비트코인(BTC)이 다시 ‘대형 랠리’의 문턱에 들어섰다는 분석이 나왔다. 미국의 양적긴축(QT) 종료가 과거 대규모 상승장의 전조였다는 점에서다. 일부 애널리스트는 이번 사이클에서 비트코인 가격이 100만달러를 넘어설 가능성까지 거론하고 있다.
엑스(X)에서 활동하는 크립토 애널리스트 메를린 더 트레이더(Merlijn The Trader)는 최근 양적긴축(QT)이 사실상 종료 단계에 들어섰다고 분석하며 비트코인(BTC)에 대해 강한 상승 전망을 제시했다.
그는 특히 2019년과 현재 상황이 유사하다고 주장했다. 당시 미국 연방준비제도(Fed)가 통화정책 방향을 전환한 뒤 비트코인은 약 3,000달러 수준에서 출발해 수년 동안 6만9,000달러까지 급등했다.
메를린은 현재도 거시경제 트리거와 수요 구간이 비슷한 구조라고 분석했다. 핵심 가격대는 7만달러라고 강조하며 “비트코인이 7만달러를 유지하면 상승 랠리가 시작될 가능성이 높다”고 말했다.
반대로 6만달러 아래로 하락할 경우 시장은 더 긴 ‘축적(accumulation)’ 국면을 거칠 수 있다고 설명했다.
그의 시나리오대로 약 2200% 상승이 발생할 경우 비트코인 가격은 약 160만달러에 도달할 수 있다. 이는 현재 환율 기준 약 23억5000만원 수준이다. 현실적으로 과감한 전망이지만 비트코인이 과거 시장 예상을 여러 차례 뒤집었다는 점을 그는 근거로 들었다.
메를린은 비트코인 시장 구조를 ‘축적 → 조작 → 분배’의 3단계 사이클로 설명했다.
그에 따르면 이미 축적 단계는 끝났으며 현재 시장은 ‘조작(manipulation) 2단계’에 진입했다. 이 구간에서 가격 변동성이 확대되며 투자자들을 흔드는 움직임이 나타난다는 것이다.
그는 6만5,000달러를 중요한 분기점으로 지목했다.
“이 가격을 지켜내면 상승 움직임이 시작된다. 반대로 이 수준을 잃으면 조작 단계가 더 길어질 수 있다”고 분석했다.
최종적으로는 ‘분배 단계’에서 비트코인이 6자리 가격대, 즉 10만달러 이상의 영역으로 진입할 것으로 전망했다.
단기 시장 전망도 비교적 낙관적이다.
크립토 분석가 미카엘 반 데 포페(Michaël van de Poppe)는 비트코인이 이날 약 7만1,000달러까지 상승하자 다음 목표가를 7만5,000달러로 제시했다. 이후 이달 안에 8만달러 테스트도 가능하다는 분석이다.
다만 그는 이번 움직임이 전형적인 ‘V자 반등’이라기보다 상위 시간 프레임에서 나타나는 평균 회귀 반등일 가능성이 크다고 경고했다.
특히 이 구간에서는 비트코인보다 알트코인 시장이 더 강한 상승률을 보일 수 있다고 내다봤다.
시장에서는 미국 통화정책 변화와 비트코인 수급 구조가 맞물리며 중장기 강세 사이클이 이어질지 주목하는 분위기다.
기사요약 by TokenPost.ai
🔎 시장 해석
미국의 양적긴축(QT) 종료 가능성이 비트코인 강세장의 촉매로 거론되고 있다.
과거 2019년 QT 종료 이후 비트코인이 3,000달러에서 6만9,000달러까지 상승한 전례가 있어 유사한 사이클 기대가 커지고 있다.
일부 분석가는 현재 구조가 과거 상승장 직전과 유사하다며 장기적으로 최대 160만달러 가능성까지 제시했다.
💡 전략 포인트
7만달러: 핵심 유지 가격. 이 구간을 지키면 본격 상승 랠리 가능성 확대.
6만5,000달러: 단기 분기점. 이 레벨 아래로 떨어지면 변동성 확대 및 조정 장기화 가능.
7만5,000달러: 단기 목표 가격대로 제시되며 이달 안에 8만달러 테스트 가능성도 언급.
현재 시장 단계는 ‘조작(Manipulation)’ 단계로 분석되며 이후 ‘분배(Distribution)’ 단계에서 10만달러 이상의 가격대가 열릴 수 있다는 전망이 나온다.
📘 용어정리
양적긴축(QT): 중앙은행이 시중 유동성을 줄이는 정책으로, 종료 시 위험자산 상승 환경이 조성될 수 있다.
축적 단계(Accumulation): 대형 투자자들이 저가에서 자산을 모으는 시기.
조작 단계(Manipulation): 가격 변동성을 크게 만들어 개인 투자자를 흔드는 구간.
분배 단계(Distribution): 가격이 급등한 뒤 초기 투자자들이 차익을 실현하는 시기.
TP AI 유의사항
TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.
<저작권자 ⓒ TokenPost, 무단전재 및 재배포 금지>