

Bitcoin (BTC) klettert um 3 % auf über 58.000 $, während Ethereum (ETH) bescheidene Zuwächse verzeichnet
Bitcoin kletterte am Donnerstagmorgen um 3 % auf über 58.000 US-Dollar, angetrieben durch die Reaktion der Anleger auf den Bericht zum Verbraucherpreisindex (CPI) vom August.
Bitcoin stieg am Donnerstagmorgen um 3 % und kletterte als Reaktion auf den Verbraucherpreisindex (CPI)-Bericht vom August, der eine leichte Verlangsamung der Gesamtinflation, aber einen anhaltenden Anstieg der Kerninflation zeigte, über die 58.000-Dollar-Marke.
Der Gesamt-VPI stieg mit einer jährlichen Rate von 2,5 %, was geringfügig unter dem erwarteten Anstieg von 2,6 % liegt, aber den niedrigsten Stand seit Februar 2021 darstellt. Dieser Wert deutet auf einen Rückgang der Gesamtinflationsrate im Vergleich zum Vormonat hin.
Allerdings stieg die Kerninflation, die die volatilen Kategorien Nahrungsmittel und Energie ausschließt, monatlich um 0,3 % und übertraf damit die Prognosen von 0,2 %. Auch diese Inflationskennzahl blieb im Jahresvergleich hoch, mit einem Anstieg von 3,2 %, deutlich über dem Ziel der Federal Reserve von 2 %.
Die zweitgrößte Kryptowährung nach Marktkapitalisierung, Ethereum (ETH), verzeichnete ebenfalls Zuwächse, allerdings in geringerem Ausmaß. Laut CoinGecko-Daten ist ETH in den letzten 24 Stunden um 1,3 % gestiegen und wurde zum Zeitpunkt des Schreibens bei 2.360 $ gehandelt.
Unterdessen verzeichnete Sui, ein Layer-1-Blockchain-Konkurrent von Ethereum, einen Anstieg seines SUI-Tokens um 16 % und wurde bei 1,03 $ gehandelt. Dieser Zuwachs folgt auf Grayscales Ankündigung der Einführung seines Grayscale Sui Trust, bei dem jede Trust-Aktie 14,95 SUI-Token repräsentiert.
Basierend auf dieser Berechnung bewertet der Trust jeden SUI-Token mit 90 Cent, was laut Grayscale das Interesse der Anleger an dem Projekt geweckt hat.
Andererseits kam es bei Bitcoin-Spot-ETFs erneut zu Abflüssen. Wie SoSo Value berichtet, haben Anleger am 11. September insgesamt 44 Millionen US-Dollar netto aus diesen Fonds abgezogen.
Unter den Fonds verzeichnete (ARKB) mit 54 Millionen US-Dollar die höchsten Abflüsse. Der Bitcoin ETF von Grayscale (GBTC) meldete ebenfalls Abflüsse von 4,5 Millionen US-Dollar, während der ETF von Fidelity (FBTC) Zuflüsse von 12,5 Millionen US-Dollar verzeichnete.
Darüber hinaus verzeichneten Ethereum-Spot-ETFs Nettoabflüsse in Höhe von 542.900 US-Dollar, während der ETHV-ETF von VanEck Abflüsse in Höhe von 1,7 Millionen US-Dollar verzeichnete. Diese Abflüsse wurden nach Angaben von SoSoValue teilweise durch Zuflüsse in Höhe von 1,1 Millionen US-Dollar in den FETH ETF von Fidelity ausgeglichen.
Im Gespräch mit Decrypt hob der Forschungsleiter von Presto Labs, Peter Chung, die starken VPI-Daten vom August hervor, die seiner Meinung nach einen Risk-on-Handel auslösten, der bis in die asiatischen Handelszeiten andauerte und Bitcoin nach oben trieb.
„Dies zeigt, dass sich der Markt jetzt im ‚Gute Nachrichten sind gute Nachrichten‘-Territorium befindet“, sagte Chung.
Er wies auch darauf hin, dass die Hash-Rate von Bitcoin kürzlich ein Allzeithoch von 680 EH/s erreicht habe, was darauf hindeutet, dass die Sicherheit des Netzwerks möglicherweise unterbewertet sei. Chung fügt hinzu, dass der Hashpreis, der auf einem Allzeittief von 39 $/PH/s/Tag liegt, für langfristige Bitcoin-Bullen attraktiv sein könnte.
Der leitende Analyst bei CEX.IO, Illia Otychenko, äußert jedoch Vorsicht hinsichtlich der kurzfristigen Dynamik von Bitcoin.
„Die Aufwärtsdynamik von Bitcoin scheint nachzulassen“, sagt Otychenko gegenüber Decrypt und bezieht sich dabei auf technische Indikatoren wie den Relative Strength Index (RSI) und gleitende Durchschnitte. „Eine rückläufige Divergenz bildet sich und der 200 SMA könnte als Widerstand wirken.“
Otychenko weist auch auf die Möglichkeit eines Todeskreuzes auf dem Tages-Chart hin, das typischerweise eine Bärendominanz signalisiert. Gleichzeitig weist er darauf hin, dass ein MACD-Crossover die Dauer eines rückläufigen Drucks begrenzen könnte.
RSI misst die Geschwindigkeit und Änderung von Preisbewegungen und zeigt potenzielle überkaufte oder überverkaufte Bedingungen an, während gleitende Durchschnitte Preisdaten glätten, um Trends und potenzielle Unterstützungs- oder Widerstandsniveaus über bestimmte Zeiträume zu identifizieren.
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