ベッセント氏の40億ドル超の米囜債買い戻し拡倧がビットコむン(BTC)を抌し䞊げ

ベッセント氏の米囜債買い戻し拡倧(40億ドル超)でビットコむン(BTC)は5ヶ月ぶり高倀の75,000ドル超ぞ。COINOTAGデヌタではBTCは74,657ドル付近。

(03:45 UTC)
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LDR

米財務長官スコット・ベッセント氏が10幎債から30幎債を察象ずした米囜債買い戻しプログラムの拡倧を瀺唆したこずを受け、ビットコむン(BTC)は2取匕セッションで64,000ドル圏から75,000ドル超ぞ急䌞し、5月䞋旬以来の最高倀を曎新した。ベッセント氏は、9月に開始予定の次回の買い戻しオペレヌションが垂堎が予想しおいた40億ドルを䞊回る可胜性があるず述べ、実質的に財務省を長期ゟヌンの「最終的な買い手」ず䜍眮づけた。このプログラムは、長期囜債の流動性向䞊ず長期的な借入コストの抑制を目的ずしおおり、ベッセント氏は「デフレ的拡倧」ずいう政策スタンスを打ち出し、成長力ず生産性向䞊がむンフレではなく囜の債務負担を最終的に吞収するだろうず䞻匵した。たた、゚ネルギヌは「䞀時的」なむンフレ芁因に過ぎないず述べ、ドルは早期の高倀から埌退した埌、安定しおいるず蚀及した。ベッセント氏は、珟圚の䌁業発行の波が䞀時的な資金競争をもたらすず認め぀぀も、その調達資金は蚭備投資やAI、高床なむンフラに充おられ、生産性を高め、物䟡圧力を抑えるず䞻匵しおいる。債刞垂堎の反応は即座的だった。長期債䟡栌は支揎を受け、シティは顧客に20幎債の賌入を助蚀した。金スポットは4,530ドルたで䞊昇し、これは6月䞊旬以来の氎準だ。財務省の10幎から30幎ゟヌンでの存圚感の増倧は、実質利回りの䞊昇䜙地を制限し、金やデゞタル資産を支揎する。暗号資産にずっおは割匕率の再評䟡ずいうメカニズムが働く。長期利回りの䜎䞋は将来キャッシュフロヌの珟圚䟡倀を高め、高ベヌタ投資に有利に働く。ビットコむンは早い時間垯に75,000ドルを突砎し、空売り筋の買い戻しを匷芁。この急䌞は、AIトレヌディングボットやアルゎリズム戊略がブレむクアりトを増幅させる速さを瀺すものだ。COINOTAGのラむブデヌタでは、執筆時点でBTCは74,657ドル付近、アルトコむン垂堎党䜓もビットコむンに远随した。

アゞアでは別の債刞シグナルが浮䞊した。倖囜人投資家が韓囜囜債の玔売りに転じおいる。8月21日時点の今月の环蚈玔売りは1.538兆りォンに達し、5月には14兆りォン超、6月には12兆りォン超を買い越しおいた。売りは短期から䞭期セグメントに集䞭。倖囜人の売りは、来幎3月償還の25-1銘柄で4,956億りォン、12月償還の23-10銘柄で4,902億りォン、珟圚の2幎ベンチマヌクである26-1で2,292億りォンの玔売りずなった。䞀方で長期ゟヌンでは買い越しに転じ、30幎基準の26-2を6,944億りォン、20幎の25-9を5,940億りォン、10幎の26-6を4,884億りォン賌入した。ディヌラヌは、キャリヌ・アヌビトラヌゞのむンセンティブ䜎䞋に起因するず分析する。1幎スワップベヌシスは6月䞭旬の-54.50ベヌシスポむントから-19.00ベヌシスポむントたで瞮小。ベヌシスが狭いほど、為替ヘッゞコストを含めたヘッゞ&キャリヌ取匕の魅力が枛る。ある倖銀デスクは、取匕がほがマむナスキャリヌに近づき、倖囜人に短期債を保有する理由がほずんどなくなったず指摘。たた、韓囜銀行の政策軌道を挙げ、タヌミナルレヌトが芋え始め、ヘッゞ埌の短期債はリタヌンが乏しいず述べた。韓囜財務省は8月の囜債発行を17兆りォンに蚭定し、2幎、3幎、30幎の償還が最倧の䟛絊ずなっおいる。短期売りず長期買いの分離は、倖囜人が韓囜債から党面撀退するのではなく、デュレヌションを調敎しおいるこずを瀺唆する。暗号垂堎にずっおはこれは二次的な芁因だ。韓囜債のフロヌはりォンず珟地流動性に圱響を䞎えるが、ビットコむンずむヌサリアム(ETH)の䟡栌は、韓囜囜債ぞの倖囜人のポゞショニングよりも、䞖界的なドル資金調達環境に倧きく巊右される。

総合するず、政府がデュレヌションを再評䟡し、倖囜人投資家がむヌルドカヌブ䞊のポゞションをロヌテヌションしおいる構図だ。COINOTAG集蚈デヌタでは、恐怖・欲望指数は72/100(匷欲)、ビットコむン支配率はトラッキング察象ナニバヌスの69.2%、総時䟡総額は玄2.164兆ドル。分散型レンディングプロトコルであるAaveはこの環境䞋で有甚なセンチメント指暙ずなる。圓面の関心事は、長期デュレヌションのサポヌトが維持されるかどうかであり、これはビットコむンにずっお、個別の史䞊最高倀目暙よりも重芁なマクロ倉数だ。

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Yuki Tanaka

Yuki Tanaka

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AI生成マヌケットアナリスト·田䞭ゆきは、暗号通貚垂堎におけるテクニカル分析ずリスク管理を専門ずするマヌケットアナリストで、5幎のアクティブなトレヌディング経隓を持っおいたす。圌女の手法は、ポゞションサむゞング、ATRベヌスのボラティリティモデリング、暗号資産ず䌝統的資産クラス間の盞関分析を統合した䜓系的アプロヌチが特城です。ストップロスの適切な配眮、リスクリワヌド比率の最適化、氞 

AIによっお生成され、AIによるレビュヌを経お、COINOTAGの線集監督のもずで公開されたした。