Peringatan Bearish untuk Stellar: Akankah Para Bear Menyeret XLM ke Dalam Merah Membara yang Lebih Dalam?

TheNewsCryptoDipublikasikan tanggal 2025-12-11Terakhir diperbarui pada 2025-12-11

Abstrak

Analisis pasar Stellar (XLM) menunjukkan sentimen bearish dengan penurunan harga 4.04% dalam 24 jam terakhir ke level $0.2405. Indikator teknis seperti MACD dan RSI (41.46) mengonfirmasi melemahnya momentum bullish, sementara CMF (-0.14) menunjukkan aliran keluar modal. Meski demikian, sinyal beli dari TD Sequential muncul di zona harga yang sama yang sebelumnya memicu rally 95%, memberikan harapan rebound jika kondisi pasar mendukung. Support kunci berada di $0.2397, sedangkan resistance terdekat di $0.2413. Sentimen bearish dominan namun tidak ekstrem, dengan tekanan jual masih terkendali.

Sifat volatil pasar crypto telah mengakibatkan tampilan sinyal bear dan bull secara bergantian setiap hari. Bolak-balik ini menyulitkan prediksi aksi harga. Dengan nilai Indeks Ketakutan dan Keserakahan bertahan di 29, sentimen ketakutan masih tersisa di seluruh aset, termasuk Bitcoin (BTC) dan Ethereum (ETH), yang diperdagangkan di sisi negatif.

Sementara itu, Stellar (XLM) telah mencatat penurunan nilai sebesar 4,04% dalam 24 jam terakhir. Pada pagi hari, aset diperdagangkan pada kisaran tinggi $0,2594. Tekanan bearish di pasar XLM memicu harga terjun ke level terendah $0,2397. Saat ini, Stellar diperdagangkan pada $0,2405, dengan volume perdagangan harian mencapai $191,66 juta.

Selanjutnya, bagan analis menunjukkan bahwa indikator TD Sequential menyala sinyal beli lain untuk Stellar di zona harga yang sama di mana ia sebelumnya memicu satu sinyal. Terakhir kali sinyal ini muncul di area ini, XLM meroket hampir 95%, menunjukkan bahwa pengaturan ini mungkin mengisyaratkan potensi rebound serupa, jika kondisi pasar sejalan.

Apakah Breakout Menanti, atau Tekanan Bearish Lebih Banyak Datang untuk Stellar?

Pola perdagangan Stellar saat ini mengungkapkan tekanan bearish, dan harga bisa turun ke support kunci di sekitar $0,2397. Dengan koreksi downside yang menguat, aset mungkin memicu death cross terjadi. Pada akhirnya, para bear mendorong harga turun di bawah $0,2389.

Pada pembalikan bullish, harga XLM mungkin segera naik dan menemukan resistance pada kisaran $0,2413. Dengan asumsi koreksi di upside berlanjut, aset bisa mendorong munculnya death cross. Para bull akan memulai pergerakan harga yang stabil di upside, di atas tanda $0,2421.

Garis Moving Average Convergence Divergence (MACD) Stellar ditemukan di bawah garis sinyal, yang menunjukkan melemahnya momentum bullish. Para pembeli kehilangan kekuatan, dan para penjual mungkin mengambil kendali. Juga, sinyal bearish ini mungkin mengisyaratkan kelanjutan pergerakan turun.

Selain itu, indikator Chaikin Money Flow (CMF) XLM berada di -0,14, menunjukkan tekanan bearish ringan di pasar. Nilai negatif ini menyiratkan bahwa modal mengalir keluar dari aset. Momentum saat ini tidak sangat bearish, tetapi memiliki permintaan yang lemah dan akumulasi yang berkurang.

Relative Strength Index (RSI) harian Stellar berada di 41,46, menyiratkan sentimen netral-ke-sedikit bearish, momentum melemah. Aset tidak oversold, tetapi tekanan jual lebih kuat daripada minat beli. Lebih lanjut, pembacaan Bull Bear Power (BBP) XLM di -0,0025 sedikit negatif, dengan para bear memegang kendali. Karena nilainya mendekati nol, aset memiliki sentimen bearish ringan di pasar.

