Glassnode predice: Ethereum [ETH] está preparado para un repunte del 120 % para fin de año a medida que se acerca el lanzamiento del ETF.
Jan Happel y Yann Allemann, fundadores de la firma de inteligencia de datos blockchain Glassnode, sugieren que Ethereum (ETH) podría experimentar un aumento masivo de precios al final del actual mercado alcista. Al compartir publicaciones bajo el seudónimo de Negentropic en X (anteriormente Twitter), el equipo afirma que los modelos de precios históricos respaldan un posible repunte de ETH y que el precio de ETH puede alcanzar aproximadamente $ 7,500 por token.
El análisis de Negentropic se basa en la reacción de Ethereum a las resistencias históricas de las líneas de tendencia, que previamente han marcado máximos de ciclo. El equipo predice que el impacto de esta línea de tendencia indica un aumento significativo de precios y que ETH podría potencialmente hacer un movimiento fuerte después de consolidarse. Los fundadores enfatizan que el comportamiento pasado es similar a la estructura actual y sugieren que se puede lograr una ganancia significativa después de una fase de consolidación similar.
El posible lanzamiento del ETF de Ethereum se considera un catalizador fundamental de este repunte proyectado. Según Glassnode, la fuerza relativa de Ethereum en comparación con Bitcoin (BTC) y otras criptomonedas está aumentando, y el lanzamiento del ETF se considera un posible desencadenante de un nuevo ciclo alcista.
“Ethereum está mostrando una fuerza relativa en un mercado impulsado predominantemente por Bitcoin. "El lanzamiento previsto del ETF podría ser un catalizador importante".
A pesar de este optimismo, la tasa ETHBTC (la tasa que sigue el desempeño de ETH frente a BTC) parece estar actualmente en una tendencia a la baja. Sin embargo, una ruptura de esta tendencia bajista podría confirmar el potencial de ETH para superar a BTC y respaldar aún más la narrativa alcista. El analista TechCharts señala que una ruptura podría mantener el rendimiento de Ethereum por encima de Bitcoin, reforzando las proyecciones analizadas por Glassnode.
