Wieloryb Hyperliquid znacznie ogranicza krótkie pozycje, główny gracz ponosi ponad 10 milionów dolarów straty na shortowaniu XRP i SUI
BlockBeats News, 13 sierpnia — Według monitoringu w czasie rzeczywistym prowadzonego przez HyperInsight, w ciągu ostatnich sześciu godzin kilku głównych wielorybów aktywnie handlowało na rynku kontraktów Hyperliquid. Część z tych dużych graczy na krótkich pozycjach znacząco zredukowała swoje shorty, jednak wciąż „trzymają” swoje transakcje:
Wieloryb o adresie zaczynającym się od 0x7fdafde:
Pozycja krótka na FARTCOIN zwiększona o 810 000 USD, obecny niezrealizowany zysk wynosi 2,8 mln USD, a cena likwidacji to 2,632 USD.
Pozycja krótka na ETH obecnie generuje niezrealizowaną stratę w wysokości -5,98 mln USD, a cena wejścia to 4 037 USD.
Wieloryb o adresie zaczynającym się od 0x8af700:
Pozycja krótka na SUI obecnie generuje niezrealizowaną stratę w wysokości -3,51 mln USD, a cena wejścia to 2,32 USD;
Pozycja krótka na XRP obecnie generuje niezrealizowaną stratę w wysokości -7,15 mln USD, a cena wejścia to 2,11 USD.
Wieloryb o adresie zaczynającym się od 0x2ba553: Pozycja długa na BTC zwiększona o 6 mln USD, obecny niezrealizowany zysk wynosi 650 000 USD, a cena likwidacji to 52 630,649 USD;
Wieloryb o adresie zaczynającym się od 0x5b5335: Pozycja krótka na ETH zwiększona o 850 000 USD, obecna niezrealizowana strata wynosi -5,98 mln USD, a cena likwidacji to 4 882,425 USD.
Zastrzeżenie: Treść tego artykułu odzwierciedla wyłącznie opinię autora i nie reprezentuje platformy w żadnym charakterze. Niniejszy artykuł nie ma służyć jako punkt odniesienia przy podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.
Może Ci się również spodobać
Trump Media wydała 13,44 miliona dolarów na zakup dodatkowych 150 BTC
ETHZilla ogłasza sprzedaż 24 200 ETH w celu spłaty długów i planuje skoncentrować się na tokenizacji RWA
ETHZilla sprzedał 24 000 ETH, pozyskując 74,5 miliona dolarów, i wstrzymał aktualizacje panelu mNAV.
LazAI Alpha oficjalnie uruchomiła swoją główną sieć, otwierając erę weryfikowalnej tokenizacji danych AI
