Bitcoin ၏ ဈေးကွက်စက်ဝန်းများကို လေ့လာဆန်းစစ်ခြင်း- အနာဂတ်ခန့်မှန်းချက်များဆီသို့ အချိန်ဇယား

၁၅၂ ပတ် ဖြစ်စဉ်

Bitcoin သည် ၂၀၁၅ ခုနှစ် ဇန်နဝါရီလတွင် စက်ဝန်းအနိမ့်ဆုံးသို့ ရောက်ရှိပြီးနောက် ၂၀၁၈ ခုနှစ် ဒီဇင်ဘာလတွင် စက်ဝန်းအမြင့်ဆုံးသို့ ရောက်ရှိရန် ၁၅၂ ပတ် ကြာခဲ့သည်။ စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည်မှာ ၂၀၁၈ ခုနှစ် ဒီဇင်ဘာလတွင် စက်ဝန်းအနိမ့်ဆုံးမှ ၂၀၂၁ ခုနှစ် နိုဝင်ဘာလတွင် စက်ဝန်းအမြင့်ဆုံးသို့ ရောက်ရှိရန်လည်း ၁၅၂ ပတ် ကြာခဲ့သည်။ ဤပုံစံအရ Bitcoin ၏ ဈေးကွက်စက်ဝန်းများသည် ကြာချိန်အရ ပိုမိုခန့်မှန်းနိုင်လာနေကြောင်း ညွှန်ပြနေသည်။

ယခင်အမြင့်ဆုံးဈေးများသို့ ပြန်လည်ရောက်ရှိရန် ကြာချိန်

Bitcoin သည် စက်ဝန်းအနိမ့်ဆုံးသို့ ရောက်ရှိပြီးနောက် ၂၀၁၃ ခုနှစ် နိုဝင်ဘာလတွင် ယခင်စက်ဝန်း၏ အမြင့်ဆုံးဈေးဖြစ်သော $1,180 သို့ ပြန်လည်ရောက်ရှိရန် ၁၁၀ ပတ် ကြာခဲ့သည်။ နောက်စက်ဝန်းတွင် ၂၀၁၇ ခုနှစ် ဒီဇင်ဘာလ၌ ယခင်စက်ဝန်း၏ အမြင့်ဆုံးဈေးဖြစ်သော $19,600 သို့ ပြန်လည်ရောက်ရှိရန် ၁၀၃ ပတ် ကြာခဲ့သည်။ ယခင်အမြင့်ဆုံးဈေးများသို့ ပြန်လည်ရောက်ရှိရန် ပျမ်းမျှအားဖြင့် ၁၀၇ ပတ်ခန့် ကြာသည်။

အနာဂတ်ခန့်မှန်းချက်များ

၁၅၂ ပတ်ကြာ စက်ဝန်း ဆက်လက်တည်ရှိပါက နောက်ထပ်စက်ဝန်းအမြင့်ဆုံးဈေးနှုန်းကို ၂၀၂၅ ခုနှစ် အောက်တိုဘာလဝန်းကျင်တွင် မျှော်လင့်နိုင်သည်။ ပျမ်းမျှပြန်လည်နာလန်ထူချိန် ၁၀၇ ပတ်ကို အခြေခံ၍ Bitcoin သည် ယခင်စက်ဝန်းအမြင့်ဆုံးဈေးနှုန်းဖြစ်သော $69,300 သို့ ၂၀၂၄ ခုနှစ် ဒီဇင်ဘာလတွင် ပြန်လည်ရောက်ရှိနိုင်သည်။

ဝက်ဝံဈေးကွက်စက်ဝန်း ကြာချိန်များ

၂၀၁၄ ခုနှစ် ဝက်ဝံဈေးကွက်စက်ဝန်းသည် စက်ဝန်းအမြင့်ဆုံးမှ အနိမ့်ဆုံးအထိ ၅၉ ပတ်ကြာခဲ့သည်။ ၂၀၁၈ ခုနှစ် ဝက်ဝံဈေးကွက်စက်ဝန်းမှာ အနည်းငယ်တိုတောင်းပြီး ၅၂ ပတ်ကြာခဲ့သည်။ ၂၀၂၂ ခုနှစ် ဝက်ဝံဈေးကွက်စက်ဝန်းသည် ၅၄ ပတ်ကြာခဲ့ပြီး တသမတ်တည်းရှိသော ပုံစံကို ပြသနေသည်။ ယင်းကြာချိန်များအရ ၂၀၂၂ ခုနှစ် နိုဝင်ဘာလတွင် သတ်မှတ်ခဲ့သော လက်ရှိအနိမ့်ဆုံးဈေးနှုန်းဖြစ်သည့် $15,600 သည် ဤဝက်ဝံဈေးကွက်စက်ဝန်း၏ အနိမ့်ဆုံးဈေးနှုန်း ဖြစ်နိုင်သည်။

အဓိက မှတ်သားစရာများ

  • Bitcoin ၏ အချိန်တိုင်းအမြင့်ဆုံးဈေးနှုန်းသို့ ပြန်ရောက်မလား။ ၂၀၂၄ ခုနှစ် ဒီဇင်ဘာလတွင် ဖြစ်နိုင်သည်။

  • Bitcoin ၏ နောက်ထပ်စက်ဝန်းအမြင့်ဆုံးဈေးနှုန်းသည် ဘယ်အချိန်ဖြစ်မလဲ။ ၂၀၂၅ ခုနှစ် အောက်တိုဘာလဝန်းကျင် ဖြစ်နိုင်သည်။

နိဂုံးချုပ်

Bitcoin ဈေးကွက်စက်ဝန်းများ၏ ပုံစံများသည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများနှင့် ကုန်သည်များအတွက် တန်ဖိုးရှိသော အချက်အလက်များကို ပေးစွမ်းသည်။ ယခင်စွမ်းဆောင်ရည်များသည် အနာဂတ်ရလဒ်များကို အာမခံခြင်းမရှိသော်လည်း စက်ဝန်းကြာချိန်နှင့် ပြန်လည်နာလန်ထူချိန်တို့တွင် တသမတ်တည်းရှိမှုက အနာဂတ်ခန့်မှန်းချက်များအတွက် အသုံးဝင်သော မူဘောင်တစ်ခု ဖြစ်လာနိုင်သည်။