У биткоина худший месяц за три года. Каковы масштабы обвала

cryptonews.ruPublicado em 2025-11-18Última atualização em 2025-11-22

Биткоин потерял более 20% стоимости с начала ноября, и этот месяц может стать худшим с середины 2022 года, когда криптоактивы пережили один из самых сложных медвежьих рынков

«РБК-Крипто» не дает инвестиционных советов, материал опубликован исключительно в ознакомительных целях. Криптовалюта — это волатильный актив, который может привести к финансовым убыткам.

Ноябрь может стать худшим месяцем для биткоина по доходности за прошедшие три года. Если котировки сохранятся на уровне около $83 тыс. до конца ноября, динамика окажется сопоставима с серединой 2022 года. В начале месяца курс был на уровне $110 тыс.

В 2022 году потерпели крах несколько крупных криптопроектов и закрылись крупные инвестиционные компании — на рынке начался эффект домино после обвала экосистемы Terra (LUNA). Провал Terra за считаные дни уничтожил десятки миллиардов долларов капитализации криптоактивов, а кульминацией кризиса на крипторынке стало банкротство одной из крупнейших бирж FTX. За тот год биткоин обвалился на 64%

rbc.group

На 21 ноября 2025 года (18:50) мск биткоин (BTC) показывает худший месяц с 2022 года, потеряв 24% с начала месяца, торгуясь на уровне $83 тыс. Ethereum (ETH) торгуется около $2,7 тыс., потеряв 30%. В моменте цена BTC опускалась к $80,5 тыс., ETH к $2,63 тыс.

BTC/USD

84 300 +461 (0,55%)
ОКХ Nov 22 12:09:46

В 2022 году крипторынок пережил один из самых сложных медвежьих рынков — по итогам июня 2022 года биткоин потерял более 37%, и это был лишь один из один из восьми месяцев, когда BTC фиксировал падение.

Неодолимый страх

Один из опрошенных Bloomberg экспертов отметил, что на рынке наблюдаются признаки появления «вынужденного продавца». Этот термин широко используется для описания крупных игроков, которые не смогли обеспечить свои кредитные торговые позиции нужным количеством залога. А брокер или биржа вынуждены ликвидировать этот залог.

Схожая позиция была высказана ранее главой компании BitMine Томом Ли, который считает, что ослабление крипторынка может быть связано с финансовыми трудностями у одного или нескольких крупных маркетмейкеров. По его словам, ситуация напоминает попытки «акул» дожать рынок и вызвать массовые ликвидации позиций.

Биржевые американские фонды (ETF), которые предоставляют инвесторам доступ к криптоактивам через биржи NASDAQ и NYSE в формате акций, также фиксируют негативную динамику. По результатам торгов 20 ноября совокупный отток капитала составил более $900 млн — и это второй по размеру дневной показатель в истории с момента появления таких фондов в начале 2024 года, согласно Sosovalue.

У фондов на базе Ethereum пока нет рекордных оттоков, но из 14 торговых дней в ноябре только один оказался позитивным. А общая сумма оттока с начала месяца составила $1,8 млрд. У биткоина за этот период $3,8 млрд оттока, и если такая динамика сохранится до конца ноября, то в этом месяце будет антирекорд.

Одновременно с этим некоторые индикаторы, отслеживающие рыночные настроения, находятся на рекордных значениях. Например, индекс страха и жадности, по версии Coinmarketcap, достиг исторического минимума при значении 11.

Хотя есть и другие версии индекса. И например, аналогичный индекс разработчика софта Alternative указывает на значение 14, что далеко от минимумов. Например, в июне 2022 года этот индекс показывал значение 6.

Аномалия в альткоинах

Несмотря на такое глубокое падение крупнейших криптовалют — BTC и ETH, остальной рынок реагирует довольно сдержанно. Согласно Tradingview, индекс TOTAL3, который отслеживает капитализацию крупнейших криптовалют, исключая BTC и ETH, потерял лишь 16% с начала месяца.

Это нетипичное поведение крипторынка. Как правило, альткоины (любые отличные от биткоина криптовалюты) показывают большую волатильность как во время роста, так и во время падения.

Например, из топ-50 крупнейших по капитализации только 22 актива показали худшую динамику, чем у BTC за прошедшие 30 дней, согласно Coinmarketcap. А восемь из них даже выросли в цене. Диапазон составил от 40 до 140% (у монеты Zcash; ZEC).

Динамика подтверждается индексом доминирования биткоина (доля BTC от общей капитализации криптовалют), который снизился от пика в ноябре на 4 п.п. — до 59%. В классическом понимании снижение индекса расценивается трейдерами, инвесторами и аналитиками как начало «сезона альткоинов». Это период, когда биткоин отстает по доходности от остального крипторынка, однако термин применяется в момент роста, а не падения, как происходит на текущий момент.

