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EDA:大量投資者正在購買這個幣!它會起飛嗎?_FaceDAO

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Time:1900/1/1 0:00:00

公眾呺:Web3團子

根據加密分析師IbrahimAjibade的說法,隨著AI炒作開始減弱,人工智能代幣Fetch.ai似乎正在鞏固1月份的漲幅。無論如何,分析師表示,加密貨幣鯨魚在將FET翻倍時并不相信牛市反彈尚未結束。這位分析師表示,加密鯨魚中如此顯著的增持趨勢可能會推動山寨幣再次上漲。

大投資者購買了1億個FET

隨著1月份圍繞AI相關項目的炒作開始減弱,Fetch.ai(FET)硬幣在3月10日跌破0.30美元。然而,截至3月23日,FET已上漲34%,接近0.40美元區域。有趣的是,對底層鏈上數據的更深入研究表明,隨著對FET代幣的興趣增強,加密鯨魚正在增加。

馬斯克回應推特員工大量離職:我不太擔心,最優秀的人會留下來:11月19日消息,對于最后通牒之后推特員工的大量離職,馬斯克最新表示,他并不太擔心員工成群結隊地離開公司,因為公司保留了“最優秀的員工”。(老板聯播)[2022/11/20 22:07:54]

來自區塊鏈分析公司Santiment的數據顯示,一個重要的鯨魚集群在戰略上定位于未來FET價格上漲。AI幣網絡中余額在1000萬至1億FET之間的錢包地址,最近幾周紛紛增持。與此同時,在2月9日至3月23日期間,這群鯨魚增加了約1.1億個FET,價值約4000萬美元。

Nansen報告:FTX和Alameda持有的大量FTT從未進入流通市場,這也成為Alameda一大弱點:11月18日消息,據Nansen于11月17日發布的《鏈上分析:Alameda與FTX的崩塌》報告,FTX和Alameda從一開始就有著緊密的聯系。FTX的平臺幣FTT,從被創建的第一天起就涉及Alameda。兩者壟斷了FTT總供應量中的大部分代幣,這部分從未真正進入流通市場。Alameda、FTX的初步成功,以及FTT的快速上漲都很可能提升了Alameda資產負債表中的資產價值。其中的FTT頭寸很可能被Alameda用作抵押借款。如果借來的資金用于非流動性投資,FTT將成為Alameda的一大弱點。

隨著5月Terra/UST的崩潰,流動性緊缺接踵而至,許多債權人在3AC和Celsius崩潰后開始收回貸款。Alameda需要依然愿意用現有的抵押品發放貸款的資金來源,來提供流動資金。Alameda在FTX上存放了價值約30億美元的FTT,其中大部分一直保留到事件發生后。[2022/11/18 13:20:42]

Fetch.ai(FET)鯨魚聚集,2023年3月

IOTA基金會官方發推:羅伯特·博世風險投資有限公司已經購買了大量的IOTA:IOTA基金會發布官方推特稱,今天羅伯特·博世風險投資有限公司(Robert Bosch Venture Capital 縮寫RBVC)已經購買了大量的IOTA。RBVC的合伙人姜洪泉博士也將加入IOTA基金會的顧問委員會。羅伯特·博世風險投資有限公司是博世集團的企業風險投資公司。據Bitfinex數據顯示,IOTA現價27.28元,漲幅5.68%。[2017/12/19]

加密鯨魚通常擁有強大的財務實力,它們之間長期的增持趨勢會迅速引發價格飆升。鑒于1000萬到1億鯨魚集群在近期價格上漲時準確計時的歷史,FET持有者可以預期未來幾周會進一步飆升。

此外,人工智能代幣Fetch.ai網絡參與者的負面社會認知可以被視為另一個看漲信號。加權情緒從3月12日的4.91高分轉為負面,在3月23日達到-0.28。

基于Fetch.ai(FET)的情緒,2023年3月

加權情緒跟蹤資產的負面言論與正面言論的比率。低值意味著圍繞該資產的社會情緒在很大程度上是負面的。加密貨幣交易者可以利用Fetch.ai社區當前的不安情緒作為重新進入市場的潛在機會。

AI幣的下一站是0.50美元?

IntoTheBlock的全球資金進/出(GIOM)數據顯示了當前持有人的平均購買價格分布。目前,99%以上的場效應管持有者是盈利的。這意味著持有人不會面臨避免以當前價格損失的壓力。如果Fetch.ai能夠突破目前的阻力位0.40美元,它可能會進入長期反彈。下一個關鍵阻力將在0.64美元左右,360地址可以出售其1037萬個FET中的一部分。

Fetch.ai(FET)全球資金進出數據。2023年3月

盡管如此,如果Fetch.ai的價格跌至0.30美元以下,空頭可能會使這種立場無效。如果該支撐位未能保持價格穩定,下一站可能是0.20美元,有731個地址購買2768萬個FET。?

在加密行業你想抓住下一波牛市機會你得有一個優質圈子,大家就能抱團取暖,保持洞察力

想抱團取暖,或者有疑惑的,歡迎加入我們——公眾呺:Web3團子

Tags:FETAMEALAEDALFETH幣RSK Infrastructure FrameworkValas FinanceFaceDAO

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