XRP Giảm Dưới Mốc 1 Đô La: Nhà Phân Tích Cảnh Báo Một Đợt Sụt Giá Khác Sắp Xảy Ra

bitcoinistXuất bản vào 2026-04-02Cập nhật gần nhất vào 2026-04-02

Tóm tắt

Phân tích kỹ thuật từ chuyên gia CasiTrades cảnh báo XRP có thể sắp phá vỡ ngưỡng hỗ trợ 1 USD, dự báo một đợt giảm giá nhiều giai đoạn. Các đợt phục hồi gần đây đều bị bán tháo tại mức Fibonacci thoái lui 0.382, cho thấy phe bán đang kiểm soát. Cấu trúc giá tuân theo lý thuyết Sóng Elliott, với sóng 3 giảm dự kiến đẩy giá xuống vùng 1.06-1.09 USD. Sau phục hồi ngắn ở sóng 4 (1.22-1.31 USD), sóng 5 có thể đẩy XRP xuống vùng hỗ trợ macro quan trọng quanh 0.87 USD (thoái lui Fib 0.854). Dù vậy, mức đáy này được kỳ vọng mở đường cho đợt tăng mạnh lên trên 2 USD trong sóng 3 lớn hơn.

Biến động giá của XRP đã duy trì trên mức 1 đô la trong hơn một năm, nhưng phân tích kỹ thuật cho thấy điều này có thể sớm kết thúc. Đáng chú ý, phân tích kỹ thuật từ nhà phân tích tiền điện tử CasiTrades đã cảnh báo về triển vọng giảm giá đối với token, với quan điểm rằng vẫn còn một đợt suy giảm nhiều giai đoạn đang diễn ra, điều này có thể khiến giá XRP giảm xuống thấp nhất là 0,87 đô la.

Các Đợt Phục Hồi Yếu Báo Hiệu Người Bán Vẫn Đang Kiểm Soát

CasiTrades đã chỉ ra đặc điểm của các đợt phục hồi gần đây như một tín hiệu giảm giá. Theo phân tích, hành vi giá gần đây của XRP đang cho thấy những dấu hiệu rõ ràng về sự kiệt sức ở chiều hướng tăng. Điều này là do mỗi đợt tăng giá đều bị chặn lại xung quanh mức thoái lui Fibonacci 0.382, đây là một dấu hiệu rõ ràng cho thấy người bán vẫn đang kiểm soát biến động giá.

Việc bị từ chối lặp lại ở các mức thoái lui nông này phản ánh một vấn đề rộng hơn khác mà giá XRP hiện đang phải đối mặt: người mua không tham gia đủ mạnh mẽ để thay đổi đà tăng. Thay vào đó, mỗi đợt phục hồi đều nhanh chóng bị bán tháo, khiến altcoin này bị mắc kẹt trong một cấu trúc đi xuống.

Cấu trúc được phác thảo trong phân tích tuân theo một sự sụp đổ rõ ràng theo Lý thuyết Sóng Elliott, với XRP đang thực hiện một đợt di chuyển Sóng 3 theo chiều hướng giảm. Trong bối cảnh của Sóng Elliott, Sóng 3 là phần mãnh liệt nhất của cả chu kỳ sóng tăng và sóng giảm.

Nguồn: Biểu đồ từ CasiTrades trên X

Dựa trên đếm số này, XRP được dự báo sẽ giảm xuống mức thấp nhất là 1,09 đô la trong Sóng 3, với các mục tiêu sóng con trung gian vào khoảng 1,06 đô la. Các mức này dựa trên các vùng thanh khoản trước đó và các mức thoái lui Fibonacci ở 0.786 trên một chu kỳ lớn hơn và 1.618 trên một chu kỳ thấp hơn.

Một đợt phục hồi tạm thời được dự kiến sau đó, điều này sẽ tạo ra Sóng xung lực tiếp theo, Sóng 4. Sóng 4 dự kiến sẽ đẩy giá XRP trở lại phạm vi từ 1,22 đến 1,31 đô la. Tuy nhiên, đợt di chuyển này sẽ chỉ là một đợt điều chỉnh ngắn hạn so với Sóng 3, và xu hướng giảm giá tổng thể vẫn sẽ tiếp diễn.

Kịch Bản Dưới 1 Đô La Lộ Diện

Sau Sóng 4 là Sóng 5, một sóng xung lực tiếp diễn trong lý thuyết Sóng Elliott. Phần đáng chú ý nhất của dự báo nằm ở cách XRP kết thúc trong Sóng 5, chân sóng cuối cùng của cấu trúc. Sau đợt phục hồi dự kiến, nhà phân tích dự đoán sẽ có một đợt giảm tiếp theo hướng tới vùng hỗ trợ vĩ mô chính xung quanh 0,87 đô la. Mục tiêu giá này dựa trên mức thoái lui Fib 0.854 trên chu kỳ lớn hơn.

