Отслеживание рынков цифровых активов за пределами крипто-ориентированных площадок

insights.glassnodeОпубликовано 2026-05-21Обновлено 2026-05-21

Введение

Glassnode расширила покрытие традиционных финансов в своей платформе Studio, добавив два новых набора метрик: **Цена и объем торговли спотовых ETF в США** и **Цена и объем торговли публичных компаний-казначеев цифровых активов (DAT) в США**. Эти инструменты позволяют инвесторам отслеживать, как экспозиция к криптоактивам выражается через традиционные рынки акций. Данные по компаниям-казначеям (DAT) помогают анализировать, как их акции ведут себя по отношению к базовому криптоактиву (например, к биткоину), выявляя, какие из них являются более точными прокси, а какие торгуются по своей собственной логике. Объем торговли спотовых ETF дает представление о ликвидности, уровне участия инвесторов и убежденности рынка. Например, всплеск объема во время резких ценовых движений может указывать на значительную институциональную репозицию. Сравнение объема ETF с объемом базового спотового рынка показывает, какая доля потока проходит через традиционные финансовые площадки, а не через крипто-нативные. В целом, эти новые метрики усиливают возможности Glassnode по объединению крипто-нативных данных с традиционными рыночными инструментами, предоставляя пользователям Studio единую картину для анализа спотовых активов, ETF и публичных инвестиционных компаний.

Glassnode продолжает расширять охват рынков традиционных финансов в Studio, помогая пользователям связывать активность на крипто-ориентированных рынках с растущей вселенной листинговых инструментов, связанных с цифровыми активами.

Это расширение отражает растущую роль ETF, казначейских компаний и других листинговых инструментов в анализе рынка цифровых активов, поскольку институциональное участие все чаще выходит за рамки спотовых рынков.

Два новых семейства метрик теперь доступны:

  • Цена и объем US Spot ETF
  • Цена и объем US Digital Asset Treasury Company.

Для каждого выбранного криптоактива пользователи теперь могут получать ежедневные данные о цене и торговом объеме по соответствующим американским спотовым ETF и публично торгуемым казначейским компаниям, с одним временным рядом на тикер. Это дает инвесторам более полное представление о том, как крипто-экспозиция выражается через традиционные фондовые рынки.

DAT: Анализ поведения акций относительно криптовалюты

Для американских казначейских компаний, работающих с цифровыми активами (DAT), эти данные упрощают сравнение поведения листинговых акций с базовым криптоактивом и оценку того, какие бумаги демонстрируют более сильную или слабую бету акций к движениям крипторынка.

Например, пользователи могут сравнить динамику BTC с компаниями, которые держат BTC в своем балансе, чтобы определить, какие акции ведут себя больше как прямые прокси для криптовалюты, а какие торгуются с более идиосинкразическим акционерным профилем.

Просмотр интерактивного графика

Объем US Spot ETF: оценка участия и условий ликвидности

Добавление торгового объема особенно полезно для американских спотовых ETF. Торговый объем дает представление о ликвидности, участии и убежденности участников рынка.

Например, резкий скачок торгового объема ETF во время значительного движения цены или макроэкономического события может сигнализировать о серьезной репозиционировании институциональных инвесторов — а сравнение объема ETF с объемом базового спотового рынка показывает, какой реальный поток проходит через площадки TradFi по сравнению с крипто-ориентированными. Устойчивый объем может подтвердить подлинный спрос, лежащий в основе ценового тренда, в то время как низкий объем при движении может требовать большей осторожности.

Просмотр интерактивного графика

Вместе эти новые метрики усиливают способность Glassnode объединять крипто-ориентированные данные с инструментами традиционного рынка, предоставляя пользователям единый обзор спотовых активов, ETF и листинговых казначейских инструментов непосредственно в Studio.

Изучите новые метрики в Studio

  • Цена DAT Companies
  • Торговый объем DAT Companies
  • Цена US Spot ETF
  • Торговый объем US Spot ETF
  • Подписывайтесь на нас в X для своевременных обновлений рынка и анализа
  • Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram для регулярных рыночных инсайтов
  • Для доступа к ончейн-метрикам, дашбордам и алертам посетите Glassnode Studio

Отказ от ответственности: Этот отчет предназначен исключительно для информационных и образовательных целей. Анализ представляет собой ограниченное тематическое исследование со значительными ограничениями и не должен интерпретироваться как инвестиционная рекомендация или окончательные торговые сигналы. Паттерны прошлой эффективности не гарантируют будущих результатов. Всегда проводите тщательную комплексную проверку и учитывайте множество факторов перед принятием инвестиционных решений.

Связанные с этим вопросы

QКак компания Glassnode расширила возможности своего аналитического сервиса Studio в контексте традиционных финансов?

AGlassnode добавила в Studio два новых семейства метрик, отслеживающих активы, торгующиеся на традиционных биржах: "Цены и объёмы торговли американскими спотовыми ETF" и "Цены и объёмы торговли американских казначейских компаний, работающих с цифровыми активами (DAT)". Это позволяет пользователям видеть ежедневные данные по акциям и ETF, связанным с криптовалютами, прямо в интерфейсе Studio.

QКакую новую аналитическую возможность предоставляют данные по публичным казначейским компаниям (DAT)?

AДанные по DAT позволяют анализировать поведение акций этих компаний относительно базового криптоактива. Инвесторы могут определить, какие акции ведут себя как прямой прокси (имеют высокую бету) на движение крипторынка, а какие торгуются более независимо, демонстрируя специфический профиль акций.

QПочему данные об объёме торговли (trading volume) для спотовых ETF представляют особую ценность для анализа?

AОбъём торговли ETF даёт представление о ликвидности, уровне участия инвесторов и убеждённости рынка. Например, резкий скачок объёма вокруг важного ценового движения может сигнализировать о крупной институциональной перепозиции. Сравнение объёма ETF с объёмом базового спотового рынка показывает, какой реальный поток капитала проходит через традиционные финансовые площадки (TradFi) по сравнению с крипто-нативными.

QКак представленные новые метрики помогают инвесторам получить более полную картину рынка?

AНовые метрики объединяют данные из крипто-нативной и традиционной финансовой экосистем. Это даёт инвесторам целостное представление о том, как подверженность криптоактивам выражается не только через спотовые рынки, но и через инструменты традиционного рынка капитала, такие как ETF и акции публичных компаний, владеющих криптовалютами.

QКакой основной посыл делает компания Glassnode в отношении своего аналитического отчёта в конце статьи?

AGlassnode подчёркивает, что отчёт носит исключительно информационный и образовательный характер. Представленный анализ — это ограниченное исследование, и его не следует интерпретировать как инвестиционную рекомендацию или торговый сигнал. Прошлые результаты не гарантируют будущих. Компания призывает инвесторов всегда проводить тщательную комплексную проверку (due diligence).

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
活动图片

Популярные категорииright-arrow

Популярные тегиright-arrow