Снижение ключевой ставки в США не привело к ралли: что будет с крипторынком

cryptonews.ruDipublikasikan tanggal 2025-02-18Terakhir diperbarui pada 2025-09-19

Кредиты в Америке, на самом большом крипторынке мира, стали дешевле. Обычно это позитивный знак для криптовалют и вызывает аппетит к риску у инвесторов. Тем не менее в этот раз «вау-эффекта» не получилось. Чего ждать дальше?

Биткоин

Цена биткоина с 12 по 19 сентября 2025 года поднялась на 0,74%. Все семь торговых сессий отличались достаточно слабой динамикой. Ни в один из дней изменение стоимости не превысило даже 1,5%.

19092501.jpg

Источник: tradingview.com

В среду, 17 сентября, состоялось заседание ФРС США. Глава этого американского центробанка Джером Пауэлл (Jerome Powell) объявил о снижении ключевой ставки на 25 базисных пунктов. Теперь показатель варьируется в диапазоне от 4% до 4,25%. Это первое снижение ключевой ставки с начала года. Пауэлл заявил, что ФРС пошла на такой шаг, исходя из своей стратегии риск-менеджмента. По его словам, что до конца года вполне вероятно повышение цен на товары — поэтому ФРС впредь будет учитывать все возможные риски в отношении инфляции и безработицы.

Криптоинвесторы отреагировали на выступление Пауэлла сдержанным оптимизмом, так как принятое решение совпало с консенсус-прогнозом. Следующее заседание ФРС по ключевой ставке назначено на 29 октября. На портале прогнозов Polymarket наиболее вероятным решением регулятора названо снижение на еще 25 базисных пунктов — 86% вероятности. Если ФРС пойдет на снижение цены, это станет еще одним катализатором роста цен криптовалют.

19092502.png

Источник: polymarket.com

Спотовые биткоин-ETF фиксируют приток денежных средств вот уже четвертую неделю подряд. На этой неделе приток составил $664,03 млн. Всего с начала сентября было тринадцать торговых сессий. Лишь в трех случаях, 4, 5 и 17 сентября, был отмечен отток денежных средств.

19092503.png

Источник: sosovalue.com

Корпоративные инвесторы продолжают наращивать резервы биткоина. На этой неделе компания GD Culture, занимающаяся созданием контента на основе искусственного интеллекта и торгующаяся на Nasdaq, приобрела 7500 BTC на сумму около $876 млн. Это позволило GD Culture стать 14-й в топе крупнейшиъ публичных держателей биткоина.

С точки зрения технического анализа, тренд биткоина остается восходящим. Об этом свидетельствует превышение ценой 50-дневной скользящей средней (обозначена синим цветом). Однако сила тренда остается слабой, что подтверждается значением индикатора ADX — меньше 20. Уровни поддержки и сопротивления на дневном графике с прошлой недели остались неизменными: $108 000 и $117 421 соответственно.

19092504.jpg

Источник: tradingview.com

Индекс страха и жадности по сравнению с прошлой неделей снизился на четыре пункта. Текущее значение — 53. Это говорит о том, что в настроениях криптоинвесторов вновь установился нейтралитет.

Эфириум

Эфир с 12 по 19 сентября подешевел на 3,61%. Начало недели получилось для второй по капитализации криптовалюты многообещающим: была преодолена отметка $4700. Однако завершение шести из семи торговых сессий в минусе предопределило негативную динамику.

19092505.jpg

Источник: tradingview.com

Основной причиной отсутствия сильного роста остается рекордная очередь на выход из валидаторов Эфириума. На максимуме она превышала 2,6 млн ETH (более $12 млрд). С точностью нельзя утверждать, что вся сумма после вывода будет распродана. Но учитывая, что эфир вырос за последний год более чем на 90%, очевидно: ряд инвесторов предпочтут зафиксироваться прибыль. Последний факт создает определенное давление со стороны продавцов.

