2022年6月剛剛結束,比特幣(BTC)收于2萬美元以下,在最后一刻的上漲讓多頭逃脫了40%的月度損失。
BTC/USD1小時蠟燭圖(Bitstamp)?來源?TradingView
分析師:比特幣可能會“無聊”幾個月
CointelegraphMarketsPro和TradingView的數據顯示,BTC/USD在月度收盤時飆升,Bitstamp上的BTC/USD為19924美元。
泛歐證券交易平臺已上線Melanion Capital旗下比特幣ETF:金色財經報道,由阿姆斯特丹交易平臺、布魯塞爾交易平臺、巴黎交易平臺合并成立的泛歐證券交易平臺已上線法國投資公司Melanion Capital推出的的Bitcoin Equities ETF。BTC NA旨在追蹤Melanion Bitcoin Exposure Index,與BTC的市場價格緊密相連。[2023/6/22 21:54:46]
在此基礎上,這個交易對勉強超過了上一個減半期創下的歷史高位之下的首個月收位。2017年11月,比特幣在Bitstamp上的價格達到19770美元。
NEAR生態錢包Sender完成450萬美元融資:9月12日消息,NEAR生態錢包Sender完成450萬美元融資,Pantera Capital領投,Crypto.com、Jump Crypto、Amber Group、WOO Network、SevenX Ventures、Smrti Labs、D1 Ventures、Puzzle Ventures、Shima Capital、Eniac Ventures和GFS Ventures參投,本輪融資估值為 4500萬美元。
據悉,Sender是一個非托管錢包,允許用戶即時交換Token,并將其質押以獲得潛在的收益;此外,Sender還可以連接到Ledger和Keystone等硬件錢包,以及集成Moonpay、Banxa和Transak等加密入口服務。[2022/9/12 13:24:38]
盡管如此,比特幣仍創下了2011年9月以來最嚴重的月度虧損,本月跌幅約為37.3%。
Klaytn宣布與OpenSea達成合作:金色財經報道,Klaytn Foundation和OpenSea宣布了一項針對亞洲NFT生態系統的合作,這些努力包括非功能性金融會議和生態系統發展倡議。到目前為止,Klaytn已經在亞洲建立了強大的合作伙伴,其中包括新加坡的Altava集團、泰國的East NFT、日本的Soramitsu和中國的區塊鏈服務網絡(BSN)。項目和開發人員還可以利用Klaytn增長基金(KGF)、開發人員工具和資源,并期待Klaytn通過入局戰略合作伙伴構建的端到端元域支持包,以提供基礎設施和其他支持服務。(prnewswire)[2022/6/24 1:28:11]
“穩步地在這里挖出了一個周期底部,”交易平臺Decentrader的分析師PhilipSwift在收盤后的推特評論中總結道。
比特幣走軟之際,美國股市也表現慘淡。評論人士指出,2022年第二季度是標準普爾500指數自1970年以來表現最差的季度,也是納斯達克指數自1998年以來上半年表現最差的季度。
“調整通脹因素后,2022年上半年標準普爾500指數下跌25-26%,納斯達克下跌34-35%,比特幣下跌64-65%,”大空頭投資者MichaelJ.Burry回應道。
Burry此前曾預測,美國貨幣政策將被迫在年底前改變方向。目前美國貨幣政策的目標是通過加息對抗通脹。
Blockware首席分析師WilliamClemente告訴推特粉絲:“到處都是觸底/積累的信號,主要基金/貸款機構破產,史上最糟糕的季度,Nocoiner噴子對我們的抨擊,整個時間線都在表明這次的狀況不一樣。”
“如果出現一個適合堆積比特幣的區間,市場可能仍將經歷幾個月的無聊以及投降式拋售。”
BTC/USD月收益圖。來源:Coinglass
數據顯示,CoinbasePro買家有所增加
然而,在機構投資者中,有新的證據表明,比特幣在2萬美元時屬于“買入”。
正如鏈上分析平臺CryptoQuant所指出,“Coinbase溢價”(CoinbasePremium)在6月30日兩個月來首次恢復正值。
溢價是指幣安交易所和美國交易所Coinbase旗下的CoinbasePro的比特幣價格之間的差價。
溢價為正時,意味著投資者在CoinbasePro上支付的價格更高,表明需求上升。截至6月30日,溢價為0.217。
Coinbase溢價vs.BTC/USD圖表?來源:CryptoQuant
CryptoQuant首席執行官JuKiYoung對數據發表評論說:“這一上漲并不意味著牛市,但顯然,它告訴我們,在這個價格區間有機構買家。”
來源:金色財經
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本文思路是根據我的實戰經驗總結的《黑馬量化系統》而來,多空信號如何使用,在電子版的黑馬量化系統教程中有敘述,有興趣的朋友.
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