$ORCL 24 Stunden fällt 10,544 %, die On-Chain-Contract-Funding-Rate wird auf null gesetzt. Wenn der Preis stark schwankt, bewegt sich die Funding-Rate überhaupt nicht – diese Kombination ist schon interessant.

Meine Einschätzung: Die Bären haben sich den großen Rückgang nicht zunutze gemacht, um mit massiven Käufen nachzulegen. Das heißt, der aktuelle Abwärtsdruck kommt eher von Verkaufsorders im Spot-Handel oder von dem Stop-Loss alter Long-Positionen – und nicht von neuen Bären, die das Geschehen aktiv angreifen. Der Abwärtsimpuls könnte gerade nachlassen.

Die Beweiskette stützt sich nur auf zwei Punkte: Preis und Funding-Rate. Der Preis fällt unter 147 US-Dollar, aber die Funding-Rate bleibt bei null. Das bedeutet, dass die Bären ihre Position nicht durch das Bezahlen positiver Funding-Kosten aufrechterhalten. Wenn die Bären wirklich in großem Stil eingestiegen wären, würde die Funding-Rate typischerweise in den negativen Bereich gedrückt werden – dann müssten sie dauerhaft Geld an die Longs zahlen. In dieser aktuellen Struktur heißt das entweder, dass die Bären gar nicht eingestiegen sind, oder dass sie ebenfalls abwarten und die Kosten nicht tragen wollen.

Das stärkste Gegenargument ist, dass die Funding-Rate plötzlich ins Negative kippt. Sobald eine negative Funding-Rate auftaucht, bedeutet das, dass die Bären mit echtem Geld dabei sind, sich einzubauen – dann könnte der Abwärtstrend eher weiterlaufen. Ein weiterer Beobachtungspunkt ist das Open Interest von 149456,34: Wenn diese Zahl bei einem starken Kursrutsch deutlich steigt, würde das ebenfalls bestätigen, dass neue Bären eingestiegen sind. Aktuelle Daten stützen diese Annahme jedoch nicht.

Auf der zweiten Ebene ist der unangenehmste Effekt für die Longs nahe dem aktuellen Kurs. Sie müssen entweder mit unrealisierten Verlusten ausharren oder haben bereits geschlossen. Die Bären stehen aktuell nicht unter dem Zwang, Geld zu zahlen, und daher gibt es keinen unmittelbaren Druck für einen schnellen Rebound.

Trading-Tag: #TradFi #链上美股 #ORCL

Wo glaubst du, könnte diese Einschätzung am wahrscheinlichsten falsch liegen?