PUMP drops 11% in 24 hours – How likely is further downside?

ambcryptoОпубликовано 2025-09-18Обновлено 2025-09-19

Key Takeaways

What triggered the recent price decline for PUMP?

The price drop was primarily driven by heavy selling from whales and a negative Funding Rate, with short positions dominating the market.

Could PUMP experience a rebound despite the current bearish sentiment?

Yes, there is potential for a rebound if it reaches lower liquidity zones, which could serve as demand areas and push the price higher.


In the past 24 hours, Pump.fun [PUMP]  recorded one of the steepest outflows, with liquidity draining fast and forcing an 11% squeeze that brought its press-time value to $0.007.

Market analysis revealed that derivative investors played the central role in the decline. AMBCrypto reviewed the data to uncover what is happening.

Whales at the center of the decline

Whales have been the main contributors to the price slump witnessed in the market over the past day, according to fresh insights from CoinGlass.

Hyperliquid’s Whale Tracker shows that derivative selling volume made up the largest share of overall trading activity.

Short whales represented over 52% of the market’s trading volume at the time, while longs held a smaller share of 47%, according to the report.

With this imbalance, long whales now face potential liquidation as selling pressure builds and bears maintain control of the market.

PUMP whale trackerPUMP whale tracker

Source:CoinGlass

One whale with an $18 million long position has already come under heavy pressure. The position still remains in profit, but it could face steep losses if PUMP continues to fall.

Retail traders add to bearish sentiment

The bearish mood is not limited to whales, retail investors have also turned negative on PUMP.

CoinGlass data shows that the Funding Rate turned negative in the past day, dropping sharply to -0.0056, at press time.

A negative Funding Rate means short traders are driving the majority of capital flows needed to maintain the balance between long and short positions.

However, this short-dominated inflow has been shrinking, while overall outflows have risen significantly over the past 24 hours.

PUMP open interestPUMP open interest

Source:CoinGlass

Approximately $20.59 million worth of contracts in the perpetual market were closed, as Open Interest declined, reflecting broader bearish sentiment.

With the majority of capital still concentrated in shorts, continued downward pressure could trigger an even sharper plunge for PUMP.

Direction remains split

Despite the heavy selling, the liquidation chart indicates that PUMP’s direction is still two-sided, with the asset either likely to extend its drop or stage a rally.

AMBCrypto analysis shows that PUMP could first slide toward the lower liquidity clusters visible on the chart.

However, these zones may serve as demand areas, which could drive a rebound and push the token higher once again.

PUMP liquidation chart.PUMP liquidation chart.

Source:CoinGlass

For now, the overall market sentiment remains bearish, with both whales and retail traders aligned on the likelihood of more downside pressure.

Share

Похожее

Личная алхимия богатства Сэма Олтмана: инвестиции в 400 компаний, более 10 из которых тесно связаны с OpenAI

**Сэм Олтман: как личное инвестирование связано с OpenAI** Сэм Олтман, генеральный директор OpenAI, создал значительное личное состояние, инвестировав примерно в 400 стартапов, в то время как он не владеет прямыми акциями самой OpenAI. По крайней мере, 10 из его портфельных компаний установили деловые связи с OpenAI, что вызывает вопросы о потенциальных конфликтах интересов, расследуемых американскими властями. Ключевые инвестиции включают: * **Retro Biosciences (биотех):** Доля Олтмана оценивалась в $258 млн. * **Cerebras (чипы для ИИ):** Стоимость его акций выросла более чем в 6 раз после IPO компании, чему способствовал контракт с OpenAI. * **Helion Energy (термоядерный синтез):** Самый крупный личный проект Олтмана. Он инвестировал сотни миллионов долларов, лоббировал инвестиции от партнёров OpenAI (SoftBank, Thrive Capital) и продвигал соглашение о закупке энергии между Helion и OpenAI, что вызывало споры внутри компании. После нового раунда финансирования в 2026 году его доля в Helion оценивается минимум в $4,1 млрд. Несмотря на отсутствие акций OpenAI, его личный инвестиционный портфель тесно переплетается с деловыми интересами компании. Руководство OpenAI заявляет о прозрачности и управлении потенциальными конфликтами. По данным Forbes, состояние Олтмана составляет около $3,4 млрд.

Odaily星球日报16 мин. назад

Личная алхимия богатства Сэма Олтмана: инвестиции в 400 компаний, более 10 из которых тесно связаны с OpenAI

Odaily星球日报16 мин. назад

Бывший инженер SpaceX применяет принципы первого принципа для переосмысления системы финансового исполнения

