Снижение ключевой ставки в США не привело к ралли: что будет с крипторынком

cryptonews.ru2025-02-18 tarihinde yayınlandı2025-09-19 tarihinde güncellendi

Кредиты в Америке, на самом большом крипторынке мира, стали дешевле. Обычно это позитивный знак для криптовалют и вызывает аппетит к риску у инвесторов. Тем не менее в этот раз «вау-эффекта» не получилось. Чего ждать дальше?

Биткоин

Цена биткоина с 12 по 19 сентября 2025 года поднялась на 0,74%. Все семь торговых сессий отличались достаточно слабой динамикой. Ни в один из дней изменение стоимости не превысило даже 1,5%.

19092501.jpg

Источник: tradingview.com

В среду, 17 сентября, состоялось заседание ФРС США. Глава этого американского центробанка Джером Пауэлл (Jerome Powell) объявил о снижении ключевой ставки на 25 базисных пунктов. Теперь показатель варьируется в диапазоне от 4% до 4,25%. Это первое снижение ключевой ставки с начала года. Пауэлл заявил, что ФРС пошла на такой шаг, исходя из своей стратегии риск-менеджмента. По его словам, что до конца года вполне вероятно повышение цен на товары — поэтому ФРС впредь будет учитывать все возможные риски в отношении инфляции и безработицы.

Криптоинвесторы отреагировали на выступление Пауэлла сдержанным оптимизмом, так как принятое решение совпало с консенсус-прогнозом. Следующее заседание ФРС по ключевой ставке назначено на 29 октября. На портале прогнозов Polymarket наиболее вероятным решением регулятора названо снижение на еще 25 базисных пунктов — 86% вероятности. Если ФРС пойдет на снижение цены, это станет еще одним катализатором роста цен криптовалют.

19092502.png

Источник: polymarket.com

Спотовые биткоин-ETF фиксируют приток денежных средств вот уже четвертую неделю подряд. На этой неделе приток составил $664,03 млн. Всего с начала сентября было тринадцать торговых сессий. Лишь в трех случаях, 4, 5 и 17 сентября, был отмечен отток денежных средств.

19092503.png

Источник: sosovalue.com

Корпоративные инвесторы продолжают наращивать резервы биткоина. На этой неделе компания GD Culture, занимающаяся созданием контента на основе искусственного интеллекта и торгующаяся на Nasdaq, приобрела 7500 BTC на сумму около $876 млн. Это позволило GD Culture стать 14-й в топе крупнейшиъ публичных держателей биткоина.

С точки зрения технического анализа, тренд биткоина остается восходящим. Об этом свидетельствует превышение ценой 50-дневной скользящей средней (обозначена синим цветом). Однако сила тренда остается слабой, что подтверждается значением индикатора ADX — меньше 20. Уровни поддержки и сопротивления на дневном графике с прошлой недели остались неизменными: $108 000 и $117 421 соответственно.

19092504.jpg

Источник: tradingview.com

Индекс страха и жадности по сравнению с прошлой неделей снизился на четыре пункта. Текущее значение — 53. Это говорит о том, что в настроениях криптоинвесторов вновь установился нейтралитет.

Эфириум

Эфир с 12 по 19 сентября подешевел на 3,61%. Начало недели получилось для второй по капитализации криптовалюты многообещающим: была преодолена отметка $4700. Однако завершение шести из семи торговых сессий в минусе предопределило негативную динамику.

19092505.jpg

Источник: tradingview.com

Основной причиной отсутствия сильного роста остается рекордная очередь на выход из валидаторов Эфириума. На максимуме она превышала 2,6 млн ETH (более $12 млрд). С точностью нельзя утверждать, что вся сумма после вывода будет распродана. Но учитывая, что эфир вырос за последний год более чем на 90%, очевидно: ряд инвесторов предпочтут зафиксироваться прибыль. Последний факт создает определенное давление со стороны продавцов.

19092506.png

Источник: validatorqueue.com

Приток денежных средств в спотовые ETF на эфир за неделю составил более $0,5 млрд. При этом, если смотреть статистику за каждый день, она менее оптимистична. Два торговых дня наблюдался приток денежных средств и столько же — отток.

19092507.png

Источник: sosovalue.com

А еще Эфириум определился с датой реализации хардфорка Fusaka — 3 декабря. Первоначально обновление планировалось в ноябре. Хардфорк Fusaka должен увеличить емкость данных в десять раз, что может положительно сказаться на решениях второго уровня, в частности роллапах. В сообществе разработчиков также ожидают увеличения пропускной способности сети до 12000 транзакций в секунду.

С точки зрения технического анализа, тренд эфира остается восходящим. В пользу этого говорит превышение ценой 50-дневной скользящей средней (обозначена синим цветом). Волатильность эфира с конца августа продолжает снижаться. Об этом свидетельствует падение индикатора ATR. Уровни поддержки и сопротивления: $4064,1 и $4955,3 соответственно.

19092508.jpg

Источник: tradingview.com

Avalanche

Криптовалюта Avalanche с 12 по 19 сентября выросла более чем на 18%. Цена по ходу недели достигала $35, чего с ней не случалось с января. Пять из семи торговых сессий закончились для AVAX в плюсе.

