Grayscale đưa ra hai kịch bản cho Bitcoin
Grayscale vừa công bố đánh giá mới về xu hướng hiện tại của Bitcoin, trong đó đưa ra hai kịch bản trái ngược về thời điểm thị trường giá xuống có thể kết thúc.
Theo kịch bản dựa trên chu kỳ bốn năm, Bitcoin có thể tiếp tục suy yếu đến khoảng tháng 9 hoặc tháng 10.
Grayscale cho biết trong các chu kỳ trước, giá Bitcoin thường tạo đáy khoảng một năm sau khi đạt đỉnh, với mức giảm trung bình gần 80%.
Nếu mô hình lịch sử tiếp tục lặp lại, BTC có thể còn kiểm tra các vùng giá thấp hơn trước khi hình thành đáy vào mùa thu.
🚨 INSIGHT: Grayscale's Head of Research Zach Pandl says Bitcoin's bottom may already be in if the Fed holds off on rate hikes.
He pushes back on the "four-year cycle" theory, which points to a lower bottom in September or October. pic.twitter.com/gJwaeOEmGH
— Cointelegraph (@Cointelegraph) July 23, 2026
Yếu tố vĩ mô ngày càng quan trọng
Tuy nhiên, Grayscale cho rằng Bitcoin hiện đã trở thành một loại tài sản trưởng thành hơn, khiến các yếu tố kinh tế vĩ mô ngày càng có ảnh hưởng lớn đến giá.
Theo cách tiếp cận này, hướng đi của Bitcoin phụ thuộc nhiều hơn vào tăng trưởng kinh tế, lãi suất thực và chính sách tiền tệ của Fed, thay vì chỉ tuân theo chu kỳ lịch sử.
Grayscale lưu ý rằng các thị trường giá xuống trước đây thường xuất hiện trong bối cảnh tăng trưởng kinh tế chậm lại và lãi suất thực tăng cao.
Vì vậy, nếu kinh tế Mỹ vẫn duy trì sức mạnh và Fed không tiếp tục nâng lãi suất, Bitcoin có thể đã tạo đáy trong đợt điều chỉnh vừa qua.
Thị trường vẫn chưa có câu trả lời rõ ràng
Đánh giá của Grayscale cho thấy thị trường hiện đứng giữa hai góc nhìn hoàn toàn khác nhau.
Lý thuyết chu kỳ bốn năm cho rằng Bitcoin vẫn còn dư địa giảm và có thể chỉ tạo đáy vào cuối quý III hoặc đầu quý IV.
Trong khi đó, kịch bản vĩ mô lại cho rằng đáy có thể đã xuất hiện, nếu điều kiện kinh tế tiếp tục ổn định và áp lực lãi suất không gia tăng.
Kết luận quan trọng là xu hướng tiếp theo của Bitcoin có thể phụ thuộc nhiều hơn vào dữ liệu kinh tế Mỹ và chính sách của Fed, thay vì chỉ dựa trên các mô hình chu kỳ trong quá khứ.
