CryptoQuant: краткосрочные владельцы биткоина являются основными продавцами на рынке

cryptonews.ru發佈於 2025-02-17更新於 2025-04-17

  • В CryptoQuant заявили, что краткосрочные владельцы первой криптовалюты являются основными продавцами на крипторынке.
  • Ежедневно они отправляют на бирже около 930 BTC.

Краткосрочные владельцы являются основными продавцами первой криптовалюты, которые отправляют на биржи в среднем около 930 BTC в день. Об этом заявили в CryptoQuant, отметив, что последние 15 дней наблюдается стабильное давление продаж на биржах.

Who’s Really Selling Bitcoin? Let’s Break It Down

“The real sell pressure is not from whales or old hands, but from retail, mid-sized cohorts (shrimps to sharks) and short-term holders — a classic shakeout.” – By @Crazzyblockk

Full post ⤵️https://t.co/7byGSp2gSH pic.twitter.com/Qycs9yyaaZ

— CryptoQuant.com (@cryptoquant_com) April 16, 2025

«Для сравнения, долгосрочные владельцы перемещали только около 529 BTC в день, что свидетельствует о страхе или фиксации прибыли среди краткосрочных игроков, тогда как долгосрочная уверенность остается неизменной», — говорится в сообщении.

Те, кто хранит от 100 BTC до 1000 BTC отправляют на криптобиржи 402 BTC, а владельцы более 1000 монет продают только 70 BTC.

Аналитики отметили, что реальное давление продаж поступает от ритейла и среднесрочных игроков, а также от краткосрочных владельцев. Они назвали это классическим «выбиванием слабых рук».

«На фоне бокового движения биткоина и уменьшения волатильности, такой анализ помогает понять, что текущая коррекция — это не массовый выход “умных денег”, а скорее реакция нервных краткосрочных и среднесрочных инвесторов», — подытожили эксперты.

Напомним, в конце марта 2025 года в CryptoQuant назвали ключевые уровни цены биткоина для инвесторов.

你可能也喜歡

AI 席卷全球,Crypto + AI 为何一片惨淡?

这篇文章探讨了在人工智能(AI)蓬勃发展的背景下,区块链(Crypto)与AI结合的赛道为何表现惨淡。文章通过需求侧分析,将“区块链+AI”领域划分为四个细分赛道:去中心化算力、去中心化存储、模型验证与隐私保护、AI智能体基础设施。 文章指出,当前困境的核心并非技术结合逻辑矛盾,而是严重的供需错配。传统AI产业的核心需求是短期性能提升、成本优化和基建稳定性;而现有的区块链AI方案多聚焦于数据主权、去中心化和透明校验等长期或次要议题,且往往在性能或稳定性上存在妥协,导致企业缺乏迁移动力。 具体来看:去中心化算力和存储虽有逻辑合理性,但技术优势不足以让企业承担切换风险;模型验证和隐私技术因缺乏紧迫的监管驱动而需求滞后;AI智能体基础设施则面临市场需求(当前聚焦内部自动化)与技术愿景(服务未来跨网络自治智能体)不匹配的问题。目前,唯有AI智能体支付赛道,因区块链与传统金融均未妥善解决行业痛点,而具备直接竞争的条件。 文章认为,该赛道缺乏标杆性落地案例是阻碍其获得主流关注的关键。其长期价值依然存在,但未来发展取决于能否有效适配市场真实需求:要么主动补齐短期性能短板以融入现有AI产业链,要么坚持布局,等待下一代AI范式成熟带来需求爆发。

Foresight News7 分鐘前

AI 席卷全球,Crypto + AI 为何一片惨淡?

Foresight News7 分鐘前

世界模型概念入门:一个从心理学烧到 AI 主战场的故事

世界模型是当前AI领域的热门概念,旨在让机器像人类一样,在行动前通过“脑内沙盘”预演和推演未来。其核心思想可追溯至1943年心理学家Kenneth Craik提出的“心智模型”,以及AI先驱Marvin Minsky的“框架理论”。2018年,David Ha与Jürgen Schmidhuber的论文将这一概念带入深度学习主流。 当前,学界和产业界对世界模型的定义尚未统一。Yann LeCun强调其应理解物理规律,提出JEPA架构;李飞飞则基于POMDP框架,将世界模型分为渲染器、模拟器和规划器三类;清华大学FIB-Lab将其功能归纳为“理解世界”与“预测未来”。OpenAI的Sora、Google DeepMind的Genie 3、英伟达的Cosmos等大厂产品,分别从视频生成、3D交互、物理仿真等角度切入。 技术路线主要分为三类:一是“画画”路线,即生成式视频模型,视觉逼真但物理一致性弱;二是“心算”路线,预测抽象表征,效率高但可解释性差;三是“搭积木”路线,生成精确的三维环境,可控但泛化能力有限。发展趋势是三者融合,并向World Action Model(WAM)演进,实现状态预测与动作生成的联合学习。 产业链已形成基础支撑层、技术平台层和场景应用层三层结构,在自动驾驶、具身智能等领域应用广泛。尽管概念尚未统一,但这反映了技术早期的多元探索,最终目标都是让机器拥有可推演、可泛化的内部世界模型,以实现更安全、高效和通用的智能行为。

marsbit1 小時前

世界模型概念入门:一个从心理学烧到 AI 主战场的故事

marsbit1 小時前

交易

現貨
活动图片