為什麼Strategy是唯一仍在購買比特幣的公司？

Strategy在過去30天內買入了45,000枚比特幣，使其總持倉達到762,099枚比特幣。
除Strategy外，企業比特幣庫存購買量較峰值暴跌了99％。
比特幣庫存集中度已達到極端水平，Strategy占企業總持倉的76％。
由於伊朗戰爭對風險資產的影響，比特幣周五延續拋售，跌向66,000美元。

2026年第一季度，比特幣（BTC）面臨企業需求的重大轉變，Strategy（MSTR）將其資產負債表上的比特幣增加了超過45,000枚，而其他企業活動依然低迷。庫存集中度已達到極端水平並持續上升，因Strategy持倉增長而其他企業滯後。

與此同時，比特幣仍處於大體看跌趨勢，自創下126,999美元的歷史高點以來下跌約48％。截至周五撰稿時，這位加密貨幣之王的交易價格略高於66,000美元，受美國和以色列與伊朗戰爭引發的風險規避情緒和波動性影響。

除Strategy外的企業比特幣購買量暴跌

儘管價格在2月份觸及年度低點60,000美元，Strategy加速積累比特幣的步伐並未放緩。這家領先的企業比特幣持有者在過去30天內購買了超過45,000枚比特幣。根據CryptoQuant的數據，這是自2025年4月以來最高的30天購買量。Strategy持倉為762,099枚比特幣，價值516.8億美元，成本基準為每枚比特幣75,694美元。

除Strategy外，其他所有公司的比特幣購買量在過去30天內顯著低迷，僅為1,000枚。相比去年8月購買的66,000枚，這一數字下降了99％，僅占比特幣庫存購買量的2％，而去年10月時該比例為95％。

比特幣庫存的"夏天"結束了嗎？

除Strategy外的比特幣購買公司數量在過去30天內也下降了76％，從8月的54家降至13家。總庫存活動在4月底激增並於8月達到峰值，如下圖所示。相比之下，Strategy的購買活動保持相對高位，30天內平均購買次數在四到五次之間。

隨著企業遠離比特幣，Strategy對市值最大的加密貨幣的興趣依然穩定。這種興趣差異推動Strategy今年的持倉增加了90,000枚比特幣，而其他公司僅購買了4,000枚。Strategy目前占總持倉的76％，其餘24％分布在其他公司手中。

宏觀經濟不確定性、熊市情緒及伊朗戰爭拖累比特幣

自10月創下126,199美元的歷史高點以來，比特幣持續下跌，推動市場風險規避情緒。10月10日的拋售、美聯儲暫停貨幣寬鬆週期後的宏觀經濟不確定性以及地緣政治緊張局勢，是加劇風險厭惡情緒並限制反彈的因素之一。

比特幣庫存公司也未能免受更廣泛逆風影響，其持有的102萬枚比特幣價值從10月的近1,080億美元跌至周五的723.4億美元。

伊朗戰爭持續拖累市場情緒，風險偏好減弱。全球風險資產在油價上漲的背景下處於邊緣狀態。全球各大央行正為持久的經濟影響做準備，預計通脹將上升並限制增長。

本月早些時候，美聯儲因伊朗戰爭採取鷹派立場，推遲降息。投資者現已高度預期2026年利率將維持不變，這與此前至少兩次降息的預測形成顯著轉變。投資者幾乎以96％的概率預期央行將在4月底將利率維持在3.50％-3.75％區間不變。

技術前景：比特幣面臨延續拋售風險

截至周五撰稿時，比特幣徘徊在66,500美元上方。其短期偏向溫和看跌，價格進一步跌破50日、100日和200日指數移動均線，儘管近期嘗試企穩，但BTC仍處於更廣泛的調整階段。

動能減弱，移動平均收斂/發散指標（MACD）在日線圖上進一步滑入負區間，紅色柱狀圖擴大，表明賣壓持續。相對強弱指數（RSI）接近41，低於50中線，顯示市場反彈面臨供應壓力，而非觸發持續突破。
新一輪衝擊性上漲尚未出現。

比特幣的初步阻力位於68,820美元，與日內高點相符。若日收盤價突破該阻力，將打開通往心理關口70,000美元區域的大門，隨後是50日EMA位於71,824美元。

下方即時支撐位於超級趨勢指標（SuperTrend）顯示的66,189美元，若跌破該位，將暴露出接近65,000美元的近期底部。再下方，看跌動能可能延伸至2月份的低點60,000美元。

未平倉合約，融資利率常見問題（FAQ）

未平倉合約如何影響加密貨幣價格?

較高的未平倉合約與較高的流動性和新資本流入市場有關。這被認為相當於提高了效率，而且目前的趨勢仍在繼續。當未平倉合約減少時，被認為是市場平倉的跡象，投資者正在撤離，對某項資產的總體需求在下降，助長了投資者的看跌情緒。

融資利率如何影響加密貨幣價格?

融資費通過增加交易員面臨的清算風險，彌合了一種資產的現貨價格與期貨合約價格之間的差異。持續高企的正融資利率意味著市場參與者的看漲情緒，以及價格上漲的預期。一項資產的持續負融資利率意味著看跌情緒，表明交易員預計加密貨幣的價格會下跌，看跌趨勢可能會發生逆轉。

（本文技術分析部分借助AI工具完成。）

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