Аналитики Glassnode нашли условие для остановки медвежьего тренда

cryptonews.ruPublicado em 2025-11-15Última atualização em 2025-11-19

Быкам необходимо как можно скорее вернуть цену первой криптовалюту к уровню, при котором 75% монет будут в прибыли — только это исторически останавливало разворот тренда. Об этом заявили аналитики Glassnode.

$BTC has broken below the 0.75 cost-basis quantile, a level that has historically marked bear-market territory. Across cycles, reclaiming and holding above it has been key to restoring bullish structure. Bulls will want to see this level regained.
📉https://t.co/EtwrSOJz63 pic.twitter.com/2dljEU7j1R

— glassnode (@glassnode) November 19, 2025

По их словам, курс цифрового золота пробил базисный 0,75 квантиль, который показывает, по какой цене в среднем инвесторы покупали монеты. Метрика используется как индикатор структуры рынка:

  • выше — большинство держателей в прибыли, тренд остается бычьим;
  • ниже — преобладают убыточные позиции, наступает медвежья зона.

Исторические данные свидетельствуют, что повторное закрепление цены выше этого уровня требует значительных усилий покупателей и становится ключевым сигналом восстановления тенденции.

Текущая динамика указывает на необходимость консолидации перед потенциальной попыткой разворота.

Коррекция почти завершена

Эксперт под ником Darkfost подчеркнул, что по состоянию на 19 ноября в зоне убытка находится 6,96 млн BTC — крупнейший объем с января 2024 года.

🔴 Today, more than 6.96 million BTC accumulated by investors are now sitting at a loss.

💥 This is the highest level of unrealized loss since January 2024, even though the ongoing correction still hasn’t surpassed the deepest drawdown of this cycle.

This suggests that a large… pic.twitter.com/Dznx3LKtJ5

— Darkfost (@Darkfost_Coc) November 19, 2025

Он назвал текущую коррекцию «парадоксальной»: она пока не превзошла самое глубокое падение цикла. По его словам, это свидетельствует о значительном объеме накопления около предыдущих максимумов, что объясняет панические продажи со стороны краткосрочных держателей.

«В условиях бычьего тренда подобный рост уровня нереализованных убытков исторически создавал сильные возможности для покупки. Именно в такие моменты происходит знаменитая „смена рук”, о которой все говорят — когда активы переходят от слабых к сильным», — пояснил аналитик.

Специалисты XWIN Research Japan указали на начало «самой тяжелой фазы краткосрочных инвесторов (STH) за текущий цикл». Об этом свидетельствует ряд ключевых метрик:

  • STH-SOPR упал до экстремально низких значений около 0,97, что говорит о реализации монет в убыток — исторически это отражало панические продажи;
  • STH-MVRV ниже 1, что соответствует наиболее низкому уровню доходности краткосрочных инвесторов за всю историю наблюдений;
  • зафиксирован перевод 65 200 BTC на биржи с реализацией убытков.

«Это поведение соответствует классическим фазам капитуляции: нереализованные убытки резко возрастают, панические продажи ускоряются, продажное давление становится неустойчивым, „сильные руки“ начинают поглощать предложение», — подчеркнули эксперты.

По их словам, текущая структура рынка напоминает поздние стадии коррекции, а не ее начало.

Ранее о завершении падения биткоина заявил глава исследований цифровых активов Standard Chartered Джеффри Кендрик. Он ожидает рост биткоина до конца года.

Майнеры перешли к накоплению

Контрибьютор CryptoQuant под псевдонимом Crazzyblockk обратил внимание на «стратегическое, а не паническое поведение» добытчиков первой криптовалюты.

Market Bleeding, But How About Miners?

“The last seven days show net accumulation of 777 BTC… This transition from distribution back toward accumulation at relative price lows historically precedes stabilization phases.” – By @Crazzyblockk

Link ⤵️https://t.co/USaIfFP56k pic.twitter.com/eKHZP1YxGM

— CryptoQuant.com (@cryptoquant_com) November 19, 2025

В период ралли с 10 по 27 октября майнеры накапливали в среднем 843 BTC ежемесячно. Однако после падения цены ниже $110 000 в начале ноября их стратегия изменилась — с 7 по 17 ноября чистая позиция составляла -831 BTC.

«Этот разворот на 1674 BTC отражает тактическую адаптацию к ухудшающимся рыночным условиям», — написал эксперт.

Ежедневные объемы свидетельствуют о взвешенном подходе: за последние 30 дней добытчики продавали монеты лишь в 11 из 30 дней, а общий объем продаж (6048 BTC) практически соответствовал объему накопления (6467 BTC).

