Корпоративні купівлі біткоїна обвалилися з 500 млн доларів на день майже до нуля

Що сталося

Корпоративні купівлі біткоїна практично зупинилися: за даними CoinDesk на 11 червня 2026 року, обсяги впали з понад 500 млн доларів на день на початку року до незначних рівнів. Публічні компанії за останній місяць додали на баланси лише близько 14 400 BTC — приблизно 1,4 млрд доларів, найгірший місяць для «біткоїн-казначейств» за всю історію спостережень, зазначає DL News.

Деталі

Стиснення йде двома каналами попиту одночасно. Перший — казначейські компанії: премія їхніх акцій до вартості активів схлопнулася, залучати капітал під купівлю BTC стало майже неможливо, і більшість фірм перейшла в режим очікування. На ринку купівель домінує фактично одна Strategy. Другий канал — спотові ETF: із середини травня фонди втратили понад 5,7 млрд доларів чистих відпливів (оцінка на 11 червня).

Разом зникли одразу два найбільші джерела «нечутливого до ціни» попиту, які у 2024–2025 роках поглинали значну частину нової емісії біткоїна.

Що це означає

Прямий адресат — холдер із середнім горизонтом: структурний покупець, який викуповував просідання, тимчасово пішов, і ціні доведеться спиратися на роздріб і деривативи — це означає глибші корекції та рваніші відскоки. Для трейдера з плечем ключовий ризик — ліквідність: без корпоративного біда каскадні ліквідації проходять далі, ніж звикли за останній рік. Можливість тут теж є: історично повернення казначейського попиту починалося після стабілізації премій до NAV — за цією метрикою і варто стежити. Горизонт — тижні: найближчі місячні дані покажуть, пауза це чи зміна режиму.

Контекст

Сигнал складається з картиною, яку ми фіксували раніше: чотири тижні відпливів із біткоїн-ETF поспіль. Тепер до слабкості ETF додалося й мовчання корпоративних покупців.

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.