Berita Crypto Terkini Teratas

OFFICIAL TRUMP (TRUMP) Terkena Pukulan: Bisakah Bertahan atau Menguji Lows yang Lebih Rendah?

Kripto yang Sedang Tren

CitreaCTR

wrapped stUSDTWSTUSDT

Velodrome FinanceVELODROME

Pertanyaan Terkait

QApa yang menyebabkan penurunan harga Stellar (XLM) sebesar 4.04% dalam 24 jam terakhir?

ATekanan bearish di pasar XLM memicu penurunan harga, dengan aset mencapai level terendah $0.2397. Sentimen ketakutan secara keseluruhan di pasar crypto juga berkontribusi, ditunjukkan oleh nilai Fear and Greed Index di 29.

QApa yang ditunjukkan oleh indikator TD Sequential untuk Stellar pada zona harga saat ini?

AIndikator TD Sequential memberikan sinyal beli di zona harga yang sama seperti sebelumnya. Sinyal serupa di area ini sebelumnya menyebabkan XLM meroket hampir 95%, mengisyaratkan potensi rebound yang sama jika kondisi pasar mendukung.

QApa arti posisi garis MACD di bawah garis sinyal untuk momentum harga XLM?

APosisi garis Moving Average Convergence Divergence (MACD) di bawah garis sinyal menunjukkan melemahnya momentum bullish. Pembeli kehilangan kekuatan, dan penjual mungkin mengambil kendali, mengisyaratkan kelanjutan pergerakan turun.

QBagaimana nilai Chaikin Money Flow (CMF) -0.14 mempengaruhi sentimen pasar XLM?

ANilai CMF -0.14 menunjukkan tekanan bearish ringan dan mengindikasikan bahwa modal mengalir keluar dari aset. Ini menandakan permintaan yang lemah dan akumulasi yang berkurang, meskipun momentumnya tidak sangat bearish.

QApa yang ditunjukkan oleh pembacaan Bull Bear Power (BBP) -0.0025 untuk XLM?

APembacaan Bull Bear Power (BBP) -0.0025 yang sedikit negatif menunjukkan bahwa bear mengendalikan pasar. Karena nilainya mendekati nol, ini mencerminkan sentimen bearish ringan di pasar untuk aset XLM.

Bacaan Terkait

S&P Dow Jones Bermitra dengan Pantera Meluncurkan Indeks Kripto, Bitcoin Ditolak Masuk Karena "Tidak Menghasilkan Uang"

**S&P Dow Jones Indices dan Pantera Capital Luncurkan Indeks Aset Digital Berbasis Pendapatan, Bitcoin Tidak Termasuk** S&P Dow Jones Indices bersama Pantera Capital telah meluncurkan S&P Pantera Digital Asset Index, sebuah indeks baru yang secara ketat memilih aset kripto berdasarkan kelayakan finansial protokolnya. Indeks ini mengadopsi prinsip serupa dengan S&P 500, mensyaratkan protokol untuk memiliki pendapatan positif yang diverifikasi selama beberapa kuartal berturut-turut dan mendistribusikan nilai tersebut kepada pemegang token. Karena fokus pada aset yang "menghasilkan uang", Bitcoin, XRP, dan meme coin dikeluarkan dari indeks ini. Bitcoin dinilai tidak memenuhi kriteria inti karena tidak menghasilkan pendapatan protokol. Indeks perdana ini mencakup 18 aset, dengan lima komponen terbesarnya adalah Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), Tron (TRX), dan Hyperliquid (HYPE). Pantera menjelaskan bahwa pengecualian Bitcoin didasarkan pada tiga alasan: sifatnya sebagai aset moneter yang sudah dapat diakses melalui ETF terpisah, keinginan untuk memisahkan aset berpendapatan dari aset lain dalam kerangka dasar, serta ketidakmampuan Bitcoin lolos uji kelayakan finansial indeks. Indeks ini saat ini berfungsi sebagai *benchmark*, dan diskusi telah dimulai dengan perusahaan manajemen aset untuk mengembangkan produk seperti ETF yang melacak kinerjanya. Kemitraan Pantera dengan Morgan Stanley dinilai dapat memfasilitasi distribusi produk tersebut ke klien bernilai tinggi. Peluncuran indeks ini menyoroti celah dalam produk investasi kripto institusional yang ada, yang seringkali hanya terfokus pada kapitalisasi pasar tanpa membedakan fundamental. Di komunitas kripto, keputusan mengecualikan Bitcoin menuai beragam tanggapan. Sebagian melihatnya sebagai peluang untuk alokasi institusional yang lebih jelas ke altcoin, sementara yang lain berpendapat hal ini justru memperkuat narasi Bitcoin sebagai "emas digital".

