得一提的是，该鲸鱼于下午 3 点 35 分再次开仓 20 倍杠杆做多 ETH，持仓 5000 枚 ETH，名义价值 1200 万美元，目前小幅盈利。

空单

地址：0x348bb306e6887d244450cbb9fd608e7f8d0a40b4

BTC 做空巨鲸：平空获利 169.5 万美元，持有 40 倍 BTC 空单

据链上分析师 Ai 姨监测，自 2025 年 3 月以来多次做空 BTC 的一位巨鲸于今日凌晨 00: 00 至 01: 00 期间（几乎为反弹起点）平仓 314 枚 BTC 空单，获利 169.5 万美元。近一个月内，该巨鲸累计盈利已达 1004.8 万美元。

目前，该巨鲸仍持有价值 5400 万美元的 BTC 40 倍杠杆空单，浮盈约 100 万美元。


空单

地址：0x5D2F4460Ac3514AdA79f5D9838916E508Ab39Bb7

ETH 快枪手：凌晨买入 1388 万美元的 ETH

据链上分析师 Ai 姨监测，一巨鲸于今天凌晨在 ETH 价格快速反弹期间，以均价 2299 美元买入 6037.24 枚 ETH，成交金额约为 1388 万美元。

目前，ETH 价格反弹至 2421 美元，按照改价格计算，该地址已浮盈约 73 万美元。但该地址已将 ETH 转出至地址 0x7C2c5e739dc8351D718C8719Eb8E20D325B2Ff01，随后部分资金存入 AAVE。

空单

地址：0x349d6bfb2E0577233359e3734B1d67ef5B37c9d4

Bacaan Terkait

Perjalanan Kepatuhan Hyperliquid: Dari Tanpa Izin ke Sistem Izin HIP-3

Hyperliquid, sebuah platform derivatif terdesentralisasi, menghadapi tantangan regulasi di AS karena infrastruktur *tanpa izin* (permissionless) dan *non-kustodial*-nya tidak sesuai dengan hukum pasar berjangka AS yang ketat. Platform ini saat ini memblokir akses dari AS (*geoblocked*). Untuk mengatasinya, Hyperliquid Policy Center (HPC) melakukan advokasi agar regulator AS (CFTC/SEC) memodernisasi kerangka kerja, memperbolehkan lembaga terdaftar (seperti broker/FCM) menggunakan infrastruktur dasarnya (**HyperCore**) asal memenuhi kewajiban KYC/AML. Solusi teknisnya adalah melalui **HIP-3**, sebuah model pertukaran terdesentralisasi (DEX) baru *dengan izin* (permissioned). Ini memungkinkan entitas teratur membuat pasar hanya untuk pengguna yang masuk *daftar putih* (whitelist), menjalankan KYC, dan mengontrol akun untuk kepatuhan. Pasar baru ini akan memiliki buku order terpisah namun dapat berbagi likuiditas dengan pasar native Hyperliquid yang tetap tanpa izin, berkat arsitektur L1 tunggal yang sama. Intinya, Hyperliquid beralih dari model sepenuhnya tanpa izin ke pendekatan hibrid: infrastruktur netral dasarnya tetap terbuka, sementara lapangan akses khusus yang mematuhi regulasi AS dibangun di atasnya melalui HIP-3, membuka jalan bagi investor AS untuk berpartisipasi secara legal.

