Трейдеры на рынке опционов на Dogecoin понесли большие убытки

cryptonews.ru2023-04-20 tarihinde yayınlandı2024-11-20 tarihinde güncellendi

Недавние памп и дамп курса Dogecoin (DOGE) нанесли большие убытки торговцам опционами на покупку основанной на меме криптовалюты.

19 ноября на рынке Dogecoin возобновилось бычье ралли, и за несколько часов монета подорожала на 11%. Однако восходящая тенденция быстро сошла на нет, и цена актива рухнула на 10%, опустившись ниже показателя, зафиксированного до пампа.

Эти пертурбации сильно повлияли на рынок опционов. Из-за резких ценовых скачков были ликвидированы длинные позиции на покупку DOGE стоимостью $14 млн, а короткие — на $13,8 млн. Примерно одинаковый размер убытков потерпели трейдеры, открывавшие как лонги, так и шорты.

Однако по сравнению с предыдущим дампом, возникшим 12 ноября, давление медведей оказалось более слабым. Об этом говорит существенное падение количества проданных монет на криптовалютных биржах. Поэтому уменьшилось число торговцев Dogecoin, решивших зафиксировать прибыль.

Во вторник курс DOGE пробил линию медвежьего тренда, стартовавшего 12 ноября, однако быкам не удалось закрепиться над этой преградой, и стоимость монеты упала до линии более краткосрочной восходящей тенденции. В связи с этим можно предположить, что в течение ближайших двух дней уровень волатильности курса Dogecoin уменьшится, и медвежий тренд начнётся после того, как цена пробьёт нижнюю линию треугольника.

doge-possible-price-change-20-november

Возможное изменение курса Dogecoin

İlgili Okumalar

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

DeepSeek has updated its DeepSeek V4 model with the DSpark speculative decoding framework, achieving a significant 60-85% speedup in generation for Flash models and 57-78% for Pro models while maintaining the same overall throughput. This engineering-focused update, rather than a core architectural change, introduces DSpark to address latency and throughput bottlenecks in high-concurrency production environments. DSpark combines high-throughput parallel generation with adaptive load-aware verification. Its key innovations include a semi-autoregressive generation architecture to model dependencies within token blocks and a hardware-aware confidence-scheduled verification system. This system uses a confidence head to predict token acceptance probabilities, allowing it to dynamically optimize verification length per request and allocate compute only to tokens with the highest expected payoff. The asynchronous scheduler is designed for real-world deployment, ensuring zero-overhead scheduling and continuous CUDA graph replay while preserving the target model's output distribution. In tests across mathematical reasoning, code generation, and daily dialogue, DSpark outperformed state-of-the-art models like Eagle3 and DFlash, increasing average acceptance length by 26.7%-30.9% and 16.3%-18.4% respectively on Qwen3 target models. DeepSeek also open-sourced DeepSpec, a full-stack codebase for training and evaluating speculative decoding draft models, providing a standardized toolkit that includes data preparation tools, model implementations, training code, and evaluation scripts.

marsbit7 saat önce

Just now, DeepSeek V4 updates with DSpark, improving inference speed by 80%

marsbit7 saat önce

İşlemler

Spot
活动图片