marsbit2m yang lalu

S&P Dow Jones Bermitra dengan Pantera Meluncurkan Indeks Kripto, Bitcoin Ditolak Masuk Karena "Tidak Menghasilkan Uang"

marsbit2m yang lalu

Claude Hadirkan Fitur Baru: Rekaman Layar+Suara, Satu Klik "Mendistilasi" Skill untuk Bekerja Menggantikan Anda

Anthropic telah meluncurkan fitur "Record a Skill" pada aplikasi desktop Claude. Fitur ini memungkinkan pengguna Pro, Max, dan Team untuk membuat Skill yang dapat digunakan kembali hanya dengan merekam layar dan memberikan penjelasan suara tentang alur kerja mereka. Claude kemudian secara otomatis menganalisis rekaman dan menghasilkan Skill yang siap pakai, yang dapat dipanggil dengan perintah garis miring (/) dalam percakapan. Fitur ini secara signifikan menurunkan hambatan untuk mengotomatisasi tugas. Alih-alih harus menulis instruksi manual dalam Markdown, pengguna hanya perlu mendemonstrasikan dan menceritakan prosesnya. Hal ini tidak hanya menangkap langkah-langkah yang terlihat, tetapi juga logika dan pertimbangan tersembunyi yang disampaikan dalam narasi suara. Inovasi ini berpotensi mengubah manajemen pengetahuan dan operasi di tempat kerja, memudahkan pendokumentasian dan transfer keahlian. Namun, artikel ini juga menyoroti sisi lain: kemudahan dalam mengemas keahlian menjadi alur kerja otomatis dapat mengikis "parit pertahanan" pekerjaan tradisional. Kemampuan untuk melakukan suatu tugas menjadi kurang berharga dibandingkan kemampuan untuk melakukan hal-hal yang tidak dapat dengan mudah diajarkan atau diotomatisasi.

marsbit6m yang lalu

Claude Hadirkan Fitur Baru: Rekaman Layar+Suara, Satu Klik "Mendistilasi" Skill untuk Bekerja Menggantikan Anda

marsbit6m yang lalu

Memberi "Noise" ke AI Juga Bisa Meningkatkan Skor, Karya Ini Membuat Noise Mencapai Transfer Positif

Dalam bidang transfer learning, sumber data biasanya berupa gambar, teks, atau audio. Namun, penelitian "Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)" menunjukkan bahwa **noise acak yang tidak memiliki makna semantik**—dihasilkan dari distribusi Gaussian—juga dapat meningkatkan performa model dalam skenario semi-supervised dengan sedikit data berlabel. Metode ini menggunakan **Kerangka Adaptasi Noise (Noise Adaptation Framework, NAF)**. NAF membuat struktur kategori diskriminatif dalam domain noise acak, lalu mentransfer **struktur** ini ke data target nyata untuk memberikan batas klasifikasi yang lebih jelas. Model memproyeksikan domain noise dan target ke ruang representasi bersama dan menyelaraskannya pada tingkat kategori. Dalam eksperimen, dengan hanya 4 sampel berlabel per kelas, NAF meningkatkan akurasi secara signifikan dibandingkan baseline ERM pada dataset seperti CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), dan lainnya. Peningkatan juga terlihat pada dataset skala besar seperti ImageNet-1K dan tugas klasifikasi teks. Kunci keberhasilan ini bukanlah sifat acak noise itu sendiri, melainkan **struktur kategori yang dapat dipisahkan** yang dibentuknya dalam ruang representasi. Eksperimen ablasi menunjukkan bahwa jika semua noise dikompresi menjadi satu titik (tanpa struktur), kinerja justru menurun drastis. Sebaliknya, memperlebar jarak antara pusat kategori noise meningkatkan akurasi. Penelitian ini menawarkan perspektif baru: dalam transfer learning, pengetahuan yang dapat ditransfer bisa berupa **cara data diorganisasikan dalam ruang representasi**, bukan hanya konten semantiknya. Ini membuka kemungkinan untuk skenario di mana data sumber asli tidak tersedia karena masalah privasi, hak cipta, atau keterbatasan akses. Noise sintetis dapat menjadi alternatif sumber daya yang efektif dan rendah biaya.

