암호화폐 시장에서 24시간 내에 1억 710만 달러 규모의 레버리지 포지션이 청산되었습니다.

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지난 24시간 동안 암호화폐 시장에서 약 1억 710만 달러(약 1460억 원) 규모의 레버리지 포지션이 청산되었습니다.

최신 데이터에 따르면 청산된 포지션의 대부분은 롱 포지션이었습니다. 거래소 별로는 하이퍼리퀴드, 바이빗, 바이낸스 순으로 청산 건수가 대량 습니다.

4시간 단위 거래소 결제 데이터 / 코인글래스
4시간 거래소 결제 데이터 / 코인글래스

여러 거래소 의 청산 데이터를 살펴보면, 하이퍼리퀴드(Hyperliquid)에서 가장 많은 2,227만 달러 규모의 청산이 발생했으며, 이 중 99.93%가 롱 포지션이었습니다. 바이빗(Bybit)에서는 1,961만 달러(롱 포지션 82.76%), 바이낸스(Binance)에서는 1,941만 달러(롱 포지션 77.73%) 규모의 청산이 기록되었습니다.

OKX와 Bitget에서는 각각 686만 달러와 684만 달러 규모의 청산이 발생했으며, 두 거래소 모두 청산량의 70% 이상이 롱 포지션이었습니다. Gate, HTX, CoinEx 등 다른 거래소 에서도 상당한 규모의 청산이 관찰되었습니다.

BitMEX와 Bitfinex는 각각 13만 1천 달러와 1만 8천 달러라는 비교적 적은 규모의 청산을 경험했지만, 두 거래소 모두 보유했던 롱 포지션이 100% 청산되었다는 점에 주목할 필요가 있습니다.

암호화폐 청산 데이터 / 코인글래스
암호화폐 청산 데이터 / 코인글래스

통화별로는 비트코인(BTC)에서 가장 많은 청산이 발생했습니다. 지난 24시간 동안 비트코인 ​​관련 포지션의 총 청산액은 5,031만 달러에 달했으며, 4시간 기준으로 보면 롱 포지션 청산액은 2,429만 달러, 공매도(Short) 포지션 청산액은 57만 달러였습니다.

이더(ETH) 포지션이 24시간 동안 청산되었으며, 약 2,680만 달러 규모의 포지션이 청산되었습니다.

주목할 만한 알트코인 중 하나는 도지코인(DOGE)으로, 24시간 만에 742만 달러 상당의 청산이 발생했습니다. 4시간 동안에는 롱 포지션 598만 달러, 공매도(Short) 포지션 3만 9천 달러가 청산되었습니다. 분석가들은 이러한 현상이 도지코인 가격 하락세 때문이라고 보고 있습니다.

또한, 4시간 만에 XRP 롱 포지션 297만 달러어치가, ADA 롱 포지션 243만 달러어치가 청산되었습니다. 솔라나(SOL)의 경우에도 롱 포지션 109만 달러어치와 공매도(Short) 포지션 16만 1천 달러어치가 청산되었습니다.

특수 통화의 경우, LIGHT와 RIVER는 24시간 내에 각각 1,332만 달러와 748만 달러라는 높은 청산량을 기록했으며, FARTCOIN 또한 594만 달러의 청산량을 보였습니다.

이번 대규모 청산은 최근 암호화폐 시장의 변동성 증가를 반영하며, 특히 장기 포지션을 보유한 투자자들이 입은 상당한 손실을 보여줍니다. 시장 참여자들은 현재와 같이 변동성이 큰 시장에서 레버리지 거래에 대해 경각심을 가져야 합니다.

TokenPost.ai의 기사 요약

🔎 시장 분석

- 지난 24시간 동안 약 1억 710만 달러 규모의 레버리지 포지션이 청산되었습니다. - 청산된 포지션의 대부분은 롱 포지션으로, 시장에 강한 하락 압력이 작용했음을 시사합니다. - 청산 규모 순서 으로 보면 Hyperliquid, Bybit, Binance 순으로 가장 많은 청산량을 기록했으며, 비트코인과 이더 가장 큰 비중을 차지했습니다.

💡 핵심 전략

- 현재와 같이 변동성이 큰 시장에서는 과도한 레버리지 거래는 리스크 수반합니다. - 비트코인 ​​및 주요 알트코인의 가격 방향에 대해 주의를 기울여야 합니다. - 특히 DOGE, XRP, ADA와 같은 알트코인에서 롱 포지션의 청산이 상당 부분 발생했으므로 단기 투자자는 주의해야 합니다.

📘 용어 설명

- 청산: 레버리지 거래에서 보증금 요건을 충족하지 못해 포지션이 강제로 청산되는 것을 말합니다. - 롱 포지션: 자산 가격 상승을 예상하여 매수하는 포지션입니다. - 공매도(Short) 포지션: 자산 가격 하락을 예상하여 매도하는 포지션입니다. TokenPost AI 참고: 이 글은 TokenPost.ai 기반의 언어 모델을 사용하여 요약되었습니다. 주요 내용은 생략되었거나 사실과 다를 수 있습니다.

출처
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