Upbit додає одразу 9 токенів: волатильність у LDO, PAXG, Morpho та Osmosis

2 хв. читання

Що сталося

Південнокорейська біржа Upbit 19 червня 2026 року додає одразу 9 цифрових активів на свої ринки в парах до біткоїна (BTC) і Tether (USDT). Лістинг іде хвилями по годині — з 15:00 до 19:00 за корейським часом (KST). Оголошення спричинило помітні рухи котирувань ще до старту торгів.

Деталі

  • Розклад лістингу (KST): PEAQ і LIT — о 15:00; Kamino (KMNO) і Morpho (MORPHO) — о 16:00; Gram (GRAM) — о 17:00; Lido DAO (LDO) і PAX Gold (PAXG) — о 18:00; Osmosis (OSMO) і Amp (AMP) — о 19:00. Усі токени отримають пари і до BTC, і до USDT, окрім AMP — він торгується лише проти USDT.
  • Реакція цін у день лістингу була різноспрямованою: OSMO додав 1,74%, LDO — 1,07%, AMP — 0,76%, MORPHO — 0,65%. У мінусі опинилися GRAM (−2,75%, найгірший результат дня) і LIT (−1,68%).
  • Upbit — найбільша біржа Південної Кореї; лістинг на ній традиційно впливає на ліквідність і ціну токена завдяки активній місцевій роздрібниці.

Що це означає

Стосується насамперед власників перелічених токенів і трейдерів, які грають на «ефекті лістингу». Урок тут не в конкретних відсотках, а в тому, що одне оголошення сьогодні рухає ціну слабко і в обидва боки: зростання на 1–2% і падіння на 2–3% за різними монетами показують, що ринок закладає лістинги заздалегідь, а «гарантованого пампа» немає. Горизонт ефекту — години-дні навколо дати лістингу; далі ціна повертається до фундаменталу проєкту. Для довгострокового власника лістинг на Upbit — це про доступність і ліквідність у корейському регіоні, а не сигнал до купівлі.

Контекст

Як лістинги та делістинги впливають на ціну і навіщо біржі додають монети, ми докладно розбирали в окремому матеріалі.

Поділитися
Зв'язатися:
Крипто- та data-аналітик, інженер-програміст (факультет комп'ютерних наук ХНУРЕ). В IT з 2008 року: адміністрував корпоративний моніторинг у «Vodafone Україна», сім років розробляв і просував веб-проєкти, п'ять років керував маркетингом на метриках — конверсія, CTR, ROI, LTV.Криптовалютними ринками займаюся з 2021 року: ончейн-метрики, токеноміка, макроекономічні індикатори. Розробив власну data-driven модель аналізу ринку на 30+ метрик. Стек — Python (pandas, NumPy, SciPy, matplotlib), математична статистика та EDA; збір і звірку даних автоматизую AI-агентами.Принцип — «Don't trust, verify»: кожна цифра перевірена за першоджерелом, ключові — щонайменше за двома незалежними; прогнози — лише сценарії з умовами. Теза без даних не публікується.