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Strategy 执行董事长 Michael Saylor 在公司二季度财报电话会上表示，虽然过去公司几乎将资金“100%配置为比特币”，但未来可能会采取现金与 BTC 并存的组合策略。他称，“也许买入最多比特币的最佳方式，并不是立即买入最多比特币”。TD Cowen 和 Benchmark 在 Strategy 二季度电话会后均维持对该股的买入评级。两家机构认为，公司当前管理层的核心目标，已经转向让其 STRC 优先股价格回到面值附近，从而恢复其作为融资工具的能力。TD Cowen 分析师 Lance Vitanza 表示，电话会最重要的信息是管理层对 STRC 的高度重视。公司高管多次强调，让 STRC 回到面值是核心目标，并提到尽管该证券近期出现价格偏离，但机构采用度仍在提升。Benchmark 分析师 Mark Palmer 也持类似观点。他指出，Saylor 及其团队在 90 分钟电话会中大部分时间都围绕同一目标展开：将 STRC 恢复至 99 至 100 美元区间，使其重新成为公司筹资购买比特币的主要引擎。
巨鲸“先定十个大目标”在 X 平台发文表示，其平掉空单后很快重新建立多单，是因为中长期观点没有改变。他认为上一轮牛市重要分界区域在 6 万美元附近，目前比特币主流挖矿成本大致集中在 5 万至 6 万美元区间；上月比特币最低下探至 5.8 万美元后迅速收回，验证了该区域承接能力。其认为，在没有系统性风险或重大基本面变化的前提下，当前位置继续追空的风险收益比不高；比特币在 5.8 万至 6.3 万美元区间完成震荡和换手后，回调完成并重新站稳 6.6 万美元附近，市场已具备进一步向上的条件，不排除放量阳线推动比特币突破 7.2 万美元。其还表示，目前美股尤其是 AI 相关板块整体估值相对偏高，未来波动可能加大。此外，比特币与美股相关性相较于过去几个周期已经明显下降。随着机构资金持续流入，以及比特币资产属性不断强化，比特币正在逐步走出属于自己的独立行情。。
Goldfinch 社区已通过 GIP-87 提案，决定启动 Goldfinch Prime 的有序关闭，并将 Goldfinch 转入“维护模式”。后续工作将主要聚焦于遗留借款池回收、保障用户继续通过历史应用领取可得还款资金，以及完成基金会相关运营与行政收尾。
Grayscale Research 研究主管 Zach Pandl 表示，Strategy 于 6 月 1 日披露出售 32 枚比特币后，市场出现新一轮波动。尽管出售规模相较其约 84 万枚比特币（价值约 550 亿美元）的持仓微不足道，但这一罕见的减持举动仍对市场情绪造成冲击。Pandl 指出，更值得关注的是 Strategy 可变利率优先股 STRC（Stretch）的表现。该产品设计目标价格约为 100 美元，目前股息率为 11.5%。当股价跌破 100 美元时，意味着投资者要求更高回报率，公司可能需要提高股息水平，从而增加未来现金流压力，并可能迫使其出售更多比特币筹资，进一步对 BTC 价格形成压力。Strategy 的杠杆化比特币储备模式正面临挑战。在当前 STRC 及 MSTR 股价水平下，公司继续大规模增持比特币的能力可能受到限制。不过，Pandl 表示，从长期来看，比特币持仓从高杠杆数字资产储备公司向更多元化的企业资产负债表转移，将有助于增强市场韧性并改善比特币的长期价值支撑。他预计比特币未来数月有望恢复上涨，但短期内表现可能落后于那些更直接受益于监管明朗化的加密资产板块。
针对 Bankless 创始人 David Hoffman 清仓 ETH 一事，Uniswap 创始人 Hayden Adams 在 X 平台发文回应称，“ETH is Money（ETH 即货币）”才是正确的叙事，只是与大多数人的理解不同。Hayden Adams 表示，未来所有资产都将被代币化，人们会持有自己最重视的资产，而最去中心化的货币体系将表现为“无限形式的货币相互竞争”。其认为，在拥有低成本、高效率、全天候资产兑换系统的情况下，并不需要单一记账单位。同时，其称基于以太坊的 Uniswap 是“最好的去中心化货币系统”，且目前仍处于早期阶段。推荐阅读：Bankless 联创清仓 ETH 自白：以太坊做了最正确的事，但“ETH 即货币”没有未来。
Gate 研究院近日发布的《基于 Multi-Agent LLM 的 BTC 交易框架研究与回测分析》指出，相比单一 LLM 直接生成交易信号，多智能体（Multi-Agent）LLM 架构更接近真实金融机构的投研流程，能够通过分析师、研究员、交易员与风控团队之间的协作与辩论，提升交易决策的透明度与风险控制能力。研究基于 TradingAgents 框架，对 BTC 市场构建了适用于加密场景的 AI 交易系统，并引入技术分析、新闻分析、情绪分析与宏观/链上分析等多类智能体角色。研究基于 BTC/USDT 1 小时级别数据，对 TradingAgents-BTC 策略进行了历史回测。结果显示，该策略在测试区间内取得 +20.25% 总收益，显著优于同期 Buy & Hold 的 -7.89%，同时最大回撤控制在 -17.41%，低于 Buy & Hold 的 -27.06%。研究认为，多智能体框架在震荡与下跌阶段能够通过 Sell/Underweight 与 Flat 状态减少部分风险暴露，并在市场反弹阶段重新切入多头，从而提升整体风险收益表现。报告指出，Multi-Agent LLM 框架在加密交易场景中展现出一定应用潜力，但当前回测周期仅覆盖约三个月，且 1 小时级别交易仍可能受到手续费、滑点与信号延迟影响。未来仍需在更长历史周期、不同市场环境与更多资产类别中进一步验证策略稳定性与泛化能力。