$FARTCOIN5L 悲傷

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BTC 日內思路
昨晚黃金、白銀同步跳水，比特幣跟隨出現快速下殺，明顯是消息面配合下的集中出貨行為。 但需要明確一點：現在並不是抄底的時機。
從周線結構來看，BTC 已經是第二次下探 80000 一線，支撐反覆被測試，說明下方承接並不牢靠，後續不排除進一步回踩 78800 附近，再去觀察是否具備真正的反彈條件。
當前這波拉升，本質上更像是下跌后的技術性修復，而非趨勢反轉，貿然抄底只是在接盤。
思路上保持簡單：反彈給空，順勢而為。
空單參考區間：83500–84200

下方目標：80500–81000

兄弟萌，行情閃崩知道你們心情都不好過，可以試試跟豆包AI進行老羅同款辯論，真的很搞笑😆

#贵金属行情下跌
杠杆資金遭遇猛烈清算，市場波動加劇。Coinglass 數據顯示，過去 1 小時全網爆倉 7.76 億美元，其中多單高達 7.66 億美元；近 24 小時共有 27.48 萬人被爆倉，金額達 17.42 億美元。
多頭集中踩踏是否意味著短期情緒過熱，還是新一輪洗盤的開始？在高槓桿頻繁出清的背景下，投資者應如何控制風險、把握潛在反彈機會，理性應對劇烈波

$BULLA 短期更新🚨 上升趨勢在此結束，預計價格將劇烈向下移動。進場價 0.08535 目標價 0.07000 目標價 0.05000 止損 0.09700

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當市場哀鴻遍野、爆倉單屍橫遍野時，還能從刀尖上舔下肉吃的，才是真本事$BTC

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🔹 $SUI / USDT — Sui Network
概述：
SUI 是一個高性能的 Layer-1 區塊鏈，設計用於快速、低成本的交易，並擁有強大的開發者採用率。
價格：$1.28 美元左右
趨勢：在較大結構內的看跌修正
技術分析：
支撐：$1.26 – $1.24
阻力：$1.30 – $1.34
RSI：超賣反彈區域
MACD：看跌但趨緩
EMA：失去短期EMA
形態：急劇拋售 → 整合
交易計劃：
進場：$1.25 – $1.27
目標：$1.30 / $1.34
止損：$1.22
風險/回報：約1:2.8
展望：
短期：可能出現反彈
長期：強大的 Layer-1 基本面
情緒：謹慎看多 📊
#GateLiveMiningProgramPublicBeta #FedKeepsRatesUnchanged #SEConTokenizedSecurities #MiddleEastTensionsEscalate
$SUI ‌

乙太坊日線級別跌破了日線中樞2 ，原2787-3403附近的中樞下沿。 4小時級別跌破了4小時級別中樞1，目前處於中樞下移中; 30分級別走勢目前處於自3045開始的下跌中，日內關注是否會形成新的30分中樞。 上方關注2770-2800區域的阻力，下方關注前期低點2630-2600區域的支撐。 操作思路上 1：如有反彈，可靠近2770-2800區域逢高做空，止損2820，止盈2680-2650區域。 2：如下跌至前期低點2630-2600區域，在未放量的情況下，可輕倉嘗試搏反彈，止損2580，止盈2700-2730區域。 關注喬幫主，體驗最專業的行情分析。 （以上建議有時效性，僅供參考交流）

🚨 最新：比特幣恐懼指數達到2026年以來的高點，隨著價格跌至$84.2K，負面情緒激增，根據Santiment的資料，這在歷史上是聰明資金積累前的投降信號。

我已收到價值$22.8的$ZTC 糖果空投獎勵。

隔夜單回血了一些，以太坊2761多2811止盈，低點2752高點2827，比特幣83320多84520止盈，低點83318高點84685，還好是止盈掉了早上七點多行情又開始大跌，目前行情太弱，下條動態仔細分析一下#贵金属行情下跌 $ETH

丹·雅普選擇在機器人網格和期貨中做多，結果卻全部被挖走，真是靠北啊，可以這樣嗎兄弟，但也只能這樣了，想起了邦丹·蘇羅索的話

AI 教父黃仁勳在 CES 2026 進行了 90 分鐘的演講，下面是他對對於未來的趨勢的看法的總結。 1. AI 是新的平臺AI 不再只是一個應用，而是像互聯網那樣成為新一代的計算與商業基礎平臺。 AI 正在變成軟體和硬體運行的「新操作系統」。 2. 軟體從“寫代碼”轉向“訓練模型”未來的軟體越來越多是通過數據訓練出來的模型，而不是一行行手工編碼，這些模型主要運行在 GPU 上，推動晶元、系統、網路、雲和應用的五層架構全面升級。 3. 數十萬億美元級的產業機會AI 將逐步“吞噬”傳統計算市場，並帶動製造、交通、能源、醫療等多個行業的數字化轉型，形成規模達數十萬億美元的長期投資與創新機會。 4. AI 開始真正「思考」AI 正從簡單的問答和生成，轉向具備推理、記憶、規劃和決策能力，未來幾年將迎來關鍵拐點，更接近人類的“思考”方式。 5. 智慧體 AI 爆發AI 將從被動回答問題，變成能主動規劃任務、查閱資料、類比未來、執行多步工作流的“智慧體”，像虛擬員工一樣參與工作流程。 6. 物理 AI 是下一個爆點 AI 將從虛擬世界走向物理世界，理解重力、摩擦、空間運動等物理規律，從而控制汽車、機器人、工廠設備，推動自動駕駛、智慧製造等領域的突破。 7. 自動駕駛高度依賴類比世界真實道路數據有限且危險場景難以覆蓋，AI 需要大量在模擬環境中訓練，用合成數據學習各種極端情況，再遷移到現實，實

多單上車獲利中，保本持倉，回踩不破繼續 #btc

關燈吃麵能降體脂嗎？我想回到夏天