비트코인(BTC) 가격이 다시 10만 달러를 목표로 하고 있습니다. 첫 번째 수준은 주요 디지털 통화 가치의 핵심 영역으로 표시됩니다.
Bitcoin began the week on a high note, trading above $96,600 on Tuesday, following a flash crash last week that saw the cryptocurrency briefly drop below $90,000. However, market experts are predicting a steeper decline to the $70,000 level.
비트코인은 지난주 암호화폐 가격이 잠시 90,000달러 아래로 떨어진 플래시 크래시 이후 화요일에 96,600달러 이상 거래되면서 한 주를 시작했습니다. 그러나 시장 전문가들은 7만 달러 수준까지 더 가파른 하락세를 보일 것으로 예상하고 있다.
Traders are likely to be keeping a close eye on macro signals and technical factors that could influence Bitcoin's price movements in the coming sessions. Here's a closer look at the forces driving Bitcoin's performance.
트레이더들은 향후 세션에서 비트코인 가격 변동에 영향을 미칠 수 있는 거시적 신호와 기술적 요인을 면밀히 주시할 가능성이 높습니다. 비트코인의 성과를 이끄는 힘에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
Crypto markets are bracing for a tense period ahead of President-elect Donald Trump's inauguration on January 20. Trump's pro-crypto stance has been positive for the market, with key positions like SEC Chair and AI & Crypto Czar set to play a crucial role. However, uncertainty remains regarding his administration's monetary policy and stance on Bitcoin.
암호화폐 시장은 1월 20일 도널드 트럼프 대통령 당선인의 취임을 앞두고 긴장된 시기를 맞이하고 있습니다. 트럼프의 암호화폐 지지 입장은 SEC 의장, AI 및 Crypto Czar와 같은 핵심 직책이 중요한 역할을 하게 되면서 시장에 긍정적이었습니다. 그러나 그의 행정부의 통화 정책과 비트코인에 대한 입장에 대해서는 불확실성이 남아 있습니다.
no Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data Data
데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터 데이터
부인 성명:info@kdj.com
The information provided is not trading advice. kdj.com does not assume any responsibility for any
investments made based on the information provided in this article. Cryptocurrencies are highly volatile
and it is highly recommended that you invest with caution after thorough research!
If you believe that the content used on this website infringes your copyright, please contact us
immediately (info@kdj.com) and we will delete it promptly.