作者|秦晓峰、王也编辑|卢晓明出品|Odaily星球日报据火币全球站数据，6月16日，BTC一度突破9300USDT，创下近一年新高。同时，6月14日，比特币日活跃地址数量突破100万，这也是2019年以来该指标首次突破这一标准。目前，三大交易所中BTC报价均超过9000美元，其中火币暂报9123美元、OKEx暂报9131美元、币安暂报9140美元。主流币利好冲高
此前业内普遍认为，9000美元将成为BTC一大重要阻力位，BTC也在两周前短时突破该阻力位后迅速回调。TokenpandaCOO邵昱淇告诉Odaily星球日报，BTC接连突破8300、8600、9000三个压力位，主要由海外资金推动。“USDT出入金价格在不断走低，目前已经低至离岸人民币水平；相反的，美金入金USDT出现溢价，匪夷所思。我们只能认为，本轮拉升是由海外资金启动，具体原因不得而知，最好的情况，就是SEC有新的利好消息提前泄露。”他说。“此番BTC价格上涨，主要是基本面的助推，FB和Bakkt等大利好因素影响，推动更多法币用户接触区块链，其他主流币跟涨。"FutureMoney合伙人李哲也认为是新的资金入场推动此番价格上涨，“今年大机构入场，更多利好主流币”。OKResearch高级研究员李炼炫则从技术面给出了自己的分析。他认为，从技术分析角度看，在6月14日，BTC的5日移动平均线向上突破15日移动平均线，交易量较上一周也有所回升，发出市场进入上升趋势的信号；从MACD上看，MACD线也在6月14日突破信号线，发出买入信号，因此从6月14日基本可以确认市场进入上行通道。目前火币与OKEx平台上，BTC期货与现货价格出现明显价差，这又意味着什么？火币高级研究员马元天认为，合约价格与现货价格偏离度反映了价格波动是否合理。“通常来说，平台价格深度，交易用户，风控水平决定了价格偏离度。另外，合约价格反映的是投资者对未来价格的预期，合约指数高于现货指数说明用户对BTC未来看涨。”李炼炫同样认为出现价差，意味着市场看涨。“期货合约还未到交割日，价差大说明市场认为未来行情看好，这也反映了本轮上涨对市场信心的鼓励。”根据CoinMarketCap数据，整个加密货币市场市值目前达到2848亿美元，其中BTC占比57%。在BTC大幅上扬的同时，其他山寨币的走势又将如何？对于山寨币，李哲并不看好。“小币一是基本面不扎实，二是盘子太小，大资金无法参与。“BTC等主流币此次涨势喜人，但是此次行情似乎并未带动平台币的上涨趋势，平台币反而在高位震荡。李炼炫表示，平台币主要受平台的相关消息利好影响，而且前期已经有较大的涨幅，所以本轮没有追随上涨。李哲则看好龙头平台币。“平台币之前涨幅不小，而且龙头币安发布公告称binance.com今年9月12号以后不再为美国的个人和企业提供服务，币安每月约20%的流量来自美国客户，短期一定会带来阵痛。不过不影响长期龙头平台币看涨。”马元天认为平台币的联动效应是一个相对缓慢但坚实的过程，因为平台币与交易的交易量挂钩，比如火币全球站会用现货和合约20%的交易手续费收入去销毁HT，而比特币的上涨又会带来交易量的上涨，因此比特币的上涨同样会传导到平台币当中去。消息面：最强监管来袭、Facebook白皮书即将发布
消息面对于加密货币一直有着极为深刻的影响，今年还会有哪些消息可能对加密货币产生影响？由于「黑天鹅事件」有不可预测性，因此并不在本文讨论范围之内。首先，强监管可能影响加密货币走势。据彭博社报道，国际金融行动特别工作组FATF发言人AlexandraWijmenga-Daniel表示，6月21日该机构将发布一份阐明参与国应如何监管虚拟资产的报告。新规则将适用于使用代币和加密货币的企业，如交易所、托管机构和加密对冲基金。加密研究机构MessariInc.研究主管EricTurner认为：“FATF的建议可能比美国SEC或任何其他监管机构迄今所产生的影响要大得多。”其次，互联网社交媒体巨头Facebook入局加密货币领域，将于6月18号发布稳定币GlobalCoin，并将锚定多国法币。需要特别注意的是，Facebook此次“发币”行为并不只是用于内部结算，而是要将这一稳定币和其广告业务结合起来，用于用户的创作、分享等行为；同时用户还可以用该稳定币进行购物、支付、还信用卡、支付薪水等行为。目前，Visa、万事达卡、PayPal和Uber都表示支持Facebook发布的这一稳定币。Facebook发币，是否会促使其他传统公司入局加密货币，从而带动发币潮，目前还是一个未知数。对于行业而言，随着新的资金流入以及关注度的上升，加密货币的价格也将水涨船高。“鉴于Facebook的海量用户和巨大的市场影响力，普通群众对加密数字货币的了解将进一步加深，对数字货币市场而言是长期重大利好。”李炼炫对Odaily星球日报表示道。但也有一些经济学家并不看好Facebook发币事件，经济学家PeterSchiff认为Facebook的Globalcoin对比特币来说是个坏消息。