MATIC: эксперты предупреждают о ключевом уровне поддержки

cryptonews.ruОпубликовано 2024-03-15Обновлено 2024-08-15

MATIC, собственный токен Polygon, недавно значительно снизился в цене на фоне более широкого рыночного спада. За последний месяц токен подешевел более чем на 20%, достигнув самого низкого ценового уровня за два года. По мере восстановления рынка некоторые аналитики высказались в пользу бычьего курса токена, но предупредили о ключевом уровне, за которым следует следить.

MATIC достигла двухлетнего минимума

За последние несколько месяцев MATIC зафиксировал устойчивое снижение с годового максимума в 1,27 доллара. С июля цена токена откатилась на 20,5%, упав с зоны поддержки $ 0,55 до отметки $ 0,40.

Во время обвала рынка 5 августа, когда большинство криптовалют упали на 20%, MATIC упала до двухлетнего минимума в 0,35 доллара. Этот уровень, который в последний раз наблюдался в июне 2022 года, представляет собой снижение на 30% по сравнению с ценой в начале месяца.

Рыночная капитализация MATIC также упала на 30,2% во время краха, увеличившись с 4,6 млрд долларов до 3,5 млрд долларов. С тех пор токен потерял свое место среди 20 лучших криптовалют по этому показателю. Собственный токен Polygon в настоящее время занимает 28-е место по величине среди криптовалют с рыночной капитализацией в 3,8 миллиарда долларов.

Токен восстановил уровень сопротивления $ 0.40, колеблясь между ценовым диапазоном $ 0.40 и $ 0.43. Несмотря на восстановление на 22% после сбоя, токен продолжает двигаться в диапазоне, невиданном с июня 2022 года.

Однако некоторые наблюдатели за рынком считают, что этот уровень может быть лучшим временем для накопления MATIC по низкой цене. В среду утром аналитик подчеркнул, что токен находится “на своей недельной поддержке, и RSI также достиг дна”.

Все внимание приковано к ключевой зоне поддержки

После восстановления в понедельник на этой неделе криптоаналитик под псевдонимом Cryptorphic отметил, что MATIC достиг нижней зоны поддержки, установленной между $ 0.31- $ 0.38, “как и ожидалось”. Аналитик подчеркнул, что токен должен удерживать этот уровень, поскольку, если “он выйдет из строя и сломается, все может обернуться плохо”.

Для Cryptorphic, если токен удержится выше критической зоны поддержки, он может попытаться восстановить другой ключевой уровень сопротивления на отметке $ 0.98. Аналитик также установил повторное тестирование рекордно высокой цены токена (ATH) в 2,92 доллара в качестве долгосрочной цели.

Аналогичным образом, другой наблюдатель за рынком отметил, что токен Native от Polygon “идеально отскочил от нижней границы паттерна падающего клина”. Это говорит о том, что инвесторы могут ожидать роста к уровню сопротивления $ 0.75, если токен пробьется выше отметки $ 0.465.

Тем временем известный криптоаналитик Али Мартинес сделал смелый прогноз для MATIC. По словам Мартинеса, токен “растопит лица”, если начнется сезон альткоинов.

На графике MATIC отображается многолетний нисходящий треугольник. Прорыв верхней линии паттерна, установленной на уровне $ 0.89, может спровоцировать массовое ралли до беспрецедентных максимумов, аналогичных пробегу 2021 года.

Аналитик предположил рост на 15,169% к отметке в 50 долларов, если история повторится. Однако он предупредил инвесторов, чтобы они “пока не обезьянничали”, поскольку “закрытие недели ниже 0,30 доллара опровергнет бычий тезис”. На момент написания этой статьи MATIC торгуется на уровне $ 0.41, что на 1.1% ниже за последние 24 часа.

Похожее

TRON Nile Testnet Развернул Квантово-Устойчивую Криптографию Подписей

Криптовалютный рынок сегодня анализирует множество событий, и новое развитие от TRON добавляет важный слой информации. Тестовая сеть TRON Nile развернула обновление, внедряющее квантово-устойчивую криптографию подписей. **Ключевые моменты:** * Обновление развернуто в **тестовой сети Nile** и представляет собой упреждающий шаг по укреплению безопасности блокчейна на уровне протокола (Layer 1). * Основная цель — защита реестра от теоретических будущих рисков взлома с помощью квантовых компьютеров. * Развитие связано с одной из ключевых тем рынка — **стейблкоинами**, так как TRON является крупной платформой для их обращения. * Информация подтверждена первоисточниками: официальным сайтом тестовой сети (nileex.io) и репозиторием на GitHub. **Важный контекст:** Обновление пока **не активено в основной сети TRON (mainnet)**. Поэтому, хотя это подтвержденный и значимый шаг в развитии протокола, его не следует рассматривать как гарантию немедленных рыночных изменений. Для оценки его полного воздействия необходимы последующие подтверждения и данные о внедрении в основную сеть. В быстроменяющихся крипторынках каждый новый подтвержденный факт важно оценивать в комплексе с ликвидностью, структурой рынка и регуляторной средой.

bitcoinist25 мин. назад

TRON Nile Testnet Развернул Квантово-Устойчивую Криптографию Подписей

bitcoinist25 мин. назад

BIS Отчет о комплаенс-обзоре: настоящие риски стейблкоинов не ограничиваются «отвязкой»

