От FOMO к апатии: объемы альткоинов отражают углубляющуюся усталость рынка

bitcoinistОпубликовано 2026-03-21Обновлено 2026-03-21

Введение

Альткоины продолжают испытывать устойчивое давление продаж в условиях сохраняющегося медвежьего рынка. Согласно анализу CryptoQuant, торговые объёмы альткоинов на Binance упали до $7,7 млрд, а на других крупных биржах — до $18,8 млрд, что значительно ниже показателей октября и февраля 2025 года ($40–50 млрд и $63–91 млррд соответственно). Это отражает резкое сокращение интереса инвесторов и ликвидности. Капитал консолидируется в Биткоине, а макроэкономическая неопределённость и геополитическая напряжённость ограничивают аппетит к риску. Низкие объёмы торгов указывают на отсутствие ажиотажного спроса (FOMO) и могут предшествовать будущим возможностям, поскольку лучшие условия часто формируются при минимальном интересе рынка.

Рынок альткоинов продолжает испытывать трудности под давлением устойчивых продаж, при этом слабость сохраняется в течение нескольких месяцев, поскольку общие условия остаются неблагоприятными для рисковых активов. Несмотря на периодические восстановительные ралли, большинство альткоинов не смогли продемонстрировать значительного восстановления, что отражает рынок, по-прежнему управляемый осторожностью, а не уверенностью.

Недавние инсайты, которыми поделился аналитик CryptoQuant Darkfost, подтверждают эту точку зрения. Анализ объемов торговли на Binance и других крупных биржах показывает явный и устойчивый спад интереса инвесторов. Уровни активности значительно снизились по сравнению с предыдущими фазами расширения, что сигнализирует о снижении участия как розничных, так и институциональных трейдеров.

Эта тенденция наблюдается на фоне того, что более широкий медвежий рынок по-прежнему сохраняет свои позиции. Альткоины не только не восстанавливаются, но и показывают худшие результаты, чем Биткоин, который продолжает поглощать большую часть доступной ликвидности. В условиях избегания риска капитал обычно консолидируется в более сильные активы, оставляя альткоины с высокой бета-коэффициентом более уязвимыми для продолжительного спада.

В то же время макроэкономические условия продолжают оказывать давление на настроения. Постоянные геополитические напряженности и глобальная экономическая неопределенность ограничивают аппетит к риску, препятствуя агрессивным позициям в спекулятивных активах. В этом контексте рынок альткоинов отражает структурное сжатие, при котором снижающиеся объемы и устойчивое давление продаж указывают на затяжную фазу слабости, а не на неизбежное восстановление.

Объемы альткоинов рухнули на фоне сокращения участия на рынке

Darkfost дополнительно контекстуализирует текущую слабость, указывая на резкое снижение объемов торговли альткоинами на крупных биржах. На Binance объемы упали до примерно до $7,7 миллиарда, в то время как другие ведущие платформы в совокупности составляют около $18,8 миллиарда. Эти цифры свидетельствуют о значительном сокращении активности, что подтверждает мнение о том, что участие инвесторов существенно снизилось.

Объем спотовой торговли альткоинами | Источник: CryptoQuant

Контраст с предыдущими рыночными фазами разителен. В более активные периоды, такие как октябрь и февраль 2025 года, Binance фиксировала объем торговли альткоинами в размере от $40 до $50 миллиардов, в то время как другие биржи достигали уровней от $63 до $91 миллиарда. Таким образом, текущая среда отражает существенную потерю ликвидности и вовлеченности.

В относительном выражении Binance теперь представляет примерно 40% от общего объема торговли альткоинами, что подчеркивает ее доминирование в качестве основной площадки для активности. Эта концентрация предполагает, что ликвидность не только сокращается, но и становится более централизованной.

Важно отметить, что предыдущие всплески объемов совпадали с локальными рыночными пиками, часто вызванными FOMO (страхом упустить выгоду), когда поздние участники обеспечивали ликвидность для выхода более стратегическим игрокам. В отличие от этого, сегодняшние низкие объемы указывают на отсутствие спекулятивного спроса. Однако исторически такие условия часто предшествовали возможностям, поскольку наиболее привлекательные сетапы, как правило, появляются, когда интерес минимален, а позиционирование остается слабым.

Связанные с этим вопросы

QКакой текущий тренд наблюдается на альткойн-рынке согласно аналитику Darkfost?

AАналитик Darkfost отмечает устойчивый спад торговых объемов альткойнов на основных биржах, таких как Binance, что свидетельствует о значительном сокращении интереса инвесторов и доминировании осторожности на рынке.

QКаковы объемы торговли альткойнами на Binance и других крупных биржах в текущих условиях?

AНа Binance объемы торгов упали до примерно $7,7 миллиардов, в то время как на других ведущих платформах совокупный объем составляет около $18,8 миллиардов, что указывает на существенное сокращение активности.

QПочему альткойны показывают более слабые результаты по сравнению с Bitcoin в текущей рыночной ситуации?

AВ условиях избегания риска капитал консолидируется в более надежные активы, такие как Bitcoin, который поглощает большую часть доступной ликвидности, оставляя альткойны с более высокой волатильностью уязвимыми к дальнейшему снижению.

QКакие макроэкономические факторы влияют на настроения инвесторов на альткойн-рынке?

AТекущие геополитические tensions и глобальная экономическая неопределенность ограничивают аппетит к риску, discouraging агрессивные позиции в спекулятивных активах, таких как альткойны.

QЧто исторически предшествовало периодам низких торговых объемов на альткойн-рынке?

AИсторически периоды минимального интереса и низких объемов часто предшествовали возможностям для роста, так как наиболее привлекательные условия формируются именно тогда, когда спекулятивный спрос отсутствует, а позиционирование инвесторов остается слабым.

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.

marsbit28 мин. назад

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

marsbit28 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.

bitcoinist29 мин. назад

Upbit проводит ребалансировку 864 млрд SHIB при перемещении между внутренними кошельками

bitcoinist29 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.

marsbit34 мин. назад

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

marsbit34 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
活动图片