marsbit1m yang lalu

Perjalanan Kepatuhan Hyperliquid: Dari Tanpa Izin ke Sistem Izin HIP-3

marsbit1m yang lalu

Tiga Bulan Dua Putaran, "Palantir" Versi China Populer

**Ringkasan: Platform AI Cerdas Kausal versi China, "China's Palantir", Mengumpulkan Pendanaan Strategis Senilai Miliaran Yuan** Beijing Zhongshu Ruizhi Technology Co., Ltd. (Zhongshu Ruizhi), yang dianggap sebagai "Palantir-nya China", baru saja mengumumkan penyelesaian putaran pendanaan strategis senilai ratusan juta yuan. Pendanaan ini dipimpin oleh China Internet Investment Fund (CIIF) dan didukung oleh investor seperti Su Chuangtou National Social Security Fund, Financial Street Capital, ICBC Capital, dan Kunlun Capital. Ini adalah putaran pendanaan besar kedua perusahaan dalam tiga bulan, menunjukkan pengakuan pasar yang kuat terhadap teknologi inti dan kemampuan komersialisasinya. Didirikan pada tahun 2020 oleh Dr. Han Han, alumni doktoral Universitas Tsinghua dengan pengalaman di China Academy of Information and Communications Technology (CAICT), Zhongshu Ruizhi berfokus pada pengembangan AI keputusan yang andal untuk sektor industri. Perusahaan ini mengatasi tantangan kritis seperti "halusinasi AI" dan kurangnya kemampuan penalaran dalam model besar generatif dengan teknologi dasar yang orisinal, termasuk teori kognitif meta-kausal, pemodelan kausal, dan mesin ontologi dinamis. Teknologi ini memungkinkan AI membuat keputusan yang dapat dipercaya, dijelaskan, dan dapat dilacak untuk skenario industri yang kompleks dan toleransi kesalahan rendah. Zhongshu Ruizhi telah mencapai komersialisasi skala besar, melayani lebih dari 50 klien perusahaan milik negara dan grup industri di bidang tenaga listrik, minyak & gas, dan dirgantara, dengan lebih dari 800 skenario produksi kompleks yang diimplementasikan. Perusahaan melaporkan pendapatan yang berlipat ganda pada tahun 2025, menunjukkan kemampuan menghasilkan pendapatan yang kuat. Dana segar ini akan dialokasikan untuk penelitian teori dasar lebih lanjut, replikasi aplikasi percontohan yang matang untuk memperluas pasar, dan perekrutan talenta tinggi. Investor seperti CIIF melihat perusahaan sebagai pemain kunci dalam mendefinisikan paradigma AI industri yang andal dan mendorong perkembangan kekuatan produktif baru di China, terutama dalam mengamankan infrastruktur kritis dan membangun keamanan siber.

marsbit13m yang lalu

Tiga Bulan Dua Putaran, "Palantir" Versi China Populer

marsbit13m yang lalu

Proposisi Ekonomi Politik Terbesar Era AI: Robot Semakin Cakap, Bagaimana Manusia Berbagi Nilai?

Artikel dari *The Economist* memicu perdebatan dengan menyoroti kemajuan pesat China dalam robotika, AI, energi baru, dan manufaktur canggih, yang di satu sisi dikritik karena diduga mengalihkan sumber daya dari pemulihan permintaan domestik. Esai ini berargumen bahwa isu mendasarnya bukanlah tentang China atau kecepatan perkembangan teknologi, melainkan sebuah pertanyaan politik-ekonomi global yang mendesak: **bagaimana manusia membagi nilai yang diciptakan mesin ketika robot dan AI semakin canggih?** Revolusi AI mengubah logika dasar penciptaan dan distribusi kekayaan. Berbeda dengan revolusi industri sebelumnya yang tetap menempatkan manusia sebagai inti sistem produksi, AI kini mulai menggantikan pekerjaan kognitif. Jika AGI terwujud, semakin sedikit manusia yang terlibat langsung dalam penciptaan nilai, berpotensi memicu kontradiksi mendasar: produktivitas dan keuntungan perusahaan meningkat, tetapi daya beli konsumen stagnan atau turun karena berkurangnya partisipasi tenaga kerja. Masalahnya adalah terputusnya rantai penyebaran manfaat teknologi dari inovasi ke pendapatan masyarakat. Baik di China maupun secara global (misalnya, di AS dengan dominasi raksasa teknologi), kemajuan teknologi sering kali berkonsentrasi pada peningkatan nilai perusahaan dan kekayaan segelintir pemilik modal, alih-alih mendorong pertumbuhan upah dan konsumsi luas. Masa depan mungkin menawarkan tiga jalur: 1) **Kapitalisme tradisional**, di mana pemegang modal menguasai sebagian besar keuntungan AI; 2) **Kapitalisme negara**, dengan keterlibatan negara melalui investasi strategis; atau 3) **Model inovatif** seperti dana kekayaan digital, kepemilikan saham kolektif, atau bentuk pendapatan dasar baru untuk membagikan nilai tambah dari ekonomi pintar secara langsung kepada masyarakat. Bagi China, tantangannya adalah tidak hanya memenangkan persaingan teknologi, tetapi juga membangun sistem distribusi baru yang mampu mengubah kekayaan yang dihasilkan robot dan AI menjadi pertumbuhan pendapatan rumah tangga, peningkatan konsumsi, dan perlindungan sosial. Kompetisi di era AI tidak hanya soal siapa yang memiliki teknologi terkuat, tetapi terutama tentang siapa yang dapat membangun sistem ekonomi di mana kemakmuran dibagikan secara luas, sehingga kemajuan teknologi benar-benar meningkatkan kesejahteraan masyarakat banyak.

