ETF giao ngay Bitcoin ghi nhận dòng tiền ròng 358 triệu USD; IBIT của BlackRock dẫn đầu
Quỹ ETF giao ngay Bitcoin ghi nhận tổng dòng tiền ròng 358 triệu USD vào ngày 9 tháng 4 (giờ ET Mỹ), theo SoSoValue. IBIT của BlackRock dẫn đầu với 269 triệu USD dòng tiền ròng trong một ngày, nâng tổng dòng tiền ròng lịch sử của nó lên 63,589 tỷ USD. FBTC của Fidelity xếp sau với 53,33 triệu USD dòng tiền ròng và 11,034 tỷ USD dòng tiền ròng lịch sử.
Tại thời điểm báo chí, tổng tài sản ròng của các ETF giao ngay Bitcoin là 93,286 tỷ USD. Tỷ lệ tài sản ETF (giá trị ETF so với vốn hóa thị trường Bitcoin) là 6,44%, với tổng dòng tiền ròng lịch sử tích lũy là 56,503 tỷ USD.
Đối với nhà giao dịch, mức chảy tiền vào của ETF giao ngay Bitcoin này là động lực tăng cầu ngắn hạn từ các kênh tài chính truyền thống. Điều cần theo dõi là liệu dòng tiền ròng có tiếp tục hay quay lại thành dòng tiền ra, vì điều đó có thể nhanh chóng làm thay đổi động lượng giá ngắn hạn và ảnh hưởng đến động lực giữa thị trường giao ngay và hợp đồng tương lai.
Bullish
Bản cập nhật mới nhất cho thấy dòng vốn ròng vào các ETF giao ngay Bitcoin vẫn mạnh và đã mở rộng vượt ra ngoài chỉ một nhà phát hành. Lượng tiền vào một ngày $269M của IBIT (và tổng lịch sử tăng lên) cùng với bổ sung $53,33M của FBTC tạo thành bối cảnh dòng tiền hỗ trợ. Tổng tài sản ròng cao hơn và tỷ lệ tài sản ròng vẫn ở mức cao (6,44%) cho thấy nhu cầu phân bổ bền vững so với vốn hóa thị trường của Bitcoin.
Trong ngắn hạn, việc tiếp tục các dòng vốn tích cực vào ETF giao ngay Bitcoin thường hỗ trợ xu hướng giá giao ngay và có thể giảm áp lực giảm bằng cách thu hẹp thanh khoản bên bán. Tuy nhiên, cả hai tóm tắt đều ngụ ý rủi ro chính: nếu các phiên sau đảo ngược thành rút vốn ròng, đà hỗ trợ do dòng vốn tạo ra có thể mờ dần nhanh chóng, có khả năng dẫn đến thay đổi tâm lý nhanh hơn so với chỉ dựa vào các yếu tố cơ bản.
Về dài hạn, dòng vốn ròng tích lũy liên tục (hiện $56,503B) củng cố câu chuyện về sự tham gia liên tục của các định chế, nhưng các nhà giao dịch vẫn nên theo dõi diễn biến trong nhiều phiên thay vì dựa vào một số liệu mạnh duy nhất.