BlackRock виводить «дохідний» біткоїн-ETF: фінальна поправка в SEC і комісія нижча за конкурентів

Що сталося

BlackRock 10 червня 2026 року подала до SEC нову поправку щодо iShares Bitcoin Premium Income ETF — біржового фонду, який приноситиме власникам регулярний дохід на біткоїні. У документах зафіксовано комісію 0,65% — помітно нижчу, ніж у наявних конкурентів у цій ніші. Аналітики Bloomberg очікують запуск найближчим часом.

Деталі

Механіка фонду — стратегія covered call: ETF тримає акції спотового біткоїн-фонду BlackRock (IBIT) і продає на них кол-опціони, перетворюючи опціонні премії на регулярні виплати інвесторам. Плата за це — обмежений потенціал зростання: за сильного ралі біткоїна частину прибутку «зрізають» продані коли.

Комісія 0,65% (за поправкою від 10 червня) агресивна для категорії: наявні covered-call продукти на біткоїн беруть помітно більше. За даними Bloomberg-аналітика Еріка Балчунаса, BlackRock поспішає — у ту саму нішу майже одночасно виходить Goldman Sachs, і битва йде за те, хто першим збере активи.

Що це означає

Для довгострокового холдера це новий клас інструменту: «дивіденди на біткоїн» без самостійної торгівлі опціонами — але з платою у вигляді урізаного апсайду. Підходить тим, хто хоче грошовий потік із наявної біткоїн-експозиції; не підходить тим, хто тримає BTC заради максимального зростання. Для ринку загалом сигнал позитивний: BlackRock будує продуктову лінійку довкола біткоїна як зрілого активу — спот-ETF, опціони, тепер дохідні обгортки. Запуск, судячи з фінальної поправки, — питання тижнів.

Контекст

Новий продукт виходить на непростому тлі: спотові біткоїн-ETF переживають затяжний відплив — ми розбирали хвилю погашень у фондах BlackRock і чотири тижні відпливів із BTC-ETF поспіль. Дохідний ETF — спроба запропонувати інвесторам причину залишитися в біткоїні навіть без зростання ціни.

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.