Биткоин выходит из зоны страха, но «FUD» остается

cryptonews.ru2025-03-20 tarihinde yayınlandı2025-08-21 tarihinde güncellendi

Настроения в крипторынке вернулись к нейтральным, поскольку в четверг рынки показали признаки восстановления после кратковременного падения в зону страха, когда биткоин днём ранее опускался до $112 000.

Тем не менее, аналитики продолжают предупреждать о возможной дальнейшей нестабильности.

В конце торгов в среду биткоин (BTC) упал до $112 350 на Coinbase, что на 10% ниже его августовского пика чуть выше $124 000. Это падение привело к снижению индекса страха и жадности Bitcoin до 44 пунктов — самого низкого значения за два месяца.

С тех пор цена начала восстанавливаться, преодолев отметку $114 500 в начале торгов в четверг, согласно данным TradingView. Это улучшение настроений вернуло индекс к нейтральному уровню — 50 пунктов.

«Как и ожидалось, криптовалютные рынки начали восстанавливаться», — заявили аналитики Santiment, которые по-прежнему предупреждают: «Следите за ростом FUD» и «рынки движутся вразрез с ожиданиями толпы».

Santiment также выделила ряд криптоактивов, вызывающих растущий интерес в обществе, включая Bitcoin, Tether (USDT), XRP (XRP), Cardano (ADA) и малоизвестный мемкоин SNEK.

Настроения мерцают, как пламя

«Один из самых забавных аспектов биткоина — это настроения. Они мерцают, как пламя. В один момент — эйфория, в другой — паника. Многие биткоины переходят из рук в руки под влиянием таких эмоций», — сказал предприниматель, работающий с биткоином, и советник президента США Дональда Трампа по криптовалютам Дэвид Бейли, призвав сосредоточиться и сохранять хладнокровие.

«В течение прошлой недели цены на криптовалюты колебались, поскольку макроэкономические факторы усугубляли краткосрочные трудности», — рассказала Августин Фэн, руководитель аналитического отдела компании SignalPlus, поставщика программного обеспечения для торговли криптовалютами.

Она добавила, что министр финансов Скотт Бессент «разочаровал наблюдателей, заявив, что правительство не собирается больше покупать BTC для своего стратегического резерва биткоинов», хотя спустя несколько часов Бессент, похоже, отказался от своих слов в публикации на платформе X.

Общая рыночная капитализация криптовалют восстановилась до $3,96 трлн после роста на 2% за последние 24 часа. Однако на этой неделе ожидается усиление волатильности.

Все внимание приковано к выступлению председателя ФРС в Джексон-Хоуле

Инвесторы с нетерпением ждут выступления председателя Федеральной резервной системы Джерома Пауэлла на конференции в Джексон-Хоуле в пятницу, которое традиционно оказывает значительное влияние на финансовые рынки.

«Рынки готовятся к Джексон-Хоулу, поскольку тон Пауэлла может встряхнуть акции и криптовалюты», — заявила в среду компания BitGo, поставщик решений для работы с биткоином.

Рынки предполагают, что Пауэлл может намекнуть на отсутствие снижения ставок в сентябре. Однако, если он «будет слабым и склонится к мысли о вероятности снижения ставок, мы резко сорвёмся», — заявил в среду автор Джейсон Уильямс.

«Джексон-Хоул определит направление развития криптовалют в будущем», — заявил трейдер CNBC Ран Нойнер, добавив: «Трамп не без оснований настаивает на снижении ставок, но прислушается ли Пауэлл?»

Инструмент прогнозирования фьючерсов CME Fed Watch в настоящее время оценивает вероятность снижения ставки 17 сентября в 82%, хотя этот показатель постепенно снижается.

İlgili Okumalar

How to Detect AI-Generated Videos? A Review of Dynamic, Traceable, and Explainable Detection Systems