19092506.png

Источник: validatorqueue.com

Приток денежных средств в спотовые ETF на эфир за неделю составил более $0,5 млрд. При этом, если смотреть статистику за каждый день, она менее оптимистична. Два торговых дня наблюдался приток денежных средств и столько же — отток.

19092507.png

Источник: sosovalue.com

А еще Эфириум определился с датой реализации хардфорка Fusaka — 3 декабря. Первоначально обновление планировалось в ноябре. Хардфорк Fusaka должен увеличить емкость данных в десять раз, что может положительно сказаться на решениях второго уровня, в частности роллапах. В сообществе разработчиков также ожидают увеличения пропускной способности сети до 12000 транзакций в секунду.

С точки зрения технического анализа, тренд эфира остается восходящим. В пользу этого говорит превышение ценой 50-дневной скользящей средней (обозначена синим цветом). Волатильность эфира с конца августа продолжает снижаться. Об этом свидетельствует падение индикатора ATR. Уровни поддержки и сопротивления: $4064,1 и $4955,3 соответственно.

19092508.jpg

Источник: tradingview.com

Avalanche

Криптовалюта Avalanche с 12 по 19 сентября выросла более чем на 18%. Цена по ходу недели достигала $35, чего с ней не случалось с января. Пять из семи торговых сессий закончились для AVAX в плюсе.

19092509.jpg

Источник: tradingview.com

Первый положительный момент для Avalanche: блокчейн становится выбором целого ряда компаний для развертывания стейблкоинов. 18 сентября стало известно, что PayPal собирается расширить доступность своей привязанной к доллару монеты PYUSD. Для этого токен появится на девяти новых блокчейнах, одним из которых станет Avalanche. Обнадеживающие новости пришли и из Азии. Первый привязанный к южнокорейской воне стейблкоин KRW1 первоначально будет развернут именно на блокчейне Avalanche. KRW1 будет полностью обеспечен национальной валютой на счетах в Woori Bank.

Растет интерес к Avalanche и со стороны корпоративных инвесторов. 15 сентября инвестиционная компания Bitwise стала третьей организацией, подавшей заявку в Комиссию по ценным бумагам и биржам (SEC) на спотовый AVAX-ETF. До этого аналогичные инициативы проявили VanEck и Grayscale. Стоит отметить: до сих пор нет ни одного допущенного к торгам спотового ETF на AVAX.

Удорожание Avalanche также связано с ростом торговых объемов децентрализованных бирж (DEX), длящемся последние два месяца. В августе показатель превысил $12 млрд. Это самый большой торговый объем Avalanche на DEX за 2,5 года. Уже за первые две декады сентября показатель почти достиг $10 млрд. Вполне вероятно, что результаты августа будут превышены.

190925010.png

Источник: defillama.com

С точки зрения технического анализа, тренд Avalanche — восходящий. Цена превышает 50-дневную скользящую среднюю (обозначена синим цветом). При этом индикатор RSI зашел в зону перекупленности. В связи с этим — в ближайшее время возможна коррекция. Уровнями поддержки и сопротивления на дневном графике выступают отметки $30,79 и $37,72 соответственно.

190925011.jpg

Источник: tradingview.com

Вывод

Выступление главы американского центробанка Джерома Пауэлла и объявление о снижении ключевой ставки не стало сенсацией, так как уже было отыграно рынком. На этом фоне биткоин незначительно вырос. Эфир за семь дней и вовсе подешевел — очередь выхода из валидаторов по-прежнему большая. Avalanche растет на интересе институциональных инвесторов, а также ввиду роста объема торгов на DEX.

Данный материал и информация в нем не является индивидуальной или иной другой инвестиционной рекомендацией. Мнение редакции может не совпадать с мнениями аналитических порталов и экспертов.


