加密市场抛售:比特币\ETH\XRP\DOGE\SHIB 下跌的原因

金色财经Pubblicato 2025-01-24Pubblicato ultima volta 2025-01-24

Introduzione

BTC、SOL、ETH、DOGE、TRUMP 和 XRP 出现大规模清算,引发了更广泛的加密货币市场的抛售。

加密市场抛售:比特币、以太坊 (ETH)、XRP、狗狗币 (DOGE)、SHIB 和山寨币在关键宏观事件和期权到期之前下跌。

随着对唐纳德·特朗普就职典礼的看涨情绪消退,加密货币市场出现了抛售。全球市场市值暴跌超过 3% 至 3.52 万亿美元,交易量在过去 24 小时内暴跌 25%。与特朗普周一的就职典礼相比,今天的交易量下降了三倍,因此顶级加密比特币下跌超过 3% 至 102K 美元。

以太坊价格也下跌了 3%,延续了上周的疲软情绪。与此同时,XRP、Solana 和其他顶级山寨币在过去 24 小时内主要下跌了 2-5%。模因币 Dogecoin 和 Shiba Inu 在鲸鱼抛售中暴跌。

比特币、以太坊和山寨币暴跌的 4 个原因

1. 市场情绪和清算引发加密市场抛售

Coinglass 数据显示,加密货币清算金额为 2.5 亿美元,其中 1.53 亿美元清算发生在过去 12 小时内。过去 24 小时内有超过 107K 名交易员被清算,其中加密货币交易所 OKX 上最大的 BTCUSDT 单笔清算订单价值 593 万美元。

BTC、SOL、ETH、DOGE、TRUMP 和 XRP 出现大规模清算,引发了更广泛的加密货币市场的抛售。

由于特朗普在演讲中没有提到加密货币或比特币,这削弱了积极情绪,从而引发了加密货币市场的抛售。此外,行业参与者正在等待有关战略比特币储备或加密政策的行政命令。然而,美国证券交易委员会宣布成立由专员 Hester Peirce 领导的加密工作组,为加密资产制定明确的监管框架。

日本央行的加息决定

据彭博社 1 月 23 日报道,日本央行预计将于本周五将利率上调至 18 年来的最高水平。日本央行将利率上调 25 个基点至 0.5% 将触发日元套利交易平仓,从而给全球流动性和 BTC 等风险资产带来风险。

由于日本央行加息将消除对“特朗普交易”和特朗普家族推出的模因币的乐观情绪,加密货币市场可能会出现进一步的抛售。BTC 在去年日本央行加息期间突然下跌。

美国联邦储备局利率决定

美联储的货币政策决定和杰罗姆鲍威尔的评论将是今年市场的关键。最近的通胀和强劲的就业市场数据使美联储在本次 FOMC 会议上降息的可能性从桌面上消失了。

CME FedWatch 工具显示,美联储在 1 月 29 日会议上将利率维持在 4.25%-4.50% 不变的可能性为 99.5%。

与此同时,美元指数 (DXY) 再次开始攀升至 109,今天上涨 0.22% 至 108.38。此外,由于特朗普关税和其他政策决定导致波动,10 年期美国国债收益率保持在 4.6% 附近。通常,比特币价格的走势与 DXY 和国债收益率相反。

加密市场抛售:比特币和以太坊期权到期

根据 Deribit 的数据,29K 枚名义价值为 30 亿美元的 BTC 期权即将到期,看跌期权比率为 0.48。最大痛点为 99,000 美元,表明再次跌破 100K 美元。期权到期期间价格波动总是可以预期的。

BTC 价格目前交易价格为 102,467 美元,较 24 小时高点 105,557 美元下跌 3%。此外,名义价值近 5 亿美元的 169K ETH 期权即将到期,看跌期权比率为 0.47。最大痛点为 3,300 美元,高于当前价格 3,220 美元。交易者必须密切关注交易量的剧烈变化,以进一步下跌 ETH 价格。

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The domestic embodied AI data industry has attracted nearly 100 players, with 70 focused on data collection and 27 on data infrastructure. In the past year, 15 independent embodied data service providers raised approximately 4.47 billion yuan. Despite this growth, the sector remains early-stage, fragmented, and faces significant challenges. Data collection methods are diverse, categorized into four main routes: teleoperation of real robots, human demonstration without a robot (using motion capture, exoskeletons, etc.), simulation synthesis, and distillation from internet videos. Most companies (43%) adopt hybrid approaches, combining multiple routes, as no single method can meet all training needs. Teleoperation alone is pursued by 31% of players, often by state-owned platforms and robot companies, while newer firms favor asset-light, no-hardware human demonstration. Independent data service providers now form the largest player group (40%), indicating the emergence of a distinct industry segment rather than just a subsidiary function for robot makers. Two-thirds of all players are "embodied-native" startups, while one-third are companies that pivoted from fields like AI data annotation, which are more prevalent in the data infrastructure layer. Current annual industry capacity is estimated at 1.6-1.8 million hours plus 70-80 million data points, with a short-term goal to increase this 15-20 fold within 1-3 years. Data collection factories are spread across 20 provinces in China, concentrated in the Yangtze River Delta, Beijing-Tianjin-Hebei, and Pearl River Delta regions. Financially, the 4.47 billion yuan raised in the past year pales compared to the 43.8 billion yuan raised by the broader embodied intelligence sector in just the first half of 2026, highlighting that data remains a less "sexy" bet for investors. The 15 funded independent providers show clear stratification: a top tier led by a unicorn (Lightwheel Intelligence, 3.1 billion yuan), a middle tier of 11 firms raising tens to hundreds of millions, and an early-stage tier of 3 companies. Sixty-nine investment institutions have participated, but none have made concentrated bets, reflecting uncertainty about viable business models. Over half of these funded companies are less than a year old, most are at pre-A or A rounds, and profitability remains largely unproven. In summary, the embodied data industry has become an independent track creating jobs and local economic activity. However, it is still nascent, with unformed consensus, unsolved problems, and unproven business models. The coming 1-2 years will be a critical validation window to see if companies can build sustainable, profitable businesses purely by "selling data."

marsbit2 h fa

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