

У 2025 році значне зростання кількості адрес китів Fetch.ai стало переконливим свідченням інституційної впевненості у цьому проєкті. Блокчейн-дані засвідчили суттєве збільшення позицій великих інвесторів, а кількість активних адрес китів зросла на 20% — основна динаміка спостерігалась у третьому кварталі 2025 року. Аналіз блокчейну фіксує цю модель накопичення китів. Ончейн-метрики дозволяють розкрити поведінку інвесторів поза межами простих змін ціни. Протягом цього періоду інституційні гравці накопичили близько 88 мільйонів токенів FET, що свідчить про довіру до позиціонування FET у децентралізованій екосистемі штучного інтелекту. Зростання активності адрес китів співпадає із загальними ринковими тенденціями та демонструє підвищення інституційного інтересу до блокчейн-проєктів, орієнтованих на штучний інтелект. Такі великі рухи, що фіксуються через аналіз блокчейн-даних, зазвичай передують суттєвим змінам ціни й тенденціям ринку. Моніторинг шаблонів адрес китів і чистих потоків на біржах дозволяє трейдерам та аналітикам виявляти фази накопичення до їхнього прояву у ціноутворенні. Активність 2025 року показала, що ончейн-метрики виступають провідними індикаторами для руху ринку криптовалют, розкриваючи реальні настрої інституцій через фактичні трансфери та структуру володіння токенами.
Вартість транзакцій є ключовим індикатором для відстеження рухів китів і аналізу загальної ринкової динаміки у криптовалютних екосистемах. Аналізуючи транзакції на блокчейні, дослідники можуть визначити шаблони поведінки великих власників, які часто передують значним ринковим змінам. Приклад FET показує, що моніторинг динаміки вартості транзакцій дозволяє розкрити стратегії накопичення, які використовують досвідчені учасники ринку. Коли інтенсивність ончейн-активності зростає, великі власники зазвичай починають накопичувати активи в очікуванні обмеження пропозиції. Показник Price DAA Divergence для FET, що відображає розрив між рухом ціни та щоденною скоригованою активністю, залишався позитивним сім днів поспіль — це означає, що використання мережі зростало швидше, ніж ціна. Така дивергенція особливо показова: вона свідчить про посилене накопичення китів навіть за стабільної ціни, що підтверджує впевненість великих власників.
Паралельно співвідношення stock-to-flow для FET досягло 1 600, що вказує на значний дефіцит пропозиції й підсилює вплив купівельної активності великих власників. Дані щодо вартості транзакцій показали агресивне накопичення, а основні учасники консолідували позиції до очікуваного стрибка ціни. Взаємозв'язок між динамікою вартості транзакцій, шаблонами накопичення великих власників і обмеженням пропозиції демонструє, як ончейн-метрики забезпечують прозорість у структурі ринку. Коли обсяги транзакцій з гаманців китів різко зростають на тлі скорочення доступної пропозиції, ринкові рухи зазвичай з'являються протягом кількох тижнів. Це підтверджує, що аналіз шаблонів транзакцій є провідним індикатором для цінової динаміки криптовалют.
Інституційні інвестори дедалі частіше використовують метрики концентрації китів для оцінки реальної участі у ринку AI-криптовалют. Ці інструменти ончейн-аналізу визначають розподіл цифрових активів між гаманцями різних розмірів, показуючи, чи великі власники відображають скоординовану інституційну позицію чи спекулятивне накопичення. У 2026 році інституційне впровадження суттєво прискорилось, а ETF та показники концентрації китів стали основними індикаторами справжнього ринкового інтересу, а не цінових маніпуляцій.
Концентрація китів у AI-криптовалютах демонструє впевненість інституцій у довгостроковій перспективі сектора. Відстежуючи рухи китів у блокчейні, інвестори спостерігають, що інституційний інтерес проявляється через тривалі періоди накопичення, а не короткострокову волатильну торгівлю. Метрики концентрації засвідчують, що ключові учасники ринку стратегічно займають позиції під час розвитку мережі й технологій, особливо у токенах на основі штучного інтелекту, таких як FET.
Аналіз інституційного інтересу за допомогою метрик концентрації демонструє структурування ринку. У 2026 році взаємодія між поведінкою китів і інституційними потоками визначила розвиток AI-криптовалют, а дані концентрації показують, чи відображає накопичення реальну впевненість або тимчасову стратегію. Висока концентрація серед інституційних гаманців означає довгострокові стратегічні зобов'язання, тоді як розподілені активи вказують на участь роздрібних інвесторів і ширше впровадження на ринку.
