Чому впав біткоїн: справа не в Сейлорі, а в інфляції — 10x Research

Що сталося

Біткоїн на початку червня просів нижче $60 000, і в крипто-спільноті швидко призначили винного — компанію Strategy Майкла Сейлора, що нібито розпродає запаси. Аналітик 10x Research Маркус Тілен вважає інакше: розпродаж спровокували відтоки з ETF після високої інфляції у США, а не Strategy. «Ринок неправильно поставив діагноз цьому розпродажу. Strategy — не проблема», — каже він.

Деталі

  • Із 12 травня з американських біткоїн-ETF вивели близько $5,4 млрд — саме цей тиск, за Тіленом, і уронив ціну.
  • Strategy в той самий період була радше покупцем: компанія докупила біткоїнів приблизно на $2 млрд. Її перший із 2022 року продаж наприкінці травня виявився символічним — близько $2,5 млн.
  • Тригер — квітнева інфляція у США, що вийшла вище за очікування. Прогноз 10x по наступному звіту — 4,3% річних (проти 3,8% місяцем раніше та консенсусу ринку ~4,2%).
  • Наступні дані по інфляції (CPI за травень) виходять у середу, 10 червня.

Що це означає

Корисний розворот звичного наративу: винуватити «Сейлора, який усе зливає», простіше, але цифри цього не підтверджують — Strategy купувала. Реальний ланцюжок простіший і важливіший для розуміння ринку: гаряча інфляція → очікування високих ставок ФРС довше → інституціонали виводять гроші з ETF → ціна під тиском.

Звідси й головна точка тижня — звіт по CPI у середу. Тілен попереджає: будь-який відскок «найімовірніше, згасне, якщо інфляція знову здивує вгору», а значення вище 4% посилять побоювання щодо ставок. Грубо: вийде інфляція гарячіша за очікування — тиск на біткоїн триватиме; виявиться м’якшою — можливий відскок-полегшення.

Це трактування одного аналітика, а не вирок ринку. Але логіка «вирішує макро, а не пошук винних» зараз працює краще — і в середу її можна буде перевірити за фактом.

Поділитися цією статтею
Зв'язатися:
Крипто-аналітик, Data-аналітик і розробник з 17-річним досвідом у IT. Спеціалізація — інженер-програміст.Мій підхід до ринку ґрунтується виключно на цифрах і верифікованих даних. Я використовую Python (pandas, numpy, scipy, matplotlib), математичну статистику та розвідувальний аналіз даних (EDA) для дослідження ончейн-метрик, макроекономічних індикаторів і токеноміки проектів.Інвестую на основі власної data-driven моделі, що враховує понад 30 метрик.Автоматизую дослідження за допомогою AI-агентів і власних скриптів.