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최근의 체인 데이터에 따르면 Binance BTC 철수가 주목할만한 스파이크를 보았 기 때문에 BTC (Bitcoin) 고래는 잠재적 인 집회를 준비 할 수 있습니다. 또한, 교환으로 안정적인 유입이 증가하면 구매 측 유동성이 증가함에 따라 시장의 낙관적 감정이 강화되고 있음을 나타냅니다.
비트 코인 고래가 미리 집회를 앞두고?
기고자 Amr Taha의 최근 암호화 Quicktake 게시물에 따르면 Bitcoin Whales는 이번 달 Binance에서 가장 큰 BTC 유출 중 하나를 녹음했습니다. 아래 차트는 6 월 16 일에 거의 4,500 BTC가 철회되었음을 보여줍니다.
비트 코인 고래는 상당한 BTC 보유가있는 지갑 주소로 정의됩니다. 과거의 데이터에 따르면 고래에서 큰 인출은 BTC Exchange 매장량의 감소를 반영하여 거래에 쉽게 동전을 이용할 수있게되므로 일반적으로 가격 집회에 앞서 있습니다.
이 대규모 철수를 넘어서, 온 체인 데이터도 보여줍니다 줄어들고 있습니다 BTC는 고래와 소매 투자자의 교환으로 유입됩니다. 이러한 주요 유출과 낮은 예금의 조합은 비트 코인“공급 크런치”의 토대를 마련 할 수 있습니다.
초기화되지 않은 경우, 비트 코인 공급 크런치는 거래소에서 사용 가능한 BTC가 급격히 감소하여 구매자의 즉각적인 공급을 줄일 때 발생합니다. 이것은 장기 소지자 나 고래가 BTC를 냉장 저장으로 철회하여 수요가 액체 공급을 능가함에 따라 가격에 대한 상승 압력을 초래할 때 발생합니다.
Stablecoin 유입 증인이 급격히 증가합니다
Bitcoin의 Exchange Exodus와 병행하여 최근 며칠 동안 Binance에 대한 Stablecoin 유입이 급증했습니다. 특히, 6 월 13 일과 15 일에 4 억 달러가 넘는 스테이블 코인이 흐르고있었습니다.
역사적으로, 이러한 상당한 안정적인 유입 유입은 구매 측 유동성 준비와 관련이 있습니다. 다시 말해, 대규모 투자자들은 자본금이 BTC와 같은 암호화 자산에 자본을 배치하여 새로운 위험 식욕을 반영 할 준비가 된 것으로 보입니다. Taha는 다음과 같이 결론을 내 렸습니다.
공격적인 비트 코인 철수 및 동시 안정 코인 퇴적물은 공급 수요 비대칭을 만듭니다. 교환 및 연료 구매에 대한 유동성 증가에 대한 BTC가 적음으로써 스테이지는 잠재적 인 가격 이탈을 위해 설정됩니다.
한편, 추가 교환 데이터는 BTC의 추가 상승에 대한 사례를 지원합니다. 예를 들어, 동전이있었습니다 경험 Binance에 대한 지속적으로 부정적인 자금 률 – 종종 짧은 압박의 선구자입니다.
동시에 Bitcoin의 장기 보유자는 최근 CAP를 실현했습니다. 능가 200 억 달러, 노련한 투자자들 사이의 신뢰 증가를 강조합니다. 또한 BTC 랠리, 소매 참여에도 불구하고 유적 상대적으로 낮아 성장의 여지를 추가로 제안합니다.
그러나 단기 소지자는 있습니다 전시 최근 가격 수정 속에서 판매 증가, 신고의 징후. 글을 쓰는 시점에서 BTC는 지난 24 시간 동안 $ 105,575로 1.0% 하락했습니다.
Unsplash의 주요 이미지, CryptoQuant 및 TradingView.com의 차트
Ash는 진화하는 분산 기술의 세계에 깊숙이 뛰어 들기위한 열정을 가진 전담 암호화 연구원이자 블록 체인 애호가입니다. 서면 배경과 디지털 자산이 미래를 형성하는 방법에 대한 자연적인 호기심으로, 그는 분산 금융 (DEFI), NFT 및 유동성 채굴을 포함한 Cryptocurrency 공간의 다양한 부문에 몰입했습니다. 암호화로의 여행은 그 뒤에있는 기술을 완전히 이해하려는 욕구로 시작 하여이 시스템을 직접 탐색하고 참여하게 만들었습니다.
Defi에 대한 Ash의 접근 방식은 분산 프로토콜에 적극적으로 참여함에 따라 표면 수준의 연구를 넘어서서 기능을 테스트하여 작동 방식에 대한 더 깊은 이해를 얻습니다. 스테이 킹 메커니즘 실험에서 유동성 마이닝 전략 탐색에 이르기까지 그는 탐색에 실습을 통해 이론적 지식을 훨씬 뛰어 넘는 실용적이고 실제 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 이 몰입 형 경험은 그가 스마트 계약, 토큰 거버넌스 및 미래의 금융에 대한 분산 된 플랫폼의 광범위한 영향을 포괄적으로 파악하는 데 도움이되었습니다.
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