Почему упал биткоин: дело не в Сэйлоре, а в инфляции — 10x Research

Что произошло

Биткоин в начале июня просел ниже $60 000, и в крипто-сообществе быстро назначили виновного — компанию Strategy Майкла Сэйлора, якобы распродающую запасы. Аналитик 10x Research Маркус Тилен считает иначе: распродажу спровоцировали оттоки из ETF после высокой инфляции в США, а не Strategy. «Рынок неверно поставил диагноз этой распродаже. Strategy — не проблема», — говорит он.

Детали

  • С 12 мая из американских биткоин-ETF вывели около $5,4 млрд — именно это давление, по Тилену, и уронило цену.
  • Strategy в тот же период была скорее покупателем: компания докупила биткоинов примерно на $2 млрд. Её первая с 2022 года продажа в конце мая оказалась символической — около $2,5 млн.
  • Триггер — апрельская инфляция в США, вышедшая выше ожиданий. Прогноз 10x по следующему отчёту — 4,3% годовых (против 3,8% месяцем ранее и консенсуса рынка ~4,2%).
  • Следующие данные по инфляции (CPI за май) выходят в среду, 10 июня.

Что это значит

Полезный разворот привычного нарратива: винить «Сэйлора, который всё сливает», проще, но цифры этого не подтверждают — Strategy в этот период покупала. Реальная цепочка проще и важнее для понимания рынка: горячая инфляция → ожидание высоких ставок ФРС дольше → институционалы выводят деньги из ETF → цена под давлением.

Отсюда и главная точка недели — отчёт по CPI в среду. Тилен предупреждает: любой отскок «скорее всего, угаснет, если инфляция снова удивит вверх», а значения выше 4% усилят опасения по ставкам. Грубо: выйдет инфляция горячее ожиданий — давление на биткоин продолжится; окажется мягче — возможен отскок-облегчение.

Это трактовка одного аналитика, а не приговор рынку. Но логика «решает макро, а не поиск виноватых» сейчас работает лучше — и в среду её можно будет проверить по факту.

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.