【重磅解读】 BTC主力抛售占比持续超过50%,ETH走出短线颓势

火币资讯Dipublikasikan tanggal 2022-08-16Terakhir diperbarui pada 2022-08-17

Abstrak

BTC震荡空间极度收缩,预期走势已经开始向下。

1、 BTC回撤提示调整信号

BTC在4小时图中频繁震荡运行,价格难以在2.5万美元附近形成突破,形态上已经不断验证喇叭口扩张趋势。图中显示,BTC不仅在喇叭口形态的下限,而且处在布林线中轨以下运行,典型的看跌形态正在确认中。交易量方面,BTC成交量迹象收缩,震荡占比RSI低至45,都验证了短线调整信号。

一般看来,短线交易可等待BTC跌破布林线下轨,进一步验证喇叭口扩张形态后,可确认下跌趋势。

2、主力抛压占比维持高位

BTC 的主力抛压维持高位运行,交易所的巨鲸交易占比已经反弹至0.54附近。并且,近一周内主力交易占比始终维持在较高水平,意味着抛售压力不断提升以后,BTC价格上的滞涨表现已经体现出来。

目前来看,BTC的抛售增长相对缓慢,但是积累的过程相对明确。接下来BTC继续从2.5万美元回调的可能性较大,一旦回撤可关注2.25万美元和2.1万美元的支撑效果。

3、 BTC巨鲸交易数量持续回调

随着链上巨鲸交易数量持续回调,指标数值已经达到了6个月内的最低水平,意味着主力活跃度明显出现回落。在没有大资金参与的情况下,BTC上涨乏力,尽显调整预期。数值上看,8月15日链上大额交易笔数下降到了59笔,交易数量超过2.95万枚BTC。相比近3个月内的平均水平可达140笔,目前的交易量的确持续了较大回落。链上巨鲸交易量的回落与BTC价格上涨乏力同步持续,提示调整步伐加快。

4、ETH在2次确认回调信号

ETH的价格回撤节奏较快进行,4小时K线图中显示,价格连续2次持续了回落跌破布林线中轨的情况,意味着本次下跌确认的效果较好。接下来,ETH不仅价格低于布林线中轨,而且处在斐波那契61.8%对应的1910美元的压力位下方,进一步走低的预期较高。4小时K线图中,ETH的短线波动强度较小,缩量期间价格有向下滑落的可能性。

5、交易所ETH出现增长迹象

从交易所ETH的数量来看,交易所的ETH数量维持低位运行,近期数值维持在802.8万附近。相比历史上2018年3月的低点898.5万更低一些。这说明,交易所ETH的数量依然较少,但是近期已经持续了回升迹象,波段增长数量达到了113万枚ETH。可见,ETH继续流入交易所的可能性已经提高。流入交易所的ETH增多,通常会增加抛售压力。

Bacaan Terkait

Dari Pemantauan Sinyal ke Penyalinan Strategi, Bagaimana PPP Menurunkan Ambang Batas Perdagangan di Polymarket?

**Ringkasan:** Platform Prediksi Posisi (PPP), sebuah bot Telegram, membantu pengguna baru di pasar prediksi Polymarket mengurangi hambatan perdagangan dengan menyediakan alat penemuan sinyal dan eksekusi copy trading. Dengan mengamati bahwa banyak trader pemula terjebak dalam perdagangan emosional dan kurang strategi, PPP menawarkan serangkaian fitur berbasis langganan (awalnya diskon menjadi 1.99 USDC). Fitur utamanya termasuk: * **Pemantauan Sinyal:** Melacak perubahan probabilitas pasar, perdagangan "uang pintar" (*smart money*), dan diskusi panas untuk memberi tahu pengguna tentang peluang potensial. * **Analisis Alamat AI:** Menganalisis performa historis suatu alamat dompet (laba/rugi, rasio kemenangan, dll.) untuk membantu penilaian. * **Algoritma Seleksi:** Menggunakan database alamat internal dan algoritma untuk menyaring trader berdasarkan berbagai metrik (laba, rasio kemenangan, penarikan maksimum, aktivitas, dll.), lalu menampilkannya di dua bagian: * **Plaza Strategi:** Untuk menemukan akun dengan strategi yang layak diikuti dalam jangka panjang. * **Papan Peringkat Transaksi:** Untuk mengidentifikasi alamat dengan kinerja kuat baru-baru ini. * **Copy Trading Otomatis & Manajemen:** Memungkinkan pengguna mengikuti strategi yang dipilih dengan parameter yang dapat disesuaikan (jumlah, batas posisi, dll.) dan mengelola/melacak semua posisi yang diikuti dalam satu antarmuka. PPP beroperasi dengan model dompet non-kustodian, artinya aset pengguna tetap berada di dompet pribadi mereka di rantai, hanya memberikan izin transaksi terbatas kepada bot untuk eksekusi. Dengan menyederhanakan penemuan peluang, analisis trader, dan eksekusi perdagangan, PPP bertujuan untuk membantu pemula memanfaatkan keahlian trader yang lebih berpengalaman di Polymarket, sehingga mengurangi biaya pembelajaran dan meningkatkan efisiensi.

Odaily星球日报5m yang lalu

Dari Pemantauan Sinyal ke Penyalinan Strategi, Bagaimana PPP Menurunkan Ambang Batas Perdagangan di Polymarket?

