BTC ниже $60 000: каскад ликвидаций и худшая цена с 2024 года

Что произошло

В ночь на 6 июня 2026 года биткоин в моменте опустился ниже $60 000 — впервые с октября 2024-го. Пробой запустил каскад принудительных закрытий: за сутки ликвидировано позиций на $1,8 млрд почти у 350 тысяч трейдеров. К моменту публикации BTC отыграл часть падения и торгуется около $61 тыс.

Детали

  • Цена. Минимум — ниже $60 000, отскок к ~$61,1–61,3 тыс. За неделю биткоин потерял около 20%, а от октябрьского пика выше $126 000 — более 52% (CoinDesk).
  • Ликвидации. По данным CoinGlass, за 24 часа закрыто позиций на $1,81 млрд: длинных — $1,42 млрд, коротких — $394 млн. Пострадали 349 549 трейдеров; крупнейшая единичная ликвидация — $13,3 млн на Binance.
  • ETF. За 1–5 июня из спотовых биткоин-ETF утекло $1,72 млрд — второй худший недельный результат в их истории (SoSoValue). Около 78% вывода пришлось на IBIT от BlackRock (~$1,34 млрд).
  • Макро. Сильные данные по инфляции и рынку труда заставили рынок переоценить политику ФРС: следующий шаг теперь закладывают как повышение ставки, а не снижение.

Что это значит

Это не паника розницы, а вынужденные продажи с плечом: пробой $60 000 выбил перегруженных лонгистов, и их ликвидации усилили падение — классический каскад на деривативах. Фон давит со всех сторон: крупнейший корпоративный покупатель, Strategy Майкла Сэйлора, развернулся в продавца; деньги уходят из ETF и в подорожавшую AI-инфраструктуру; а ожидание снижения ставки сменилось ожиданием её роста.

Для держателя вывод трезвый: пока ставки идут вверх, а из ETF продолжается отток, у рынка нет того покупателя, что раньше толкал цену. Отскок к $61 тыс. — это скорее закрытие шортов, чем разворот; «дно» подтверждается возвращением спроса, а не одной зелёной свечой. Любую цифру здесь стоит сверять на первоисточнике, а не по заголовку.

Поделиться этой статьей
Связаться:
Крипто-аналитик, Data-аналитик и разработчик с 17-летним опытом в IT. Специализация — инженер-программист.Мой подход к рынку основан исключительно на цифрах и верифицированных данных. Я использую Python (pandas, numpy, scipy, matplotlib), математическую статистику и разведочный анализ данных (EDA) для исследования ончейн-метрик, макроэкономических индикаторов и токеномики проектов.Инвестирую на основе собственной data-driven модели, учитывающей более 30 метрик.Автоматизирую исследования с помощью AI-агентов и собственных скриптов.