Являются ли «активные» киты Ethereum признаком того, что крупные игроки готовятся к большому ходу?

ambcryptoОпубликовано 2026-03-07Обновлено 2026-03-07

Введение

Крипторынок упал после выхода негативных макроэкономических данных из США, что привело к массовому выводу средств из рисковых активов. Ethereum пробил ключевой уровень поддержки в $2000, достигнув минимума в $1956. На фоне этого киты активизировались на фьючерсном и спотовом рынках. Одни инвесторы заняли медвежьи позиции: крупный кит внёс $2,18 млн на Hyperliquid и открыл короткую позицию по ETH с плечом 10x. Соотношение длинных/коротких позиций упало ниже 1, что указывает на преобладание медвежьих настроений. В то же время другой кит, находившийся в спячке год, проявил долгосрочный оптимизм, застейкав 8208 ETH (на $16,85 млн) через Kiln_finance. Это говорит о уверенности в восстановлении рынка. Несмотря на активность китов, восходящее движение не началось. Индикаторы показывают слабый позитивный импульс и усиление нисходящего тренда. По прогнозам, ETH может временно восстановиться до $2186, но рискует упасть до $1800.

Широкий криптовалютный рынок обвалился после выхода более слабых, чем ожидалось, макроэкономических данных из Соединенных Штатов. Инвесторы вывели значительный капитал из рискованных активов и переключились на сохранение капитала.

В результате криптоактивы, особенно Ethereum, продемонстрировали заметные повсеместные потери. Альткойн снова пробил поддержку на уровне $2000, достигнув минимума в $1956, прежде чем немного отскочить.

Поскольку ETH сталкивается с повышенным риском снижения, может показаться, что киты, возможно, выходят на фьючерсные и спотовые рынки, чтобы занять позиции.

Киты Ethereum на фьючерсном рынке проявляют медвежьи настроения

После того как Ethereum упал ниже $2000, некоторые держатели длинных позиций были вынуждены покинуть рынок. Согласно данным Coinglass, ликвидации длинных позиций превысили $56 миллионов.

Столкнувшись с ликвидациями длинных позиций, некоторые киты развернулись и перешли к коротким позициям, согласно Onchain Lens. Фактически, кит внес $2,18 миллиона на Hyperliquid и открыл короткую позицию по ETH с кредитным плечом 10x.

Интересно, что это был не единичный случай, поскольку ETH также показал значительный рост коротких позиций. CoinGlass сообщил, что коэффициент Long/Short альткойна упал ниже 1, составив 0,96 на момент публикации.

Это открытие предполагает, что участники фьючерсного рынка были настроены по-медвежьи и занимали короткие позиции в anticipation дальнейших потерь.

Спавший кит поставил в стейкинг ETH на $16 миллионов

В то время как киты на фьючерсном рынке делают ставку против рынка, другие проявили более долгосрочный оптимизм. Благодаря затяжной медвежьей структуре, долгосрочные держатели, особенно киты, увидели, как их прибыль сокращается, в то время как другие оказались в нереализованных убытках.

Эти преобладающие условия побудили спавшего кита проснуться спустя год и обратиться к стейкингу. Onchain Lens сообщил, что кит поставил в стейкинг 8,208 ETH, на сумму $16,85 миллиона, через Kiln_finance.

Изначально этот кит накопил эти токены за $16,09 миллиона в течение четырех лет. Сейчас его активы составляют всего $768 тысяч нереализованной прибыли – Значительное падение по сравнению с их пиком 2025 года.

Обычно, когда киты выбирают стейкинг вместо закрытия позиций во время спада, это является признаком сильной уверенности в рынке. Таким образом, кит настроен на длительную перспективу и ожидает, что эта фаза пройдет.

Сможет ли ETH удержаться на уровне $2000?

Ethereum не смог удержаться выше $2000 из-за интенсивного давления продавцов. Хотя активность китов на рынке была повышенной, их активность на стороне спроса оказалась недостаточной для роста ETH. Следовательно, потенциальное движение вверх не было triggered.

Напротив, нисходящий импульс в последнее время усилился, о чем свидетельствует индикатор DMI-ADX Smoothing.

Согласно этому индикатору, положительный импульс был слабым, находясь в зоне перепроданности на уровне 20. В то же время отрицательный индекс находился выше +DI на уровне 22 – Доказательство медвежьего смещения.

Однако стоит отметить, что, основываясь на индикаторе Future Grand Trend, Ethereum может оправиться от этого спада и подняться до $2186, прежде чем упасть до $1,8 тысячи.


