Исследователи CryptoQuant: крипторынок готовится к бурному росту в четвертом квартале 2025 года

cryptonews.ru发布于2025-06-17更新于2025-09-18

Сентябрь 2025 года оказался относительно спокойным для крипторынка, но аналитики считают, что ситуация изменится уже в октябре. Последний квартал года традиционно сопровождается повышенной волатильностью, и многие ожидают снижение доминирования биткоина. При этом котировки BTC и ETH, по прогнозам, будут обновлять исторические максимумы. Эксперты отмечают, что сезонность в крипторынке остается важным фактором, усиливающим восходящую динамику. Однако они предупреждают, что уже в 1-м квартале 2026 года возможна масштабная коррекция.

Одним из ключевых индикаторов для оценки потенциала биткоина называют модель Energy Value Model (EVM), разработанную Чарльзом Эдвардсом из Capriole Investments. Согласно расчетам, справедливая цена биткоина находится в диапазоне от $145 000 до $168 000. Сейчас актив торгуется около $115 000, что на 20% ниже расчетного уровня. Если рынок подтянется к «энергетической стоимости», то уже в ближайшие месяцы биткоин может достичь $150 000 и даже приблизиться к $200 000.

Дополнительным подтверждением оптимистичного прогноза служит показатель Estimated Leverage Ratio (ELR), используемый CryptoQuant. В июне 2025 года этот показатель снижался до 0,18, однако в августе и сентябре он стабилизировался на уровне 0,2. Рост ELR отражает активное использование заемных средств трейдерами и усиливает ожидания позитивного движения рынка. Это говорит о том, что участники готовы увеличивать риски в расчете на рост цен.

В целом аналитики считают, что четвертый квартал станет сильным периодом для криптовалют. Биткоин имеет все шансы выйти на новые максимумы благодаря сочетанию сезонности, фундаментальной модели справедливой цены и повышенной активности инвесторов. Однако рынок остается чувствительным к глобальным экономическим условиям, поэтому сценарий масштабной коррекции в начале 2026 года нельзя исключать.

你可能也喜欢

人工智能的五个悖论

人工智能时代充满了悖论,文章探讨了其中五个核心矛盾。 首先是**预测悖论**:AI领域的专家、企业家对未来技术的预言常常失准,无论是过于乐观还是保守,从早期先驱到当代“AI教父”的诸多预测都未能实现,尤其是关于通用人工智能(AGI)到来时间的判断分歧巨大,凸显了技术发展的难以预测性。 其次是**就业量化悖论**:尽管众多国际组织和智库试图量化AI对就业的影响,但各类报告的测算结果差异悬殊,从0.4%到67%不等。这源于技术本身快速演变且与多重社会经济因素交织,使得精确隔离并量化AI的独立影响近乎不可能。 第三是**生产率悖论**:尽管AI浪潮汹涌,技术创新层出不穷,但主要经济体的劳动生产率增速并未同步显著提升,甚至陷入停滞,重现了历史上“索洛悖论”所描述的技术进步与生产率增长脱节的现象。解释认为重大技术产生广泛经济影响需要时间滞后。 第四是**数据价值悖论**:数据被视为AI的“新石油”,具有巨大使用价值,但其交易价值和货币化能力却很低。数据价值难以在财务报表中体现,即使在中国推动数据资源“入表”的实践中,其占上市公司总资产的比例也微乎其微。 最后是**工业革命悖论**:近半个世纪以来,几乎每一种新兴技术(如大数据、物联网、区块链等)都曾被宣称为将引发“第四次工业革命”。当前AI也被普遍赋予这一角色,但历史表明,真正的工业革命通常是事后归纳而非当下断言,且其认定需要时间沉淀。

marsbit12分钟前

人工智能的五个悖论

marsbit12分钟前

交易

现货
活动图片