Odaily星球日报5m yang lalu

Doktor Kelahiran 95-an Beralih ke Model Dunia, FaceMind Mengumpulkan Dana Ratusan Juta Yuan

Perusahaan AI dunia, FaceMind, yang didirikan oleh Lu Hongyuan (doktor kelahiran 1995), baru saja mengamankan pendanaan puluhan juta yuan dalam putaran Pre-A. Investasi ini dipimpin oleh Xinglian Capital, dengan investor lama 360 melakukan investasi tambahan yang signifikan. FaceMind awalnya berfokus pada pengembangan model multimodal untuk perangkat tepi, tetapi kemudian beralih ke model dunia yang lebih mendasar. Pendirinya, Lu Hongyuan, seorang peneliti dengan rekam jejak akademis yang kuat di bidang NLP, mendorong tim untuk menangani masalah mendasar dalam model bahasa besar, seperti ketidakstabilan dalam menangani kata-kata frekuensi rendah. Karya penelitian tim, termasuk makalah "Adam's Law" yang terkait dengan efisiensi pembelajaran kalimat, bahkan mendapat perhatian dari Anthropic. Kini, perusahaan mengembangkan sistem model dunia berfitur arsitektur efisien dan berulang, yang dirancang untuk meningkatkan kemampuan prediksi jangka panjang dan pemahaman lingkungan dalam skenario seperti GUI Agent dan robotika fisik. Produk awal mereka, "Diedie Club" (aplikasi komentar AI real-time), berfungsi sebagai validasi kemampuan model dunia mereka dalam memahami antarmuka pengguna. Investor memuji tim karena visi teknis yang mendalam, kemampuan eksekusi yang kuat, dan kecepatan iterasi yang mengesankan. FaceMind berencana untuk terus mengembangkan model dunia dan memvalidasinya di berbagai skenario, menargetkan kolaborasi dengan produsen robot, platform konten, serta penyedia chip dan cloud, untuk bersaing di bidang infrastruktur AI generasi berikutnya.

marsbit17m yang lalu

Doktor Kelahiran 95-an Beralih ke Model Dunia, FaceMind Mengumpulkan Dana Ratusan Juta Yuan

marsbit17m yang lalu

Dari Dewa Saham Rambut Putih Hingga Bos Dana Triliunan Rupiah, Para Penjual Kosong NVIDIA yang Cerdik Menjadi Kaya dengan Kerangka Kerja yang Sama

Dari "Dewa Saham Berambut Putih" hingga bos dana miliaran dolar, orang-orang cerdas yang melakukan shorting terhadap NVIDIA menggunakan kerangka investasi yang sama: berfokus pada **kemacetan fisik (bottleneck) infrastruktur AI**. Artikel ini menguraikan sembilan kemacetan kritis dalam rantai pasok perangkat keras AI, dijelaskan melalui analogi papan sirkuit: **Sebelum Papan (Bahan & Desain):** * **EDA:** Alat desain dan verifikasi chip yang sangat penting. Kegagalan desain bisa merugikan puluhan juta dolar. * **Material Baru:** Silikon tradisional mendekati batas fisik. Material seperti GaN, SiC, dan InP untuk daya tinggi dan komunikasi optik menjadi kunci. * **Helium:** Gas langka yang tidak dapat diperbarui, penting untuk litografi EUV dan pendinginan. Gangguan pasokan mengancam produksi HBM. **Di Atas Papan (Komponen Inti):** * **HBM:** Memori berkecepatan tinggi untuk GPU. Pasokan sangat ketat, menjadi penghambat utama output server AI. * ***Advanced Packaging*** (seperti CoWoS dari TSMC): Mengintegrasikan GPU dan HBM. Kapasitasnya sangat terbatas hingga tahun 2026 terjual habis. **Antar Papan & Sekitarnya (Konektivitas & Pendinginan):** * **Interkoneksi/Fotonik:** Kabel tembaga mendekati batas bandwidth. Solusi optik/fotonik (seperti CPO) adalah masa depan untuk menghubungkan ribuan GPU. * **Konversi Daya:** Perangkat daya berbasis GaN/SiC dibutuhkan untuk menurunkan voltase dari 48V ke bawah 1V untuk GPU. * **Pendinginan Cair:** Rak server AI baru (120kW+) tidak bisa lagi didinginkan dengan udara. Pendinginan cair menjadi standar. **Di Luar Papan (Energi Dasar):** * **Listrik:** Kebutuhan daya pusat data AI setara kota menengah. Grid listrik yang ada tidak mampu mengimbangi, menyebabkan antrean proyek. Listrik disebut sebagai kemacetan sebenarnya di era AI. **Kerangka Waktu & Strategi Investasi:** Kemacetan ini diperkirakan berlanjut hingga setidaknya 2028 sebelum pasokan baru mulai membaik. Namun, siklusnya bisa berbalik. Seperti yang terlihat pada Leopold, seorang manajer dana yang diulas, strateginya adalah berinvestasi pada perusahaan yang mengatasi kemacetan fisik ini (seperti listrik, bahan) sambil melakukan lindung nilai dengan shorting sektor semikonduktor secara luas, bersiap untuk potensi kelebihan pasokan di masa depan. Intinya: saat semua orang memburu GPU, orang-orang pintar berinvestasi pada sekop dan sistem yang mendukung penggaliannya.

链捕手32m yang lalu

Dari Dewa Saham Rambut Putih Hingga Bos Dana Triliunan Rupiah, Para Penjual Kosong NVIDIA yang Cerdik Menjadi Kaya dengan Kerangka Kerja yang Sama

链捕手32m yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片