marsbit22m yang lalu

Proposisi Ekonomi Politik Terbesar Era AI: Robot Semakin Cakap, Bagaimana Manusia Berbagi Nilai?

marsbit22m yang lalu

Meraup Untung Tujuh Kuartal Beruntun, Strategi Arbitrase Pasar Berkembang Mengalahkan Segalanya

Transaksi arbitrase pasar berkembang yang didanai dolar telah mencatatkan laba selama tujuh kuartal berturut-turut, rekor terpanjang sejak 2008, dengan total imbal hasil sekitar 22% sejak akhir 2024. Strategi ini mengungguli imbal hasil obligasi AS, obligasi pemerintah, dan obligasi korporasi pasar berkembang. Strategi ini memanfaatkan suku bunga tinggi di negara-negara seperti Turki, Kolombia, dan Brasil, dengan meminjam mata uang berbiaya rendah seperti dolar, euro, atau yen, lalu mengonversinya untuk membeli aset berdenominasi mata uang berimbal hasil tinggi. Keuntungan didorong oleh selisih suku bunga dan apresiasi nilai tukar, seperti yang terjadi pada peso Kolombia. Meskipun ada ujian akibat intervensi pasar valas Jepang-AS pada Agustus 2024, strategi ini bertahan karena diversifikasi ke mata uang pendanaan alternatif seperti euro dan franc Swiss. Risiko ke depan mencakup potensi perubahan kebijakan Federal Reserve AS, tingkat kepadatan transaksi yang berlebihan, dan keberlanjutan suku bunga tinggi di negara-negara pasar berkembang. Namun, faktor eksternal seperti gejolak geopolitik dan harga energi diperkirakan akan menunda pelonggaran moneter, mendukung lingkungan suku bunga tinggi untuk sementara waktu.

marsbit38m yang lalu

Meraup Untung Tujuh Kuartal Beruntun, Strategi Arbitrase Pasar Berkembang Mengalahkan Segalanya

marsbit38m yang lalu

Guru-Murid dari Tsinghua dan Wharton Menyelesaikan Misteri 40 Tahun, Matematika Inti Semua Ditulis oleh GPT, Kamu Juga Bisa

**Algoritma yang Melatih Semua AI Dijatuhi "Hukuman Mati" oleh AI Itu Sendiri?** Para peneliti dari Tsinghua University dan Wharton School, University of Pennsylvania, baru-baru ini mempublikasikan penelitian yang menjawab pertanyaan terbuka selama 40 tahun dalam teori optimasi. Mereka membuktikan bahwa **gradient descent**, algoritma fundamental di balik hampir semua AI, memiliki batasan kecepatan konvergensi yang tidak dapat diatasi hanya dengan menyetel urutan *stepsize* (langkah pembelajaran). Inti penelitian ini adalah **bukti matematis yang dibangun oleh GPT-5.6 Sol Pro**. Duet peneliti Jianhao Ma dan Yuxin Chen memberikan target dan strategi tingkat tinggi kepada AI, kemudian berkolaborasi secara iteratif untuk menyempurnakan bukti tersebut. Mereka membuktikan bahwa **untuk setiap urutan *stepsize* non-negatif yang telah ditentukan sebelumnya, terdapat batas bawah kecepatan konvergensi gradient descent sebesar Ω(T^{-1.9319})**. Artinya, tidak peduli seberapa canggih urutan *stepsize* dirancang, kinerjanya tidak akan pernah melebihi batas ini jika struktur algoritmanya tidak diubah (misalnya, dengan menambahkan *momentum* seperti metode Nesterov). Bukti yang dihasilkan AI ini kemudian **diverifikasi sepenuhnya secara formal menggunakan Lean 4 theorem prover**, tanpa ada kesenjangan logika (*zero sorry, zero admit*). Penelitian ini menetapkan bahwa peningkatan kinerja maksimal memerlukan modifikasi pada struktur algoritma, bukan hanya penyesuaian *stepsize*. Temuan ini membuka kemungkinan bagi peneliti di mana saja untuk memanfaatkan AI sebagai asisten pembuktian teorema yang kuat.

marsbit47m yang lalu

Guru-Murid dari Tsinghua dan Wharton Menyelesaikan Misteri 40 Tahun, Matematika Inti Semua Ditulis oleh GPT, Kamu Juga Bisa

marsbit47m yang lalu

Trading

Spot
活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow