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Ansem, 약세 전망 뒤 비트코인에 대해 강세로 전환 — 암호화폐 시장 인사이트

Ansem, 약세 전망 뒤 비트코인에 대해 강세로 전환 — 암호화폐 시장 인사이트

최근 트윗에서 X(구 트위터)에서 @blknoiz06로 알려진 유명 암호화폐 트레이더 Ansem이 시장 관점에 대한 솔직한 업데이트를 공유했습니다. 그는 이전에 설정했던 약세 무효화 레벨들—비트코인 주간 종가가 $120K 이상, Solana가 $250 이상—을 언급하며 시작했습니다. 그 수준들이 시험대에 오르거나 근접하는 것으로 보이자 그의 입장 재고를 촉발했습니다.

Ansem은 자신이 암호화폐와 주식 모두에 대해 일시적으로 약세 관점을 취한 것이 빗나갔을 수 있다고 인정합니다. 그는 NVIDIA(NVDA)가 시장 지속성의 강력한 지표라는 점을 정확히 짚은 다른 트레이더 Rhino에게도 경의를 표했습니다. NVDA는 AI와 테크 분야의 핵심 기업으로, 나스닥 같은 지수에 미치는 영향 때문에 종종 광범위한 시장 건강의 신호로 작용합니다.

눈에 띄는 점은 Ansem이 Bitcoin과 금을 비교한 대목입니다. 그는 만약 BTC가 최근 금의 폭발적인 성장—지난 15개월 동안 시가총액에 12조 달러를 더한—과 맞먹으려면 상당한 상승 여력이 있다는 점을 지적합니다. 금은 장기 범위를 돌파하며 급등해 왔고, 이번은 비트코인 상승 추세가 그런 금 랠리와 동시에 일어나는 첫 사례입니다.

그는 BTC/GOLD 쌍도 자세히 분석하며, 이 쌍이 지난 사이클의 사상 최고치를 아직도 돌파하지 못했다고 언급합니다. Ansem에게 있어 이 쌍을 넘지 못한 채 비트코인만 정점을 찍는다면 BTC의 '디지털 골드' 역할을 약화시키거나 2021년 피크가 궁극적 버블이었다는 결론을 시사하게 되며, 그는 그런 해석을 믿지 않습니다. 이런 관점은 비트코인의 반감기와 예측 가능한 호황을 전제로 한 전통적 4년 주기 서사를 도전합니다. 대신 그는 경직된 타임라인에 대해 경계할 것을 촉구합니다.

실무적인 조언도 덧붙였습니다: 시장 저점에서 크게 수익을 본 상태라면 일부 이익을 실현해 은행으로 송금하는 것이 현명합니다. Ansem은 남아있는 포지션에 대해서는 BTC 비중을 높게 유지할 계획이며, 조정이 올 경우 perpetual futures를 통해 레버리지 롱을 추가할 것이라고 합니다. 트레이딩이 본업이 아닌 사람들에게는 주가지수와 Bitcoin에 대한 노출을 갖는 것이 필요하다고 강조합니다. 그 이유는 정책 입안자들이 달러를 평가절하하고 부채를 인플레이션으로 상쇄하려는 움직임을 보이며, 부유층이 이런 환경에서 실물 자산을 쌓으려 하기 때문이라고 설명합니다.

이런 Ansem의 전환은 더 넓은 시장 논의 속에서 나온 것입니다. 그의 트윗은 여러 반응을 불러일으켰고, 가벼운 농담도 있었지만 암호화폐 심리의 중요한 순간을 부각시켰습니다. 트레이더들은 BTC가 금 같은 전통적 안전자산 대비 어떻게 움직이는지를 주목하고 있는데, 특히 경제 정책이 자산 인플레이션을 촉진하는 상황에서 그렇습니다.

밈 토큰 애호가들에게 이 매크로 관점은 매우 중요합니다. 밈 코인들은 종종 BTC나 SOL 같은 주요 코인의 흐름을 타는 경향이 있습니다. 비트코인이 상승을 이어간다면 변동성이 큰 밈코인을 포함한 전체 생태계가 함께 상승할 수 있습니다. 잠재적 촉매로 작용할 수 있는 무효화 레벨—BTC $120K와 SOL $250—을 주시하세요.

한 답글은 $PFP와 관련된 차트 이미지를 공유해 눈길을 끌었습니다. 아마 프로필 이미지 NFT나 밈 프로젝트와 연계된 토큰일 가능성이 있습니다. 공유된 이미지는 다음과 같습니다.

$PFP 토큰 관련 차트 또는 이미지

이 이미지는 $PFP를 무시하지 말라는 점을 강조하며, 메이저 코인들이 조정받는 동안 틈새 영역에서는 강세 모멘텀이 존재함을 시사합니다.

전반적으로 Ansem의 업데이트는 시장이 진화하며 유연성을 유지하는 것이 핵심임을 상기시켜 줍니다. 밈을 거래하든 우량 자산을 보유하든 이러한 매크로 변화를 이해하는 것이 변동성을 헤쳐나가는 데 도움이 될 것입니다. 밈 토큰과 암호화폐 트렌드에 대한 더 많은 인사이트는 우리 지식 기반 Meme Insider에서 확인하세요.

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