Solana’s sell pressure intensifies – How deep will SOL’s pullback go?

ambcryptoОпубликовано 2025-12-16Обновлено 2025-12-16

Введение

A major whale has significantly increased a 20x leveraged short position on SOL, accumulating approximately $15.9 million in floating profit. This move reflects strong conviction in further downside rather than short-term hedging. SOL continues to trade below a descending regression trend, with each rebound stalling below resistance, indicating sustained structural weakness. The RSI remains below 50, showing weak demand and no bullish divergence. Aggressive spot selling is evident, with the Spot taker metric staying negative, signaling persistent sell-side dominance. Derivatives data show a Long/Short Ratio of 0.63, with over 60% short positions, reinforcing bearish sentiment. Liquidity clusters below the current price, particularly near $120 and $100, are acting as magnets for further downward movement. In summary, SOL remains vulnerable with aligned bearish factors suggesting a retest of $120 support. If selling pressure continues, a decline toward $100 is likely, where accumulation may eventually emerge.

A major whale has increased a 20x leveraged SOL short, and is now sitting on roughly $15.9M in floating profit. This positioning reflects conviction rather than short-term hedging.

Large players usually scale leverage only when trend alignment favors continuation. Moreover, the timing matters.

The position expanded during market weakness, not after capitulation. That behavior signals expectations of further downside for Solana’s [SOL] price.

Leverage at this scale amplifies directional intent. Smaller countertrend bounces fail to threaten liquidation risk. However, this activity also shapes sentiment.

Other traders often follow whale conviction, reinforcing downside pressure. Therefore, the expanding short strengthens the bearish case instead of signaling exhaustion.

Regression trend keeps sellers firmly in control

Solana continues to trade below a clearly defined descending regression trend, confirming sustained structural weakness. Each rebound stalls beneath trend resistance, showing sellers defend rallies aggressively.

Price also prints consistent lower highs, reinforcing bearish continuation. Momentum supports this structure.

The RSI at 37 remained below the 50 midpoint and struggled to sustain any upside follow-through, signaling weak demand.

Importantly, the RSI showed no bullish divergence, removing early reversal signals. However, momentum had not reached capitulation. That setup keeps downside risk active.

As price respects the regression trend, SOL could drift toward the $120 support zone before any recovery attempt. If selling pressure persists, deeper downside toward $100 becomes increasingly likely.

Spot selling pressure overwhelms demand

SOL’s Spot taker CVD stayed firmly negative across the 90-day view, confirming aggressive market selling. Sellers continued to hit bids directly, forcing the price lower.

This behavior matters more than raw volume. Notably, a sustained negative CVD signals distribution rather than panic. Panic often exhausts quickly, but this pressure persisted.

However, brief pauses in selling occasionally trigger shallow bounces. Those moves fail to flip CVD positive, limiting upside follow-through. Therefore, rallies remain corrective.

As long as taker sell dominance continues, SOL risks revisiting $120, where buyers may attempt initial absorption. Failure there opens the path toward $100 before meaningful demand returns.

Short positioning crowds derivatives markets

Derivatives data showed shorts firmly in control, with the SOL Long/Short Ratio hovering near 0.63. Short positions exceeded 60%, highlighting one-sided bearish conviction.

Traders were increasingly positioning for continuation rather than reversal. However, crowded shorts sometimes invite volatility spikes.

Yet, the current structure limited SOL’s squeeze risk. The price remained capped by trend resistance, restricting upside acceleration. Additionally, funding conditions continued to favor short exposure.

Therefore, derivatives flows reinforced the downside momentum. As long as this imbalance persists, SOL remains vulnerable to a push toward $120.

A sustained break below that level would expose $100, where forced deleveraging could meet opportunistic accumulation.

Liquidity clusters pull price downward

The liquidation heatmap revealed dense downside liquidity pools below current price. These zones often act as magnets during trending markets. When price approaches them, volatility usually expands.

Sellers frequently drive price into these areas to trigger forced liquidations. Meanwhile, upside liquidity remains thinner, reducing incentives for sharp rallies.

However, consolidation above liquidity pockets often precedes expansion. Given current momentum, that expansion favors downside.

Therefore, price action could gravitate toward liquidity near $120 first. If pressure intensifies, deeper liquidity near $100 could come into play, where longer-term accumulation interest may begin forming.

In summation, Solana remains structurally weak as whale leverage, trend resistance, sell-side dominance, bearish positioning, and downside liquidity align.

The price could retest support near $120 before any meaningful recovery attempt develops.

However, if bearish momentum persists and sellers maintain control, SOL risks extending losses toward $100, where accumulation may finally begin to absorb sustained selling pressure.


