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어제 Bitcoin (BTC)은 1 분기 1 분기에 몇 달 동안 하락한 조치를 취한 후 Binance Crypto Exchange에서 111,880 달러의 사상 최고치 (ATH)를 새로 만들었습니다. 선행 cryptocurrency가 있습니다 반등 4 월 6 일 최저 약 $ 76,000의 45% 이상, 최근 고래 행동에 따르면 장기 보유자는 더 이상 상승 가능성을보고 있음을 시사합니다.
비트 코인 Ath는 고래의 혼합 반응을 본다
최근 Cryptoquant Quicktake Post에 따르면 Contributor Crazzyblockk의 최근 BTC 금액을 보유한 지갑은 현재 가격 랠리 중에 적극적으로 이익을 얻었으며 판매 압력 증가에 기여했습니다.

반대로, 6 개월 이상 상당한 BTC를 보유한 지갑 – 노인 고래는 최소 판매 활동. 이것은 비트 코인에 대한 장기적인 신뢰와 지속적인 가격 감사에 대한 기대를 나타냅니다.

한편, 7 일에서 30 일 전의 활성 고래는 온화한 이익 창출에 종사하여 진행중인 랠리에 신중한 참여를 제안했습니다. 오래된 고래의 제한된 활동은 긍정적 인 신호이지만, 일부 지표는 랠리의 지속 가능성에 대해주의를 기울입니다.
예를 들어, 현재 가격 급등 동안 NRPL (Net Resibled Profit/Loss)은 이전 2024-2025 년 시장 탑에서 관찰 된 수준보다 상당히 낮습니다. 이는 투자자들 사이의 전반적인 이익 감수 추진력이 약한 것을 나타냅니다.

이 처음에 NRPL은 인수와 판매의 가격 차이에 따라 비트 코인을 판매 할 때 순이익 또는 손실 투자자가 잠그고있는 순이익을 측정합니다. 높은 NRPL은 강력한 이익을 얻는 행동을 나타내고, 낮거나 부정적인 NRPL은 열정이나 항복 감소를 시사합니다.
시장이 더 나아 갔습니까?
낮은 NRPL은 시장이 아직 행복하지 않다는 것을 암시 할 수 있지만, 잠재적으로 건강한 신호 인이 랠리의 강점과 지속 가능성에 대한 우려를 제기합니다. 이러한 역학은 다른 기간 동안 BTC의 가격 궤적에 영향을 줄 수 있습니다.
단기적으로, 새로운 고래에 의한 지속적인 이익 창출은 과열 된 시장 상황을 중화하기 위해 가격 수정을 유발할 수 있습니다. 가격 하락은 BTC를 $ 100,000- $ 105,000의 지원 구역으로 돌려 보낼 수 있습니다.
대조적으로, 중기에, 낮은 NRPL 수준과 결합 된 오래된 고래의 지속적인 비 활동은 통합 단계 후에 강세를지지 할 수있다. 투자자는 풀백을 더 많은 BTC를 축적 할 수있는 기회로 볼 수 있습니다.
결론적으로, 단기 가격 수정은 가능하지만 Bitcoin의 중간 전망은 대체로 낙관적입니다. 오래된 고래가 자신의 위치를 유지하고 NRPL이 낮게 유지된다고 가정 할 때.
이것은 최근 온쇄 분석과 일치합니다 전시 많은 새로운 BTC 투자자들은 비트 코인 거래에도 불구하고 탄탄한 실현되지 않은 이익에 앉아 있고 공황 판매의 징후를 보이지 않고 있습니다. 프레스 타임에 BTC는 111,500 달러로 지난 24 시간 동안 4.2% 증가했습니다.

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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