Dari FOMO ke Apatis: Volume Altcoin Mencerminkan Kelelahan Pasar yang Semakin Dalam

bitcoinistDipublikasikan tanggal 2026-03-21Terakhir diperbarui pada 2026-03-21

Abstrak

Pasar altcoin terus mengalami tekanan jual yang berkelanjutan, dengan volume perdagangan yang mencolok menunjukkan kelelahan pasar yang mendalam. Menurut analisis CryptoQuant, volume perdagangan altcoin di Binance telah turun drastis menjadi sekitar $7,7 miliar, sementara pertukaran utama lainnya mencapai sekitar $18,8 miliar. Ini merupakan penurunan signifikan dibandingkan periode sebelumnya, seperti Oktober dan Februari 2025, di mana volume mencapai $40–50 miliar di Binance dan $63–91 miliar di platform lain. Penurunan ini mencerminkan berkurangnya minat investor, baik ritel maupun institusional, di tengah kondisi bear market yang berlarut-larut dan ketidakpastian ekonomi global. Altcoin tidak hanya gagal pulih tetapi juga berkinerja lebih buruk daripada Bitcoin, yang terus menyerap sebagian besar likuiditas yang tersedia. Volume yang tertekan ini, yang sebelumnya sering bertepatan dengan puncak pasar yang didorong FOMO, kini justru menandakan kurangnya permintaan spekulatif. Namun, kondisi seperti ini secara historis sering mendahului peluang, karena setup yang menarik cenderung muncul ketika minat minimal dan posisi masih ringan.

Pasar altcoin terus berjuang di bawah tekanan jual yang berkelanjutan, dengan kelemahan yang bertahan selama beberapa bulan karena kondisi yang lebih luas tetap tidak menguntungkan bagi aset berisiko. Meskipun ada reli bantuan sesekali, sebagian besar altcoin gagal membangun pemulihan yang berarti, mencerminkan pasar yang masih didominasi oleh kehati-hatian daripada keyakinan.

Wawasan terbaru yang dibagikan oleh analis CryptoQuant, Darkfost, memperkuat pandangan ini. Analisis volume perdagangan di Binance dan bursa besar lainnya menyoroti penurunan minat investor yang jelas dan terus-menerus. Tingkat aktivitas telah turun secara signifikan dibandingkan dengan fase ekspansi sebelumnya, menandakan berkurangnya partisipasi dari pedagang eceran dan institusional.

Tren ini terjadi karena pasar bear yang lebih luas tetap berada di tempatnya. Altcoin tidak hanya gagal pulih tetapi juga berkinerja lebih buruk daripada Bitcoin, yang terus menyerap sebagian besar likuiditas yang tersedia. Dalam lingkungan risk-off, modal biasanya terkonsolidasi ke dalam aset yang lebih kuat, meninggalkan altcoin beta tinggi lebih terbuka terhadap penurunan yang berkepanjangan.

Pada saat yang sama, kondisi makro terus membebani sentimen. Ketegangan geopolitik yang sedang berlangsung dan ketidakpastian ekonomi global membatasi nafsu berisiko, menghalangi posisi agresif dalam aset spekulatif. Dalam konteks ini, pasar altcoin mencerminkan kontraksi struktural, di mana volume yang menurun dan tekanan jual yang berkelanjutan menunjuk ke fase kelemahan yang berkepanjangan daripada pemulihan yang akan segera terjadi.

Volume Altcoin Runtuh Seiring Kontraksi Partisipasi Pasar

Darkfost lebih lanjut mengkontekstualisasikan kelemahan saat ini dengan menunjuk pada penurunan tajam dalam volume perdagangan altcoin di seluruh bursa besar. Di Binance, volume telah turun menjadi sekitar $7,7 miliar, sementara platform terkemuka lainnya secara gabungan menyumbang sekitar $18,8 miliar. Angka-angka ini menandakan kontraksi aktivitas yang signifikan, memperkuat pandangan bahwa partisipasi investor telah menurun secara material.

Volume Perdagangan Spot Altcoin | Sumber: CryptoQuant

Kontras dengan fase pasar sebelumnya sangat mencolok. Selama periode yang lebih aktif seperti Oktober dan Februari 2025, Binance mencatat antara $40 miliar dan $50 miliar dalam volume perdagangan altcoin, sementara bursa lain mencapai level antara $63 miliar dan $91 miliar. Lingkungan saat ini, oleh karena itu, mencerminkan hilangnya likuiditas dan keterlibatan yang substansial.

