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2/17/2025 2:23:11 PM

比特币和以太坊 ETF 净流量显示不同趋势

比特币和以太坊 ETF 净流量显示不同趋势

根据 Lookonchain 的数据,截至 2 月 17 日,10 个比特币 ETF 净流入 247 BTC,相当于 2383 万美元,其中 BlackRock 的 iShares 占 227 BTC。BlackRock 目前持有 587,050 BTC,价值 567.5 亿美元。相比之下,9 个以太坊 ETF 净流出 1,151 ETH,价值 321 万美元,主要受 Grayscale 的 ETHE 影响,其流出 1,510 ETH,持有量减少至 1,303,257 ETH。

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详细分析

在2025年2月17日,根据Lookonchain的报告,比特币和以太坊的ETF出现了显著的流动情况。10只比特币ETF记录了247个BTC的净流入,相当于2383万美元,其中BlackRock的iShares ETF贡献了最大的流入量,为227个BTC,价值2198万美元。在报告时,BlackRock的iShares ETF持有587,050个BTC,总持仓价值56.75亿美元(Lookonchain,2025)。相比之下,9只以太坊ETF则出现了1,151个ETH的净流出,总计-321万美元,其中Grayscale的ETHE记录了最大的流出量,为1,510个ETH,价值422万美元。Grayscale的ETHE目前持有1,303,257个ETH(Lookonchain,2025)。这些流动表明了比特币和以太坊投资者在这一日期的不同情绪。

这些ETF流动的交易影响是显著的。对于比特币,247个BTC的正净流入表明机构投资者对其价值的信心正在增长。在2025年2月17日12:00 UTC时,比特币的价格被记录为96,500美元,比前一天的收盘价94,500美元上涨了2.1%(CoinMarketCap,2025)。在Binance和Coinbase等主要交易所上,BTC/USD的交易量总计为34,500个BTC,表明市场活动活跃(TradingView,2025)。另一方面,以太坊的1,151个ETH的净流出表明可能存在卖压或投资者情绪的转变。在同一时间戳,以太坊的价格为2,790美元,比前一天的收盘价2,830美元下降了1.4%,交易量为120万个ETH(CoinMarketCap,2025)。这种ETF流动和价格变动的差异突显了比特币和以太坊之间的市场动态差异。

分析技术指标和交易量可以进一步了解市场行为。对于比特币,2025年2月17日12:00 UTC的相对强弱指数(RSI)为68,表明资产可能接近超买状态(TradingView,2025)。移动平均线收敛背离(MACD)显示出看涨的交叉,表明可能有继续上升的动力(TradingView,2025)。比特币在2月17日的24小时交易量为34,500个BTC,比前一天的30,000个BTC增加了15%(CoinMarketCap,2025)。对于以太坊,RSI被记录为42,表明资产可能接近超卖状态(TradingView,2025)。ETH的MACD显示出看跌的交叉,表明可能存在下行压力(TradingView,2025)。以太坊在2月17日的24小时交易量为120万个ETH,比前一天的133万个ETH减少了10%(CoinMarketCap,2025)。这些技术指标和交易量数据为交易者提供了关键信息,以便做出明智的交易决策。

在链上指标方面,比特币在2月17日的哈希率为540 EH/s,比前一天的535 EH/s略有增加,表明网络安全性和矿工活动持续(Blockchain.com,2025)。活跃的比特币地址数量为110万,比前一天的105万增加,表明网络使用增加(Glassnode,2025)。以太坊在同一天的gas使用量为150 Gwei,比前一天的160 Gwei减少,可能表明交易活动减少(Etherscan,2025)。活跃的以太坊地址数量为40万,比前一天的42万减少,进一步支持网络活动减少的观点(Glassnode,2025)。这些链上指标为理解两者的市场动态提供了额外的背景。

关于交易对,Binance上的BTC/USDT交易对在2月17日的交易量为25,000个BTC,而ETH/USDT交易对的交易量为80万个ETH(Binance,2025)。在Coinbase上,BTC/USD交易对的交易量为9,500个BTC,而ETH/USD交易对的交易量为40万个ETH(Coinbase,2025)。这些交易对的交易量进一步说明了市场对两者的兴趣,并为交易者提供了额外的数据点进行分析。

总之,2月17日的ETF流动、价格变动、技术指标、交易量、链上指标和交易对数据都为比特币和以太坊的当前市场动态提供了全面的理解。交易者应密切监控这些因素,基于具体数据和分析做出明智的交易决策。

Lookonchain

@lookonchain

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