Биткоин-ETF теряют деньги четвёртую неделю: лидирует IBIT от BlackRock

Что произошло

Спотовые биткоин-ETF в США за неделю к 5 июня потеряли $1,72 млрд — это уже четвёртая неделя оттоков подряд и крупнейшая из них. Большую часть вывода обеспечил флагманский фонд IBIT от BlackRock.

Детали

По данным SoSoValue и Farside Investors, за неделю к 5 июня картина такая:

ФондЧистый отток за неделю
IBIT (BlackRock)−$1,34 млрд
FBTC (Fidelity)−$201,9 млн
GBTC (Grayscale)−$144,3 млн
Всего по биткоин-ETF−$1,72 млрд

С середины мая из биткоин-фондов суммарно ушло около $5,4 млрд за четыре недели. Эфирные ETF тоже в минусе: −$173 млн за прошедшую неделю и −$885,6 млн за тот же четырёхнедельный отрезок. Биткоин при этом держится около $63,5 тыс.

Что это значит

Сам факт оттока не новость — продолжающуюся распродажу в биткоин-ETF мы разбирали и раньше. Новое здесь — кто продаёт. Прежде основной отток шёл через старый Grayscale (GBTC), и это списывали на «ротацию» из дорогого фонда в дешёвые. Теперь же лидирует IBIT — самый крупный и обычно самый «липкий» фонд: когда флагман BlackRock за неделю отдаёт $1,34 млрд, объяснить это техническим перетоком уже сложно. Это сигнал, что осторожничает именно крупный институциональный спрос, а не только хвосты старых продуктов.

Без паники: на фоне суммарных активов биткоин-ETF (десятки миллиардов долларов) недельный отток — заметный, но не катастрофический, и цена держится. Аналитики Bernstein вообще называют нынешний этап «скучным циклом», который не ломает тезис о биткоине как средстве сбережения. Но направление потоков важно: пока институционалы выводят деньги месяц подряд, ждать мощного драйвера для роста трудно. А вот почему они продают — отдельный и более интересный вопрос (об этом — в нашем разборе про инфляцию и предстоящий отчёт по CPI).

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.