Итоговое резюме

  • Кит внес $2,18 миллиона на Hyperliquid и открыл короткую позицию по ETH с кредитным плечом 10x.
  • Спавший кит Ethereum вернулся после годичного перерыва и поставил в стейкинг 8,208 ETH, на сумму $16,85 миллиона.

Трендовые криптовалюты

Связанные с этим вопросы

QЧто сделал кит на фьючерсном рынке Ethereum, демонстрируя медвежьи настроения?

AКит внес 2,18 миллиона долларов на Hyperliquid и открыл короткую позицию по ETH с 10-кратным плечом.

QКакое действие предпринял спящий кит Ethereum, показывая долгосрочный оптимизм?

AСпящий кит вернулся после года бездействия и застейкал 8 208 ETH на сумму 16,85 миллиона долларов через Kiln_finance.

QПочему Ethereum не смог удержаться выше уровня $2000?

AEthereum не удержался выше $2000 из-за интенсивного нисходящего давления и недостаточной активности китов на стороне спроса.

QЧто показал индикатор DMI-ADX Smoothing в отношении импульса Ethereum?

AИндикатор DMI-ADX Smoothing показал слабый положительный импульс в зоне перепроданности на уровне 20 и более сильный отрицательный индекс на уровне 22, что свидетельствует о медвежьем настроении.

QКакой потенциальный ценовой сценарий для Ethereum предполагает индикатор Future Grand Trend?

AИндикатор Future Grand Trend предполагает, что Ethereum может восстановиться до $2186, прежде чем упасть до $1800.

Похожее

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

В статье представлен новый подход к обучению генеративных моделей под названием Explorative Modeling (XM), который позволяет осуществлять сквозное (end-to-end) обучение. Традиционные генеративные модели, такие как диффузионные или авторегрессионные, страдают от «смешения мод» (mode blurring), когда модель усредняет множество возможных правильных ответов, что приводит к размытым или нереалистичным результатам. Это также вызывает «смещение экспозиции» (exposure bias), когда ошибки накапливаются во время вывода. Ключевая идея XM проста: на каждом шаге обучения модель генерирует K кандидатов, а для обратного распространения градиента выбирает только того кандидата, который наиболее близок к реальным данным. Этот цикл, реализованный в несколько строк кода, повышает «генеративную выразительность» модели, позволяя ей охватывать несколько мод распределения данных, а не усреднять их. Авторы показывают, что «исследование» (exploration) становится третьей осью масштабирования наряду с увеличением параметров и данных. Эксперименты с изображениями, видео и текстом демонстрируют монотонное улучшение качества: при увеличении масштаба данных выгода от исследования возрастает с 7% до 36%, а эффективность использования вычислений (FLOP) повышается в 4.1 раза. В задачах управления роботами сквозная модель XM с одним проходом вперед достигает результатов, сравнимых с диффузионными моделями, требующими сотни проходов. Таким образом, Explorative Modeling предлагает путь к truly end-to-end генеративным моделям, перенося сложность с этапа вывода на этап обучения, что открывает потенциал для более эффективных и мощных систем.

marsbit48 мин. назад

Может ли модель генерации обучаться end-to-end? В основе — простой цикл for

marsbit48 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

Корейская биржа Upbit провела внутреннюю ребалансировку 864 миллиардов токенов SHIB между своими кошельками. Движение активов на сумму около 4 миллионов долларов произошло после роста стоимости SHIB на 36%, что привлекло внимание трейдеров. Однако анализ помеченных адресов показывает, что это была стандартная операция по перераспределению средств между "горячими" и другими внутренними кошельками биржи, а не вывод средств или подготовка к продаже. Общий объем перемещений включал 384 миллиарда SHIB, отправленных с основного горячего кошелька, и 480 миллиардов SHIB, возвращенных обратно. Этот случай подчеркивает важность проверки контекста и меток кошельков при интерпретации крупных ончейн-транзакций, чтобы избежать ошибочных выводов о продаже или давлении на рынок.

bitcoinist48 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist48 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

Новая политика конференции ICLR 2027 ограничивает количество подаваемых одним автором работ до 20. По мнению организаторов, это необходимо для снижения нагрузки на рецензентов, учитывая рекордный рост числа заявок — на 68% за год. В ответ на это исследователь Google DeepMind Дэн Рой иронично запустил «петицию» против лимита, заявив, что он замедлит прогресс в ИИ, особенно в эпоху, когда агенты ИИ могут генерировать множество статей, а рецензии часто пишутся с помощью больших языковых моделей (по некоторым данным, до 21% рецензий на ICLR 2026 могли быть полностью сгенерированы ИИ). Его сатирический пост поднимает серьёзный вопрос о целесообразности простого ограничения количества работ вместо решения системных проблем, связанных с массовым производством статей и автоматизацией рецензирования в современной академической среде.

