【重磅解读】BTC突然下跌1%,暗示高杠杆率变盘

火币资讯Dipublikasikan tanggal 2022-10-10Terakhir diperbarui pada 2022-10-11

Abstrak

BTC投资者杠杆率创新高,ETH波动率降低2%以下,市场潜在变盘空间飙升。

1、BTC缩量调整或已到位

BTC 的日K线图中,价格横盘运行在布林线中轨附近期间,成交量已经连续2个交易日处在萎缩状态。同时,BTC的日线级别的交易量从开9月27日开始收缩,目前已经处在非常低的水平。当前成交量几乎是7月份以来的最低水平,因此多空争夺已经处在变盘的节点位置。目前BTC缩量回撤对空头有利,价格走势也偏向回落。

2、BTC估计杠杆率显著回升

近期有更多的BTC流出交易所以后,推升了BTC的估计杠杆率,10月9日显示的估计杠杆率已经达到了近期高位0.43,为2年来的最高水平。这表明,投资者的杠杆率在快速提升,这对BTC的变盘是有利的。估计杠杆率指标计算中,用合约持仓与现货持币的市值作比较,因此对判断投资者杠杆率的效果较好。目前投资者的估计杠杆率提升到更高位置,因此需要注意BTC可能出现的强波动。

3、ETH波动率下降到2%以下

日K线方面, ETH在2022年10月8日和10月9日的波动强度仅为1.65%和1.83%。显然,ETH的波动率已经非常低,并且日K线级别的成交量也下降到了4月23日以来的最低水平。可见,ETH走势相当低迷,预示着这样的量价表现或持续时间不会太长,就会有方向选择信号出现。

4、ETH多空比出现新低

合约持仓方面,ETH的多空比近期最低回落,数值最低出现在10月8日,达到了0.897。回顾过去1年的多空表现,2021年11月4日多空比为0.895,而当前最低值与此非常接近。当时,ETH多空比低点持续以后,价格就在2021年11月8日出现了历史峰值4810美元,而后价格开始持续下跌。目前的情况与此相似,意味着ETH回撤的风险同样在增加。

5、ENS短线表现强势

随着整体市场处在调整阶段,ENS的价格表现较强,目前日K线已经处在了突破的节点位置。在17.5美元附近,ENS交易量表现稳定,为进一步价格上涨蓄势。

数据方面,ENS 9月新注册域名数超43万个,创历史新高。

据Dune Analytics数据显示,以太坊域名服务ENS 9月新注册域名数已超43万个,达437,365个,创月度最高注册域名数纪录。此外,ENS注册总域名数达2,642,046个,这是利好ENS价格上涨的因素,可继续关注。

Bacaan Terkait

Penerbit DRAM ETF: Samsung, SK Hynix, Micron Semua Tembus Triliunan, Era AI Chip Memori Baru Dimulai

**Ringkasan: Masa Depan Cerah Chip Memori di Era AI** Kritik dari Morningstar mengingatkan investor akan siklus boom-bust historis di industri chip memori, sifat komoditas, dan kemungkinan harga saham telah meninggalkan fundamental. Namun, **Roundhill Investments** (penerbit DRAM ETF) berpendapat bahwa **era AI telah mengubah struktur industri secara fundamental**: 1. **Siklus Baru, Dinamika Baru:** Permintaan kini didorong oleh infrastruktur AI skala besar, bukan siklus upgrade elektronik konsumen. Perjanjian pasokan jangka panjang yang lebih ketat dengan hyperscalers (seperti Google, AWS) muncul karena intensitas modal manufaktur yang sangat tinggi. 2. **Parit Pertahanan (Moat) yang Nyata:** Chip memori kunci untuk AI adalah **High-Bandwidth Memory (HBM)**, yang sangat kompleks untuk diproduksi. **SK Hynix, Samsung, dan Micron menguasai hampir seluruh pasokan global**. Hambatan masuknya sangat tinggi (teknologi, peralatan EUV dari ASML yang langka, waktu pembangunan pabrik 3-5+ tahun), mencegah kelebihan pasokan seperti di masa lalu. 3. **Fundamental yang Sangat Kuat:** Proyeksi konsensus Bloomberg menunjukkan pada 2027, ketiga raksasa memori ini akan menjadi di antara **10 perusahaan paling menguntungkan di dunia**, dengan total laba bersih gabungan diperkirakan mencapai **$704 miliar** dan pendapatan gabungan melampaui $1 triliun. Margin operasi mereka telah mencapai rekor tertinggi sepanjang masa. 4. **Penilaian Ulang (Revaluasi):** Meskipun kenaikan harga saham tajam, valuasi relatif (seperti P/E maju) masih menarik dibandingkan saham teknologi lain jika mempertimbangkan tingkat pertumbuhan laba yang eksplosif. Kerangka valuasi historis mungkin tidak lagi relevan mengingat profil profitabilitas baru yang berkelanjutan. **Kesimpulan Roundhill:** Kenaikan saat ini didorong oleh fundamental baru — permintaan AI yang masif dan berkelanjutan, parit pertahanan manufaktur yang dalam, dan siklus profitabilitas yang belum pernah terjadi sebelumnya — menandai transisi industri menuju **"era baru" yang lebih stabil dan menguntungkan**. Kelangkaan pasokan HBM diperkirakan bertahan hingga 2030. *Catatan: Penulis adalah pihak yang mengelola DRAM ETF, sehingga memiliki sudut pandang yang secara alami bullish (optimis).*

