Корпоративные покупки биткоина рухнули с 500 млн долларов в день почти до нуля

Что произошло

Корпоративные покупки биткоина практически остановились: по данным CoinDesk на 11 июня 2026 года, объёмы упали с более чем 500 млн долларов в день в начале года до незначительных уровней. Публичные компании за последний месяц добавили на балансы лишь около 14 400 BTC — примерно 1,4 млрд долларов, худший месяц для «биткоин-казначейств» за всю историю наблюдений, отмечает DL News.

Детали

Сжатие идёт по двум каналам спроса одновременно. Первый — казначейские компании: премия их акций к стоимости активов схлопнулась, привлекать капитал под покупку BTC стало почти невозможно, и большинство фирм перешло в режим ожидания. На рынке покупок доминирует фактически одна Strategy. Второй канал — спотовые ETF: с середины мая фонды растеряли свыше 5,7 млрд долларов чистых оттоков (оценка на 11 июня).

Итого исчезли сразу два крупнейших источника «нечувствительного к цене» спроса, которые в 2024–2025 годах поглощали значительную часть новой эмиссии биткоина.

Что это значит

Прямой адресат — холдер со средним горизонтом: структурный покупатель, который выкупал просадки, временно ушёл, и цене придётся опираться на розницу и деривативы — это означает более глубокие коррекции и более рваные отскоки. Для трейдера с плечом ключевой риск — ликвидность: без корпоративного бида каскадные ликвидации проходят дальше, чем привыкли за последний год. Возможность здесь тоже есть: исторически возврат казначейского спроса начинался после стабилизации премий к NAV — за этой метрикой и стоит следить. Горизонт — недели: ближайшие месячные данные покажут, пауза это или смена режима.

Контекст

Сигнал складывается с картиной, которую мы фиксировали ранее: четыре недели оттоков из биткоин-ETF подряд. Теперь к слабости ETF добавилось и молчание корпоративных покупателей.

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.