Thú vị là, biểu đồ trên cho thấy năm đếm sóng xung lực này là các sóng con của một Sóng 2 lớn hơn (được dán nhãn màu xanh lá cây trong biểu đồ trên), cũng là một sóng điều chỉnh trong Lý thuyết Sóng Elliott. Một đáy quanh 0,87 đô la không phải là kết thúc, vì đợt di chuyển tiếp theo sẽ là Sóng 3 lớn hơn, được dự đoán sẽ đưa giá XRP trở lại trên mức 2 đô la.

XRP giao dịch ở mức 1,34 đô la trên biểu đồ 1D | Nguồn: XRPUSDT trên Tradingview.com

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

QPhân tích kỹ thuật của CasiTrades dự báo giá XRP có thể giảm xuống mức thấp nhất nào?

APhân tích kỹ thuật của CasiTrades dự báo giá XRP có thể giảm xuống mức thấp nhất là $0.87, dựa trên mức thoái lui Fibonacci 0.854 của chu kỳ lớn hơn.

QTheo phân tích, dấu hiệu nào cho thấy người bán vẫn đang kiểm soát hành động giá của XRP?

ADấu hiệu cho thấy người bán vẫn kiểm soát là mỗi đợt phục hồi giá của XRP đều bị bán tháo nhanh chóng và bị từ chối xung quanh mức thoái lui Fibonacci 0.382, phản ánh sự thiếu sức mạnh của người mua.

QLý thuyết Sóng Elliott được áp dụng như thế nào trong dự báo giá XRP?

ATheo lý thuyết Sóng Elliott, XRP đang trong sóng 3 giảm giá - đợt sóng mạnh mẽ nhất trong chu kỳ. Sau đó dự kiến sẽ có sóng 4 phục hồi tạm thời lên vùng $1.22-$1.31, rồi tiếp tục sóng 5 giảm xuống $0.87.

QSau khi chạm đáy dự kiến khoảng $0.87, điều gì được dự báo sẽ xảy ra với giá XRP?

ASau khi chạm đáy dự kiến khoảng $0.87 (kết thúc sóng 2 điều chỉnh lớn hơn), phân tích dự báo XRP sẽ bắt đầu sóng 3 tăng mạnh, đưa giá trở lại trên mức $2.

QMục tiêu giá trung gian trong sóng 3 giảm giá là bao nhiêu theo phân tích?

ATheo phân tích, trong sóng 3 giảm giá, XRP được dự báo sẽ giảm xuống mức thấp nhất là $1.09, với các mục tiêu sóng phụ trung gian khoảng $1.06, dựa trên các vùng thanh khoản trước đó và các mức Fibonacci.

Nội dung Liên quan

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

Claude vừa ra mắt tính năng "Ghi lại Kỹ năng", cho phép người dùng tạo kỹ năng tự động hóa bằng cách ghi màn hình và giải thích bằng giọng nói. Tính năng này hiện có sẵn cho người dùng Pro, Max và Team trên ứng dụng desktop Claude Cowork. Người dùng chỉ cần thực hiện quy trình công việc trên máy tính, vừa làm vừa mô tả bằng lời nói, sau đó Claude sẽ tự động phân tích và tạo ra một "Skill" có thể tái sử dụng, được gọi bằng lệnh gạch chéo (/). Điểm đột phá của tính năng này là bỏ qua bước "viết" hướng dẫn phức tạp thủ công, giúp chuyển đổi tri thức ngầm và kinh nghiệm thực tế thành quy trình tự động một cách dễ dàng. Nó không chỉ là công cụ nâng cao hiệu suất, mà còn làm giảm đáng kể rào cản trong việc số hóa và lưu giữ quy trình nghiệp vụ chuyên môn, điều mà các hệ thống quản lý tri thức truyền thống thường gặp khó khăn. Bài viết cũng đề cập đến mặt khác của tự động hóa: một trường hợp cho thấy mối quan hệ hợp tác lâu năm có thể bị thay thế bởi một bộ kỹ năng được tạo sẵn. Nghiên cứu từ Harvard Business School chỉ ra rằng khi AI phát triển, giá trị công việc sẽ dịch chuyển từ "biết cách làm" sang "biết cách làm những việc người khác không thể làm". Tính năng mới của Claude đẩy nhanh xu hướng này, biến quy trình cá nhân thành tài sản tự động có thể chia sẻ và vận hành ngay lập tức.