marsbit7m yang lalu

Memberi "Noise" ke AI Juga Bisa Meningkatkan Skor, Karya Ini Membuat Noise Mencapai Transfer Positif

marsbit7m yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih Raup Lebih dari $100.000 dengan Prediksi Berbasis Informasi Orang Dalam

Artikel berjudul "Operator Teleprompter Gedung Putih Dapatkan Lebih dari $100.000 dengan Informasi Orang Dalam" mengungkap kasus insider trading di pasar prediksi oleh Gabriel Perez, asisten teknis dan operator teleprompter untuk mantan Presiden AS Donald Trump. Perez, yang memiliki akses ke naskah pidato Trump sebelum disampaikan, menggunakan informasi orang dalam ini untuk bertaruh pada kata-kata spesifik yang akan disebutkan Trump dalam berbagai pidato di platform prediksi Kalshi. Dalam sekitar tiga bulan, ia mendapat untung lebih dari $100.000. Namun, platform Kalshi mendeteksi aktivitas mencurigakan, membekukan dana sekitar $90.000, dan melaporkannya ke CFTC. Akibatnya, Perez diberhentikan sementara tanpa gaji oleh Trump. Meski mengembalikan keuntungan dan berjanji tidak mengulangi pelanggaran, ia tidak menghadapi tuntutan pidana karena dianggap tidak membocorkan informasi rahasia negara. Kasus ini menyoroti kerentanan pasar prediksi "sebutan" terhadap manipulasi, di mana orang dalam atau pembicara sendiri dapat dengan mudah mempengaruhi hasil. Insiden serupa sebelumnya melibatkan tentara dan insinyur Google. Sebagai tanggapan, platform seperti Kalshi mulai memperketat aturan, termasuk mengharuskan pengguna mengungkapkan tempat kerja. Artikel menyimpulkan bahwa meskipun pembersihan perdagangan orang dalam membuat pasar prediksi lebih patuh, hal itu juga menjauhkannya dari tujuan awalnya sebagai pengejawantahan kebijaksanaan kolektif, menjadikannya lebih mirip kasino biasa.

marsbit1j yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih Raup Lebih dari $100.000 dengan Prediksi Berbasis Informasi Orang Dalam

marsbit1j yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih, Meraup Lebih dari 100 Ribu Dolar AS dengan Prediksi Menggunakan Informasi Orang Dalam