Крупнейшая распродажа состоялась 6 ноября — 1898 BTC по цене $102 637, когда майнеры еще могли фиксировать существенную прибыль.

Наиболее показательным стал переход к чистому накоплению в последние семь дней — +777 BTC, несмотря на то, что биткоин торгуется на 12,6% ниже уровней октября. Чистая 30-дневная позиция снова стала положительной и составила +419 BTC на 17 ноября.

«Переход от распределения к накоплению на относительных ценовых минимумах исторически предшествует фазам стабилизации. […] Кажется, что майнеры завершили корректировки баланса и больше не оказывают негативного влияния на курс первой криптовалюты, что потенциально сигнализирует о переломном моменте в динамике предложения», — подытожил Crazzyblockk.

Напомним, аналитик CoinDesk Омкар Годбоул заявил, что агрессивно бычьи ставки на рынке криптовалютных опционов сменились «явно медвежьими» позициями.

Не пик цикла: аналитики Bernstein назвали «краткосрочной» коррекцию биткоина на 25%

Leituras Relacionadas

You Use Claude and Codex Every Day, but Meta Has Restricted Internal Use

In May, Meta imposed internal restrictions on its engineers regarding the use of Claude Code and Codex, two widely used AI programming tools. Despite being a major client, Meta's guidelines, still in effect, prohibit these external models from being used for specific tasks to prevent potential "escalations with partners." The core concern is "distillation"—the risk that outputs from Claude or Codex could inadvertently contaminate the training data and evaluation processes for Meta's in-house AI coding assistant, MetaCode. If MetaCode is trained or evaluated using data generated by these external models, it risks learning their capabilities rather than developing its own, blurring the line of intellectual origin. The restrictions are precise: engineers cannot use the external models to generate test questions, debug source code, or suggest test cases. AI-generated content is also barred from environments accessible to MetaCode. However, AI can still assist with peripheral tasks like workflow setup and code organization, provided all outputs are manually reviewed. This caution reflects a broader industry dilemma. While distillation is a common technique, using a competitor's model output for training raises legal and ethical questions about the ownership of derived capabilities. Contractual terms from companies like OpenAI and Anthropic explicitly forbid using their outputs to build competing products, putting enforcement power in the hands of rivals. The move is also financially motivated, as Meta seeks to reduce its hefty internal AI spending, estimated in the billions this year. Meta's policy illustrates the delicate balance companies must strike: leveraging powerful external AI tools while safeguarding the integrity and independence of their own AI development. As AI systems increasingly help build other AIs, distinguishing the origin of capabilities becomes a fundamental challenge for the entire industry.

marsbitHá 2h

You Use Claude and Codex Every Day, but Meta Has Restricted Internal Use

marsbitHá 2h

Why Do We Need an AI Content Perspective Today?

The article "Why Do We Need an AI Content Perspective Today?" explores the complex and often contentious integration of AI into the cultural and creative industries, particularly film and television. It begins with the cancellation of Amazon's AI-generated animation "Punky Duck," highlighting the ethical debates surrounding AI content. AI's rapid advancement is transforming video production, enabling cost-effective, full-length AI films (e.g., "RAPHAEL," "Dreams of Violets") while sparking industry resistance over issues like "synthetic actors." The core debate has shifted from whether to use AI to how to use it responsibly. The article analyzes why AI's entry into film is uniquely unsettling. It distinguishes between "cultural fast food" (short-form, fast-paced content like micro-dramas) and "cultural main courses" (traditional, long-form film/TV). AI currently excels at the former, matching its fragmented narratives, shallow emotional needs, and free-to-consumer models. However, venturing into the latter challenges the human-centric essence of storytelling—creativity, emotional depth, and the unique value of human labor and experience. While AI can generate massive volumes of content and lower costs, it risks devaluing human creativity, leading to homogenized output, and creating unfair competition through potential intellectual property infringement. Its efficiency also amplifies content safety risks, making preemptive governance crucial. To counter these risks, the article proposes establishing clear boundaries guided by a human-centered AI content perspective. It outlines four principles: 1) Amplify, rather than displace, human creative space; 2) Respect and protect human creative output; 3) Ensure human creative control and responsibility remain paramount; and 4) Guarantee transparency and traceability in AI creation. The conclusion emphasizes that humans must act as the "helmsmen" of technology, steering AI development to enhance, not replace, the core human values at the heart of cultural expression.

marsbitHá 2h

Why Do We Need an AI Content Perspective Today?

marsbitHá 2h

Trading

Spot
活动图片