Final Thoughts

  • Whale leverage, bearish structure, and sell-side dominance keep SOL exposed to a $120 retest before recovery attempts.
  • If momentum fails to stabilize at $120, downside liquidity near $100 could attract both forced selling and accumulation.

Трендовые криптовалюты

Похожее

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.

marsbit3 мин. назад

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

marsbit3 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.

marsbit4 мин. назад

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

marsbit4 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

Биткойн-майнинг-фермы превращаются в AI-фабрики

Биткойн-майнинг превращается в инфраструктуру для ИИ. Компании, ранее занимавшиеся майнингом, такие как Crusoe и CoreWeave, перепрофилируют свои центры обработки данных с криптовалют на искусственный интеллект. Их главный актив — не оборудование, а уже готовый доступ к большим объемам электроэнергии, земле и разрешениям на подключение к сетям, что критически важно для создания дата-центров под ИИ. На фоне снижения доходности от майнинга биткойнов и высокого спроса со стороны ИИ-компаний этот переход стал экономически оправданным. Крупные майнинговые компании, включая TeraWulf, Cipher Mining и IREN, уже заключили долгосрочные контракты на сотни миллиардов долларов с такими гигантами, как Anthropic, AWS и Microsoft. Люди и капитал из криптоиндустрии также активно перемещаются в сферу ИИ. Основатель OpenSea создал агрегатор ИИ-моделей OpenRouter, а бывший сотрудник Coinbase основал платформу для медиа-моделей Fal.ai. Крипто-капитал финансирует ИИ-инфраструктуру, как в случае с Voltage Park Джеда Маккалеба, и поддерживает эксперименты, такие как распределенная сеть для обучения моделей Psyche от Nous Research. Хотя успех не гарантирован, криптоиндустрия передает ИИ три ключевых ресурса: энергомощности, инженерные кадры и капитал, накопленный в предыдущем цикле.

链捕手1 ч. назад

Биткойн-майнинг-фермы превращаются в AI-фабрики

链捕手1 ч. назад

Торговля

Спот

Популярные статьи

Как купить S

Добро пожаловать на HTX.com! Мы сделали приобретение Sonic (S) простым и удобным. Следуйте нашему пошаговому руководству и отправляйтесь в свое крипто-путешествие.Шаг 1: Создайте аккаунт на HTXИспользуйте свой адрес электронной почты или номер телефона, чтобы зарегистрироваться и бесплатно создать аккаунт на HTX. Пройдите удобную регистрацию и откройте для себя весь функционал.Создать аккаунтШаг 2: Перейдите в Купить криптовалюту и выберите свой способ оплатыКредитная/Дебетовая Карта: Используйте свою карту Visa или Mastercard для мгновенной покупки Sonic (S).Баланс: Используйте средства с баланса вашего аккаунта HTX для простой торговли.Третьи Лица: Мы добавили популярные способы оплаты, такие как Google Pay и Apple Pay, для повышения удобства.P2P: Торгуйте напрямую с другими пользователями на HTX.Внебиржевая Торговля (OTC): Мы предлагаем индивидуальные услуги и конкурентоспособные обменные курсы для трейдеров.Шаг 3: Хранение Sonic (S)После приобретения вами Sonic (S) храните их в своем аккаунте на HTX. В качестве альтернативы вы можете отправить их куда-либо с помощью перевода в блокчейне или использовать для торговли с другими криптовалютами.Шаг 4: Торговля Sonic (S)С легкостью торгуйте Sonic (S) на спотовом рынке HTX. Просто зайдите в свой аккаунт, выберите торговую пару, совершайте сделки и следите за ними в режиме реального времени. Мы предлагаем удобный интерфейс как для начинающих, так и для опытных трейдеров.

1.7k просмотров всегоОпубликовано 2025.01.15Обновлено 2026.06.02

Как купить S

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

Он решает проблемы масштабируемости, совместимости между блокчейнами и стимулов для разработчиков с помощью технологических инноваций.

2.4k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.09Обновлено 2025.04.09

Sonic: Обновления под руководством Андре Кронье – новая звезда Layer-1 на фоне спада рынка

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

HTX Learn — ваш проводник в мир перспективных проектов, и мы запускаем специальное мероприятие "Учитесь и Зарабатывайте", посвящённое этим проектам. Наше новое направление .

1.9k просмотров всегоОпубликовано 2025.04.10Обновлено 2025.04.10

HTX Learn: Пройдите обучение по "Sonic" и разделите 1000 USDT

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 S (S) представлены ниже.

活动图片