Повторит ли Shiba Inu свой медвежий сценарий вновь в этом месяце?

TheNewsCryptoОпубликовано 2025-12-26Обновлено 2025-12-26

Введение

Мемная монета Shiba Inu (SHIB) демонстрирует повторение медвежьего сценария в декабре 2025 года, снизившись на 14,15% к концу месяца. Исторически декабрь часто оказывался негативным периодом для актива: в 2021 году падение составило 29,5%, в 2022 — 13,5%, а в 2024 — 21%. Исключением стал лишь декабрь 2023 года с ростом на 24,6%. Текущая динамика обусловлена общей слабостью криптовалютного рынка и фиксацией прибыли инвесторами. Для выхода в плюс к концу месяца SHIB необходимо подорожать на 16,64% за оставшиеся 5 дней, что выглядит маловероятным.

Shiba Inu готовится повторить свое декабрьское падение по мере завершения месяца. При том что до конца декабря 2025 года осталось всего пять дней, мем-коин упал на 14,15% и показывает ограниченные признаки восстановления. Эта модель подтверждает исторические тенденции, согласно которым SHIB традиционно испытывает трудности в последний месяц года.

Четвертый квартал 2025 года оказался сложным для держателей Shiba Inu на фоне общей слабости рынка криптовалют. Это нисходящее давление продолжилось в декабре, и токен последовательно терял в течение месяца. Исторические данные показывают, что декабрь часто был неблагоприятным периодом для ценового движения SHIB.

Историческая производительность в декабре показывает стабильные убытки

В декабре 2021 года Shiba Inu завершил месяц падением на 29,5%, поскольку инвесторы фиксировали прибыль после бычьего ралли 2021 года. Токен показал значительный рост ранее в том году, что побудило держателей закрывать позиции в последний месяц.

Декабрь 2022 года принес еще одно падение на 13,5%. Коллапс биржи FTX в ноябре вызвал широкую панику на криптовалютных рынках, в результате миллиарды были стерты с общей рыночной капитализации. SHIB продолжал падать в декабре, поскольку инвесторы снижали exposure к рискам.

Декабрь 2023 года стал единственным исключением из этого медвежьего паттерна. Shiba Inu завершил тот месяц с ростом на 24,6%, показав двузначную доходность, которая противоречила историческому тренду. Многие инвесторы ожидали, что эта положительная динамика продолжится и в следующем году.

Вместо этого декабрь 2024 года развернулся падением на 21%. Инвесторы зафиксировали прибыль после того, как SHIB вырос до $0,000033 во время послерыночного всплеска ранее в том месяце. Давление фиксации прибыли подавило покупательский спрос по мере завершения года.

Текущий месяц отражает медвежий декабрьский тренд

Декабрь 2025 года следует установившейся модели негативной производительности. Shiba Inu начал месяц с торгов на уровне $0,000008385 и уже упал почти на 14%.

Чтобы SHIB завершил декабрь с положительным результатом, цена должна подняться как минимум до $0,0000084 в течение оставшихся пяти дней. Для этого потребуется рост примерно на 16,64% от текущих уровней.

ТегиShiba Inu

Связанные с этим вопросы

QПовторяет ли Shiba Inu в декабре 2025 года свой медвежий сценарий?

AДа, Shiba Inu демонстрирует медвежий тренд, снизившись на 14,15% к концу декабря 2025 года, что соответствует исторической тенденции падения в последний месяц года.

QКаким было исключение из медвежьей тенденции Shiba Inu в декабре?

AИсключением стал декабрь 2023 года, когда Shiba Inu показал рост на 24,6%, что противоречило общей исторической тенденции снижения в этом месяце.

QКак события на крипторынке повлияли на Shiba Inu в декабре 2022 года?

AКрах биржи FTX в ноябре 2022 года вызвал панику на рынке, что привело к снижению Shiba Inu на 13,5% в декабре, так как инвесторы сокращали риски.