Dalam istilah relatif, Binance sekarang mewakili sekitar 40% dari total volume perdagangan altcoin, menggarisbawahi dominasinya sebagai venue utama untuk aktivitas. Konsentrasi ini menunjukkan bahwa likuiditas tidak hanya menyusut tetapi juga menjadi lebih terpusat.

Yang penting, lonjakan volume sebelumnya bertepatan dengan puncak pasar lokal, sering didorong oleh FOMO, di mana pendatang terlambat menyediakan likuiditas keluar untuk peserta yang lebih strategis. Sebaliknya, volume yang tertekan saat ini menunjukkan kurangnya permintaan spekulatif. Namun, secara historis, kondisi seperti itu sering mendahului peluang, karena pengaturan yang paling menarik cenderung muncul ketika minat minimal dan posisi tetap ringan.

Pertanyaan Terkait

QApa yang ditunjukkan oleh penurunan volume perdagangan altcoin di bursa seperti Binance?

APenurunan volume perdagangan altcoin di Binance (sekitar $7,7 miliar) dan bursa besar lainnya (total $18,8 miliar) menunjukkan kontraksi likuiditas yang signifikan dan penurunan minat investor, menandakan kelelahan pasar yang mendalam dan berkurangnya partisipasi trader.

QMengapa altcoin mengalami underperform dibandingkan Bitcoin dalam kondisi pasar saat ini?

AAltcoin underperform terhadap Bitcoin karena dalam lingkungan risk-off, modal cenderung mengalir ke aset yang lebih kuat dan aman seperti Bitcoin, meninggalkan altcoin yang berisiko lebih tinggi lebih rentan terhadap penurunan berkepanjangan.

QBagaimana kondisi makroekonomi global mempengaruhi sentimen pasar altcoin?

AKetegangan geopolitik dan ketidakpastian ekonomi global membatasi selera risiko investor, sehingga memicu penurunan minat pada aset spekulatif seperti altcoin dan memperpanjang fase kelemahan pasar.

QApa perbedaan volume perdagangan altcoin saat ini dibandingkan dengan periode Oktober-Februari 2025?

AVolume perdagangan altcoin saat ini jauh lebih rendah ($7,7 miliar di Binance vs $40-50 miliar sebelumnya), menandakan kontraksi likuiditas yang dramatis dan hilangnya minat spekulatif dibandingkan periode ekspansi sebelumnya.

QApa yang diindikasikan oleh volume perdagangan yang tertekan terhadap peluang pasar di masa depan?

AVolume yang tertekan secara historis sering menjadi pendahulu peluang, karena kondisi minat minimal dan posisi yang ringan cenderung menciptakan setup yang menarik untuk pemulihan di masa depan.

