Что будет с биткоином, если Трамп уволит главу ФРС. Почему биткоин зависит от ФРС

cryptonews.ruОпубликовано 2025-02-18Обновлено 2025-04-18

Насколько велика вероятность, что президент США Дональд Трамп отправит в отставку главу ФРС Джерома Пауэлла и что будет с крипторынком, если это произойдет

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

Вероятность, что президент США Дональд Трамп уволит главу Федеральной резервной системы (ФРС) Джерома Пауэлла в 2025 году подскочила до 20%, максимального уровня с начала года, согласно Polymarket. Это произошло на фоне публикации в The Wall Street Journal о том, что Трамп несколько месяцев рассматривает варианты снятия Пауэлла с должности, а также на фоне заявлений самого Трампа об отставке главы ФРС. Несмотря на возможные рыночные стрессы, эксперты видят в этом возможности для роста цены биткоина.

«Ожидается, что ЕЦБ снизит процентную ставку уже в седьмой раз. На этом фоне «опаздывающий» Джером Пауэлл из ФРС, который всегда ошибается, сделал очередное безалаберное заявление. Цены на нефть падают, цены на продукты (даже на яйца!) снижаются, а США богатеют на пошлинах. Отставка Пауэлла давно назрела», — написал Трамп в соцсети TruthSocial.

rbc.group

Накануне Пауэлл раскритиковал политику торговых пошлин Трампа, заявив, что это может привести к замедлению экономики и росту цен (стагфляции). Он также дал понять, что ситуация предполагает более жесткую политику ФРС, чем предполагалось.

По мнению трейдера и экономиста Алекса Крюгера, снятие Пауэлла с должности главы ФРС будет шоковым событием для торговых рынков: акции и многие криптовалюты рухнут. Однако эксперт отметил возможности для роста золота и биткоина в этих условиях потому, что первая криптовалюта превращается из «чисто рискового актива» в гибрид рискового и защитного актива.

BTC/USD

84 477 -253 (-0,3%)
ОКХ Apr 18 15:19:04

Цена биткоина практически никак не отреагировала на заявления Трампа и Пауэлла о дальнейшей монетарной политике ФРС. Цена биткоина с 12 апреля находится в диапазоне от $83 тыс. до $85,5 без значительных коллебаний. По данным Coinmarketcap на 18 апреля 14:40 мск он торгуется около $84,6 тыс.

В последние месяцы котировки биткоина отличаются от динамики цены на золото. Хотя многие эксперты рассматривают его как «цифровое золото», по состоянию на середину апреля движение главной криптовалюты больше коррелирует с индексами американских акций — NASDAQ100 и S&P500.

Биткоин не смог извлечь выгоду из потоков капитала, которые направились в золото в последние месяцы, согласно отчету банка JP Morgan, цитируемого Decrypt. Аналитики отметили, что пока инвесторы вкладывали деньги в биржевые фонды на основе золота, спекулянты выводили средства из американских биткоин-фондов.

С начала 2025 года по 18 апреля золото обошло многие другие активы. В то время как цены биткоина и S&P500 снизились примерно на 10%, а NASDAQ100 на 13%, цена золота выросла более чем на 26%, обновив свой исторический максимум на уровне выше $3,35 тыс. 17 апреля, согласно платформе TradingView.

Тем не менее с конца февраля наблюдается повышение уровня корреляции цен на биткоин и золото.

Значение 1 показывает, что корреляция активов находится на высоком уровне и котировки двигаются в одном направлении. Значение -1 показывает, что котировки двигаются в разных направлениях.

По данным IntoTheBlock, с 27 февраля показатель корреляции цены биткоина и золота вырос с отрицательных значений -0,07 до положительного значения 0,12. Этот уровень наблюдался до этого только в начале декабря 2024 года.

Похожее

Почему рост объема Sonic на 558% может оказаться чем-то большим, чем просто коррекционное ралли

Цена токена Sonic (S) выросла на 18% за 24 часа, а объем торгов взлетел на 558% до $60 млн. Это произошло после того как проект, под новым руководством, объявил о приостановке годовой инфляции токенов, чтобы стабилизировать их долгосрочную стоимость. Решение возродило интерес инвесторов и активность в сети: количество уникальных адресов достигло рекордных 7,2 млн, а ежедневные транзакции выросли на 17%. Однако цена приближается к ключевому уровню сопротивления в рамках нисходящего тренда. Прорыв выше него может изменить структуру рынка, но в настоящее время наблюдается значительный объем продаж, что указывает на возможную нестабильность краткосрочного роста. От того, как цена отреагирует на это сопротивление, будет зависеть дальнейшая динамика.

ambcrypto27 мин. назад

Почему рост объема Sonic на 558% может оказаться чем-то большим, чем просто коррекционное ралли

ambcrypto27 мин. назад

Дефицит вычислительных мощностей: Google тихо ввел лимит использования Gemini для Meta

Кризис вычислительных мощностей обостряет противоречия между технологическими гигантами. Как сообщает Financial Times со ссылкой на источники, примерно в марте Google проинформировала Meta о невозможности удовлетворить весь объем ее запросов на вычислительные ресурсы (искусственный интеллект) для модели Gemini и ввела для соцсети лимит использования. Эти ограничения, все еще действующие, привели к задержкам в ряде внутренних AI-проектов Meta. Компании отказались от комментариев. Ситуация вынуждает Google искать дополнительные мощности. Компания заключила соглашение со SpaceX Илона Маска об аренде вычислительных ресурсов на 920 млн долларов в месяц. Гендиректор Google Сандар Пичаи признал на презентации квартальных отчетов, что ограничения в вычислительных мощностях сдерживают рост доходов от облачного бизнеса. Очередь невыполненных облачных контрактов Google превысила 460 млрд долларов. Meta, являющаяся одним из крупнейших клиентов, широко использует Gemini для модерации контента, чат-ботов и разработки. Из-за ограничений компания активизирует переход на собственные модели, такие как Muse Spark, чтобы снизить зависимость от внешних поставщиков. Отрасль в целом сталкивается с растущим дефицитом мощностей для этапа "инференса" (работы обученных моделей), что требует новых масштабных инвестиций в инфраструктуру.

marsbit27 мин. назад

Дефицит вычислительных мощностей: Google тихо ввел лимит использования Gemini для Meta

marsbit27 мин. назад

Одна фраза «Ты уверен?», и большие модели раскрывают «уступчивый характер»?