Leituras Relacionadas

Sam Altman's ChatGPT Parenting Method Stirs Controversy

Sam Altman, CEO of OpenAI, recently faced significant backlash after sharing a concept for using ChatGPT to manage family life. He suggested feeding the AI family schedules and children's interests to generate a personalized morning podcast for car rides, covering topics from soccer games to birthdays alongside news for parents. The post, intended to showcase a "cool" AI application, was widely criticized online. Critics, including "Gravity Falls" creator Alex Hirsch, argued the idea undermined genuine parent-child interaction, with Hirsch's rebuttal—"You could just... talk to your kids?"—gaining far more engagement than Altman's original post. This incident highlights a perceived contradiction in Altman's persona, who has previously expressed the pain of missing time with his child while now proposing AI-mediated conversations. This is not Altman's first promotion of AI-assisted parenting; he has previously described using ChatGPT as a 24/7 parenting encyclopedia for newborn care questions. However, the latest suggestion—having AI script family conversations—crossed a line for many, shifting his image from an anxious new dad to primarily an OpenAI promoter. The controversy coincides with OpenAI's strategic push into the "family AI" space, as evidenced by hiring a family product manager and shifting user demographics toward older parents. While AI can efficiently manage schedules and information, the strong public reaction underscores the sensitivity of applying AI to core human relationships. Critics emphasize that AI should assist with logistical tasks to free up time for family, not replace the empathy, spontaneous connection, and shared experiences that define genuine caregiving. The debate points to crucial boundaries for AI in the home, where efficiency is less important than authentic human connection.

marsbitHá 3m

Sam Altman's ChatGPT Parenting Method Stirs Controversy

marsbitHá 3m

Just Now, OpenAI's Largest Pre-trained Model Doug Exposed

On August 9, X user ChrisGPT reported that OpenAI is advancing a new large-scale pre-training model codenamed **Doug**, which is said to be its largest such project to date and distinct from GPT-6. ChrisGPT later suggested GPT-6 is likely Astra, a model OpenAI recently paused due to safety concerns, with Doug potentially launching by November. This aligns with a July 9 research memo from SemiAnalysis, which stated OpenAI has overcome pre-training issues and is actively developing a much larger model codenamed Doug. If accurate, this signals a potential shift: after nearly two years of relying primarily on post-training, reinforcement learning (RL), and inference-time compute for capability gains—evidenced by models like o1, o3, and the GPT-5 system—OpenAI may be restarting large-scale foundational model scaling. The backdrop includes competitive pressure from Google's Gemini 3 release in November 2025, which reportedly prompted internal focus at OpenAI. In December 2025, The Information reported OpenAI was developing a pre-training model codenamed **Garlic**, which showed promising results and incorporated key bug fixes. This project reportedly paved the way for an "even bigger and better model"—likely Doug. In summary, Doug may represent OpenAI's return to significant base model scaling, building on resolved pre-training challenges and aiming to push capabilities beyond the limits of the current GPT-4o-era foundation enhanced by advanced post-training techniques.

marsbitHá 24m

Just Now, OpenAI's Largest Pre-trained Model Doug Exposed

marsbitHá 24m

OpenAI Researcher: We Don't Read Papers Anymore

An OpenAI researcher's remark that top AI labs "no longer read papers" sparked widespread discussion, highlighting a deepening crisis of trust in academic publishing. This sentiment followed exposure of questionable practices in an ICLR paper, where exceptional results were linked to undisclosed "tricks." A large-scale "experimental review" by SAI of 168 Oral papers from ICML 2026 revealed severe reproducibility issues. Of the 105 papers fully replicated, only 8 successfully verified over 80% of their claims, with a median verification rate of just 28-30%. Common problems included non-runnable code, missing files, incomplete documentation, and results mismatching those reported. Some papers even relied on now-offline models, making verification impossible. Specific cases involved an 8x inflation in claimed trained parameters and missing evaluation models from released code. Verifying a single ICML Oral paper had a median cost of around $8,900, with 17 exceeding $100,000. This creates a perverse incentive: flawed research carries high rewards (citations, jobs) with minimal risk of exposure, as verification is prohibitively expensive or impossible without code. While industry researchers at well-resourced labs may rely less on papers due to internal experiments and resources, academic and early-career researchers remain heavily dependent on publications for PhD applications, faculty positions, and entry into top labs. This creates a paradoxical system where papers are increasingly distrusted as reliable knowledge sources yet retain their gatekeeping value in career advancement. The situation underscores a critical need for systemic reforms to ensure scientific integrity and reproducibility in AI research.

marsbitHá 33m

OpenAI Researcher: We Don't Read Papers Anymore

marsbitHá 33m

Trading

Spot
活动图片