Bitcoin’s Latest Profit-Taking Spree Was Driven By HODLers: Data

bitcoinistPublicado a 2025-07-04Actualizado a 2025-07-04

Resumen

On-chain data suggests the veterans of the Bitcoin network were the ones that took profits during the latest market selloff....

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On-chain data suggests the veterans of the Bitcoin network were the ones that took profits during the latest market selloff.

Older Bitcoin Groups Recently Realized A Large Amount Of Profit

In a post on X, the on-chain analytics firm Glassnode has revealed how profit-taking has been distributed among the various Bitcoin cohorts. The groups in question have been divided based on the age of their holdings.

The 1 year to 2 years cohort, for example, includes the holders who have been carrying their coins since between one and two years ago, without having involved them in a transaction even once.

Statistically, the longer an investor holds onto their tokens, the less likely they become to move them at any point. As such, cohorts on the older side include the more resolute hands.

The investors with a holding time under six months are termed as the “short-term holders.” Since these investors have a relatively low age, they often easily participate in selling.

According to Glassnode, however, this cohort who’s generally involved in profit-taking sprees hasn’t played much of a role during the recent profit-taking event in the sector.

So, who has been the culprit? The data of the Realized Profit by Age holds the answer. The Realized Profit measures, as its name suggests, the total amount of profit that the Bitcoin investors are realizing through their transactions.

The Realized Profit by Age is a modification of this indicator that separates the profit being realized by the different age cohorts. Below is the chart shared by the analytics firm that shows the trend in the metric specifically for the more aged side of the market (holding time greater than one year).

Bitcoin Realized Profit

The trend in the Realized Profit for the older cohorts in the market | Source: Glassnode 

As displayed in the graph, the Bitcoin Realized Profit has recently shot up for the veteran groups of the network. During this profit-taking spree, the 3 years to 5 years investors realized the most gains at $849 million.

This cohort contains the investors who bought the cryptocurrency during the previous cycle. It would appear that the recent $100,000 prices finally proved enough for them to break their dormancy.

More interesting, however, is the cohort who took the second most profits: the 7 years to 10 years holders with a Realized Profit of $485 million. Coins that enter an age so old are generally assumed to be lost, either due to being forgotten or having their keys misplaced. Thus, it’s possible that these sales were made by investors who rediscovered old wallets.

Though, there is also a chance that there were some genuine HODLers sprinkled among these, in which case, they would have certainly deserved the fruits of their conviction.

The third largest Bitcoin profit-taker has been the 1 year to 2 years cohort with an indicator value of $445 million.

BTC Price

At the time of writing, Bitcoin is floating around $109,300, up more than 3% over the past day.

Bitcoin Price Chart

The trend in the BTC price over the last five days | Source: BTCUSDT on TradingView
Featured image from Dall-E, Glassnode.com, chart from TradingView.com
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Keshav is a Physics graduate who has been employed as a writer with Bitcoinist since June 2021. He is passionate about writing and through the years, he has gained experience working in a variety of niches. Keshav holds an active interest in the cryptocurrency market, with on-chain analysis being an area he particularly likes to research and write about.