**How to Detect AI-Generated Videos: A Survey on Dynamic, Traceable, and Explainable Detection Systems** With rapid advances in AI video generation (e.g., Sora, Veo), creating highly realistic, multi-minute videos is now possible, widening the gap with detection research. Current AI video detection, often limited to unreliable binary classifications, is insufficient. This survey, accepted at ACL 2026, reframes the goal as **"factual fidelity verification"**—checking if a video's content (who, when, where, what) aligns with the real world perceptually and cognitively. It categorizes AI-generated videos into three paradigms: **Local Manipulation Videos (LMV**, e.g., face swaps), **Audio-Visual Editing (AVE**, e.g., lip-syncing), and **Generative Video Synthesis (GVS**, fully synthetic videos like Sora's). Detection challenges evolve from visual artifacts in LMV to multi-modal inconsistencies in AVE and higher-level world knowledge violations in GVS. The core proposal is a **Vision-Language Dual-View framework** with four hierarchical layers: 1. **Layer 1 (Intrinsic Visual Cues):** Analyzes low-level signal statistics, noise patterns, and physiological signals. 2. **Layer 2 (Spatiotemporal Consistency):** Checks for temporal coherence in object motion and scene dynamics. 3. **Layer 3 (Cross-Modal Consistency):** Verifies alignment between video, audio, and text within the video. 4. **Layer 4 (Language-Guided World-Level Reasoning):** Uses external knowledge, facts, and physical laws to judge semantic plausibility and factual correctness. The survey traces a shift in detection focus from lower layers (1 & 2) toward higher, language-involved layers (3 & 4). It also reviews evolving evaluation metrics and datasets tailored for each video paradigm. The conclusion advocates for a **dynamic, evidence-first detection system** that moves beyond simple classification. Future trustworthy detection requires combining visual evidence (from CV) with semantic reasoning and explanation (from NLP & multimodal AI), ultimately creating traceable and explainable judgments about a video's adherence to real-world constraints.

marsbit25 dk önce

How to Detect AI-Generated Videos? A Review of Dynamic, Traceable, and Explainable Detection Systems

marsbit25 dk önce

It Turns Out the First Real-World Application of AI x Crypto is in Security Auditing

The article explores the surprising trend where AI's first major impact on crypto has been in security auditing, not in areas like trading or analytics. It details how AI-powered tools are dramatically lowering the barrier to finding smart contract vulnerabilities, enabling attackers to scan thousands of contracts and execute exploits within minutes. This has rendered traditional, manually-produced audit reports with their month-long validity periods increasingly obsolete, creating a critical "structural crack" in the old security model. Cases like Drift Protocol and KelpDAO show that even extensively audited protocols can be hacked through social engineering, operational flaws, or infrastructure misconfigurations beyond pure code review. Attackers are also using AI to find and exploit vulnerabilities in years-old, deployed contracts. Notably, OpenZeppelin's co-founder has expressed a grim view that "all DeFi is insecure" due to AI's asymmetric advantage. In response, the audit industry is undergoing a fundamental shift. While there's a short-term spike in defensive re-audits, the long-term business model is changing. Firms are developing AI-assisted systems and moving from one-time report deliveries towards embedded, continuous services like real-time monitoring and formal verification. Examples include AI tools uncovering critical, previously missed vulnerabilities in heavily audited protocols like Curve Finance and Zcash. The conclusion is that security must become a continuous investment, not a one-time checkbox, and audit firms must rapidly evolve their tools and service models to survive.

marsbit32 dk önce

It Turns Out the First Real-World Application of AI x Crypto is in Security Auditing

marsbit32 dk önce

Never expected that the first tangible application of AI x Crypto is in security auditing

Unexpectedly, the initial major application of AI in the Crypto sphere has turned out to be security auditing. In 2026, DeFi has faced significant security challenges, with 121 hacking incidents resulting in approximately $942 million in losses. While AI was expected to first impact areas like quantitative trading, its initial breakthrough has instead transformed security auditing by drastically lowering the cost and skill barrier for finding smart contract vulnerabilities. The traditional audit model is facing obsolescence. Advanced AI models, such as Claude Mythos, enable attackers to scan thousands of contracts and identify vulnerability patterns at scale, compressing the time from discovery to execution to mere minutes. This renders the month-long validity of traditional audit reports ineffective. Notably, attacks now frequently target well-audited, established protocols by exploiting business logic flaws, operational security weaknesses, and even years-old historical contracts, demonstrating that old audit reports offer zero protection. This pressure is forcing a fundamental shift in the industry. In the short term, a wave of defensive re-auditing is occurring, driven by projects seeking to meet new AI-era security standards and regulatory requirements. In the long run, audit firms' business models are diverging. The one-time report delivery model is declining in value, as evidenced by platforms like Code4rena shutting down. Leading firms are now pivoting towards AI-powered defense, integrating continuous monitoring, real-time on-chain risk detection, and embedding security directly into the development phase, as seen with tools like OpenZeppelin's Skills system. Ultimately, the era of "audit once, secure forever" is over. Security must become a continuous, embedded infrastructure investment for projects. For audit companies, survival depends on proactively transforming from traditional service providers into platforms offering AI-native, ongoing security solutions.

链捕手39 dk önce

Never expected that the first tangible application of AI x Crypto is in security auditing

链捕手39 dk önce

İşlemler

Spot
活动图片