Ончейн-метрики концентрації також відображають інституційну впевненість у технологічній основі. Якщо кити утримують значні обсяги активу попри цінову волатильність, це підтверджує віру у фундаментальну цінність. Для AI-криптовалют концентрація китів часто співпадає з технологічними проривами та розширенням екосистеми, даючи досвідченим інвесторам дані для оцінки інституційних настроїв поза стандартними ринковими індикаторами.
Витрати на транзакції є ключовим індикатором для оцінки активності торгівлі китів і ринкової ліквідності. Станом на січень 2026 року середня комісія в мережі Ethereum становила $0,34 за транзакцію — це 95% зниження після оновлення Dencun, що суттєво вплинуло на рішення великих трейдерів. Великі власники постійно аналізують тенденції ончейн-комісій для оптимізації моменту входу і виходу, а нижчі витрати стимулюють зростання швидкості торгівлі серед інституційних учасників. Такий зв'язок чітко проглядається у даних ринку FET, де кластери ліквідності вище рівня $0,385 прямо співпадають із коливаннями комісій. Коли ончейн-комісії різко зростають через перевантаження мережі, швидкість торгівлі китів сповільнюється через зміну співвідношення вигоди й витрат. Натомість при низьких комісіях спостерігається пришвидшене накопичення та розподіл активів серед китів. Дослідження за 2023–2026 роки підтверджує, що рухи китів стабільно передували значним коливанням комісій, тобто крупні трейдери прогнозують навантаження на мережу. Високий торговий обіг у великих пулах вказує, що кити активно використовують періоди низьких комісій для перепозиціювання. Глибина ринкової ліквідності змінюється відповідно до динаміки ончейн-комісій — коли витрати знижуються, розміщення капіталу стає ефективнішим. Такий зв'язок між економікою комісій та поведінкою китів забезпечує трейдерам прогностичні індикатори для виявлення фаз накопичення й потенційних ринкових реверсів.
Ончейн-аналіз даних досліджує транзакції та активність у блокчейні для виявлення ринкових тенденцій і поведінки трейдерів. Основні метрики, такі як активні адреси та обсяг транзакцій, надають оперативну інформацію про ринкову динаміку, що дозволяє трейдерам приймати обґрунтовані рішення на основі реальної ончейн-активності.
Відстежуйте обсяги великих гаманців і шаблони транзакцій за допомогою сервісів аналізу блокчейну, таких як Etherscan чи Nansen. Фіксуйте значні трансфери токенів і активність гаманців для виявлення рухів китів. Аналіз розподілу власників дозволяє оцінити стабільність ринку — нижча концентрація китів зменшує волатильність цін приблизно на 35%.
Ключові ончейн-метрики: активні адреси, рухи китів і вартість транзакцій. Високий показник активних адрес сигналізує про посилення участі на ринку й довіру до проєкту. Транзакції китів нерідко прогнозують майбутню зміну цін. Припливи й відпливи на біржах демонструють загальний ринковий настрій.
Великі трансфери та накопичення китів суттєво впливають на рух цін і ринкові тенденції. Концентрована закупівля створює бичачі сигнали і часто передує зростанню цін, а розпродажі можуть спричиняти різке зниження. Такі дії підвищують волатильність і можуть впливати на ціноутворення, тому моніторинг китів є важливим для прогнозування ринкової динаміки.
Серед основних інструментів: Nansen, Glassnode, Token Terminal, Eigenphi, Dune Analytics і Footprint Analytics. Ці платформи забезпечують оперативний доступ до рухів китів, потоків транзакцій, DeFi-активності та ринкових трендів завдяки глибокому ончейн-аналізу.
Ончейн-аналіз даних дає змогу ідентифікувати ліквідні активи, рухи "smart money" (операцій досвідчених учасників) та ринкові настрої, підвищуючи точність вибору точок входу і виходу. Відстежуйте тикові дані, обсяги торгів, волатильність і фінансування через списки спостереження. Використовуйте стратегії моментуму й середнього повернення, спираючись на цінові тренди та статистичні шаблони для оптимізації результатів з урахуванням ризику.