marsbit53 мин. назад

Максимум 20 статей на человека? Исследователи DeepMind «просят» снять ограничения ICLR

marsbit53 мин. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

Уязвимость в аппаратном кошельке Coldcard привела к краже 1367,05 BTC (около 89 млн долларов) с 4585 адресов. Инцидент, связанный с ошибкой в генерации сид-фраз в определенной прошивке, вызвал массовую миграцию средств пользователей на новые безопасные адреса. Это привело к аномальному всплеску активности в сети Биткоин, исказив ключевые ончейн-индикаторы, такие как активность долгосрочных держателей и объем мелких транзакций. Активность и рыночные настроения достигли уровня, сравнимого с периодом после краха FTX. Расследование столкнулось с трудностями из-за ограничений коммерческих ИИ-моделей (например, в США), которые блокируют анализ вредоносных данных даже для целей защиты. Следователи были вынуждены использовать открытые модели, такие как китайский GLM 5.2, для отслеживания украденных средств. Этот случай высветил проблему асимметрии: злоумышленники используют неограниченные ИИ-инструменты, в то время как защитники сталкиваются с барьерами коммерческих систем безопасности, что критично в сфере криптовалют, где скорость отслеживания средств крайне важна.

marsbit1 ч. назад

Уязвимость Coldcard привела к краже $89 млн и вызвала самую масштабную миграцию средств в блокчейне после краха FTX

marsbit1 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

Новый этап конкуренции в сфере искусственного интеллекта столкнулся с неожиданным препятствием — острой нехваткой квалифицированных технических специалистов, особенно электриков и строителей, для возведения сверхмощных центров обработки данных. В США, согласно прогнозам, к 2030 году для инфраструктуры ИИ потребуется дополнительно 130 000 электриков и 240 000 строителей, однако ежегодно остается незаполненными около 80 000 вакансий электриков. Компании, такие как OpenAI (проект "Stargate" стоимостью $160 млрд), Meta и Microsoft, сталкиваются с огромными убытками из-за задержек строительства. Например, задержка ввода центра мощностью 60 МВт может обернуться потерей $14,2 млн в месяц. Причина спроса — беспрецедентная сложность строительства ИИ-центров. Они потребляют колоссальную энергию (сотни мегаватт), требуют уникальных систем электроснабжения и охлаждения (жидкостное или иммерсионное), что делает работу высококвалифицированных монтажников, сантехников и инженеров незаменимой. Для решения проблемы кадрового голода ИИ-гиганты начали масштабные программы обучения. Meta инвестировала $115 млн в создание собственной школы строителей с бесплатным обучением и стипендией, а OpenAI сотрудничает с профсоюзами. Активная вербовка ведется даже среди старшеклассников. Потребление энергии ИИ-центрами растет экспоненциально, опережая общий рост энергопотребления в 16 раз и увеличивая счета за электричество для потребителей. Однако строительство таких объектов носит проектный характер: для возведения центра "Stargate" требуется 6400 рабочих, а для его обслуживания — всего 100-1000. Это создает риск перенасыщения рынка труда после завершения строительного бума, что может привести к падению зарплат в отрасли.

marsbit2 ч. назад

Заработок в миллион на электриках: Meta спешно открывает собственное ПТУ

marsbit2 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Manyu: восходящая мем-звезда на Ethereum, готовая открыть новую эру культуры Shiba

Manyu - это мемтокен на Ethereum, который приносит децентрализованную культурную и развлекательную ценность через вирусное влияние в соцсетях и вовлечённость сообщества.

2.0k просмотров всегоОпубликовано 2025.11.27Обновлено 2025.11.27

Manyu: восходящая мем-звезда на Ethereum, готовая открыть новую эру культуры Shiba

Неделя обучения по популярным токенам 14: Glamsterdam — самое ожидаемое обновление Ethereum в 2026 году

Ordinals/Runes по-прежнему стимулируют доходы от комиссий за блоки и активность разработчиков, рассматриваются как отправная точка «нативной эмиссии активов» в сети.

1.6k просмотров всегоОпубликовано 2026.04.29Обновлено 2026.04.29

Неделя обучения по популярным токенам 14: Glamsterdam — самое ожидаемое обновление Ethereum в 2026 году

Обсуждения

Добро пожаловать в Сообщество HTX. Здесь вы сможете быть в курсе последних новостей о развитии платформы и получить доступ к профессиональной аналитической информации о рынке. Мнения пользователей о цене на ETH (ETH) представлены ниже.

活动图片