Bitget App
Trade smarter
Kup kryptoRynkiHandelFuturesEarnAICentrumWięcej
Glassnode: Byczy ilościowy model Bitcoin generuje wyraźny sygnał trendu wzrostowego

Glassnode: Byczy ilościowy model Bitcoin generuje wyraźny sygnał trendu wzrostowego

BlockBeatsBlockBeats2026/04/24 12:27
Pokaż oryginał

BlockBeats News, 24 kwietnia, Glassnode opublikował analizę, wskazującą, że dla rosnącego Bitcoina jego ilościowy model Vector wygenerował wyraźny sygnał, a momentum osiągnęło poziom 1, co uruchamia wskaźnik wzrostowy, podczas gdy indeks ryzyka w modelu wynosi 0. Historycznie takie sygnały oznaczają zbliżający się znaczący trend wzrostowy.


Ilościowy model Vector to model tradingowy Glassnode służący do oceny trendów Bitcoina (momentum) oraz ryzyka. Model generuje dwa kluczowe wskaźniki: momentum, które mierzy siłę trendu wzrostowego lub spadkowego, oraz indeks ryzyka, który pozwala określić, czy rynek jest przegrzany, znajduje się w bańce lub może zacząć się korekta. Obecnie Bitcoin znajduje się w stanie silnego trendu wzrostowego (momentum=1) bez ryzyka przegrzania (risk=0).

0
0

Zastrzeżenie: Treść tego artykułu odzwierciedla wyłącznie opinię autora i nie reprezentuje platformy w żadnym charakterze. Niniejszy artykuł nie ma służyć jako punkt odniesienia przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.

PoolX: Stakuj, aby zarabiać
Nawet ponad 10% APR. Zarabiaj więcej, stakując więcej.
Stakuj teraz!

Może Ci się również spodobać

Meta wdroży własne chipy AI w pierwszej połowie przyszłego roku, aby obniżyć koszty i zmniejszyć zależność od Nvidia

Meta będzie używać swojego trzeciego pokolenia własnych chipów AI, MTIA 450, w centrach danych od pierwszej połowy przyszłego roku, a czwarte pokolenie jest przewidywane do wdrożenia pod koniec 2027 roku. W ciągu najbliższych 12 miesięcy Meta zobowiązała się do wdrożenia własnych chipów o zapotrzebowaniu energetycznym przekraczającym 1 gigawat. Yee Jiun Song, wiceprezes ds. inżynierii w Meta, podkreślił, że w porównaniu do produktów obecnie dostarczanych przez Nvidia, autorskie chipy Meta są bardziej wydajne podczas uruchamiania modeli AI i mają niższe zużycie energii.

华尔街见闻2026/09/15 14:51