12 月 ETH 价格预测 · 发帖挑战 📈
12 月降息预期升温,ETH 热点回暖,借此窗口期发起行情预测互动!
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奖励 🎁:预测命中的用户中抽取 5 位,每位 10 USDT
时间 📅:预测截止 12 月 11 日 12:00(UTC+8)
参与方式 ✍️:
在 Gate 广场发布 ETH 行情预测帖,写明价格区间(如 $3,200–$3,400,区间需<$200),并添加话题 #ETH12月行情预测
发帖示例 👇
示例①:
#ETH12月行情预测
预测区间:$3,150-$3,250
行情偏震荡上行,若降息如期落地 + ETF 情绪配合,冲击前高可期 🚀
示例②:
#ETH12月行情预测
预测区间:$3,300-$3,480
资金回流 + L2 降费利好中期趋势,向上试探 $3,400 的概率更高 📊
评选规则 📍
以 12 月 11 日 12:00(UTC+8)ETH 实时价格为参考
价格落入预测区间 → 视为命中
若命中人数>5 → 从命中者中随机抽取 5 位 🏆
剖析当前宏观经济:AI是拉动经济唯一引擎,市场受情绪和资金流驱动
作者:arndxt, 加密KOL
编译:Felix, PANews
现在拉动 GDP 的唯一引擎是人工智能,其他一切都在走下坡路,比如劳动力市场、家庭状况、购买力、资产获取能力等。所有人都在等待所谓的“周期反转”。但根本不存在周期。事实是:
不要因误判这种转型风险,而把资金投入到错误的一方。
1. 市场动态并非由基本面驱动
过去一个月,尽管没有任何新的经济数据公布,但由于美联储基调的转变,价格波动剧烈。
降息概率从 80% 降到 30% 再升到 80%,完全基于个别美联储官员的言论。这与市场中系统性资金流动超过主观宏观观点的情况相符。
以下是一些微观结构方面的证据:
**以波动率为目标的基金在波动率飙升时机械地降低杠杆,在波动率下降时重新增加杠杆。**这些基金并不关心“经济”,因为它们只根据一个变量来调整风险敞口:市场波动程度。当波动率上升时,它们降低风险 → 卖出。当波动率下降时,它们增加风险 → 买入。这造成了在市场疲软时自动卖出,在市场强势时自动买入,从而放大了双向波动。
**商品交易顾问(CTA)在预设的趋势水平上切换多空头寸,造成强制性资金流动。**CTA 遵循严格的趋势规则:
这背后没有任何“观点”,只是机械操作。
因此,即使基本面没有发生变化,当足够多的交易员在同一时间将止损单设置在同一价位时,就会出现大规模的、协调一致的买入或卖出行为。
这些资金流动有时能让整个指数连续数日波动。
**股票回购仍是净股票需求的最大单一来源。**在股票市场中,企业回购自家股票是最大的净买家,其规模超过了散户、对冲基金和养老基金。在公开回购窗口期间,公司每周都会稳定地向市场投入数十亿美元。
这造成了:
这就是为什么即使市场情绪极差,股票价格仍可能上涨。
VIX 曲线倒挂反映的是短期对冲失衡,而非**“恐慌”****。**通常情况下,长期波动率(3个月VIX)高于短期波动率(1个月VIX)。当这种情况发生逆转,即近月合约价格变得更高时,人们就会认为“恐慌情绪加剧了。”
但如今,其通常由以下因素导致:
这意味着:
这一区别至关重要,因为它意味着波动性现在是由交易驱动,而非由市场情绪驱动。
这导致当前市场环境对市场情绪更加敏感,也更加依赖资金流动。经济数据已成为资产价格的滞后指标,而美联储的沟通则成为波动性的主要触发因素。
流动性、仓位和政策基调如今比基本面更能驱动价格发现。
2. 人工智能正防止全面衰退
人工智能已经开始发挥宏观经济稳定器的作用。
它有效地取代了周期性招聘,支撑了企业盈利能力,并在劳动力基本面疲软的情况下维持了 GDP 增长。
这意味着美国经济对人工智能资本支出的依赖程度远超政策制定者公开承认的程度。
监管机构和政策制定者必然会通过产业政策、信贷扩张或战略激励措施来支持人工智能资本支出,因为否则就会出现经济衰退。
3. 不平等已成为宏观制约因素
Mike Green 的分析(贫困线约为 13 万至 15 万美元)引发了强烈反对,这表明该问题引起了多么广泛的共鸣。
核心事实是:
不平等将迫使财政政策、监管立场和资产市场干预做出调整。
加密货币成为一种人口工具,成为年轻群体实现资本增长的途径。
4. 人工智能的瓶颈在于能源而非算力
能源将成为新的焦点话题。如果没有相应的能源基础设施扩张,人工智能经济就无法扩展。围绕 GPU 的讨论忽略了更大的瓶颈:
能源正成为人工智能发展的制约因素。
能源,特别是核能、天然气和电网现代化,将成为未来十年最具影响力的投资和政策领域之一。
5. 两种经济体正在崛起,差距日益扩大
美国经济正分化为资本驱动的人工智能产业和劳动密集的传统产业,两者几乎没有交集。
这两个体系的激励机制越来越不同:
人工智能经济(规模化)
实体经济(萎缩)
未来十年最有价值的公司将构建能调和或利用这种结构性差异的解决方案。
6. 未来展望
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