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비트코인(BTC)은 이더리움(ETH)이 소폭 상승하면서 3% 상승해 $58000를 넘어섰습니다.

WBOY
풀어 주다: 2024-09-13 15:28:15
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비트코인은 8월 소비자물가지수(CPI) 보고서에 대한 투자자들의 반응에 힘입어 목요일 아침 3% 상승해 58,000달러를 넘어섰습니다.

비트코인(BTC)은 이더리움(ETH)이 소폭 상승하면서 3% 상승해 000를 넘어섰습니다.

비트코인은 헤드라인 인플레이션이 약간 둔화되었지만 핵심 인플레이션이 지속적으로 상승한 8월 소비자 물가 지수(CPI) 보고서에 대한 반응으로 목요일 아침 3% 상승하여 58,000달러를 넘어섰습니다.

헤드라인 CPI는 연율 2.5% 상승해 예상 증가율 2.6%보다 소폭 낮았지만 2021년 2월 이후 가장 느린 수준을 기록했습니다. 이 수치는 전월 대비 전체 인플레이션율이 감소했음을 나타냅니다.

그러나 변동성이 큰 식품과 에너지를 제외한 근원물가는 전월 대비 0.3% 상승해 예상치(0.2%)를 넘어섰다. 이 인플레이션 측정치는 연준의 목표인 2%를 크게 웃도는 3.2% 증가로 전년 대비 높은 수준을 유지했습니다.

시가총액 기준으로 두 번째로 큰 암호화폐인 이더리움(ETH)도 이익을 얻었지만 그 정도는 적습니다. CoinGecko 데이터에 따르면 ETH는 지난 24시간 동안 1.3% 상승하여 이 글 작성 당시 $2,360에 거래되었습니다.

한편, 이더리움의 레이어 1 블록체인 경쟁자인 Sui는 SUI 토큰이 16% 급등하여 $1.03에 거래되었습니다. 이러한 이득은 Grayscale이 Grayscale Sui Trust 출시를 발표한 데 따른 것입니다. 여기서 각 신뢰 지분은 14.95 SUI 토큰을 나타냅니다.

이 계산에 따르면 신탁은 각 SUI 토큰의 가치를 90센트로 평가하며, 이는 그레이스케일에 따르면 프로젝트에 대한 투자자의 관심을 불러일으켰습니다.

반면, 비트코인 ​​현물 ETF는 또 한번 유출을 겪었습니다. SoSo Value의 보고에 따르면 투자자들은 9월 11일에 이 펀드에서 총 4,400만 달러를 인출했습니다.

자금 중 (ARKB)가 5,400만 달러로 가장 많은 자금 유출을 기록했습니다. 그레이스케일(GBTC)의 비트코인 ​​ETF도 450만 달러의 유출을 보고했고, 피델리티(FBTC)의 ETF는 1,250만 달러의 유입을 기록했습니다.

또한 이더리움 현물 ETF는 542,900달러의 순 유출을 기록했으며 VanEck의 ETHV ETF는 170만 달러의 유출을 경험했습니다. SoSoValue의 데이터에 따르면 이러한 유출은 Fidelity의 FETH ETF에 110만 달러가 유입되어 부분적으로 상쇄되었습니다.

Presto Labs의 연구 책임자인 Peter Chung은 Decrypt와 대화하면서 강력한 8월 CPI 데이터를 강조했는데, 이는 아시아 거래 시간까지 지속되는 위험 거래를 촉발하여 비트코인을 상승시켰습니다.

“이것은 시장이 이제 '좋은 소식은 좋은 소식'의 영역에 있다는 것을 보여줍니다." 정씨는 말했습니다.

그는 또한 비트코인의 해시율이 최근 사상 최고인 680EH/s에 도달했다고 언급했는데, 이는 네트워크의 보안이 과소평가되었을 수 있음을 시사합니다. Chung은 사상 최저치인 $39/PH/s/day의 해시 가격이 장기적으로 비트코인 ​​상승세에 매력적일 수 있다고 덧붙였습니다.

그러나 CEX.IO의 수석 분석가인 Illia Otychenko는 비트코인의 단기 모멘텀에 대해 경고를 표명했습니다.

Otychenko는 상대 강도 지수(RSI) 및 이동 평균과 같은 기술 지표를 언급하면서 Decrypt에 "비트코인의 강세 모멘텀이 사라지고 있는 것 같습니다."라고 말했습니다. “약세 다이버전스가 형성되고 있으며 200 SMA가 저항으로 작용할 수 있습니다.”

Otychenko는 또한 일일 차트에서 일반적으로 하락세를 나타내는 데드 크로스가 발생할 가능성도 지적합니다. 동시에 그는 MACD 크로스오버가 약세 압력의 지속 시간을 제한할 수 있다고 지적합니다.

RSI는 가격 변동의 속도와 변화를 측정하여 잠재적인 과매수 또는 과매도 상태를 나타내는 반면, 이동 평균은 가격 데이터를 평활화하여 특정 기간 동안의 추세와 잠재적인 지지 또는 저항 수준을 식별합니다.

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