बिटकॉइन $116K के नीचे गिरावट से लीवरेज्ड लॉन्ग्स में तेज़ बाजार दबाव

क्रिप्टोक्यूरेंसी बाजारों में तेज़ बिकवाली ने लीवरेज्ड पोजीशनों के महत्वपूर्ण लिक्विडेशन को ट्रिगर किया, जिसमें बिटकॉइन की कीमतें $116,000 से नीचे गिर गईं और 213,700 से अधिक लॉन्ग कॉन्ट्रैक्ट्स को बंद करने के लिए मजबूर किया। ऑन-चेन ट्रैकिंग प्लेटफॉर्म CoinGlass के डेटा के अनुसार, पिछले 24 घंटों में लिक्विडेटेड वॉल्यूम $585.86 मिलियन से अधिक रहा।

बिटकॉइन (BTC) ने कुल लिक्विडेशन में $140.06 मिलियन का हिस्सा लिया, जो 2.63 प्रतिशत गिरकर लगभग $115,356 पर आ गया, जब विक्रय दबाव बढ़ा। ईथर (ETH) लॉन्ग्स को भी $104.76 मिलियन के जबरन अनविंड का सामना करना पड़ा, जो 1.33 प्रतिशत गिरकर $3,598 हो गया। व्यापक मेमकॉइन सेक्टर और भी बुरा प्रदर्शन कर रहा था, जिसमें डोगेकोइन (DOGE) 7 प्रतिशत गिरकर लिक्विडेशन तालिका में $26 मिलियन का योगदान दिया।

बाजार विश्लेषकों ने तेजी से डेरिवेटिव ट्रेडर्स द्वारा मैक्रोइकॉनॉमिक सेंटिमेंट्स में बदलाव के जवाब में तेजी से डिलीवरेजिंग को बड़े लिक्विडेशन का कारण बताया। डेटा से संकेत मिला कि बढ़ती अमेरिकी ट्रेजरी यील्ड्स और हाल की टैरिफ नीतियों के तहत मजबूत कोर महंगाई रीडिंग्स ने जोखिम भूख को कम किया, जिससे उच्च लीवरेज पोजीशनों से तेज निकासी हुई।

ऑन-चेन मीट्रिक्स ने बिटकॉइन परपेचुअल फ्यूचर्स कॉन्ट्रैक्ट्स में पीक ओपन इंटरेस्ट दिखाया, जो ट्रेडर पोजीशनिंग के लॉन्ग एक्सपोज़र की ओर भारी झुकाव को दर्शाता है। जैसे-जैसे बाजार उलटने लगे, ऑटोमेटेड मार्जिन कॉल्स शुरू हो गए, जिसकी वजह से अस्थिरता में वृद्धि हुई और जबरन बिक्री का एक फीडबैक लूप बना।

लामब और शॉर्ट दोनों पोजीशनों में $731.93 मिलियन से अधिक की हानि हुई, जो कि अत्यधिक लीवरेज्ड डिजिटल एसेट बाजारों में अंतर्निहित प्रणालीगत जोखिमों को उजागर करता है। ट्रेडर्स को सलाह दी जाती है कि वे डेरिवेटिव एक्सपोज़र्स का प्रबंधन करते समय फंडिंग रेट डायनामिक्स, लिक्विडिटी डेप्थ, और मैक्रो संकेतकों पर ध्यान दें।

मंदी के बावजूद, कुछ तकनीकी विश्लेषकों ने बिटकॉइन के 200-दिन के मूविंग एवरेज और महत्वपूर्ण फिबोनैचि रिट्रेसमेंट स्तरों पर संभावित समर्थन ज़ोन की बात की। बाजार के प्रतिभागी अब केंद्रीय बैंक की संचार और अमेरिकी आर्थिक डेटा रिलीज़ पर नजर बनाए हुए हैं ताकि आने वाले सत्रों में संभावित स्थिरीकरण या और गिरावट के जोखिम का अनुमान लगाया जा सके।