암호화폐 시장, 24시간 동안 레버리지 포지션 5억 3000만 달러 청산…ETH·BTC 청산 규모 최다

지난 24시간 동안 암호화폐 시장에서 약 5억 3000만 달러 상당의 레버리지 포지션이 청산된 것으로 나타났다.

현재 집계된 데이터에 따르면, 청산된 포지션 중 롱 포지션이 주를 이루었으며, 전체 청산의 약 80% 이상을 차지했다.

4시간 거래소 별 청산 데이터 / 코인글래스

지난 4시간 동안 가장 많은 포지션 청산이 발생한 거래소는 하이퍼리퀴드로, 총 2304만 달러가 청산됐다. 특히 하이퍼리퀴드에서는 숏 포지션 청산 비율이 96.22%로 대부분을 차지했다.

두 번째로 많은 청산이 발생한 거래소는 바이낸스로, 1234만 달러의 포지션이 청산됐으며, 이 중 롱 포지션이 52.12%를 차지했다.

바이비트는 약 524만 달러의 청산이 발생했으며, 롱 포지션 비율이 56.12%였다. OKX는 약 383만 달러의 청산이 발생했으며, 숏 포지션 청산 비율이 64.47%로 더 높게 나타났다.

암호화폐 청산 데이터 / 코인글래스

코인별로는 이더리움(ETH)이 가장 많은 청산을 기록했다. 24시간 동안 이더리움 포지션에서 약 1억 305만 달러가 청산되었다.

비트코인(BTC)은 24시간 동안 약 8805만 달러의 포지션이 청산되었으며, 4시간 기준으로는 롱 포지션 454만 달러, 숏 포지션 380만 달러의 청산이 발생했다.

HYPE 토큰은 약 3412만 달러의 청산이 발생했으며, 4시간 기준 282만 달러의 롱 포지션과 2209만 달러의 숏 포지션이 청산되어 숏 포지션 청산이 압도적으로 많았다.

솔라나(SOL)는 24시간 동안 약 913만 달러가 청산되었고, 4시간 기준으로는 38만 8140달러의 롱 포지션과 69만 50달러의 숏 포지션이 청산되었다.

XRP도 상당한 청산이 발생했으며, 4시간 동안 30만 5550달러의 롱 포지션과 35만 8130달러의 숏 포지션이 청산됐다.

도지코인(DOGE)은 4시간 동안 39만 3850달러의 롱 포지션과 9만 4470달러의 숏 포지션이 청산되어 롱 포지션 청산이 더 많았다.

특히 주목할 만한 것은 XAU(금) 관련 토큰으로, 4시간 동안 2만 2150달러의 롱 포지션과 41만 90달러의 숏 포지션이 청산되어 숏 포지션 청산이 압도적으로 많았다.

특이사항으로는 체인링크(LINK)에서도 4시간 동안 1만 9130달러의 롱 포지션과 10만 440달러의 숏 포지션이 청산되어 숏 포지션 청산 비율이 높았다. 또한 제트캐시(ZEC)에서는 4시간 동안 19만 2510달러의 롱 포지션과 12만 7630달러의 숏 포지션이 청산되었다.

이번 대규모 청산은 최근 암호화폐 시장의 변동성이 증가했음을 보여주는 지표로, 특히 이더리움과 비트코인의 가격 움직임에 따른 레버리지 거래자들의 손실이 집중된 것으로 분석된다.

기사요약 by TokenPost.ai

🔎 시장 해석

지난 24시간 동안 약 5억 3000만 달러의 레버리지 포지션이 청산되었으며, 이더리움과 비트코인이 각각 1억 305만 달러, 8805만 달러로 가장 큰 청산 규모를 기록했다. 하이퍼리퀴드에서는 숏 포지션 청산이, 바이낸스와 바이비트에서는 롱 포지션 청산이 더 많이 발생했다.

💡 전략 포인트

암호화폐 시장의 변동성이 증가하고 있으므로 레버리지 거래 시 리스크 관리가 중요하다. 특히 HYPE, XAU, LINK 등에서 숏 포지션 청산 비율이 높게 나타난 점을 주목할 필요가 있다. 시장 변동성이 큰 상황에서는 레버리지 비율을 낮추거나 스탑로스 설정을 더 보수적으로 관리하는 것이 바람직하다.

📘 용어정리

- 청산(Liquidation): 레버리지 포지션을 보유한 트레이더가 증거금 요건을 충족하지 못할 때 강제로 포지션이 종료되는 현상

- 롱 포지션(Long Position): 자산 가격이 오를 것으로 예상하고 매수하는 포지션

- 숏 포지션(Short Position): 자산 가격이 내릴 것으로 예상하고 매도하는 포지션

- 레버리지(Leverage): 자신의 자본보다 더 큰 규모의 포지션을 취할 수 있게 해주는 차입 거래 방식

TokenPost AI 유의사항

TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.