How Does Current Bitcoin Rally Compare With Historical Ones?

newsbtcОпубликовано 2023-05-23Обновлено 2023-05-23

Введение

Here's how the current Bitcoin rally stacks up against the previous ones in terms of the drawdowns it has experienced so far. The Current Bitcoin Rally Has Seen A Peak...

Here’s how the current Bitcoin rally stacks up against the previous ones in terms of the drawdowns it has experienced so far.
The Current Bitcoin Rally Has Seen A Peak Drawdown Of -18.6% So Far
In a recent tweet, the on-chain analytics firm Glassnode compared the latest Bitcoin rally with the ones seen throughout the entire history of the cryptocurrency.
Generally, rallies are compared using metrics like the percentage price uplifts recorded during them or the amount of time that they lasted (which may be measured in terms of the blocks produced, as is done when looking at cycles in terms of halvingsere, however, Glassnode has taken a different approach that provides a new perspective on these rallies.

The comparison basis between the price surges here is the drawdowns that each of them experienced across their spans. Note that these drawdowns aren’t to be confused with the cyclical drawdowns that are used to measure how the price has declined since the bull run top.
The drawdowns in question are the obstacles that the cryptocurrency encountered while the rallies were still ongoing, and are hence, those that the coin eventually managed to overcome.
Here is a chart that shows the degree of drawdowns that each of the historical bull markets experienced, and also where the current rally stands in comparison to them:

Bitcoin Bull Market Drawdowns


Looks like the value of the metric hasn't been too high for the latest rally so far | Source: Glassnode on Twitter
The five bull rallies here are as follows: genesis to 2011 (the very first rally), 2011-2013, 2015-2017, 2018-2021 (the last rally), and 2022 cycle+ (the ongoing one).
The analytics firm here has taken the bottom of each of the bear markets as the start of the next bull rallies. This means that parts of the cycle that some may not consider as part of the proper bull run are also included.
The main example of this would be the April 2019 rally, which is often considered its own thing but is clubbed with the last Bitcoin bull market in the above chart.
From the graph, it’s visible that the deepest drawdown that occurred during the first bull market measured around -49.4%. The next run, the 2011 to 2013 bull, experienced an even larger obstacle of a -71.2% plunge midway through it.
The next one (2015-2017) then only saw a drawdown of -36%, but the drawdown was again up at -62.6% for the run that followed it (that is, the latest bull market).
So far in the 2022+ Bitcoin bull market (which would only be considered a bull market at all if the November 2022 low was truly the cyclical bottom), the deepest drawdown observed so far is the March 2023 plunge of -18.6%.
Clearly, the drawdown seen in the current rally so far is significantly lesser than what the historical bull markets face. If the pattern of the past runs holds any weight at all, then this would mean that the current bull market should still have more potential to grow.
At the time of writing, Bitcoin is trading around $26,900, down 2% in the last week.

Bitcoin Price Chart


BTC has been moving sideways recently | Source: BTCUSD on TradingView
Featured image from iStock.com, charts from TradingView.com, Glassnode.com

Похожее

Дженсен Хуан: Prompt устарел, Loop — это новая парадигма

Промпты устаревают, на смену приходит «Loop-инжиниринг»: новый подход к работе с ИИ, при котором система самостоятельно выполняет задачи, проверяет результаты и повторяет цикл до достижения цели. Ключевые идеи: - **Loop** — это циклическая система, где ИИ действует автономно, а человек лишь задаёт правила и критерии проверки. - **Примеры внедрения**: Claude Code использует `/goal` для целевых задач и отдельную модель Haiku для проверки кода; OpenAI Codex задействует несколько агентов параллельно. - **Практические шаги**: 1. Проверка применимости (повторяемость задачи, автоматическая проверка, бюджет, инструменты). 2. Создание минимального рабочего цикла с триггером, навыком, файлом состояния и контролем качества. 3. Разделение агентов на «исполнителей» и «проверяющих». 4. Избегание типичных ошибок (отсутствие ограничений, игнорирование состояния, сложные задачи). - **Эволюция подходов**: от Prompt Engineering (2023–2024) к Context Engineering, затем Harness Engineering и, наконец, Loop Engineering — постепенное повышение уровня абстракции и автономности. - **Академические корни**: концепция восходит к框架ам вроде ReAct (2022), где ИИ циклически сочетает рассуждения и действия. - **Предостережения**: эксперты отмечают высокие затраты на токены и риск утраты понимания системы при полной автоматизации. Loop становится новой парадигмой, смещая фокус с написания промптов на проектирование самоуправляемых систем, но требует взвешенного внедрения и контроля.