QКакую прибыль должен показать Shiba Inu, чтобы завершить декабрь 2025 года в плюсе?

AЧтобы завершить декабрь 2025 года с положительным результатом, Shiba Inu должен вырасти на approximately 16,64% от текущих уровней до цены не ниже $0,0000084.

QЧто стало причиной падения Shiba Inu в декабре 2024 года?

AПадение на 21% в декабре 2024 года было вызвано фиксацией прибыли инвесторами после роста цены до $0,000033 во время послерыночного ралли после выборов.

Похожее

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

Стандард энд Пурс (S&P Dow Jones Indices) совместно с Pantera Capital запускает индекс S&P Pantera Digital Asset Index. Новый индекс включает 18 токенов, но исключает биткоин, XRP и мем-токены. Критерием отбора послужила «финансовая жизнеспособность», по аналогии с S&P 500: протокол должен демонстрировать положительный доход в течение нескольких кварталов и распределять стоимость среди держателей токенов. Это первое применение фундаментального подхода к оценке криптоактивов со стороны крупнейшего в мире провайдера индексов. В первую пятерку активов вошли Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) и Hyperliquid (HYPE). Pantera отмечает, что совокупный годовой доход всех протоколов индекса превышает $30 млрд. Биткоин был исключен по трем причинам: он рассматривается как монетарный актив, доступный через отдельные ETF; он не генерирует доход протокола; а смешивание его в индексе с доходными активами затрудняет фундаментальный анализ для институциональных инвесторов. Пока индекс является эталонным, но Pantera ведет переговоры о создании на его основе ETF и других инвестиционных продуктов. Компания также отмечает значительный разрыв на рынке: многие институциональные инвесторы готовы к аллокации в криптоактивы, но им не хватает структурированных продуктов, фокусирующихся на активах с реальной экономической деятельностью.

marsbit4 мин. назад

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

marsbit4 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

Claude представил новую функцию «Record a Skill» (Записать навык) в десктопном приложении Cowork. Теперь пользователи Pro, Max и Team могут создавать автоматизированные рабочие процессы, просто записывая свои действия на экране и сопровождая их голосовыми комментариями. Система автоматически анализирует запись, извлекает логику и шаги, а затем преобразует их в готовый к использованию Skill (навык). Это устраняет необходимость вручную писать инструкции в формате Markdown, значительно снижая порог входа для нетехнических специалистов. Функция фиксирует не только явные действия, но и скрытую логику, контекст и условия, о которых пользователь рассказывает в процессе записи. Статья отмечает, что такая технология меняет подход к управлению знаниями в компаниях, облегчая документирование и передачу экспертизы. С другой стороны, упоминается случай, когда фрилансер автоматизировал свою работу для клиента с помощью Claude, что в итоге привело к прекращению сотрудничества. Это подчеркивает двойственное влияние технологии: она повышает эффективность, но одновременно снижает зависимость от конкретного исполнителя, перенося конкурентное преимущество работника в область уникальных, сложно автоматизируемых задач. Функция доступна с 21 июля для пользователей соответствующих подписок.

marsbit8 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

marsbit8 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

В статье представлен новый метод полуконтролируемого обучения под названием **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)**. Вместо использования реальных данных (например, изображений или текста) в качестве исходного домена, подход использует синтетические **шумовые векторы**, сгенерированные из простого гауссовского распределения. Эти шумовые данные не несут семантического содержания, но им присваиваются искусственные метки классов, соответствующие целевым классам. Основная идея заключается в том, чтобы обучить модель формировать **дискриминативную классовую структуру** в общем пространстве представлений сначала на шумовых данных, а затем адаптировать (выровнять) эту структуру к данным целевого домена с помощью небольшого количества размеченных примеров. Для этого используется **Noise Adaptation Framework (NAF)**, который минимизирует три компонента потерь: классификацию на размеченных целевых данных, классификацию на шумовых данных и расстояние между распределениями шумового и целевого доменов. Эксперименты на наборах данных CIFAR-10, CIFAR-100, DTD-47 и других показали значительное улучшение точности по сравнению с базовым методом ERM при использовании всего 4 размеченных примера на класс. Например, на CIFAR-10 точность выросла на 12.35%. Метод также совместим с существующими полуконтролируемыми алгоритмами (UDA, FixMatch), дополнительно улучшая их результаты. Ключевой вывод исследования: для положительного переноса знаний в задачах трансферного обучения **не обязательно наличие семантически богатых исходных данных**. Достаточно сформировать в пространстве признаков четкую, разделимую классовую структуру, даже на искусственном шуме, и успешно перенести её на реальные данные. Это открывает новые возможности для сценариев, где доступ к реальным исходным данным ограничен из-за проблем конфиденциальности, авторских прав или их отсутствия.