Sebuah staf Gedung Putih yang bertugas mengoperasikan teleprompter (penyusun teks pidato) untuk mantan Presiden AS Donald Trump, Gabriel Perez, telah diduga melakukan perdagangan orang dalam (insider trading) di pasar prediksi. Perez, yang memiliki akses ke naskah pidato Trump sebelum disampaikan, dilaporkan memanfaatkan informasi non-publik tersebut untuk bertaruh pada kata-kata spesifik yang akan disebutkan Trump dalam berbagai pidatonya di platform prediksi Kalshi. Dalam kurun waktu sekitar tiga bulan, ia dikabarkan memperoleh keuntungan lebih dari $100,000. Kalshi kemudian mendeteksi aktivitas transaksi yang tidak biasa dan membekukan lebih dari $90,000 di akun Perez sebelum melaporkan kasus ini kepada Commodity Futures Trading Commission (CFTC). Atas insiden tersebut, Perez diberhentikan sementara dari tugasnya tanpa gaji oleh Trump. Berbeda dengan dua kasus insider trading sebelumnya di pasar prediksi yang melibatkan seorang tentara dan insinyur Google, Perez tidak menghadapi tuntutan pidana. CFTC dikabarkan sedang dalam proses penyelesaian damai yang mewajibkannya mengembalikan keuntungannya dan berhenti melakukan transaksi serupa. Kasus ini menyoroti kerentanan pasar prediksi "sebutan" (mention markets) terhadap manipulasi, di mana individu dengan informasi orang dalam atau bahkan pembicara itu sendiri dapat dengan mudah memengaruhi hasilnya. Beberapa contoh, seperti CEO Coinbase yang dengan sengaja menyebut semua opsi taruhan dalam sebuah konferensi, mengilustrasikan masalah ini. Menanggapi hal tersebut, Kalshi telah memperketat kebijakan dengan mewajibkan pengguna mengungkapkan tempat kerja mereka untuk mencegah penyalahgunaan informasi orang dalam. Insiden Perez menandai langkah lain dalam pembersihan perdagangan orang dalam di industri pasar prediksi, sekaligus mempertanyakan keandalan pasar tersebut sebagai cerminan kebijaksanaan kolektif.

Odaily星球日报1j yang lalu

Operator Teleprompter "Khusus" Gedung Putih, Meraup Lebih dari 100 Ribu Dolar AS dengan Prediksi Menggunakan Informasi Orang Dalam

Odaily星球日报1j yang lalu

Trading

Spot

Artikel Populer

Cara Membeli RED

Selamat datang di HTX.com! Kami telah membuat pembelian RedStone (RED) menjadi mudah dan nyaman. Ikuti panduan langkah demi langkah kami untuk memulai perjalanan kripto Anda.Langkah 1: Buat Akun HTX AndaGunakan alamat email atau nomor ponsel Anda untuk mendaftar akun gratis di HTX. Rasakan perjalanan pendaftaran yang mudah dan buka semua fitur.Dapatkan Akun SayaLangkah 2: Buka Beli Kripto, lalu Pilih Metode Pembayaran AndaKartu Kredit/Debit: Gunakan Visa atau Mastercard Anda untuk membeli RedStone (RED) secara instan.Saldo: Gunakan dana dari saldo akun HTX Anda untuk melakukan trading dengan lancar.Pihak Ketiga: Kami telah menambahkan metode pembayaran populer seperti Google Pay dan Apple Pay untuk meningkatkan kenyamanan.P2P: Lakukan trading langsung dengan pengguna lain di HTX.Over-the-Counter (OTC): Kami menawarkan layanan yang dibuat khusus dan kurs yang kompetitif bagi para trader.Langkah 3: Simpan RedStone (RED) AndaSetelah melakukan pembelian, simpan RedStone (RED) di akun HTX Anda. Selain itu, Anda dapat mengirimkannya ke tempat lain melalui transfer blockchain atau menggunakannya untuk memperdagangkan mata uang kripto lainnya.Langkah 4: Lakukan trading RedStone (RED)Lakukan trading RedStone (RED) dengan mudah di pasar spot HTX. Cukup akses akun Anda, pilih pasangan perdagangan, jalankan trading, lalu pantau secara real-time. Kami menawarkan pengalaman yang ramah pengguna baik untuk pemula maupun trader berpengalaman.

570 Total TayanganDipublikasikan pada 2025.03.05Diperbarui pada 2026.07.21

Diskusi

Selamat datang di Komunitas HTX. Di sini, Anda bisa terus mendapatkan informasi terbaru tentang perkembangan platform terkini dan mendapatkan akses ke wawasan pasar profesional. Pendapat pengguna mengenai harga RED (RED) disajikan di bawah ini.