[Key interpretation] 94000 BTC of main coins were reduced, and DASH's reverse form was strengthened

JinsDipublikasikan tanggal 2022-12-13Terakhir diperbarui pada 2022-12-14

Abstrak

BTC brewing price breakthrough

1. BTC horizontal plate arrangement

In BTC's daily K line chart, the price volatility is quite volatile, and the overall volatility is very low, which means that it is not big to break away from $17000. However, BTC will still choose the direction of breakthrough in view of the extension of the horizontal trading time and the increased concentration of currency holdings in the low price zone.

2. Decrease of main cash holdings

BTC's main currency holdings continue to show a divergent trend. At present, the number of addresses of the giant whales on December 12 has dropped to 2033, a decrease of 94 compared with the 2127 short-term high on October 28, equivalent to 94000 BTCs. That is to say, the number of BTC coins held has been declining, and the signs of major position reduction are clear, indicating that the market is still in a downturn.

3. DASH short line lifting

During the period of DASH short line rise, the price is still below $50. With the expansion of the increase, DASH further verified the effectiveness of the arc bottom reversal, indicating the upward trading direction of the market. Therefore, from the current point of view, holding coins is still a good choice. In particular, considering that the trend of mainstream currencies such as BTC has been stable in the near future, the horizontal adjustment has not continued to break, indicating that the performance of strong currencies has increased.

4. LTC confirmation support

During the short-term rebound of LTC, the support effect of the Bollinger Line off the track in the daily K line chart was confirmed, which further verified the possibility of upward movement. It can be judged that LTC has been in the stage of preparing for development. With the financing interest rate maintaining a positive value, LTC can continue to focus on low absorption opportunities during the period of preparing for development. Once BTC stabilized and rebounded, LTC still performed well.

Bacaan Terkait

Saham Chip Memimpin Penurunan Saham AS, Apakah Perdagangan AI Sedang Dikalahkan Ganda oleh Suku Bunga dan Imbal Hasil?

Saham chip memimpin penurunan di pasar saham AS, dengan indeks Nasdaq jatuh 2,2% dan S&P 500 turun 1,4%. Tekanan terjadi di seluruh rantai perangkat keras AI, termasuk Nvidia (turun ~4%), Micron (anjlok 13,2%), Qualcomm, serta saham memori dan penyimpanan. Pasar Asia juga terdampak, dengan KOSPI Korea turun hampir 10% dan raksasa chip seperti SK Hynix serta Samsung Electronics mencatat penurunan dua digit. Penjualan difokuskan pada aset dengan valuasi tinggi dan kepemilikan padat, dipicu oleh dua tekanan utama: Pertama, ekspektasi kenaikan suku bunga Federal Reserve yang lebih agresif, meningkatkan tekanan diskonto pada arus kas masa depan perusahaan teknologi. Kedua, investor mulai mempertanyakan kapan pengeluaran modal besar-besaran untuk AI oleh vendor cloud akan diterjemahkan menjadi keuntungan yang jelas, menggeser fokus dari "hanya membeli pertumbuhan" ke "harus melihat imbal hasil". Meski demikian, ini lebih dilihat sebagai koreksi setelah kenaikan tajam daripada tanda pecahnya gelembung. Permintaan dasar untuk perangkat keras AI masih ada. Titik kunci selanjutnya adalah laporan keuangan Micron yang akan datang untuk konfirmasi permintaan, serta data inflasi AS yang akan mempengaruhi jalur kebijakan Fed. Pasar kini mempertimbangkan narasi AI dengan lebih realistis, menyeimbangkannya dengan tekanan suku bunga dan garis waktu imbal hasil.

marsbit27m yang lalu

Saham Chip Memimpin Penurunan Saham AS, Apakah Perdagangan AI Sedang Dikalahkan Ganda oleh Suku Bunga dan Imbal Hasil?

marsbit27m yang lalu

OpenAI Publikasi Makalah Baru: Bagaimana Melatih AI yang 'Tetap Baik di Bawah Tekanan'?