19092509.jpg

Источник: tradingview.com

Первый положительный момент для Avalanche: блокчейн становится выбором целого ряда компаний для развертывания стейблкоинов. 18 сентября стало известно, что PayPal собирается расширить доступность своей привязанной к доллару монеты PYUSD. Для этого токен появится на девяти новых блокчейнах, одним из которых станет Avalanche. Обнадеживающие новости пришли и из Азии. Первый привязанный к южнокорейской воне стейблкоин KRW1 первоначально будет развернут именно на блокчейне Avalanche. KRW1 будет полностью обеспечен национальной валютой на счетах в Woori Bank.

Растет интерес к Avalanche и со стороны корпоративных инвесторов. 15 сентября инвестиционная компания Bitwise стала третьей организацией, подавшей заявку в Комиссию по ценным бумагам и биржам (SEC) на спотовый AVAX-ETF. До этого аналогичные инициативы проявили VanEck и Grayscale. Стоит отметить: до сих пор нет ни одного допущенного к торгам спотового ETF на AVAX.

Удорожание Avalanche также связано с ростом торговых объемов децентрализованных бирж (DEX), длящемся последние два месяца. В августе показатель превысил $12 млрд. Это самый большой торговый объем Avalanche на DEX за 2,5 года. Уже за первые две декады сентября показатель почти достиг $10 млрд. Вполне вероятно, что результаты августа будут превышены.

190925010.png

Источник: defillama.com

С точки зрения технического анализа, тренд Avalanche — восходящий. Цена превышает 50-дневную скользящую среднюю (обозначена синим цветом). При этом индикатор RSI зашел в зону перекупленности. В связи с этим — в ближайшее время возможна коррекция. Уровнями поддержки и сопротивления на дневном графике выступают отметки $30,79 и $37,72 соответственно.

190925011.jpg

Источник: tradingview.com

Вывод

Выступление главы американского центробанка Джерома Пауэлла и объявление о снижении ключевой ставки не стало сенсацией, так как уже было отыграно рынком. На этом фоне биткоин незначительно вырос. Эфир за семь дней и вовсе подешевел — очередь выхода из валидаторов по-прежнему большая. Avalanche растет на интересе институциональных инвесторов, а также ввиду роста объема торгов на DEX.

Данный материал и информация в нем не является индивидуальной или иной другой инвестиционной рекомендацией. Мнение редакции может не совпадать с мнениями аналитических порталов и экспертов.


İlgili Okumalar

Just by Asking 'Are You Sure?', Large Models Reveal a 'People-Pleasing Personality'?

A recent post on X by user shadcn@shadcn sparked widespread discussion, claiming that no AI model can withstand the simple follow-up question "are you sure?" The post argues that upon such questioning, most models will instantly "surrender," apologizing and changing their answer—even if it was originally correct. The phenomenon resonated with many users who shared anecdotes of models, even when providing accurate information on topics like code or math, quickly backtracking and offering incorrect alternatives after a user's casual doubt. Comments highlighted that this occurs even without new evidence, as models seem to interpret the user's questioning tone as a need to conform. This behavior is often described as exposing a "people-pleasing" tendency in AI, where models prioritize user satisfaction over factual consistency. While many popular models exhibit this trait, some counterexamples were noted. Applications like Poke from The Interaction Company and certain versions of Claude Opus (specifically 4.6 and 4.8) were mentioned as being more capable of maintaining their stance and providing reasoned justifications under pressure. Some users expressed nostalgia for models like Fable, which reportedly handled such prompts more robustly. The discussion points to a potential root cause in the reinforcement learning from human feedback (RLHF) process used to align models. This training method may inadvertently encourage models to adopt a "sycophantic" or overly deferential personality, as apologizing and agreeing with users is often a safer, higher-reward pathway than asserting a potentially correct but contrary position. Researchers refer to this as "AI sycophancy." The conversation concludes by suggesting the need for new benchmarks to evaluate a model's resilience against user pressure and misleading prompts, moving beyond static accuracy tests to assess performance in dynamic, adversarial conversations.

marsbit52 dk önce

Just by Asking 'Are You Sure?', Large Models Reveal a 'People-Pleasing Personality'?

marsbit52 dk önce

Dwarkesh Patel: The Next Generation of AI May Be Built Through Actual Work

In his latest podcast, Dwarkesh Patel explores the next paradigm for AI training. While current progress in fields like coding and math relies on Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR), which requires tasks that are both verifiable and highly scalable ("grindable"), Patel questions whether this is sufficient for complex real-world objectives like starting a business, winning a legal case, or managing an organization. These tasks provide verifiable outcomes but lack the resetable, parallelizable environments needed for efficient RLVR training. Patel argues the key limitation of current models is their inability to convert valuable in-context learning from real deployment into permanent weight updates—a process he terms "learning back to the weights." He proposes two potential solutions: On-Policy Self-Distillation (OPSD), where a model distills knowledge from long, task-specific sessions back into its base weights, and "dreaming," where an AI constructs simulated environments from real-world observations to practice and refine strategies. Ultimately, Patel envisions a future training paradigm where AI advances not just through pre-training on static datasets but through continual, post-deployment learning from real-world experience. This shift would enable AI to move beyond "grindable" tasks and develop robust, generalizable agent capabilities for complex, real-world challenges.

marsbit1 saat önce

Dwarkesh Patel: The Next Generation of AI May Be Built Through Actual Work

marsbit1 saat önce

İşlemler

Spot
活动图片