Доклад BIS подчеркивает, что риски стейблкоинов выходят за рамки простой «потери привязки» к стоимости. Основная проблема заключается в их интеграции в регулируемую финансовую систему, где обязательны идентификация клиентов, мониторинг транзакций, подотчетность и надзор. Стейблкоины, работающие на разрешенных блокчейнах, создают комплексные риски для соответствия требованиям AML/CFT из-за псевдоанонимности, некстодиальных кошельков и кросс-чейн-мостов. Публичность данных в блокчейне не равна прозрачности для соблюдения нормативных требований, так как адреса не раскрывают личность или цель транзакций. BIS отмечает, что риски со стейблкоинов могут перетекать в традиционный финансовый сектор через операции пополнения/вывода, торговые площадки и расчеты. Будущее регулирования должно заключаться не в запрете инноваций, а во «встраивании правил» в технологическую инфраструктуру. Это означает предварительную проверку клиентов, скрининг транзакций, аудируемые данные и сотрудничество между юрисдикциями. Таким образом, соответствие требованиям — не препятствие для инноваций, а необходимая основа для устойчивого развития цифровых финансов.

marsbit53 мин. назад

BIS Отчет о комплаенс-обзоре: настоящие риски стейблкоинов не ограничиваются «отвязкой»

marsbit53 мин. назад

Когда американские гиганты массово «переметнулись» к китайским AI-моделям

Генеральный директор крупнейшей американской криптобиржи Coinbase Брайан Армстронг заявил, что компания перешла на использование китайских AI-моделей GLM 5.2 и Kimi 2.7, что позволило сократить расходы на искусственный интеллект вдвое, несмотря на растущий объём использования. Для достижения такой экономии Coinbase внедрила систему автоматического выбора модели в зависимости от задачи, оптимизировала кэширование, повысив его эффективность с 5% до 60%, и применила методы "контекстной инженерии" для более точных запросов. Эта тенденция набирает обороты: другие компании, такие как Lindy и Snowflake, также сообщают о значительной экономии после перехода на более доступные модели, такие как DeepSeek и GLM, качество которых в многих задачах приближается к дорогим аналогам вроде Claude Opus или GPT, но стоит в 5-7 раз дешевле. Для пользователей это означает, что эпоха зависимости от одной модели заканчивается. Ключевыми становятся стратегии выбора модели под задачу, использование кэширования и составление лаконичных запросов. Данный тренд оказывает давление на ценовую политику лидеров рынка, таких как OpenAI и Anthropic, запускающих более дешёвые модели, и знаменует смещение конкуренции в сфере AI от чистой производительности к экономической эффективности.

marsbit1 ч. назад

Когда американские гиганты массово «переметнулись» к китайским AI-моделям

marsbit1 ч. назад

Отчет BIS: истинные риски стейблкоинов – не только в "отвязке"

В отчете BIS «Anchoring trust in money: innovation beyond stablecoins» (2026 г.) подчеркивается, что главные риски стабильных монет связаны не только с возможной потерей привязки к стоимости, но с их соответствием регулируемой финансовой системе. Доклад указывает, что деньги — это не просто технологический продукт, а институциональная конструкция, требующая доверия, юридических рамок, контроля и прозрачности. Основные риски включают: псевдоанонимность, сложности с KYC и AML/CFT в условиях использования некастодиальных кошельков, кросс-чейн-мостов и микшеров, а также отсутствие четких ответственных лиц. Публичность блокчейна не означает автоматической прозрачности для комплаенс-контроля, поскольку видимость адресов не раскрывает личность или цель транзакций. BIS отмечает, что стабильные монеты уже представляют значительный объем (рыночная капитализация около $3.2 трлн), и их риски могут проникать в традиционный финансовый сектор через точки входа/выхода, криптобиржи и счета клиентов. Регуляторный ответ должен заключаться не в запрете инноваций, а во встраивании правил («правила вперед») в технологическую инфраструктуру: предварительную проверку клиентов, скрининг транзакций, отслеживаемость данных и механизмы межведомственного сотрудничества. Ключевой вывод для комплаенс-специалистов: любая новая финансовая технология, претендующая на массовое использование, должна четко определять, кто идентифицирует клиентов, отслеживает операции, обрабатывает инциденты и несет ответственность. Комплаенс — не препятствие, а необходимая инфраструктура для устойчивых финансовых инноваций.

链捕手1 ч. назад

Отчет BIS: истинные риски стейблкоинов – не только в "отвязке"

链捕手1 ч. назад

Когда американские гиганты массово «бегут» к китайским AI-моделям

Генеральный директор Coinbase Брайан Армстронг заявил, что переход на китайские AI-модели GLM 5.2 и Kimi 2.7 позволил компании сократить расходы на искусственный интеллект вдвое, несмотря на рост объема использования. Это достигнуто за счет внедрения системы автоматической маршрутизации запросов, оптимизации кэширования (повышение命中 до 60%) и метода "контекстного инжиниринга" для работы с моделями. Тенденция набирает обороты: стартап Lindy и Snowflake также сообщают о значительной экономии после перехода на такие модели, как DeepSeek и GLM. Сравнение цен показывает разрыв в 5-7 раз в пользу китайских аналогов по сравнению с Claude Opus или GPT, при том что разница в производительности для многих задач незначительна. Это сигнализирует о сдвиге в отрасли: конкуренция смещается от чистой производительности к экономической эффективности. Пользователям стоит reconsider подход: использовать разные модели под разные задачи, оптимизировать контекст запросов и учитывать кэширование. Растущий спрос на более доступные альтернативы может оказать давление на ценовую политику лидеров рынка, таких как OpenAI и Anthropic, что в итоге выгодно для потребителей.

链捕手1 ч. назад

Когда американские гиганты массово «бегут» к китайским AI-моделям

链捕手1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片