6月14日，PeterSchiff发推称，Facebook的加密货币项目“Libra”对比特币来说是个坏消息。Facebook将瞄准比特币所依赖的增长市场，即高通胀国家的无银行账户用户。Libra将是稳定的，相较于比特币，其作为交换媒介使用起来会更加便利且成本更低。但事实是，Schiff假设Globalcoin在所有情况下都比比特币更受欢迎，但这种假设带有偏见并可能是错误的。事实上，一些人认为这种新的加密货币并不是比特币的直接竞争对手。再者，纽交所母公司ICE开发的BTC期货交易平台Bakkt计划在7月22日对BTC期货进行用户测试，该期货将在ICEFuturesU.S.上市交易，并在ICEClearU.S.上结算。值得注意的是，该交易所已经获得纽约金融监管局的牌照，测试通过后该交易所将很快面世。李炼炫认为，Bakkt作为ICE主导成立的数字资产交易平台，一直受市场关注，其产品在合规性、安全性等方面也有较严格的标准，“一旦其BTC期货合约上线，传统机构的资金可能会大举入场。”2017年12月11日和18日，芝加哥商品交易所跟随芝加哥期权交易所相继推出比特币期货合约。当年底，比特币达到历史最高价2万美元。最后，SEC或将于今年秋季作出比特币ETF决定。目前，Vaneck&Solidx公司以及VanEck的比特币ETF至今仍未获得批复，也被业内广泛看好。6月14日，VanEck的数字资产策略师GaborGurbacs接受采访时称，美国SEC对比特币ETF最终决定或定在“秋季中期”，需要给VanEck必要的时间来解决监管机构可能遇到的任何悬而未决的问题。关于ETF获得批准的实际机率，Gurbacs守口如瓶，他称:“这就像是一个价值数十亿美元甚至更多的问题，比特币ETF是一种交易工具。我认为批准比特币ETF是为公众利益服务的，有流动性、托管、监管和税收等好处，所以我认为批准比特币ETF符合监管机构的最佳利益。”一旦ETF通过，则传统基金以及投资者必将涌入加密货币领域，从而助推价格的上扬。后市如何
关于后市操作，邵昱淇给出的建议是继续持有。“没有止盈的多单继续持有，还是那句话，趋势形成不会轻易结束。”“短期我不做判断，长期肯定还会涨。下一个阻力位在10000-11000。”李哲说。李炼炫则认为，从目前的发展趋势上看，今年有很大的概率突破10000美金的关口，不过时间不确定。对于BTC后市走势的支撑位与压力位，多位分析师也给出了自己的看法。李炼炫从技术面给出了答案，他认为BTC日线的阻力位在9300美元。“从RSI指标上看，目前RSI指标低于70，表明市场尚未进入超买状态，该阶段的市场顶部还未形成；从MACD刷形图上看，当前刷形图位于零线之上，且并未发生向下的折返，表明BTC的上升趋势尚未失去动力。因此，从技术指标层面看BTC在短期内还将继续攀升。从BTC的日线图上看，目前的阻力位在9300美元的价格水平。”他说。加密货币分析师AlexKrüger认为，BTC短期内的支撑位是9000美金，而阻力位最高可达20000美金。“在突破了9000美元之后，BTC接下来面临的阻力位分别是9600、10000、11500-11750、13000、15000、17400、20000；BTC的支撑位分别是9000、8800、8500、8100-8000、7600-7400、7200、6800、6400。”近期，加密货币爱好者KevinRooke在推特上发布了一张CoinMetrics.io数据分析图。图中信息显示，6月14日，比特币日活跃地址数量突破100万，这也是2019年以来该指标首次突破这一标准。\nKevinRooke进一步解释称：比特币首次突破100万活跃地址时，比特币价格为9352美元，交易费中值为3.23美元；而在6月14日，比特币价格为8230美元，交易费中值为1.33美元。这也意味着BTC仍然有很强的上涨空间。关于BTC价格的预测，一直以来都是一个长盛不衰的话题。最近的Stock-to-Flow比率图表分析，截至2020年8月，比特币价格可能达到6万美元。这一价格预测也跟比特币2020年5月区块奖励减半有关——减半将减少单个区块产出的比特币数量，从而推动推高该BTC的价格。Stock-to-Flow比率模型是指可用资产或储备资产的数量除以每年生产的数量。Stock-to-Flow比率是一个重要的指标，因为S2F中较高的指标值反映了资产每年通货膨胀发生率的降低。黄金是Stock-to-Flow比率最高的资产之一，稀缺的价值使其成为全球投资者的首选。根据图表，可以观察到减半后的比特币S2F指数预计为55.92，这将使其内在价值非常接近黄金。此外，知名分析师PlanB也在近期预测比特币可能在2028年突破1万亿美元的市值，这一预测也是基于Stock-to-Flow比率模型。
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