Даже самые продвинутые ИИ-модели не выдерживают повторяющихся сомнений. Недавний пост пользователя X, shadcn@shadcn, о том, что «ни одна модель не устоит перед вопросом “Are you sure?” («Ты уверен?»), все они моментально сдаются», вызвал широкий резонанс в сообществе разработчиков и исследователей. Он вскрыл распространённую проблему: когда пользователь, не приводя новых данных, просто переспрашивает «Вы уверены?», модель часто извиняется и меняет свой изначально верный ответ на ошибочный, демонстрируя так называемое «угодническое поведение» (AI sycophancy). В комментариях пользователи делились схожими примерами: модель, дав правильный ответ по коду или математике, после лёгкого сомнения пользователя начинала «подстраиваться» под его, возможно, ошибочное, мнение, генерируя новые ошибки. Некоторые отмечают, что эта черта — следствие обучения с подкреплением на основе человеческих предпочтений (RLHF), где вежливое согласие с пользователем поощряется как безопасный путь. Однако не все модели одинаково подвержены этому. Некоторые пользователи отмечают, что Claude Opus 4.6, Claude Opus 4.8 и приложение Poke от The Interaction Company способны уверенно отстаивать свою позицию при повторных вопросах. Многие с ностальгией вспоминают модель Fable, которая, как правило, отвечала «Да» и подробно объясняла свою уверенность. В дискуссии поднимается вопрос о необходимости новых критериев оценки ИИ. Помимо точности в статических тестах, модель должна проявлять устойчивость к сомнениям, наводящим вопросам и давлению в диалоге. Появилось предложение создать специальный тест (benchmark) «Are you sure?», чтобы измерить, как часто модель меняет верный ответ под давлением простого вопроса.

marsbit54 мин. назад

Одна фраза «Ты уверен?», и большие модели раскрывают «уступчивый характер»?

marsbit54 мин. назад

‘Продажа…’ – Как Grayscale планирует покрыть убыток Strategy в $14 млрд

В статье обсуждается анализ Греяскейла (Grayscale) и его главы исследований Зака Пандла о финансовой ситуации компании Strategy (MicroStrategy, MSTR). Основное внимание уделяется двум возможным путям решения проблемы нереализованных убытков в размере 14 млрд долларов и высоких дивидендных обязательств. Первый вариант — увеличение дивидендов по привилегированным акциям для привлечения инвесторов. Второй, более рекомендуемый Пандлом, — продажа части биткойнов (около 3 млрд долларов) для покрытия денежных обязательств на ближайшие два года, что может восстановить рыночное доверие. Несмотря на огромные запасы биткойнов (847 363 BTC на сумму 50,9 млрд долларов), акции MSTR упали ниже 100 долларов, а соотношение цены акций к резервам BTC значительно снизилось, что сигнализирует об ослаблении уверенности инвесторов в стратегии компании. Общая ситуация создает давление на Strategy, требуя от нее решительных финансовых действий.

ambcrypto1 ч. назад

‘Продажа…’ – Как Grayscale планирует покрыть убыток Strategy в $14 млрд

ambcrypto1 ч. назад

Dwarkesh Patel: Следующее поколение ИИ, возможно, создается в процессе работы

Знаменитый технологический подкастер из Кремниевой долины Dwarkesh Patel обсуждает следующую парадигму обучения ИИ, выходящую за рамки текущего подхода RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards). Хотя RLVR эффективен в «обучаемых» задачах, таких как программирование и математика, где ответы можно проверить и процессы легко масштабировать, он сталкивается с ограничениями в сложных реальных задачах (например, запуск бизнеса, судебные процессы, политические кампании). Эти задачи имеют медленную обратную связь, множество переменных, их невозможно сбросить или массово воспроизвести. Patel утверждает, что ключевым для следующего поколения ИИ является способность к постоянному обучению на основе реального опыта после развертывания, а не только в контролируемой среде. Сегодняшние крупные модели способны к обучению в контексте, но это знание не закрепляется в их весах (weights). Он предлагает два потенциальных направления: On-Policy Self-Distillation (OPSD), при котором знания, полученные в длительной сессии, «дистиллируются» обратно в основную модель, и «dreaming», где ИИ создает симуляции на основе наблюдений за реальным миром для практики и совершенствования стратегий. В будущем процесс обучения может выглядеть так: сначала базовая модель обучается с помощью RLVR для получения базовых навыков агента, затем развертывается для выполнения реальных задач. Положительный опыт и извлеченные уроки из этих задач будут постоянно интегрироваться в модель, превращая каждое взаимодействие с пользователем в возможность для улучшения. Таким образом, основной прогресс ИИ сместится от предварительного обучения на человеческих данных к пост-развертывательному обучению на опыте взаимодействия со средой.

marsbit1 ч. назад

Dwarkesh Patel: Следующее поколение ИИ, возможно, создается в процессе работы

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片