OpenAI menerbitkan makalah tentang cara melatih AI agar tetap bermanfaat dan aman di bawah tekanan atau skenario baru. Penelitian ini berfokus pada penggunaan _reinforcement learning_ untuk membentuk sifat-sifat bermanfaat yang luas dan persisten dalam model, bukan sekadar daftar larangan. Sifat-sifat ini mencakup kejujuran, transparansi, kesadaran risiko, dan kemampuan untuk dikoreksi. Makalah ini memperkenalkan konsep "penyimpangan muncul" (_emergent misalignment_), di mana perilaku buruk di satu bidang dapat menyebar ke bidang lain. OpenAI bertanya apakah perilaku baik juga dapat digeneralisasi secara lintas domain. Mereka membuat dataset dialog sintetis multi-domain untuk mengevaluasi dan melatih 15 sifat bermanfaat. Eksperimen menunjukkan bahwa dengan hanya mengganti 5% data pelatihan standar dengan data sifat bermanfaat, model menunjukkan peningkatan signifikan dalam 83% evaluasi. Yang penting, pelatihan di satu bidang (misalnya, kesehatan) meningkatkan kinerja di bidang lain yang tidak terkait, menunjukkan adanya transfer perilaku yang bermanfaat. Model ini juga menunjukkan ketahanan yang lebih baik terhadap petunjuk yang bermusuhan (_adversarial prompting_) dan penyetelan halus yang berbahaya (_harmful finetuning_), dengan penurunan performa yang lebih kecil dan lebih sedikit penyebaran kerusakan ke domain lain. Penelitian ini menekankan bahwa AI yang baik bukan tentang selalu menolak atau selalu mematuhi pengguna, tetapi tentang membuat penilaian yang lebih kuat antara menjadi berguna, jujur, dan aman. Ini mewakili pergeseran dari memperbaiki masalah keamanan setelah fakta menuju membentuk perilaku yang diinginkan sejak awal, yang merupakan langkah penting sebelum AI digunakan dalam tugas berisiko tinggi.

marsbit31m yang lalu

OpenAI Publikasi Makalah Baru: Bagaimana Melatih AI yang 'Tetap Baik di Bawah Tekanan'?

marsbit31m yang lalu

Goldman Sachs Bicara Lagi tentang Kondisi Demam AI: Sebelum Siklus Investasi Capai Puncak, 'Laba Kuat Akan Mengalahkan Kekhawatiran Valuasi', Volatilitas Akan Naik Lebih Lanjut

Penelitian Goldman Sachs menggarisbawahi bahwa gelombang investasi AI saat ini tidak sama dengan gelembung teknologi 1999-2000. Perbedaan kuncinya terletak pada fundamental: laba dan pengeluaran modal (capex) perusahaan terkait AI masih kuat dan terus dinaikkan, mendorong pasar, sementara valuasi forward P/E tidak melonjak ekstrem karena kenaikan harga saham didorong oleh kenaikan ekspektasi laba. Namun, risikonya tetap ada. Pasar telah mengantisipasi banyak hal optimis, dengan peningkatan nilai pasar AI (sekitar $27 triliun) melebihi perkiraan manfaat makroekonomi dasar. Harga saat ini bergantung pada asumsi bahwa perusahaan pemenang AI dapat mempertahankan pangkat laba tinggi dalam jangka panjang dari lonjakan produktivitas. Sinyal utama yang mirip era 1990-an adalah intensitas investasi. Capex AI, terutama dari penyedia cloud hyperscale, meningkat sangat cepat dan bisa mendekati puncak era dot-com. Namun, sinyal gelembung lain seperti penurunan margin makro, peningkatan leverage korporat, atau defisit neraca berjalan yang membesar belum terlihat. Risiko utama telah bergeser dari "gelembung valuasi" ke kemungkinan "gelembung laba". Selama siklus capex belum mencapai puncaknya, laba kuat kemungkinan masih mendominasi kekhawatiran valuasi. Namun, begitu siklus investasi memuncak, kelangsungan laba tinggi akan diuji. Selain itu, ekonomi non-AI AS relatif lemah, sehingga AI mungkin menutupi kelemahan di sektor lain. Mengingat ketergantungan pada narasi optimis ini, volatilitas saham diperkirakan meningkat. Investor disarankan untuk tetap berada dalam tren, tetapi meningkatkan perlindungan downside, misalnya melalui opsi put atau menggunakan opsi call sebagai pengganti sebagian eksposur spot. Risiko terbalik juga ada di sisi suku bunga, yang bisa turun signifikan jika kerapuhan ekonomi non-AI terungkap setelah puncak investasi AI berlalu.

