Нещодавно ринок криптоактивів потрапив у запеклі суперечки через публікацію даних CPI та PPI. Дехто вважає, що це сприятлива інформація, прогнозуючи, що ринок прогнозів значно зросте; інші ж сприймають це як несприятливу інформацію, побоюючись, що незабаром відбудеться велике дамп. Однак для звичайних інвесторів вплив цих макроекономічних даних може бути надмірно перебільшеним.

Фактично, реальна ситуація на ринку така: лише 2,1% адрес контролюють 95% Криптоактивів. Така висока концентрація розподілу капіталу означає, що напрямок ринку більше залежить від рішень цих великих гравців, а не від економічних даних.

Для звичайних інвесторів надмірна увага до даних, таких як CPI, може мати зворотний ефект. Справжнє важливе - це розуміння і прогнозування рухів великих капіталів. Ці великі гравці зазвичай використовують ринкові настрої для маніпулювання цінами:

1. Коли ринок загалом оптимістичний, вони можуть вибрати продаж, що призводить до падіння ціни.
2. Коли ринок песимістичний, вони можуть спочатку створити коливання, спровокувати стоп-лоси, а потім тихо купити.

Цей операційний режим називається "Основні зворотні операції". Тому інвесторам слід зосередитися не лише на простому аналізі даних, а й на поведінкових моделях великих фінансових потоків.

В якості прикладу з недавніми тенденціями біткойна (BTC) та ефіру (ETH). BTC вчора ввечері показав вражаюче зростання, причому це сталося при низькому обсязі торгівлі. Таке зростання в таких умовах, як правило, є більш стійким. Продовження зростання спотової премії також свідчить про те, що інституційні інвестори насправді купують, а не лише спекулюють на ф'ючерсному ринку.

Незважаючи на те, що деякі хвилюються з приводу появи розбіжності між обсягом і ціною на 4-годинному графіку, у контексті розуміння операцій з великими капіталами ця тривога може бути зайвою.

В цілому, у сфері криптоактивів розуміння стратегій основних учасників є більш важливим, ніж простий аналіз економічних даних. Інвестори повинні розвивати чутливість до тонких змін на ринку, а не сліпо слідувати поверхневим змінам даних.