Финтех-проект Plan Execution Lab, основанный бывшим инженером SpaceX Lex Li, привлек инвестиции в ходе раунда финансирования, оценив компанию в $50 млн. Команда применяет принцип «первых принципов» из SpaceX к финансовой индустрии, стремясь не просто создать более быструю биржу, а переосмыслить саму основу рынка. По их мнению, ключевая функция финансов — не торговля, а **распределение капитала**, а самым устаревшим звеном является **исполнение**, до сих пор зависящее от ручного человеческого труда. С развитием AI и агентов скорость жизни стратегий резко сокращается. Plan Execution Lab видит будущее в **сетях исполнения (Execution Networks)**, где базовыми единицами являются не цельные стратегии, а модульные компоненты: управление рисками, распределение капитала, доступ к ликвидности и т.д. Для этого компания разрабатывает два продукта: 1. **PlanX** — протокол финансового исполнения, инфраструктура для миграции потоков с централизованных (CEX) на децентрализованные (DEX) рынки. 2. **Xgent** — автономная финансовая среда выполнения, которая превращает инвестиционные намерения пользователя в исполняемый граф действий, автоматически управляя рисками, ликвидностью и оптимизацией. Их долгосрочная цель — создать для эпохи автономных финансов аналог **Bloomberg Terminal**, единую операционную среду, где участники (ноды исполнения, поставщики ликвидности, агенты) совместно строят открытую сеть. Будущее, по мнению Lex Li, принадлежит не отдельным алгоритмам, а тем, кто обладает самой мощной и адаптивной **сетью исполнения**.

marsbit49 мин. назад

Бывший инженер SpaceX применяет принципы первого принципа для переосмысления системы финансового исполнения

marsbit49 мин. назад

Бывший инженер SpaceX использует первый принцип для реструктуризации финансовой системы исполнения

Проект финансовой инфраструктуры Plan Execution Lab, основанный бывшим инженером SpaceX Lex Li, привлек ангельское финансирование с оценкой в $50 млн. Команда применяет принцип первопричин (First Principles) для переосмысления финансовых рынков, ключевая функция которых, по их мнению, — не торговля, а распределение капитала через исполнение (execution). Они отмечают, что, несмотря на цифровизацию активов и расчетов, исполнение остается фрагментированным и зависимым от ручного труда. В эпоху AI и агентов стратегии быстро теряют эффективность, и главной проблемой становится не получение информации, а непрерывное и эффективное исполнение решений. Plan Execution Lab разрабатывает два ключевых продукта: 1. **PlanX** — протокол финансового исполнения, цель которого — стать инфраструктурой для миграции торгового потока с централизованных (CEX) на децентрализованные (DEX) рынки, предоставляя возможности для исполнения, управления рисками, ликвидности и координации расчетов. 2. **Xgent** — автономная финансовая среда выполнения, которая преобразует инвестиционные намерения пользователя в исполняемый граф, автоматически управляя рисками, ликвидностью и оптимизацией. Их долгосрочная цель — создать операционную среду для автономных финансовых агентов, аналогичную Bloomberg Terminal для людей. Будущая финансовая инфраструктура, по их видению, будет представлять собой сеть исполнения, построенную совместно участниками: узлами исполнения, поставщиками ликвидности, поставщиками стратегий и автономными агентами. Конкурентное преимущество смещается с обладания лучшей стратегией на обладание самой мощной сетью исполнения.

链捕手50 мин. назад

Бывший инженер SpaceX использует первый принцип для реструктуризации финансовой системы исполнения

链捕手50 мин. назад

Первый набор данных для обучения Doc2Repo на длинных последовательностях: Code Agent не только исправляет ошибки, но и начинает создавать репозитории

С развитием LLM Code Agent исследователи начинают переходить к более сложным задачам, приближенным к реальным сценариям, таким как генерация целого репозитория кода с нуля. Команда из Института искусственного интеллекта Гаолинь Китайского народного университета представила новый набор данных DeNovoSWE, предназначенный для длительных задач в области программной инженерии, особенно для создания репозиториев на уровне кода. DeNovoSWE использует методологию «Разделяй и властвуй» (Divide & Conquer) и механизм «Критика и исправление» (Critic & Repair) для создания высококачественных данных. Набор содержит 4 818 реальных примеров задач, что предоставляет масштабные данные для обучения Code Agent выполнению длительных операций. Эксперименты показали, что модель Qwen3-30B-A3B-Instruct, обученная на DeNovoSWE, значительно улучшила свои показатели: с 5,8% до 47,2% на BeyondSWE-Doc2Repo и с 4,3% до 23,0% на NL2RepoBench. Ключевая сложность задачи заключается в том, что агент должен воссоздать весь репозиторий, начиная только с документации, в очищенной среде без исходного кода, тестов и потенциальных утечек. Это требует навыков планирования архитектуры, создания модулей, определения API и обработки зависимостей. DeNovoSWE структурирует документацию по ключевым возможностям (capabilities) репозитория, обеспечивая ясность, полноту и соответствие критериям оценки. Результаты подтверждают, что данные, ориентированные на длительные задачи генерации репозиториев, более эффективны для развития соответствующих способностей Code Agent по сравнению с данными, сфокусированными только на исправлении ошибок. DeNovoSWE закладывает основу для следующего этапа развития код-агентов, способных понимать требования, планировать и создавать целые рабочие программные проекты.

marsbit1 ч. назад

Первый набор данных для обучения Doc2Repo на длинных последовательностях: Code Agent не только исправляет ошибки, но и начинает создавать репозитории

marsbit1 ч. назад

Торговля

Спот
Фьючерсы
活动图片