marsbit9 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

marsbit9 мин. назад

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

Белый дом раскрыл дело о внутренней торговле: помощник по суфлеру, работавший на Дональда Трампа, использовал инсайдерскую информацию для ставок на рынках предсказаний и заработал более 100 000 долларов. Габриэль Перес, помощник президента и технический советник, отвечавший за работу суфлера Трампа с 2016 года, имел доступ к черновикам речей до их публичного произнесения. Используя эти знания, он делал ставки на платформе Kalshi, предсказывая, какие конкретные слова или фразы упомянет Трамп в своих выступлениях. За три месяца, делая ставки на более чем десяток речей, включая обращение о положении страны, Перес получил прибыль в размере шестизначной суммы. Его деятельность была выявлена системами мониторинга Kalshi, которая заблокировала его средства и передала дело в Комиссию по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В отличие от предыдущих аналогичных случаев с военным и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. Согласно сообщениям, CFTC договорилась о урегулировании, по которому он вернет прибыль и прекратит такую деятельность. Трамп, назвав его действия «предосудительными», отстранил Переса от работы без сохранения зарплаты. Этот инцидент подчеркивает уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий «упоминаний», для манипуляций со стороны инсайдеров. Ранее были случаи, когда сами ораторы (например, генеральный директор Coinbase) намеренно упоминали ключевые слова, чтобы повлиять на результаты рынка. В ответ Kalshi ужесточила правила, требуя от пользователей раскрывать место работы. Эксперты отмечают, что очистка рынков от инсайдерской торговли повышает соответствие нормам, но может отдалить их от идеи «мудрости толпы», приблизив к чистому азарту.

marsbit1 ч. назад

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

marsbit1 ч. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Недавно в Белом доме США произошел очередной скандал, связанный с инсайдерской торговлей. Габриэль Перес, сотрудник Белого дома, отвечавший за работу суфлера во время выступлений Дональда Трампа, использовал служебную информацию для получения прибыли на рынках предсказаний. Перес, который с 2016 года был одним из ближайших помощников Трампа и имел доступ к его подготовленным речам, в течение примерно трех месяцев делал ставки на то, какие конкретные слова или фразы президент упомянет в своих выступлениях. За это время ему удалось заработать более 100 тысяч долларов. Его деятельность была выявлена платформой предсказаний Kalshi, которая заблокировала его средства и передала информацию Комиссии по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В результате Перес был отстранен от работы без сохранения зарплаты. Однако, в отличие от предыдущих аналогичных случаев со спецназовцем и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. По данным источников, CFTC договорилась о мировом соглашении, согласно которому он должен вернуть прибыль и прекратить подобную деятельность. Этот инцидент высветил уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий, связанных с упоминанием определенных слов («mention markets»), перед манипуляциями со стороны инсайдеров или самих ораторов. Ранее подобные манипуляции демонстрировали ведущий церемонии «Грэмми» и CEO Coinbase. В ответ платформы ужесточают контроль: Kalshi теперь требует от пользователей раскрывать место работы. Скандал с Пересом рассматривается как часть общего процесса очистки рынков предсказаний от инсайдерской торговли.

Odaily星球日报1 ч. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Odaily星球日报1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片