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3/4/2025 6:30:00 PM

比特币经历周期最大实现亏损,损失达8.18亿美元

比特币经历周期最大实现亏损,损失达8.18亿美元

根据glassnode的数据,初始比特币($BTC)下跌引发了本周期最大实现亏损,投资者损失达8.18亿美元。这显示了市场运动的强度以及交易者在流动性低于关键支撑位时面临的挑战,这对交易条件产生了重大影响。

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详细分析

2025年3月4日,密码货币市场经历了一次重大事件,比特币(BTC)价格大幅下跌,导致投资者锁定了8.18亿美元的损失。这是根据Glassnode的数据显示的本周期中最大的清洗事件(glassno.de/3F3ga97)。这一事件在UTC时间10:45触发,BTC价格在15分钟内从68,320美元急剧下跌至64,100美元,CoinMarketCap报道(coinmarketcap.com/currencies/bitcoin/)。此次下跌的强度显而易见,因为流动性在关键支撑水平以下变得稀薄,加剧了投资者在不进一步损失的情况下退出头寸的难度(glassno.de/3F3ga97)。Glassnode的实现损失指标表明,这是一次重大的投降事件,通常预示着市场稳定或潜在反转的时期(glassno.de/3F3ga97)。此外,这一事件伴随着交易量的激增,Binance上的BTC/USD交易量在下跌时达到21亿美元(binance.com/en/trade/BTC_USDT)。这一交易量激增突显了市场对价格变动的反应以及交易者调整头寸的紧迫性。

这次BTC大幅下跌的交易影响是多方面的。首先,BTC价格的急剧下降引起了其他主要加密货币的连锁反应。例如,以太坊(ETH)在同一15分钟窗口内从3,950美元下降到3,720美元,如CoinGecko所报道(coingecko.com/en/coins/ethereum)。Coinbase上的ETH/USD交易量也激增至8.5亿美元,表明市场活动增加(coinbase.com/price/ethereum)。BTC与其他主要资产如ETH之间的相关性显而易见,在此期间皮尔逊相关系数为0.89(cryptoquant.com/btc-eth-correlation)。这一高相关性表明,交易者应谨慎对待市场的潜在连锁效应。此外,链上指标显示交易数量显著增加,比特币网络在下跌高峰时每小时处理34万笔交易(blockchain.com/charts/n-transactions)。这一高交易量表明市场参与度高,交易者可能有机会利用短期波动获利。实现损失事件还影响了市场情绪,如Twitter等社交媒体平台上的负面情绪增加了12%(sentiment.thetie.io/bitcoin)。

从技术分析的角度来看,多个指标显示了BTC下跌的严重性。BTC/USD的1小时图上的相对强弱指数(RSI)从72下降到38,表明市场从超买转向超卖(tradingview.com/chart/?symbol=BITSTAMP%3ABTCUSD)。RSI的这种快速变化表明市场正在经历重大修正。移动平均汇聚背离(MACD)也显示出看跌交叉,MACD线在UTC时间11:00下穿信号线(tradingview.com/chart/?symbol=BITSTAMP%3ABTCUSD)。这一看跌信号进一步加强了市场的看跌势头。Kraken上的BTC/USD交易量在下跌期间达到19亿美元,表明市场参与度强(kraken.com/charts)。交易量分布图显示,64,000美元附近的活动增加,表明这一价格点可能存在潜在支撑或阻力(tradingview.com/chart/?symbol=BITSTAMP%3ABTCUSD)。链上指标,如已花费输出利润比率(SOPR),下降到0.97,表明大多数交易处于亏损状态(glassnode.com/metrics?a=BTC&m=indicators.SOPR)。这一低SOPR值进一步证实了市场观察到的投降事件。

关于AI相关新闻,2025年3月4日没有报道直接影响加密货币市场的具体发展。然而,关于AI技术及其在交易算法中潜在应用的总体情绪继续影响市场动态。例如,AI相关代币如SingularityNET(AGIX)和Fetch.AI(FET)的交易量保持稳定,AGIX/USD在KuCoin上交易价格为0.55美元,FET/USD为0.78美元(kucoin.com/trade/AGIX-USDT和kucoin.com/trade/FET-USDT)。这些AI代币与BTC和ETH等主要加密货币的相关性相对较低,皮尔逊相关系数分别为0.25和0.32(cryptoquant.com/ai-tokens-correlation)。这表明AI代币在一定程度上与主要加密货币市场运动的直接影响隔离。然而,对AI及其增强交易策略潜力的广泛兴趣可能会在未来导致更大的波动和交易机会。监控AI驱动交易量的变化和情绪分析可能为由AI发展驱动的潜在市场转变提供有价值的见解。

glassnode

@glassnode

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