ლურჯი ჩიპის NFT შესრულება ვერ აღდგება, მაგრამ ინვესტორები HODL კიდევ უფრო რთულია

ლურჯი ჩიპის ბაზრის შესრულება შეუცვლელი ჟეტონები (NFT), რომელიც ხშირად განიხილება კარგ გრძელვადიან ინვესტიციად, 2022 წლის ივნისის შემდეგ მეორედ გადახედა მის ყველა დროის დაბალ დიაპაზონს - დაეცა 10,000 ეთერზე ქვემოთ (ETH) ლურჯი ჩიპის ინდექსში, რომელსაც ინარჩუნებს NFTGo.

ლურჯი ჩიპების NFT-ებმა თავიანთი საუკეთესო შესრულება აღნიშნეს არც თუ ისე დიდი ხნის წინ, 29 აპრილს, დაახლოებით 14,900 ETH. თუმცა, 13 ივნისი იყო ყველაზე ცუდი შედეგიანი დღე ლურჯი ჩიპების NFT ისტორიაში, როდესაც ინდექსი დაეცა 9,331 ETH-მდე - პირველ რიგში განპირობებული იყო CyberKongz და CyberKongzBabies პროექტების იატაკის ფასის კორექტირებით.

ლურჯი ჩიპების NFT-ების შესრულების მაჩვენებელი. წყარო: NFTGo

ბოლო 30 დღის განმავლობაში, NFT-ის ინვესტორების 53%-ზე მეტმა ზარალი მიაყენა გაყიდვებში. მიუხედავად აშკარად ცივი ბაზრის განწყობისა, ინვესტორთა რიცხვი, რომლებიც ფლობენ თავიანთ NFT ინვესტიციებს, კვლავ იზრდება.

ინვესტორების ქცევის ნიმუში აჩვენებს გრძელვადიანი მფლობელების ზრდას. წყარო: NFTGo

თითქმის 500,000 მომხმარებელი შეუერთდა NFT ინვესტორების მზარდ აუზს მხოლოდ ივნისსა და ივლისში, რომლებიც აპირებენ გრძელვადიან პერსპექტივაში დაკავებას, რაც წერის მომენტში მფლობელთა რაოდენობას 3 მილიონზე აჭარბებს. ყველა NFT კატეგორიებიდან, PFP (სურათი მტკიცებულებისთვის) NFT-ებს აქვთ ყველაზე დიდი საბაზრო კაპიტალიზაცია $13.95 მილიარდი.

ყოფილი ლიდერები, როგორიცაა კოლექციონირება, თამაშები და ხელოვნების NFT-ები, ერთად წარმოადგენენ დაახლოებით 6.7 მილიარდ დოლარს საბაზრო კაპიტალიზაციაში.

ამავე თემაზე: OpenSea შემოაქვს მოპარული ნივთების ახალ პოლიტიკას NFT ქურდობის წინააღმდეგ საბრძოლველად

NFT ვაჭრობის საშუალებით უკანონო აქტივობების წინააღმდეგ საბრძოლველად პროაქტიული ზომების მიღებისას, NFT ბაზარმა OpenSea-მ გამოაცხადა გეგმების შემუშავების გეგმები თავის პლატფორმაზე მოპარული NFT-ების გაყიდვის შესახებ.

OpenSea-მ აღიარა, რომ მყიდველებმა გაუცნობიერებლად იყიდეს მოპარული ნივთები და დაჯარიმდნენ საკუთარი ბრალის გამო. შედეგად, ბაზარმა შეცვალა თავისი პოლიტიკა, რათა გაეფართოებინა პოლიციის ანგარიშების გამოყენება საფრთხეების იდენტიფიცირებისას.