marsbit2 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

marsbit2 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

Bài báo giới thiệu một phương pháp học chuyển tiếp mới có tên **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)** (Điều chỉnh Nhiễu Bán Giám sát), đã được xuất bản tại ICML 2026. Phương pháp này cho thấy ngay cả **dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên**, không chứa thông tin ngữ nghĩa nào (ví dụ: được lấy mẫu từ phân phối Gaussian), cũng có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình học máy trong các tình huống có ít dữ liệu được gắn nhãn. Nhóm nghiên cứu đề xuất một khuôn khổ gọi là **Noise Adaptation Framework (NAF)**. NAF tạo ra các nhiễu ngẫu nhiên và tổ chức chúng thành các cấu trúc phân biệt rõ ràng giữa các lớp (cụm) trong không gian biểu diễn chung. Cấu trúc phân loại này sau đó được chuyển giao (căn chỉnh) sang dữ liệu mục tiêu thực tế, từ đó cung cấp ranh giới phân loại rõ ràng hơn và nâng cao khả năng học. Trong thử nghiệm, với chỉ 4 mẫu được gắn nhãn cho mỗi lớp, NAF đã cải thiện đáng kể độ chính xác so với phương pháp học có giám sát cơ bản (ERM) trên nhiều bộ dữ liệu như CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), và các bộ dữ liệu khác. Phương pháp này cũng hiệu quả với các tác vụ phân loại văn bản. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng yếu tố then chốt không phải là bản thân dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên, mà là **cấu trúc phân biệt được tạo ra** giữa các lớp nhiễu đó trong không gian biểu diễn. Ngay cả khi không có ngữ nghĩa thực, việc chuyển giao cấu trúc này vẫn có thể hỗ trợ học tập. Điều này mở ra hướng tiếp cận mới cho việc học chuyển tiếp trong các tình huống khó tiếp cận dữ liệu nguồn thực tế do vấn đề riêng tư, bản quyền hoặc hạn chế về chi phí.

marsbit3 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

marsbit3 phút trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

Mới đây, một nhân viên Nhà Trắng đã bị phát hiện sử dụng thông tin nội bộ để giao dịch kiếm lời trên thị trường dự đoán. Nhân vật chính là Gabriel Perez, người phụ trách vận hành máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump từ năm 2016. Với quyền tiếp cận bản thảo bài nói trước, Perez đã đặt cược vào các từ khóa cụ thể mà Trump sẽ "đề cập" trong hơn chục bài phát biểu, thu lợi hơn 100.000 USD chỉ trong khoảng ba tháng. Sàn giao dịch dự đoán Kalshi, nơi Perez thực hiện giao dịch, đã phát hiện hoạt động bất thường, đóng băng tài khoản của anh ta và báo cáo lên Ủy ban Giao dịch Hàng hóa Tương lai Mỹ (CFTC). Perez hiện đã bị đình chỉ công tác không lương. Tuy nhiên, khác với hai vụ buộc tội hình sự trước đó liên quan đến một binh sĩ đặc nhiệm và một kỹ sư Google, Perez chỉ phải đối mặt với hành động dân sự của CFTC, chủ yếu là hoàn trả lợi nhuận và cam kết không tái phạm. Vụ việc làm nổi bật tính dễ bị thao túng của các thị trường dự đoán thể loại "đề cập", nơi người có thông tin nội bộ hoặc chính người phát biểu có thể dễ dàng kiểm soát kết quả. Đây là trường hợp nội gián thứ ba bị công bố trong lĩnh vực này. Để ứng phó, các nền tảng như Kalshi đang siết chặt quy định, yêu cầu người dùng tiết lộ thông tin công việc nhằm hạn chế giao dịch nội gián. Sự kiện này đặt ra câu hỏi về tính toàn vẹn của thị trường dự đoán, vốn được kỳ vọng phản ánh trí tuệ đám đông, nhưng thực tế có thể trở thành công cụ kiếm lời cho số ít người nắm thông tin đặc quyền.