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Agent S: El Futuro de la Interacción Autónoma en Web3 Introducción En el paisaje en constante evolución de Web3 y las criptomonedas, las innovaciones están redefiniendo continuamente cómo los individuos interactúan con las plataformas digitales. Uno de estos proyectos pioneros, Agent S, promete revolucionar la interacción humano-computadora a través de su marco agente abierto. Al allanar el camino para interacciones autónomas, Agent S tiene como objetivo simplificar tareas complejas, ofreciendo aplicaciones transformadoras en inteligencia artificial (IA). Esta exploración detallada se adentrará en las complejidades del proyecto, sus características únicas y las implicaciones para el dominio de las criptomonedas. ¿Qué es Agent S? Agent S se presenta como un marco agente abierto revolucionario, diseñado específicamente para abordar tres desafíos fundamentales en la automatización de tareas informáticas: Adquisición de Conocimiento Específico del Dominio: El marco aprende de manera inteligente a partir de diversas fuentes de conocimiento externas y experiencias internas. Este enfoque dual le permite construir un rico repositorio de conocimiento específico del dominio, mejorando su rendimiento en la ejecución de tareas. Planificación a Largo Plazo de Tareas: Agent S emplea planificación jerárquica aumentada por la experiencia, un enfoque estratégico que facilita la descomposición y ejecución eficiente de tareas intrincadas. Esta característica mejora significativamente su capacidad para gestionar múltiples subtareas de manera eficiente y efectiva. Manejo de Interfaces Dinámicas y No Uniformes: El proyecto introduce la Interfaz Agente-Computadora (ACI), una solución innovadora que mejora la interacción entre agentes y usuarios. Utilizando Modelos de Lenguaje Multimodal Grandes (MLLMs), Agent S puede navegar y manipular diversas interfaces gráficas de usuario sin problemas. A través de estas características pioneras, Agent S proporciona un marco robusto que aborda las complejidades involucradas en la automatización de la interacción humana con las máquinas, preparando el terreno para innumerables aplicaciones en IA y más allá. ¿Quién es el Creador de Agent S? Aunque el concepto de Agent S es fundamentalmente innovador, la información específica sobre su creador sigue siendo elusiva. El creador es actualmente desconocido, lo que resalta ya sea la etapa incipiente del proyecto o la elección estratégica de mantener a los miembros fundadores en el anonimato. Independientemente de la anonimidad, el enfoque sigue siendo las capacidades y el potencial del marco. ¿Quiénes son los Inversores de Agent S? Dado que Agent S es relativamente nuevo en el ecosistema criptográfico, la información detallada sobre sus inversores y patrocinadores financieros no está documentada explícitamente. La falta de información disponible públicamente sobre las bases de inversión u organizaciones que apoyan el proyecto plantea preguntas sobre su estructura de financiamiento y hoja de ruta de desarrollo. Comprender el respaldo es crucial para evaluar la sostenibilidad del proyecto y su posible impacto en el mercado. ¿Cómo Funciona Agent S? En el núcleo de Agent S se encuentra tecnología de vanguardia que le permite funcionar de manera efectiva en diversos entornos. Su modelo operativo se basa en varias características clave: Interacción Humano-Computadora: El marco ofrece planificación avanzada de IA, esforzándose por hacer que las interacciones con las computadoras sean más intuitivas. Al imitar el comportamiento humano en la ejecución de tareas, promete elevar las experiencias de los usuarios. Memoria Narrativa: Empleada para aprovechar experiencias de alto nivel, Agent S utiliza memoria narrativa para hacer un seguimiento de las historias de tareas, mejorando así sus procesos de toma de decisiones. Memoria Episódica: Esta característica proporciona a los usuarios orientación paso a paso, permitiendo que el marco ofrezca apoyo contextual a medida que se desarrollan las tareas. Soporte para OpenACI: Con la capacidad de funcionar localmente, Agent S permite a los usuarios mantener el control sobre sus interacciones y flujos de trabajo, alineándose con la ética descentralizada de Web3. Fácil Integración con APIs Externas: Su versatilidad y compatibilidad con diversas plataformas de IA aseguran que Agent S pueda integrarse sin problemas en ecosistemas tecnológicos existentes, convirtiéndolo en una opción atractiva para desarrolladores y organizaciones. Estas funcionalidades contribuyen colectivamente a la posición única de Agent S dentro del espacio cripto, ya que automatiza tareas complejas y de múltiples pasos con una intervención humana mínima. A medida que el proyecto evoluciona, sus aplicaciones potenciales en Web3 podrían redefinir cómo se desarrollan las interacciones digitales. 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Puntos Clave Sobre Agent S A medida que el marco Agent S continúa evolucionando, varios atributos clave destacan, subrayando su naturaleza innovadora y potencial: Marco Innovador: Diseñado para proporcionar un uso intuitivo de las computadoras similar a la interacción humana, Agent S aporta un enfoque novedoso a la automatización de tareas. Interacción Autónoma: La capacidad de interactuar de manera autónoma con las computadoras a través de GUI significa un avance hacia soluciones informáticas más inteligentes y eficientes. Automatización de Tareas Complejas: Con su metodología robusta, puede automatizar tareas complejas y de múltiples pasos, haciendo que los procesos sean más rápidos y menos propensos a errores. Mejora Continua: Los mecanismos de aprendizaje permiten a Agent S mejorar a partir de experiencias pasadas, mejorando continuamente su rendimiento y eficacia. Versatilidad: Su adaptabilidad en diferentes entornos operativos como OSWorld y WindowsAgentArena asegura que pueda servir a una amplia gama de aplicaciones. A medida que Agent S se posiciona en el paisaje de Web3 y criptomonedas, su potencial para mejorar las capacidades de interacción y automatizar procesos significa un avance significativo en las tecnologías de IA. A través de su marco innovador, Agent S ejemplifica el futuro de las interacciones digitales, prometiendo una experiencia más fluida y eficiente para los usuarios en diversas industrias. Conclusión Agent S representa un audaz avance en la unión de la IA y Web3, con la capacidad de redefinir cómo interactuamos con la tecnología. Aunque aún se encuentra en sus primeras etapas, las posibilidades para su aplicación son vastas y atractivas. A través de su marco integral que aborda desafíos críticos, Agent S tiene como objetivo llevar las interacciones autónomas al primer plano de la experiencia digital. 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