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$BTC #CriptoAlertas 比特币价格飙升至116,000美元，特朗普准备签署行政命令将加密货币纳入401(k)计划

比特币的价格在美国大幅上涨，达到116,850美元——近2%的增幅。这一激增是因为新闻报道称特朗普总统将签署一项行政命令，允许比特币和其他加密货币纳入401(k)退休账户。

这一举措可能会显著扩大机构对比特币的投资，因为401(k)账户目前持有约12.5万亿美元的资产。

该行政命令将指示劳动部重新评估1974年《员工退休收入保障法》(ERISA)下的替代投资现有指导方针。

如果实施，这项决定将使美国公众通过退休基金更好地接触加密货币，标志着比特币更广泛采用的重大里程碑。

这一举动预计将为机构投资者开辟新的投资途径，进一步增强比特币在金融世界中的作用。

最近，企业对比特币的兴趣也在增长。MetaPlant购买了463个比特币，SmarterWeb发行了2100万美元的比特币计价债券。目前有超过200家上市公司持有比特币，显示出日益增长的机构信任。

劳动部还将被指示澄清退休计划提供者的信托责任，旨在消除提供加密等替代资产的障碍。

专家认为，这将为退休投资提供更先进和多样化的金融产品铺平道路。

在公告后，加密市场见证了一阵活动，24小时内交易超过300亿美元的比特币——表明投资者对这一举措长期影响的兴趣。

这一步骤不仅有利于比特币，还有可能惠及其他替代资产，如私募股权和房地产。

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如何衡量比特币的依赖性和风险

第 1 步：定义冲击场景
分析开始于选择一个高影响力的比特币事件。这可能涉及定义一个特定的价格冲击，例如 BTC 在 30 天内下跌 50%，或者结构性变化，例如比特币的市场份额从 60% 降至 40%。

第 2 步：量化依赖性
下一步是计算 ETH、XRP 和 BTC 之间当前的皮尔逊相关系数。这个统计指标捕捉了加密资产每日收益之间的线性关系，为依赖性提供了基础。更接近 +1 的值表明该山寨币与 BTC 的表现紧密相关。

第 3 步：估计价格的即时反应
利用相关数据，应用回归分析计算每个山寨币相对于 BTC 的贝塔 (β)。贝塔系数估计该山寨币在比特币每单位变化时预期的价格变动。这类似于在传统金融中计算股价相对于基准指数（如 S&P 500）的贝塔。
例如，如果 ETH 相对 BTC 的 β 为 1.1，且定义的场景假设 BTC 下跌 50%，则 ETH 的隐含变动将为 -55% (1.1 × -50%)。

第 4 步：调整流动性和结构性风险
调整需要超越简单的贝塔计算，考虑市场结构的关键风险。应分析流动性较差的加密货币交易所的订单簿，以考虑流动性风险，同时需要评估衍生品的高未平仓合约以考虑结构性风险和潜在的级联清算。
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这些案件主要影响经验不足的用户，突显了金融教育和在操作加密货币时安全的重要性。
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