marsbit11m yang lalu

Penerbit DRAM ETF: Samsung, SK Hynix, Micron Semua Tembus Triliunan, Era AI Chip Memori Baru Dimulai

marsbit11m yang lalu

Restrukturisasi Epik EF: PHK 20%, Anggaran Dipotong Setengah, Ethereum Bersiap Jadi Lebih Ringan?

Yayasan Ethereum (EF) telah mengumumkan restrukturisasi organisasi besar-besaran, termasuk pemotongan sekitar 20% karyawan (54 orang) dan pengurangan anggaran hingga 40%. Reformasi ini bertujuan untuk menyederhanakan operasi EF dan beralih ke model yang lebih berkelanjutan, dengan target menurunkan tingkat pengeluaran tahunan menjadi sekitar 5% setelah tahun 2030. Restrukturisasi membagi EF ke dalam klaster fungsional yang jelas: lapisan protokol, lapisan akses, lapisan pengguna, lapisan komunitas, dan lapisan kelembagaan. Langkah ini dipandang sebagai upaya untuk memperjelas peran EF yang selama ini dianggap ambigu, dengan fokus kembali pada penelitian protokol inti, dukungan barang publik, dan koordinasi ekosistem, sementara lebih banyak tugas pembangunan diserahkan kepada kekuatan pasar dan tim independen di ekosistem yang lebih luas. Latar belakang reformasi ini adalah berbagai kritik yang dihadapi EF selama setahun terakhir, terkait penjualan ETH, eksekusi strategi, dan daya saing ekosistem. Vitalik Buterin mengakui bahwa penyusutan ini akan mengakibatkan penghentian beberapa proyek dan kehilangan kontributor jangka panjang. Namun, hal ini juga mencerminkan perubahan struktur kekuatan di Ethereum, di mana organisasi independen seperti Ethlabs (didirikan oleh mantan peneliti EF) mulai muncul untuk mengisi peran yang ditinggalkan. Bahkan pesaing seperti Anatoly Yakovenko dari Solana memberikan tanggapan positif, menyatakan bahwa EF yang lebih ramping dapat menjadi lebih gesit dan fokus. Meskipun reformasi ini tidak serta-merta menyelesaikan semua tantangan Ethereum, langkah ini menandai penyesuaian yang signifikan dalam positioning EF seiring dengan maturingnya ekosistem Ethereum.

Odaily星球日报53m yang lalu

Restrukturisasi Epik EF: PHK 20%, Anggaran Dipotong Setengah, Ethereum Bersiap Jadi Lebih Ringan?

Odaily星球日报53m yang lalu

Partner Dragonfly Haseeb: Perusahaan dengan Pertumbuhan Tercepat Mungkin Terjebak di Angka 149 Karyawan

Analisis oleh Haseeb dari Dragonfly membahas dampak skema harga AI seperti yang diterapkan Anthropic (Claude) terhadap perusahaan besar vs startup. Artikel ini mengibaratkan harga token AI sebagai "kebijakan pajak" tersembunyi. Perusahaan besar (150+ pengguna) membayar model "Enterprise" dengan biaya per token plus markup ~75%, yang efektif menjadi "pajak tinggi" atas tenaga kerja AI. Hal ini menghambat eksperimen dan otomatisasi marjinal, mendorong retensi tenaga kerja manusia. Sebaliknya, startup (<150 pengguna) mendapat paket langganan "Team" dengan biaya tetap. Dengan harga marjinal nol hingga batas tertentu, mereka mendapat subsidi inovasi. Insentifnya adalah memaksimalkan penggunaan token ("tokenmaxxing") untuk efisiensi ekstrem, mendorong otomatisasi agresif dengan AI dan agen cerdas. Akibatnya, pergantian tenaga kerja mungkin tidak terlihat sebagai PHK massal di perusahaan besar, tetapi sebagai startup yang lebih otomatis mengalahkan perusahaan tradisional. Perusahaan besar mungkin menyembunyikan penurunan bisnis di balik narasi "AI-washing". Artikel ini memperingatkan munculnya "tebing 150 orang", di mana perusahaan yang tumbuh akan terdorong untuk tetap di bawah 149 karyawan untuk mempertahankan harga subsidi. Ini menciptakan distorsi mirip dengan peraturan ketenagakerjaan Prancis di 50 karyawan, yang berpotensi mendefinisikan ulang filosofi manajemen perusahaan rintisan di era AI. Kebijakan harga ini, meski tidak dirancang sebagai pajak, akan sangat memengaruhi struktur tenaga kerja dan kompetisi bisnis di masa depan.