marsbit36 мин. назад

Дженсен Хуан: Prompt устарел, Loop — это новая парадигма

marsbit36 мин. назад

GPT проектирует GPT

Компания OpenAI представила свой первый чип под названием Jalapeño, что указывает на стратегический сдвиг от чистой разработки моделей к контролю над всем процессом генерации искусственного интеллекта. Ключевая цель чипа — снижение затрат на инференс (вывод), который представляет собой постоянную финансовую нагрузку в виде «налога на вычисления», уплачиваемого поставщикам оборудования, таким как NVIDIA. В статье подчёркивается, что разрыв в возможностях моделей между лидерами сокращается, а основное конкурентное преимущество смещается в сторону базовой инфраструктуры: вычислительных мощностей, стоимости токена, пропускной способности систем и доступа к энергии. Jalapeño, созданный совместно с Broadcom за рекордные девять месяцев, является специализированной ASIC для инференса. Это стало возможным благодаря глубокому пониманию OpenAI реальных рабочих нагрузок своих моделей (ChatGPT, Codex), что позволило оптимизировать архитектуру чипа под конкретные задачи. Более того, в процессе проектирования использовались собственные модели ИИ, создавая цикл обратной связи: ИИ помогает создавать оборудование для следующего поколения ИИ. Автор проводит параллель с Apple, отмечая, что OpenAI стремится построить закрытую экосистему, где модель, интерфейс, инструменты разработки, API, чипы и центры обработки данных оптимизированы друг для друга. В то время как NVIDIA продаёт «инструменты» (GPU) всем, OpenAI строит собственный «завод» по производству конечного продукта — интеллекта (токенов). В долгосрочной перспективе это означает, что в эпоху ИИ самыми ценными активами становятся не только передовые модели, но и физическая инфраструктура для их работы — «земля», на которой они производятся. Запуск Jalapeño сигнализирует о амбициях OpenAI контролировать не только интеллект, но и весь процесс его производства.

marsbit1 ч. назад

GPT проектирует GPT

marsbit1 ч. назад

Временный исполнительный директор Фонда Ethereum высказывается: Какова наша миссия?

Исполняющий обязанности совместного исполнительного директора Ethereum Foundation (EF) Аэруго излагает обновлённую миссию фонда. Основная цель EF — обеспечить, чтобы Ethereum оставался по-настоящему разрешительной, защищающей суверенитет инфраструктурой: устойчивой к цензуре, с открытым исходным кодом, приватной и безопасной. EF сосредоточится не на популярности или краткосрочной выгоде, а на устранении системных уязвимостей. Ключевые направления работы: 1. **Борьба с вредоносным MEV (максимальной извлекаемой стоимостью)**: Это центральная задача, а не второстепенная проблема. EF будет работать над снижением порога входа для построения и проверки блоков, укреплением гарантий включения транзакций и продвижением открытых, конкурентных каналов передачи транзакций. 2. **Конфиденциальность**: Без строгих настроек приватности по умолчанию публичный реестр становится инструментом слежки. Глубокий уровень конфиденциальности — необходимое условие для Ethereum как инфраструктуры. 3. **Стейкинг как риск для инфраструктуры**: EF будет поддерживать решения, обеспечивающие разрешительный, приватный и децентрализованный стейкинг, предотвращая концентрацию контроля. 4. **Использование Ethereum внутри EF**: Фонд переводит зарплаты и основные финансовые операции на ETH и совместимые стейблкоины, чтобы на собственном опыте понимать проблемы пользователей. 5. **Активные возможности**: Среди них — подготовка к постквантовой криптографии, создание полностью самодостаточного и проверяемого стека, развитие Ethereum как приватных цифровых денег и обеспечение безопасного масштабирования (L2) без ущерба для суверенитета пользователя. Аэруго также касается организационных изменений: некоторые сотрудники и команды покидают EF, так как их работа больше не соответствует обновлённой миссии. Решения о финансировании внешних проектов (включая спин-оффы) будут приниматься строго исходя из их соответствия ключевым целям фонда — защите и расширению принципов децентрализации, открытости и приватности Ethereum.