Bacaan Terkait

Model Generatif Bisa Dilatih End-to-End? Intinya Hanya Sebuah For Loop

Model generatif seperti model difusi atau autoregresif yang dominan saat ini biasanya tidak melatih seluruh proses generasi secara end-to-end. Mereka dilatih hanya untuk memprediksi satu "langkah kecil" dalam proses, namun saat inferensi, langkah ini harus diulang ratusan atau ribuan kali. Ketidaksesuaian ini menyebabkan masalah "exposure bias," di mana kesalahan menumpuk seiring waktu. Makalah terbaru dari UIUC dan Harvard memperkenalkan paradigma baru bernama **Explorative Modeling (XM)**. Inti dari metode ini sangat sederhana: alih-alih menghasilkan satu sampel, model menghasilkan **K kandidat** dalam setiap langkah pelatihan. Kemudian, hanya kandidat yang paling dekat dengan data target yang dipilih untuk menghitung gradien dan memperbarui model. Mengapa ini berhasil? Dalam tugas generatif, satu input bisa memiliki banyak output yang valid (mode). Fungsi kerugian rekonstruksi tradisional cenderung menyebabkan "mode blurring," di mana model hanya mempelajari rata-rata dari semua mode, menghasilkan output yang tidak realistis. Dengan menghasilkan beberapa kandidat, model dapat "mengeksplorasi" dan menangkap beberapa mode yang berbeda sekaligus, sehingga menghindari rata-rata yang kabur. Penelitian ini menunjukkan bahwa **"eksplorasi" (K) bertindak sebagai sumbu penskalaan ketiga** yang efektif, selain parameter dan data. Eksperimen pada gambar, video, dan bahasa menunjukkan peningkatan kinerja yang monoton dengan peningkatan K, dengan keuntungan yang lebih besar pada skala yang lebih besar. XM dapat meningkatkan efisiensi FLOP hingga 4.1x dan efisiensi sampel hingga 6.2x. Yang lebih menarik, ketika diterapkan secara ekstrem, XM memungkinkan **pelatihan generatif yang benar-benar end-to-end**. Dalam tugas kontrol robot, "Explorative Policy" berbasis XM mencapai kinerja yang setara dengan "Diffusion Policy" yang membutuhkan 100 langkah inferensi, sementara hanya membutuhkan satu langkah inferensi maju. Ini membuktikan bahwa kompleksitas untuk menangani banyak mode dapat dipindahkan dari inferensi ke pelatihan. Meskipun ide "best-of-K" bukan hal baru, kontribusi utama makalah ini adalah penjelasan teoritis bahwa mekanisme ini secara langsung meningkatkan **ekspresivitas generatif** model. Dengan demikian, ini menawarkan cara baru yang ampuh untuk mengatasi tantangan mendasar dalam pemodelan generatif.

marsbit27m yang lalu

Model Generatif Bisa Dilatih End-to-End? Intinya Hanya Sebuah For Loop

marsbit27m yang lalu

OpenAI Tidak Lagi Mengandalkan Model Termahal untuk Menghasilkan Uang

OpenAI tidak lagi mengandalkan model termahal untuk menghasilkan uang. Pada 30 Juli, perusahaan mengumumkan penyesuaian harga, menurunkan harga model GPT-5.6 Luna sebesar 80% dan Terra sebesar 20%. Yang lebih penting dari angka penurunan harga adalah pesan intinya: untuk banyak tugas, model terkuat (seperti Sol) tidak selalu diperlukan. OpenAI secara eksplisit merekomendasikan strategi di mana model mahal (Sol) menangani perencanaan dan analisis kompleks, sementara model yang lebih terjangkau (Luna) mengeksekusi tugas, menulis kode, dan menjalankan pengujian. Pergeseran ini mencerminkan perubahan industri AI dari hanya mengejar kecerdasan tertinggi menuju optimisasi biaya dan efisiensi untuk penggunaan skala besar. Anthropic juga mengikuti pola serupa dengan meluncurkan Claude Opus 5 dengan harga setengah dari model andalannya, Fable 5. Kedua raksasa Silicon Valley ini menunjukkan bahwa model flagship kini berfungsi lebih untuk nilai merek dan pembuktian teknologi, sementara model "kendaraan massal" yang lebih murah (seperti Luna, Terra, Opus) yang akan mendorong adopsi komersial luas dan menghasilkan pendapatan utama. OpenAI mengungkapkan bahwa penurunan biaya ini sebagian didorong oleh model AI (Sol) yang mengoptimalkan kode produksi dan alur kerjanya sendiri, menciptakan siklus peningkatan efisiensi yang dapat mempercepat penurunan biaya di masa depan. Intinya, kompetisi AI bergeser dari "siapa yang paling pintar" menjadi "mana yang paling bernilai". Perusahaan tidak lagi membeli satu model tunggal, tetapi merancang sistem dengan beberapa model yang cocok untuk tugas yang berbeda—mirip dengan arsitektur komputasi awan. Tujuan akhir OpenAI adalah membangun ekosistem yang mengunci alur kerja pengembang melalui volume panggilan API yang sangat besar dan biaya yang sangat rendah, sehingga menciptakan daya tarik yang kuat. Ketika AI menjadi murah dan tersebar luas seperti listrik, tertanam dalam setiap proses tanpa diperdebatkan, era sesungguhnya baru dimulai.

marsbit2j yang lalu

OpenAI Tidak Lagi Mengandalkan Model Termahal untuk Menghasilkan Uang

marsbit2j yang lalu

Trading

Spot
活动图片