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Strategy 執行董事長 Michael Saylor 在公司二季度財報電話會上表示，雖然過去公司幾乎將資金“100%配置爲比特幣”，但未來可能會採取現金與 BTC 並存的組合策略。他稱，“也許買入最多比特幣的最佳方式，並不是立即買入最多比特幣”。TD Cowen 和 Benchmark 在 Strategy 二季度電話會後均維持對該股的買入評級。兩家機構認爲，公司當前管理層的核心目標，已經轉向讓其 STRC 優先股價格回到面值附近，從而恢復其作爲融資工具的能力。TD Cowen 分析師 Lance Vitanza 表示，電話會最重要的信息是管理層對 STRC 的高度重視。公司高管多次強調，讓 STRC 回到面值是核心目標，並提到儘管該證券近期出現價格偏離，但機構採用度仍在提升。Benchmark 分析師 Mark Palmer 也持類似觀點。他指出，Saylor 及其團隊在 90 分鐘電話會中大部分時間都圍繞同一目標展開：將 STRC 恢復至 99 至 100 美元區間，使其重新成爲公司籌資購買比特幣的主要引擎。
巨鯨“先定十個大目標”在 X 平臺發文表示，其平掉空單後很快重新建立多單，是因爲中長期觀點沒有改變。他認爲上一輪牛市重要分界區域在 6 萬美元附近，目前比特幣主流挖礦成本大致集中在 5 萬至 6 萬美元區間；上月比特幣最低下探至 5.8 萬美元后迅速收回，驗證了該區域承接能力。其認爲，在沒有系統性風險或重大基本面變化的前提下，當前位置繼續追空的風險收益比不高；比特幣在 5.8 萬至 6.3 萬美元區間完成震盪和換手後，回調完成並重新站穩 6.6 萬美元附近，市場已具備進一步向上的條件，不排除放量陽線推動比特幣突破 7.2 萬美元。其還表示，目前美股尤其是 AI 相關板塊整體估值相對偏高，未來波動可能加大。此外，比特幣與美股相關性相較於過去幾個週期已經明顯下降。隨着機構資金持續流入，以及比特幣資產屬性不斷強化，比特幣正在逐步走出屬於自己的獨立行情。。
Goldfinch 社區已通過 GIP-87 提案，決定啓動 Goldfinch Prime 的有序關閉，並將 Goldfinch 轉入“維護模式”。後續工作將主要聚焦於遺留借款池回收、保障用戶繼續通過歷史應用領取可得還款資金，以及完成基金會相關運營與行政收尾。
Grayscale Research 研究主管 Zach Pandl 表示，Strategy 於 6 月 1 日披露出售 32 枚比特幣後，市場出現新一輪波動。儘管出售規模相較其約 84 萬枚比特幣（價值約 550 億美元）的持倉微不足道，但這一罕見的減持舉動仍對市場情緒造成衝擊。Pandl 指出，更值得關注的是 Strategy 可變利率優先股 STRC（Stretch）的表現。該產品設計目標價格約爲 100 美元，目前股息率爲 11.5%。當股價跌破 100 美元時，意味着投資者要求更高回報率，公司可能需要提高股息水平，從而增加未來現金流壓力，並可能迫使其出售更多比特幣籌資，進一步對 BTC 價格形成壓力。Strategy 的槓桿化比特幣儲備模式正面臨挑戰。在當前 STRC 及 MSTR 股價水平下，公司繼續大規模增持比特幣的能力可能受到限制。不過，Pandl 表示，從長期來看，比特幣持倉從高槓杆數字資產儲備公司向更多元化的企業資產負債表轉移，將有助於增強市場韌性並改善比特幣的長期價值支撐。他預計比特幣未來數月有望恢復上漲，但短期內表現可能落後於那些更直接受益於監管明朗化的加密資產板塊。
針對 Bankless 創始人 David Hoffman 清倉 ETH 一事，Uniswap 創始人 Hayden Adams 在 X 平臺發文回應稱，“ETH is Money（ETH 即貨幣）”纔是正確的敘事，只是與大多數人的理解不同。Hayden Adams 表示，未來所有資產都將被代幣化，人們會持有自己最重視的資產，而最去中心化的貨幣體系將表現爲“無限形式的貨幣相互競爭”。其認爲，在擁有低成本、高效率、全天候資產兌換系統的情況下，並不需要單一記賬單位。同時，其稱基於以太坊的 Uniswap 是“最好的去中心化貨幣系統”，且目前仍處於早期階段。推薦閱讀：Bankless 聯創清倉 ETH 自白：以太坊做了最正確的事，但“ETH 即貨幣”沒有未來。
Gate 研究院近日發佈的《基於 Multi-Agent LLM 的 BTC 交易框架研究與回測分析》指出，相比單一 LLM 直接生成交易信號，多智能體（Multi-Agent）LLM 架構更接近真實金融機構的投研流程，能夠通過分析師、研究員、交易員與風控團隊之間的協作與辯論，提升交易決策的透明度與風險控制能力。研究基於 TradingAgents 框架，對 BTC 市場構建了適用於加密場景的 AI 交易系統，並引入技術分析、新聞分析、情緒分析與宏觀/鏈上分析等多類智能體角色。研究基於 BTC/USDT 1 小時級別數據，對 TradingAgents-BTC 策略進行了歷史回測。結果顯示，該策略在測試區間內取得 +20.25% 總收益，顯著優於同期 Buy & Hold 的 -7.89%，同時最大回撤控制在 -17.41%，低於 Buy & Hold 的 -27.06%。研究認爲，多智能體框架在震盪與下跌階段能夠通過 Sell/Underweight 與 Flat 狀態減少部分風險暴露，並在市場反彈階段重新切入多頭，從而提升整體風險收益表現。報告指出，Multi-Agent LLM 框架在加密交易場景中展現出一定應用潛力，但當前回測週期僅覆蓋約三個月，且 1 小時級別交易仍可能受到手續費、滑點與信號延遲影響。未來仍需在更長曆史週期、不同市場環境與更多資產類別中進一步驗證策略穩定性與泛化能力。