marsbit1 ч. назад

Временный исполнительный директор Фонда Ethereum высказывается: Какова наша миссия?

marsbit1 ч. назад

Временный исполнительный директор фонда Ethereum говорит: «Какова наша миссия?»

Временный исполнительный директор Ethereum Foundation (EF) Aerugo разъясняет миссию организации: обеспечить, чтобы Ethereum оставался и становился по-настоящему не требующим разрешений, защищающим суверенитет инфраструктурным уровнем, устойчивым к цензуре, с открытым исходным кодом, частным и безопасным. В статье подчеркивается, что EF не существует для собственной значимости, краткосрочной спекуляции или поддержки каждого приложения. Его главная цель — устранять уязвимости, где Ethereum может стать экстрактивным, контролируемым картелями или подверженным государственному надзору. Это включает работу на уровне протокола, доступа, пользователей и институциональном уровне. Приоритетами являются: 1. **Борьба с вредоносным MEV:** Защита нейтральности выполнения, снижение барьеров для построения блоков, обеспечение конкурентных каналов транзакций. 2. **Конфиденциальность:** Безоговорочная приватность как основа, поверх которой строятся функциональности по выбору. 3. **Стейкинг:** Поддержка децентрализованного, приватного и безразрешительного стейкинга как инфраструктурного риска протокола. 4. **Использование экосистемы:** EF переводит собственную оплату и финансы на ETH и нативные стейблкоины Ethereum для согласованности и «давления продуктом». Кроме защиты, EF должен использовать возможности: стать первой квантово-устойчивой глобальной инфраструктурой, обеспечить полностью верифицируемый стек, стать цифровой наличностью с приватностью, интегрировать персональные кошельки с ИИ-агентами и предложить конкурентоспособную инфраструктуру для институционального внедрения. Отдельно рассматриваются вопросы кадровых изменений и работы с проектами, вышедшими из EF (спин-оффами). Подчеркивается уважительный подход к уходящим сотрудникам и необходимость тщательной оценки финансирования внешних проектов на соответствие миссии EF. Решения о финансировании должны быть основаны на важности работы для укрепления суверенитета Ethereum, а не на личных связях или избегании сложных решений.

链捕手1 ч. назад

Временный исполнительный директор фонда Ethereum говорит: «Какова наша миссия?»

链捕手1 ч. назад

Читая последний год докторантуры, сменил направление и получил оффер от OpenAI: мой путь на собеседовании полон «неожиданностей»

Докторант Брауновского университета Йонг Чжэн-Синь, в последний год обучения сменивший направление исследований с многозадачных языковых моделей на безопасность ИИ, получил предложение о работе в OpenAI в качестве Astra Fellow. В своём блоге он делится шестью неожиданными выводами из процесса поиска работы научным сотрудником в этой сфере. Ключевые сюрпризы включали: решающую роль лишь одной-двух ключевых научных работ для получения собеседования, неожиданное разнообразие форматов интервью (включая системный дизайн и работу с ИИ-агентами), распространенность оплачиваемых испытательных заданий вместо традиционных собеседований, критическую важность выбора времени для поиска работы, редкую возможность получить оффер после стажировки в исследовательских ролях, а также тот факт, что многие собеседования вообще не касались его узкой специализации — безопасности ИИ. Его опыт показывает, что в быстро меняющейся области ИИ возможно успешно сменить фокус исследований даже на поздних этапах карьеры, и что гибкость, умение быстро осваивать новые темы и готовность к нестандартным испытаниям часто важнее, чем общее количество публикаций.

marsbit1 ч. назад

Читая последний год докторантуры, сменил направление и получил оффер от OpenAI: мой путь на собеседовании полон «неожиданностей»

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片