Uniswap: Mengapa UNI Mandek di Bawah $6 Meski Paus Terus Membeli

ambcryptoDipublikasikan tanggal 2026-01-17Terakhir diperbarui pada 2026-01-17

Abstrak

Data intelijen Santiment menunjukkan bahwa 100 dompet terbesar Uniswap (UNI) telah mengakumulasi 12,41 juta token dalam 8 minggu terakhir, pola yang biasanya mendahului kenaikan harga. Namun, UNI justru menunjukkan kelemahan signifikan, gagal mempertahankan level di atas $6 dan terus mengalami tekanan jual. Meskipun proposal "UNIfication" disetujui dengan suara besar pada 25 Desember, termasuk pembakaran 100 juta UNI dan penghentian biaya frontend, hal ini tidak cukup memicu rally. Metrik on-chain seperti penurunan tajam Age 180-hari dan lonjakan sirkulasi dormant mengindikasikan token yang sebelumnya menganggur mulai bergerak, sementara akumulasi jaringan secara keseluruhan masih lemah. Pemegang jangka pendek terlihat cepat mengambil keuntungan saat harga sempat naik, mencerminkan lemahnya keyakinan pasar. Tren bearish diperkuat dengan harga yang berada di bawah moving average 20 dan 50 DMA. Level $4,73 menjadi kunci, dimana break di bawahnya akan mengonfirmasi bias bearish. Investor disarankan menunggu sinyal kekuatan yang lebih jelas sebelum masuk.

Uniswap [UNI] menghadapi masa sulit pada grafik harga selama tiga minggu terakhir. Banyak altcoin mengikuti Bitcoin [BTC] yang naik pada minggu pertama Januari, mencetak keuntungan yang kuat. Beberapa token terus menunjukkan kekuatan.

UNI justru sebaliknya. Ini menunjukkan dorongan bullish sebulan yang lalu, saat proposal 'UNIfication' semakin mendekati disetujui. Pemungutan suara berakhir pada tanggal 25 Desember dan disahkan dengan suara yang jauh lebih banyak daripada kuorum yang diperlukan, yang menyoroti popularitasnya.

Pembakaran 100 juta UNI, Uniswap Labs mematikan biaya frontend, dan sakelar biaya yang dihidupkan pada protokol yang didukung ternyata tidak cukup untuk menggerakkan reli. Kelemahan relatif terhadap Bitcoin dan pasar yang lebih luas ini mengkhawatirkan bagi para bull.

Menganalisis petunjuk aksi harga dan on-chain Uniswap

Dalam sebuah postingan di X, platform intelijen data kripto Santiment mencatat bahwa 100 dompet terbesar sedang mengakumulasi. Dalam 8 minggu terakhir, dompet-dompet ini telah menambahkan 12,41 juta token UNI.

Tren akumulasi mereka sesuai dengan aksi harga token, bunyi postingan tersebut. Berdasarkan tren masa lalu, peningkatan akumulasi dari dompet terakhir baru-baru ini menunggu reaksi bullish.

Akankah harga Uniswap rally dari sini?

Usia koin rata-rata 180 hari anjlok dengan cepat dalam tiga minggu terakhir. Metrik sirkulasi dormant juga melihat lonjakan besar pada tanggal 26 Desember. Ini menandakan banyak token yang sebelumnya menganggur mulai bergerak.

Usia koin rata-rata belum mulai menunjukkan tren lebih tinggi, menunjukkan tren akumulasi di seluruh jaringan kurang dalam dua minggu terakhir. Rasio MVRV 180-hari masih sangat negatif, tetapi MVRV jangka pendeklah yang menandakan ancaman pengambilan keuntungan.

Baru-baru ini, metrik tersebut sempat bergerak ke wilayah positif untuk menunjukkan bahwa pemegang jangka pendek mendapat keuntungan. Permintaan lemah setelah berita 'UNIfication', yang membuat harga kembali turun di bawah $6, mencerminkan kurangnya keyakinan pasar.

Tren harga pada timeframe 1-hari benar-benar bearish. Kegagalan untuk melanjutkan setelah breakout melewati $6 pada bulan Desember, dikombinasikan dengan indikator A/D, mencerminkan tekanan pembelian yang sporadis.

UNI berada di bawah DMA 20 dan 50-nya. Penurunan di bawah $4,73 akan memperkuat bias bearish. Investor yang ingin membeli UNI berdasarkan 100 dompet teratas dapat menggunakan level ini sebagai pembatalan mereka.

Investor yang lebih hati-hati dapat menunggu token menunjukkan kekuatan sebelum mencari untuk membelinya.


