Медведи доминируют на рынке биткоина: что будет с ценой первой криптовалюты

cryptonews.ruDipublikasikan tanggal 2025-02-19Terakhir diperbarui pada 2025-11-20

Аналитики CryptoQuant проанализировали ключевые рыночные факторы и объяснили, почему первая криптовалюта испытывает трудности во второй половине 2025 года.

Текущий бычий цикл начался в январе 2023 года. Парадоксально, но с тех пор рыночные условия для биткоина (BTC) стали медвежьими, заявили эксперты.

По теме: крупнейшая коррекция цикла снова увела биткоин ниже $90 000

Такую структуру создали сразу несколько факторов. Первый из них — технический.

Главная криптовалюта пробила 365-дневную скользящую среднюю (MA). Биткоин не терял указанный уровень во время коррекций в рамках текущего бычьего цикла. В 2022 году именно падение ниже 365-дневной MA подтвердило, что крипторынок вошел в фазу доминирования медведей.

Крупным компаниям не нужен биткоин

Одновременно снизился спрос со стороны казначейских компаний, покупки которых поддерживали цену цифрового золота. Только Strategy продолжает инвестировать в биткоин, но покупательской активности всего лишь одной фирмы недостаточно.

Аналитики CryptoQuant связывают такую динамику с падением акций криптоказначейств на 70-90% за последние месяцы.

Соотношение рыночной капитализации к чистой стоимости активов этих компаний значительно снизилось, поэтому они не могут продавать дополнительные бумаги для привлечения капитала на покупку биткоина.

По теме: на рынке биткоина складывается «опасная» ситуация — K33

«Классический» цикл биткоина больше не работает?

Предыдущие рыночные циклы длились по четыре года: 2014-2017 и 2018-2021. По этой логике текущий цикл (2022-2025) должен закончиться уже в этом году.

Изначально такую цикличность объясняли халвингом. Хотя раньше он сильно влиял на циклы, сегодня его эффект незначителен на фоне общего объема монет в обращении.

Поэтому некоторые аналитики прогнозируют продолжение цикла до 2026 года. Они связывают это со структурным сдвигом: биткоин теперь покупают институциональные инвесторы (ETF и компании), а не только розничные трейдеры. Крупные инвесторы чаще хранят актив долгосрочно и создают постоянный спрос.

Динамика биткоина будет определяться в первую очередь поиском новых стимулов для роста — существующие катализаторы исчерпаны, а значимых новых триггеров роста пока нет.

Чего ждать от цены биткоина?

На момент написания биткоин по-прежнему находится в нисходящем тренде — за неделю он снизился практически на 12%. Криптовалюта движется около ключевых уровней поддержки в ценовой зоне $90 000–92 000.

Учитывая тот факт, что монета опустилась ниже 365-дневной MA, ближайшее сильное сопротивление ожидает актив на уровне $102 600.

По теме: биткоин ниже $92 000 — что происходит с майнерами первой криптовалюты

Эта статья не содержит инвестиционных советов или рекомендаций. Каждое инвестиционное и торговое решение связано с риском, читатели должны самостоятельно проводить исследование перед принятием решений.

Bacaan Terkait

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.

marsbit26m yang lalu

Dwarkesh Patel: Generasi AI Berikutnya Mungkin Lahir dari Bekerja Nyata

marsbit26m yang lalu

Trading

Spot
活动图片