Данные Flow показывают, что притоки в Bitcoin ETF привлекают ликвидность, в то время как давление на продажу альткоинов достигает пятилетнего максимума, согласно Cumulative Buy/Sell Difference от CryptoQuant.
Давление на продажу альткоинов достигает экстремальных уровней из-за миграции ликвидности и чистых продаж
Продажи альткоинов достигли максимума за последние пять лет, а структура рынка указывает на устойчивое чистое распределение, а не на краткосрочную просадку. Эта тенденция совпадает с перемещением ликвидности в сторону активов с самой высокой капитализацией, наиболее доступных для институциональных инвесторов.
Согласно данным IT Tech, кумулятивная разница покупок/продаж по альткоинам за исключением Ethereum ETH -5.54% за последние 13 месяцев составила около -209 миллиардов долларов, что свидетельствует о непрерывных чистых продажах на спотовых рынках. Этот показатель объединяет спотовые потоки на стороне исполнителя, чтобы показать, кто доминирует со временем – покупатели или продавцы; длительное отрицательное значение указывает на устойчивый дефицит спроса.
Такая картина говорит о структурной ротации, а не о циклической паузе. Поскольку ликвидность концентрируется в верхней части рынка и все меньше контрагентов готовы к риску, глубина рынков по парам, не связанным с Bitcoin BTC -4.68% , остается низкой, а влияние на цену – высоким.
Что это значит: притоки в Bitcoin ETF, отток ликвидности, слабая динамика альткоинов
По словам Эрика Бальчунаса, старшего аналитика ETF в Bloomberg, сильные притоки в спотовые Bitcoin ETF захватывают значительную долю капитала, направляемого в криптовалюты, который в ином случае мог бы перейти в более волатильные альткоины. Сосредоточенный институциональный спрос на регулируемый Bitcoin может механически сжимать премии за риск по длинному хвосту токенов.
Как сообщает Cointelegraph, корпоративные цифровые казначейства поглотили около 800 миллиардов долларов розничного капитала, который исторически направлялся на спекуляции с альткоинами, что подтверждает гипотезу об оттоке ликвидности. Такое перераспределение помогает объяснить меньшую ширину рынка, тонкие книги ордеров и сложности с поддержкой ралли альткоинов на фоне кратковременных отскоков.
С редакционной точки зрения, этот взгляд на миграцию ликвидности помогает связать ETF-центрированные притоки с продолжительным сигналом отрицательных спотовых потоков по альткоинам. «Ликвидность, импульс и уверенность ушли в другие места, оставив рынок альткоинов подозрительно спокойным», – отмечает 10x Research.
На момент публикации Ethereum торгуется около $2 018,84, при 30-дневной волатильности около 18,04%. Цена находится ниже своей 50-дневной простой скользящей средней ($2 731,34) и 200-дневной ($3 254,75), при этом 14-дневный RSI составляет 35,51, а 13 из последних 30 сессий закрылись в плюсе.
Что смотреть далее и возможные сценарии рынка
Ключевые индикаторы: доминирование BTC, притоки в Bitcoin ETF, CryptoQuant Cumulative Buy/Sell Difference
Доминирование BTC: Рост этого показателя соответствует защитной фазе, когда капитал концентрируется в Bitcoin, а не в мелких токенах. Задержка или разворот могут быть ранним признаком улучшения широты рынка.
Чистые потоки Bitcoin ETF: Стабильные положительные значения при низких объемах спотовых торгов альткоинов подтверждают продолжающуюся концентрацию ликвидности. Замедление притоков или появление оттоков могут ослабить это давление и способствовать более широкой относительной динамике.
Кумулятивная разница покупок/продаж: Стабилизация и менее отрицательная динамика указывают на истощение продавцов на спотовом рынке альткоинов. Новые минимумы или ускорение отрицательных значений будут свидетельствовать о продолжающемся чистом распределении и хрупкости отскоков.
Сценарии: истощение продавцов против продолжения оттока на фоне смены ликвидности по версии 10x Research
Истощение продавцов: Если доминирование BTC стабилизируется, притоки в ETF нормализуются, а кумулятивный дисбаланс спотовых продаж выравнивается, альткоины могут получить облегчение, в первую очередь крупные и ликвидные имена с более прозрачной регулятивной позицией. Любое улучшение, вероятно, будет постепенным и зависеть от данных.
Продолжение оттока: Если Bitcoin ETF продолжат привлекать чрезмерные притоки, а корпоративные казначейства сохранят капитал, ранее предназначавшийся для альткоинов, слабая динамика может сохраниться. В таком случае ралли рискуют быстро угаснуть, так как ликвидность останется сосредоточенной, а продажи на споте продолжатся.
Дисклеймер: содержание этой статьи отражает исключительно мнение автора и не представляет платформу в каком-либо качестве. Данная статья не должна являться ориентиром при принятии инвестиционных решений.
Вам также может понравиться

Чистая прибыль Berkshire во втором квартале удвоилась, объем обратного выкупа за квартал стал крупнейшим за 5 лет, Google вошла в топ-5 крупнейших позиций.
Во втором квартале Berkshire Hathaway потратила 4,527 миллиарда долларов на выкуп собственных акций, тогда как в первом квартале объем выкупа составил всего около 235 миллионов долларов. За первое полугодие общий объем выкупа достиг примерно 4,76 миллиарда долларов, причем подавляющее большинство сделок пришлось на второй квартал. Кроме того, в течение второго квартала компания осуществила чистые покупки акций на сумму около 19,8 миллиарда долларов, включая приобретение обыкновенных акций Alphabet примерно на 10 миллиардов долларов. Таким образом, Google официально вошла в топ-5 крупнейших позиций портфеля.
Monster: оценка стремительно растет, как долго у Monster продлится "сладкий период"?

AI-приложения впервые проходят "осмотр" маржи: Canva целенаправленно замедляет рост, Figma берет на себя издержки на вычисления
Опыт Canva и Figma выявил общую проблему для компаний, работающих с ИИ: высокие издержки на инференс серьезно снижают валовую прибыль и нарушают юнит-экономику. Чтобы сдержать затраты, Canva сознательно замедлила масштабирование ИИ, что привело к замедлению роста выручки; Figma понесла удар по стоимости акций из-за того, что сама оплачивала бесплатное тестирование для пользователей. Оба игрока рассчитывают решить проблему за счет собственных ИИ-моделей, однако путь к прибыльности в сфере ИИ пока требует времени для подтверждения.