marsbit1 giờ trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

marsbit1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Bài viết tiết lộ vụ bê bối giao dịch nội gián liên quan đến một nhân viên Nhà Trắng. Gabriel Perez, người phụ trách điều khiển máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump, đã lợi dụng thông tin nội bộ về nội dung bài diễn văn để đặt cược trên thị trường dự đoán Kalshi, kiếm lời hơn 100.000 USD trong ba tháng. Anh ta có thể biết trước các từ khóa cụ thể sẽ được nhắc đến. Tuy nhiên, không phải lần nào cũng thành công vì Trump thường nói ngoài kịch bản. Hành vi của Perez bị phát hiện nhờ hệ thống giám sát của Kalshi, dẫn đến việc tài khoản bị đóng băng và anh ta bị đình chỉ công việc. Mặc dù phải hoàn trả lợi nhuận, Perez không phải đối mặt với truy tố hình sự vì cơ quan chức năng cho rằng hành động này không gây hại cho an ninh quốc gia mà chỉ là vấn đề đạo đức. Bài viết cũng chỉ ra rằng thị trường dự đoán loại "đề cập" rất dễ bị thao túng, với chi phí gian lận thấp và lợi nhuận tiềm năng cao, và dẫn thêm các ví dụ khác như CEO Coinbase Brian Armstrong. Để tăng cường tuân thủ, Kalshi đã yêu cầu người dùng tiết lộ nơi làm việc. Vụ việc của Perez cho thấy nỗ lực thanh lọc giao dịch nội gián trong lĩnh vực thị trường dự đoán, nhưng đồng thời cũng làm dấy lên câu hỏi về tính chính xác và bản chất của các nền tảng này.

Odaily星球日报1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Odaily星球日报1 giờ trước

Các trang trại khai thác Bitcoin đang biến thành nhà máy AI

Bài báo phân tích xu hướng chuyển đổi từ lĩnh vực tiền điện tử (Crypto) sang trí tuệ nhân tạo (AI), tập trung vào ba loại tài sản chính được kế thừa từ chu kỳ Crypto trước. **1. Cơ sở hạ tầng từ các trang trại khai thác Bitcoin:** Các công ty khai thác như Crusoe, CoreWeave, TeraWulf và nhiều công ty khác đang chuyển đổi trung tâm dữ liệu của họ để phục vụ AI. Giá trị cốt lõi không nằm ở phần cứng cũ (máy đào ASIC khó tái sử dụng cho AI), mà ở các tài sản như nguồn điện ổn định, đất đai, giấy phép kết nối lưới điện và kinh nghiệm vận hành. Khi lợi nhuận từ khai thác Bitcoin giảm và nhu cầu điện cho AI tăng, những cơ sở hạ tầng này trở thành tài sản chiến lược, với nhiều hợp đồng cho thuê dài hạn trị giá hàng tỷ USD được ký kết với các tập đoàn AI lớn. **2. Con người và kỹ năng từ hệ sinh thái Crypto:** Các kỹ sư và doanh nhân từng làm việc trong lĩnh vực Crypto đang áp dụng kinh nghiệm của họ vào AI. Ví dụ điển hình là Alex Atallah (đồng sáng lập OpenSea) với OpenRouter - một nền tảng tổng hợp API cho hàng trăm mô hình AI, tương tự cách OpenSea kết nối người mua và bán NFT. Một ví dụ khác là Fal.ai (người sáng lập từng làm tại Coinbase), chuyên tối ưu hóa việc triển khai các mô hình sinh ra hình ảnh/video. **3. Vốn từ chu kỳ Crypto trước:** Các khoản lợi nhuận khổng lồ từ Crypto đang được tái đầu tư vào AI. Jed McCaleb (người sáng lập Mt.Gox, Ripple) đã dùng 5 tỷ USD để mua GPU và thành lập Voltage Park. Các quỹ đầu tư mạo hiểm (VC) Crypto như Paradigm cũng đang rót vốn vào các công ty AI như Nous Research. Một trường hợp đặc biệt là khoản đầu tư từ FTX (sàn giao dịch đã phá sản) vào Anthropic và Cursor, sau này tăng giá trị lên rất nhiều lần. Bài báo kết luận rằng bản thân Crypto không "biến thành" AI, mà các nguồn lực (cơ sở hạ tầng, con người, vốn) tích lũy được từ thời kỳ bùng nổ trước đang được chuyển dịch một cách tự nhiên sang lĩnh vực mới đang cần chúng nhất - trí tuệ nhân tạo.

链捕手1 giờ trước

Các trang trại khai thác Bitcoin đang biến thành nhà máy AI

链捕手1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

Làm thế nào để Mua MOVE

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Movement (MOVE) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Movement (MOVE) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Movement (MOVE) của BạnSau khi mua Movement (MOVE), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Movement (MOVE)Giao dịch Movement (MOVE) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 742Xuất bản vào 2024.12.13Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua MOVE

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của MOVE (MOVE) được trình bày dưới đây.

活动图片