Pemikiran Akhir

  • Data Santiment menunjukkan bahwa 100 dompet teratas sedang mengakumulasi UNI, sebuah pola yang umumnya melihat harga rally.
  • Dalam keadaan seperti sekarang, reaksi ini belum dimulai. Metrik on-chain menunjukkan bahwa pemegang jangka pendek senang keluar dari pasar setelah reli singkat.

Pertanyaan Terkait

QMengapa harga UNI tidak naik di atas $6 meskipun paus (whale) terus membeli?

AMeskipun paus (whale) terus mengakumulasi UNI, harga tertahan di bawah $6 karena lemahnya permintaan setelah berita 'UNIfication', indikator MVRV jangka pendek yang menunjukkan ancaman profit-taking, dan tren bearish yang kuat di chart harga.

QApa yang ditunjukkan oleh data Santiment tentang akumulasi UNI oleh dompet terbesar?

AData Santiment menunjukkan bahwa 100 dompet terbesar telah menambahkan 12,41 juta token UNI dalam 8 minggu terakhir, sebuah pola akumulasi yang secara historis biasanya diikuti oleh reaksi harga yang bullish.

QApa saja faktor yang menyebabkan kelemahan harga UNI dibandingkan Bitcoin dan pasar secara keseluruhan?

AKelemahan harga UNI disebabkan oleh kegagalan untuk mempertahankan breakout di atas $6, pembakaran 100 juta UNI dan pemadaman biaya frontend yang tidak cukup memicu rally, serta usia koin rata-rata 180 hari yang turun yang menunjukkan kurangnya akumulasi secara luas di jaringan.

QApa sinyal yang diberikan oleh metrik sirkulasi dormant (dormant circulation) pada 26 Desember?

ALonjakan besar pada metrik sirkulasi dormant pada 26 Desember menandakan bahwa banyak token yang sebelumnya tidak aktif (idle) mulai bergerak, yang seringkali mengindikasikan aktivitas jual atau distribusi.

QPada level harga berapa bias bearish untuk UNI akan semakin kuat?

ABias bearish akan semakin kuat jika harga UNI jatuh di bawah level $4,73. Level ini dapat digunakan sebagai titik invalidation (batas kegagalan) bagi investor yang ingin membeli berdasarkan pola akumulasi whale.

Bacaan Terkait

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.

marsbit2m yang lalu

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

marsbit2m 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

Tambang Bitcoin Berubah Menjadi Pabrik AI

Tambang Bitcoin Berubah Menjadi Pabrik AI Di Texas, AS, proyek kampus besar pertama OpenAI "Stargate" dibangun di atas lahan bekas penambangan Bitcoin oleh Crusoe, perusahaan yang awalnya memanfaatkan gas alam terbuang untuk menambang kripto. Ini mencerminkan tren transformasi besar: infrastruktur dan sumber daya dari era Crypto kini dialirkan ke industri AI. Pilar utama transformasi ini adalah: 1. **Tambang ke Pusat Data AI:** Perusahaan penambangan seperti Bitdeer, CoreWeave (dulunya Atlantic Crypto), TeraWulf, dan Hut 8 menjual atau mengalihkan kapasitas pusat data mereka yang sudah memiliki akses listrik, lahan, dan izin ke perusahaan AI seperti Anthropic dan AWS. Kontrak jangka panjang bernilai miliaran dolar ini lebih menguntungkan dibandingkan pendapatan menambang Bitcoin yang menurun. 2. **Talenta Crypto ke Startup AI:** Mantan eksekutif dan insinyur Crypto membawa keahlian mereka ke bidang AI. Contohnya, Alex Atallah (co-founder OpenSea) mendirikan OpenRouter, sebuah platform agregator untuk ratusan model AI. Burkay Gur (eks Coinbase) mendirikan Fal.ai, infrastruktur untuk inferensi media generatif. 3. **Modal Crypto Mendanai AI:** Kekayaan yang terakumulasi dari pasar Crypto digunakan untuk membiayai ekosistem AI. Jed McCaleb (pendiri Ripple/Stellar) mendanai Voltage Park, penyewa GPU skala besar. Venture capital Crypto seperti Paradigm berinvestasi dalam startup AI seperti Nous Research (pengembang model Hermes). Bahkan investasi awal SBF (FTX) di Anthropic dan Anysphere (penghasil Cursor) menunjukkan aliran modal ini. Intinya, industri Crypto tidak menghilang, tetapi aset-aset berharganya—infrastruktur listrik/pusat data, talenta teknis, dan modal—ditempatkan kembali untuk membangun fondasi industri AI berikutnya.

链捕手1j yang lalu

Tambang Bitcoin Berubah Menjadi Pabrik AI

链捕手1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片