Tap Chi Bitcoin

中国逐步退出美国国债的举动正从暗潮涌动转变为更明确的风险管理信号。比特币市场正密切关注，等待“多米诺骨牌”效应的下一步。
引发新一轮担忧的直接催化剂出现在9月9日

世界自由金融 (WLFI)、MemeCore (M) 和 Quant (QNT) 在过去24小时内成为最引人注目的名字，带领加密货币市场的反弹，在整个市场在上周剧烈调整后逐渐恢复平衡的背景下。尽管如此，技术图景的情况仍然复杂，显示出市场可能面临的潜在压力和未来的走势。

不丹王室政府从主权钱包转出了超过$22 百万的比特币，引发了市场抛售的猜测。尽管他们的加密资产组合价值大幅下降，分析师表示，近期的转账可能是内部调拨，而非清算。

唐纳德·特朗普支持凯文·沃尔什担任美联储主席，声称他可以将美国经济增长提升至15%。这反映了雄心勃勃的政治和经济预期，突显了特朗普偏好较低利率，尽管可能面临参议院的挑战。

连续两周经历大幅下跌后，买盘压力重新回到市场。然而，这股买盘力量仍不足以完全消除投资者的疑虑。一些山寨币目前展现出各自的动力，有潜力在本周推动显著的反弹。

加密货币市场的近期抛售对莱特币产生了重大影响，市值损失约18.1亿美元，已从前20大资产中跌出。投资者面临大量已实现亏损，平均投资组合亏损约40%。尽管历史模式显示存在反弹机会，但整体市场情绪仍然疲软，莱特币的价格在关键阻力位面临压力。未来预测显示，如果支撑位被突破，价格可能会进一步下跌。

Logan Paul 在超级碗期间在 Polymarket 上的 $1 百万赌注被曝光为宣传噱头，而非真实投注。分析师发现他的账户中没有余额支持该赌注，引发了关于未披露的推广关系和预测市场中误导性广告的担忧。

在加密货币市场面临诸多波动的背景下，memecoin纷纷崭露头角，成为市场的趋势引领者，但Dogecoin (DOGE)却遭受了严重的损失。在未能突破阻力位$0.15后，DOGE进入了下行通道，触及最低点$0.08，然后略有回升。
在此期间，投资者对市场的未来走向充满不确定性。一些分析师认为，随着市场情绪的变化，DOGE可能会继续下跌，直到找到新的支撑位。而另一些则相信，随着加密货币的逐步复苏，DOGE有望在未来几周内反弹，重新测试阻力位。
**图1：Dogecoin的标志**
此外，市场上还出现了多种memecoin，它们试图借助社交媒体的力量吸引投资者，但大多数缺乏实际的应用场景，风险较高。投资者在参与这些新兴币种时应保持谨慎，避免盲目跟风。
总之，尽管Dogecoin目前面临压力，但其社区的支持和市场的关注仍可能为其带来反弹的机会。投资者应密切关注市场动态，合理控制风险，做好充分的调研和准备。

Axie Infinity (AXS) 本周以强劲的表现开启，价格上涨近25%，截至周一的数据显示，资金流入和对这款游戏代币的关注正在逐步回归。价格上涨的动力出现在AXS空投计划与(bonded AXS – bAXS) 结合后，推动市场情绪升温。此次空投活动旨在奖励持有者，促进代币的流通和使用。随着项目的不断发展，社区的参与度也在不断提升，预计未来价格仍有上涨空间。投资者应关注相关公告和市场动态，以把握潜在的投资机会。

Dan Romero 和 Varun Srinivasan，Farcaster 的联合创始人，在退出日常运营后加入了稳定币初创公司 Tempo。他们的目标是促进稳定币的采用，并建立一个以速度快、成本低为特征的全球支付网络。

全球金融市场可能正进入一个新的波动阶段。高盛发出警告，系统性基金（systematic funds）可能在未来几周内抛售数百亿美元的股票。这一波抛售潮有可能蔓延到其他资产类别，甚至引发更广泛的市场动荡。投资者应密切关注市场动态，做好风险管理准备，以应对可能出现的剧烈变动。

狗狗币 (DOGE) 价格已跌至数月低点，标志着风险-收益结构的一个重要转折点，许多投资者的风险偏好发生了变化。
价格的下跌使得 DOGE 在当前水平更具吸引力进行积累。同时，链上信号显示出投资者的情绪趋向于更为谨慎或乐观，市场的整体氛围正在发生变化。
*图像说明：狗狗币的价格走势图显示近期的下跌趋势*
此外，交易量的变化也表明市场参与者的兴趣正在调整，可能预示着未来价格的反转或进一步波动。投资者应密切关注链上数据和市场动态，以做出明智的决策。

韩国法院判处加密资产管理公司CEO李钟焕三年有期徒刑，罪名是操纵数字资产价格以谋取非法利润，涉案金额约71亿韩元。李还面临罚款和资产没收，这是根据新的虚拟资产用户保护法首次执行的案件。

在多年的发展过程中，以太坊（Ethereum）始终将确保主网（mainnet）的安全性作为首要任务，致力于防止潜在的攻击和漏洞，保障用户资产的安全。同时，提升网络的速度和扩展能力的责任则由其他技术方案和升级来承担，以满足不断增长的用户需求和应用场景。