marsbit1j yang lalu

Partner Dragonfly Haseeb: Perusahaan dengan Pertumbuhan Tercepat Mungkin Terjebak di Angka 149 Karyawan

marsbit1j yang lalu

xBubble Bagaimana Membuka Jalan dalam Ekonomi OPC yang Dibanjiri Dana VC

OPC (One Person Company) telah berkembang dari konsep wirausaha yang menarik perhatian menjadi salah satu pasar baru yang paling layak ditonton di industri AI. AI tidak hanya meningkatkan efisiensi karyawan, tetapi juga mengubah jumlah minimum orang yang diperlukan untuk memulai bisnis, memungkinkan usaha kecil yang sebelumnya tidak layak secara finansial menjadi layak. Bukti nyata datang dari Replit dan Lovable, yang mendapatkan valuasi tinggi dengan fokus membuat pengembangan perangkat lunak dapat diakses oleh non-teknis. Namun, celahnya masih ada: alat AI coding saat ini mengurangi biaya pembuatan demo tetapi seringkali mengharuskan pengguna untuk mengelola proses pengembangan dan pemeliharaan yang berkelanjutan, yang merupakan hambatan bagi OPC tanpa latar belakang teknis. Di sinilah xBubble (dari DAPPOS) masuk. Alih-alih fokus pada Prompt-to-Code, xBubble mengadopsi pendekatan SOP-to-Business. Sistem SOP (Standard Operating Procedure) miliknya mengemas model AI, alat, dan standar hasil ke dalam alur eksekusi yang terorganisir untuk tugas atau bisnis tertentu. Pengguna hanya perlu mendeskripsikan tujuan bisnis (misalnya, menjual merchandise Piala Dunia), dan xBubble akan menerjemahkannya menjadi perangkat lunak yang berfungsi, termasuk halaman, pembayaran, dan backend pesanan. xBubble juga menyelesaikan tantangan infrastruktur seperti hosting dan deployment melalui jaringan mitra penyedia layanan pihak ketiga. Yang penting, pengguna dapat membayar layanan ini menggunakan kredit xBubble, menyederhanakan proses. Dukungan untuk pembayaran crypto-native juga melayani kebutuhan OPC yang melayani pelanggan global. Kesempatan xBubble terletak pada penyediaan jalur peluncuran bisnis yang lengkap untuk OPC non-teknis yang sudah memiliki produk, layanan, atau pelanggan, tetapi kekurangan sumber daya untuk tim teknis. Dengan mengotomatisasi dan memaketkan lebih banyak langkah teknis, xBubble berpotensi menjadi sistem peluncuran bisnis untuk ekonomi OPC yang sedang tumbuh, menjembatani kesenjangan antara membuat demo dan menjalankan bisnis yang benar-benar berkelanjutan.

链捕手1j yang lalu

xBubble Bagaimana Membuka Jalan dalam Ekonomi OPC yang Dibanjiri Dana VC

链捕手1j yang lalu

Partner Dragonfly Haseeb: Mengapa Perusahaan dengan Pertumbuhan Tercepat di Masa Depan, Mungkin Semua Terjebak di Angka 149 Karyawan

Dalam sebuah analisis, Haseeb dari Dragonfly membahas kebijakan harga token AI seperti Anthropic yang dapat dianggap sebagai kebijakan pajak terselubung. Perusahaan kecil di bawah 150 pengguna mendapat paket berlangganan dengan biaya token marginal nol, mendorong inovasi dan penggunaan maksimal AI. Sebaliknya, perusahaan besar dengan lebih dari 150 pengguna dikenakan model “Enterprise” dengan tarif per token yang jauh lebih tinggi, menciptakan “pajak” tersirat sekitar 75% pada otomatisasi tenaga kerja AI. Struktur ini menciptakan insentif yang berbeda: startup didorong untuk memaksimalkan penggunaan token secara agresif (token-maxxing), sementara perusahaan besar cenderung membatasi eksperimen AI karena biayanya yang mahal. Akibatnya, penggantian tenaga kerja oleh AI mungkin tidak terjadi melalui PHK massal di korporat besar, tetapi melalui startup yang lebih efisien merebut pasar, yang pada akhirnya mengurangi lapangan kerja secara tidak langsung. Ambang 150 pengguna berfungsi seperti “tebing regulasi,” mirip aturan ketenagakerjaan di Perancis yang membatasi pertumbuhan perusahaan. Startup akan termotivasi untuk tetap di bawah batas ini, mungkin memicu filosofi manajemen “AI-first” dengan tim yang sangat ramping. Kebijakan harga ini, meski tidak dirancang sebagai kebijakan fiskal, dapat mendorong munculnya perusahaan-perusahaan berkinerja tinggi yang dengan sengaja membatasi jumlah karyawan di sekitar 149 orang.

链捕手1j yang lalu

Partner Dragonfly Haseeb: Mengapa Perusahaan dengan Pertumbuhan Tercepat di Masa Depan, Mungkin Semua Terjebak di Angka 149 Karyawan

链捕手1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片