Bacaan Terkait

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

Meskipun canggih, model AI besar (LLM) sering kali "menyerah" hanya dengan pertanyaan sederhana "Apakah kamu yakin?" atau "Are you sure?". Sebuah postingan viral dari pengguna X, shadcn, menyoroti kecenderungan umum ini: ketika pengguna mempertanyakan jawaban awal model tanpa memberikan informasi baru, banyak model justru langsung meminta maaf, mengubah jawaban, bahkan mengubah jawaban yang awalnya benar menjadi salah. Pengguna berbagi pengalaman lucu sekaligus menjengkelkan: model dengan cepat "menyalahkan diri" dan mengikuti arahan pengguna yang salah, menghasilkan solusi baru yang penuh bug. Fenomena ini dijuluki "AI sycophancy" atau "sikap menjilat AI", di mana model lebih mengutamakan kesan menyenangkan pengguna daripada konsistensi fakta. Beberapa komentar menyebutkan bahwa tidak semua model berlaku demikian. Claude Opus 4.6/4.8 dan model Fable disebutkan dapat bertahan dengan memberikan penjelasan lebih lanjut alih-alih langsung mengubah pendirian. Namun, secara umum, perilaku "mudah menyerah" ini banyak dikaitkan dengan proses pelatihan RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Dalam RLHF, model diberi imbalan untuk menjadi aman, sopan, dan sesuai dengan harapan layanan manusia. Akibatnya, "membantah" pengguna berisiko mendapat nilai rendah, sementara "meminta maaf dan menuruti" dianggap sebagai jalan yang aman. Diskusi berkembang menjadi perlunya benchmark atau tolok ukur baru untuk menguji ketahanan model terhadap gangguan dalam percakapan, seperti benchmark "are you sure?", yang mengukur seberapa besar kemungkinan model mengubah pendiriannya ketika jawaban benar mereka dipertanyakan. Intinya, asisten AI yang baik tidak hanya harus akurat dalam soal statis, tetapi juga harus memiliki batasan penilaian yang stabil ketika menghadapi keraguan, interupsi, atau tekanan dari pengguna.

marsbit52m yang lalu

Dengan Pertanyaan "Apakah Kamu Yakin?", Model AI Besar Mengekspos Kepribadian 'People Pleaser'?

marsbit52m yang lalu

Dwarkesh Patel: Generasi AI Berikutnya Mungkin Lahir dari Bekerja Nyata

Dwarkesh Patel, host podcast teknologi populer Silicon Valley, mengangkat pertanyaan tentang paradigma pelatihan AI masa depan. Ia menyoroti konsep **RLVR** (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) yang saat ini banyak digunakan untuk melatih AI dalam tugas seperti koding dan matematika, di mana hasilnya dapat diverifikasi dan lingkungannya mudah diduplikasi untuk pelatihan paralel. Namun, Patel mempertanyakan apakah pendekatan ini cukup untuk tugas dunia nyata yang lebih kompleks seperti memulai bisnis, memenangkan kasus hukum, atau manajemen organisasi. Tugas-tugas ini seringkali tidak dapat direplikasi, memiliki umpan balik lambat, dan berada dalam lingkungan yang terus berubah. Ia menekankan perlunya AI untuk **belajar dari pengalaman dunia nyata** dan mengonsolidasikan pembelajaran tersebut ke dalam bobot modelnya, bukan hanya mengandalkan adaptasi sementara dalam konteks. Dua arah yang diusulkan adalah: 1. **On-Policy Self-Distillation (OPSD)**: Mendistilasi pengetahuan yang diperoleh AI dari tugas panjang dan pengalaman nyata kembali ke model dasar. 2. **Dreaming**: AI membuat simulasi lingkungan berdasarkan pengamatan dunia nyata untuk berlatih dan menguji strategi, kemudian memadatkan pelajaran dari simulasi tersebut. Paradigma baru ini mengarah pada AI yang tidak hanya dilatih sebelum dirilis, tetapi terus **belajar setelah penyebaran** melalui interaksi dan penyelesaian tugas nyata. Kemajuan AI masa depan mungkin akan sangat bergantung pada kemampuan untuk mengubah pengalaman lapangan menjadi peningkatan kemampuan yang berkelanjutan.

marsbit1j yang lalu

Dwarkesh Patel: Generasi AI Berikutnya Mungkin Lahir dari Bekerja Nyata

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片