marsbit32m yang lalu

Goldman Sachs Bicara Lagi tentang Kondisi Demam AI: Sebelum Siklus Investasi Capai Puncak, 'Laba Kuat Akan Mengalahkan Kekhawatiran Valuasi', Volatilitas Akan Naik Lebih Lanjut

marsbit32m yang lalu

Mark Zuckerberg Masuk ke Pasar Prediksi

Meta, perusahaan teknologi sosial terbesar di dunia, secara resmi memasuki arena pasar prediksi. CEO Mark Zuckerberg telah menginstruksikan pembentukan tim kecil untuk mengembangkan aplikasi smartphone bernama "Arena", yang akan bersaing dengan platform seperti Polymarket dan Kalshi. Aplikasi ini, yang masih dalam tahap eksperimen awal, akan beroperasi secara independen dari aplikasi inti Meta seperti Facebook dan Instagram. Pada versi awal, pengguna dapat memprediksi hasil berbagai peristiwa seperti pemilihan politik, pertandingan olahraga, dan urusan dunia. Namun, alih-alih menggunakan uang sungguhan, Arena akan menerapkan sistem poin seperti dalam permainan video, di mana pengguna mengumpulkan poin, peringkat, dan prestasi berdasarkan prediksi akurat mereka. Meskipun demikian, Meta tidak menutup kemungkinan untuk memperkenalkan taruhan dengan uang nyata di masa depan. Langkah Meta ini terjadi di tengah pertumbuhan pesat industri pasar prediksi, dengan volume perdagangan online di platform utama melonjak menjadi lebih dari $130 miliar pada tahun 2026. Arena berpotensi memanfaatkan basis pengguna aktif harian Meta yang lebih dari 3,56 miliar untuk pertumbuhan cepat. Selain potensi pendapatan dari biaya transaksi (jika menggunakan uang sungguhan) atau barang virtual, data yang dihasilkan dari aktivitas prediksi pengguna dapat memperkaya sistem iklan inti Meta. Strategi ini selaras dengan pendekatan Meta untuk mengikuti tren pengguna dan mengembangkan aplikasi independen untuk menguji perilaku sosial baru. Namun, tantangan seperti risiko regulasi yang ketat dari badan seperti CFTC di AS, tekanan hukum di berbagai yurisdiksi, dan kesulitan dalam menarik serta mempertahankan pengguna untuk aplikasi independen tetap menjadi hambatan yang signifikan. Ini bukan upaya pertama Meta di bidang ini, setelah aplikasi serupa bernama Forecast ditutup pada tahun 2022.

Foresight News41m yang lalu

Foresight News41m yang lalu

Rebound Saham Semikonduktor: Akhir Koreksi Teknis atau Pembalikan Tren?

**Ringkasan (sekitar 1500 karakter):** Pasar saham semikonduktor, terutama di Korea Selatan (seperti Samsung dan SK Hynix), mengalami penjualan besar dan pemulihan cepat pada akhir Juni. Inti gejolak ini bukan pada fluktuasi harian, melainkan pergeseran fase penentuan harga saham semikonduktor setelah perdagangan tema AI menjadi sangat ramai. Pemulihan setelah anjlok lebih mencerminkan perbaikan posisi (teknis) dan ekspektasi pembagian hasil pemegang saham (seperti pada Samsung), bukan konfirmasi bahwa tren naik telah berlanjut. Validasi sesungguhnya berasal dari musim laporan keuangan, khususnya dari Micron Technology. HBM (High Bandwidth Memory) adalah variabel kunci. Komponen penting untuk server AI ini telah memberi produsen memori seperti Micron, Samsung, dan SK Hynix kekuatan penetapan harga yang kuat. Pertanyaan pasar sekarang adalah apakah kekuatan ini dan siklus pengeluaran modal AI dapat terus mendukung valuasi tinggi sektor ini. Laporan keuangan Micron (24 Juni) menjadi titik uji utama. Investor tidak hanya mencari hasil kuartal yang kuat, tetapi lebih pada panduan ke depan (guidance) dan konfirmasi bahwa visibilitas pesanan, harga memori, dan margin keuntungan masih kokoh. Jika Micron dapat memberikan sinyal kuat bahwa permintaan HBM dan kekuatan penetapan harganya masih berlanjut, rebound dapat diartikan sebagai akhir koreksi teknis dan tren naik berlanjut. Namun, jika panduannya mulai hati-hati atau ekspektasi kenaikan laba tertinggal dari valuasi, pemulihan saat ini mungkin hanya bersifat sementara sebelum tren melemah. Singkatnya, rebound saham semikonduktor Asia masih berupa perbaikan teknis yang menunggu konfirmasi fundamental lebih lanjut. Nasib perdagangan tema AI dalam waktu dekat sangat bergantung pada kemampuan rantai pasokan, terutama di segmen memori, untuk terus melampaui ekspektasi tinggi yang telah dibangun pasar.

marsbit1j yang lalu

Rebound Saham Semikonduktor: Akhir Koreksi Teknis atau Pembalikan Tren?

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot

Futures

Kategori Populer

Tren Teknologi1,128 item berita