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El mercado de criptomonedas mostró el 17 de octubre de 2025 una fase de turbulencias significativas, marcada por temores macroeconómicos y una notable caída en el ánimo de los inversores. Bitcoin (BTC) y Ethereum (ETH) lideraron una caída más amplia del mercado, mientras que altcoins específicas mostraron movimientos notables a pesar de la volatilidad. Esto ocurrió en medio de una oleada de liquidaciones y una actitud cada vez más cautelosa de los inversores, aunque algunos analistas consideraron la situación actual como una oportunidad de acumulación.
Caída del mercado y presiones macroeconómicas
El mercado de criptomonedas experimentó hoy una caída significativa por tercer día consecutivo. Bitcoin cayó por debajo de los 109,000 dólares y alcanzó temporalmente valores cercanos a los 105,231 dólares, mientras que Ethereum se deslizó por debajo de la marca de los 4,000 dólares, llegando a descender hasta 3,731 dólares. [1] La capitalización total del mercado cayó por debajo de los 3.8 billones de dólares. [21] Esta tendencia a la baja fue impulsada en gran medida por resurgentes temores en el sector bancario de EE. UU., tras informes de créditos morosos en dos bancos regionales. [1] Además, las tensiones comerciales persistentes entre EE. UU. y China contribuyeron a una aversión al riesgo general en los mercados globales. [5] Esto llevó a un "vuelo hacia la seguridad", donde los inversores evitaron activos de mayor riesgo, incluidas las criptomonedas, y buscaron refugios más seguros como el oro, que alcanzó un nuevo récord. [5]
Los impactos de estos eventos también fueron evidentes en las cifras de liquidaciones. En las últimas 24 horas, se liquidaron posiciones de criptomonedas por un valor de 723 millones de dólares, la mayor parte de las cuales eran posiciones largas. [1] Esto siguió a un evento turbulento en la semana anterior, donde liquidaciones por valor de 19 mil millones de dólares sacudieron el mercado. [5]
Ánimo de los inversores en mínimos, pero enfoque en la acumulación
El ánimo de los inversores alcanzó un mínimo, como mostró el Crypto Fear & Greed Index, que cayó a un mínimo anual de 24 ("Miedo"). [2] El interés en búsquedas de "Bitcoin" en Google también se encontraba en uno de los niveles más bajos en meses, reflejando la decreciente emoción. [2, 4] A pesar de estas señales bajistas, los analistas de Bitwise ven en la corrección actual una "oportunidad dorada para que los inversores acumulen en lugar de entrar en pánico". [2, 4] Argumentan que factores externos como las tensiones comerciales son la principal causa de la caída y que tales fases a menudo marcan el comienzo de un ciclo de recuperación. [2]
Dinamismo de altcoins y avances tecnológicos
El mercado de altcoins mostró hoy señales mixtas, pero tendió a bajar en general. El Índice de Temporada de Altcoins cayó de 78 a 25, lo que indica una rotación notable de altcoins de vuelta a Bitcoin. [1] Muchas altcoins, incluyendo Render (RENDER) y Filecoin (FIL), registraron caídas de más del 7%. [1] Sin embargo, hubo algunas excepciones: Zora (ZORA), un proyecto de capa 2, subió un 18%. [1] Chiliz (CHZ) aumentó un 12%, impulsado por la próxima bifurcación Snake8, que se espera mejore el sistema de validación. [11] Bittensor (TAO) experimentó un fuerte aumento del 36% después de que Grayscale presentara una solicitud de formulario 10 ante la SEC de EE. UU. para su Fideicomiso Bittensor, lo que podría abrir más oportunidades de inversión institucional. [11] En contraste, Sei (SEI) fue observado con precaución debido a una próxima gran liberación de tokens que podría aumentar la oferta y presionar los precios a la baja. [11]
En el ámbito de las finanzas descentralizadas (DeFi), hubo desarrollos importantes. Uniswap ha integrado soporte nativo de Solana en su aplicación web. [24] Esta es la primera vez que el DEX basado en Ethereum admite una blockchain no EVM, lo que mejora considerablemente la interoperabilidad entre Ethereum y Solana, posicionando a Uniswap como una puerta de entrada multi-cadena a DeFi. [24] Esta integración utiliza la API de Jupiter para permitir intercambios sin problemas a través de un millón de tokens de Solana. [24] Mientras tanto, los críticos advierten que la propuesta de una "lista restringida" de protocolos DeFi de alto riesgo en EE. UU., impulsada por los demócratas, podría obstaculizar la innovación y llevar proyectos al extranjero. [26]
También en el ecosistema de Ethereum, hubo actividades notables. Las ballenas acumularon más de 417 millones de dólares en ETH, lo que indica una fuerte confianza a largo plazo. [19] Además, Ethereum lideró el crecimiento en el sector de blockchain con 16,000 nuevos desarrolladores en 2025, seguido por Solana con 11,500 nuevos desarrolladores. [20]
Perspectivas y fechas clave
A pesar de que el mercado está marcado por la incertidumbre, octubre de 2025 sigue siendo un mes lleno de eventos para la industria de criptomonedas, con numerosas conferencias y cumbres, como la 11ª Convención Europea de Blockchain y el Foro de Blockchain Life. [3, 6, 7] La aceptación institucional, incluyendo la aprobación de ETFs de Bitcoin al contado y potenciales ETFs al contado para altcoins como Solana, sigue considerándose un importante motor de crecimiento para el cuarto trimestre de 2025. [28, 29] Los analistas de Bitwise también destacan que la tokenización de activos del mundo real y la maduración de soluciones DeFi son tendencias clave que impulsarán el crecimiento. [22, 28, 30]
En conclusión, el mercado de criptomonedas enfrentó el 17 de octubre de 2025 una fase difícil, marcada por caídas de precios, presión de liquidaciones y un ánimo pesimista entre los inversores. Sin embargo, por debajo de la superficie, continúan habiendo desarrollos significativos en las áreas de DeFi, altcoins y aceptación institucional, los cuales tienen el potencial de una recuperación y crecimiento futuros.
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Acerca de Link Machine Learning (LML)
La tecnología de aprendizaje automático (machine learning en inglés) ha revolucionado varios sectores, incluido el mundo de las criptomonedas. Las criptomonedas, como el Bitcoin y el Ethereum, son formas de moneda digital que utilizan criptografía para garantizar transacciones seguras y para controlar la creación de nuevas unidades. El aprendizaje automático se refiere a la capacidad de una máquina para aprender y mejorar automáticamente a través de la experiencia, sin la necesidad de ser programada de manera explícita. En el contexto de las criptomonedas, el aprendizaje automático se utiliza para analizar grandes volúmenes de datos y realizar predicciones precisas sobre el comportamiento del mercado y el valor de las monedas digitales. Una de las principales aplicaciones del aprendizaje automático en el campo de las criptomonedas es el análisis de mercado. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden examinar datos históricos y patrones de precios para identificar tendencias y predecir posibles movimientos futuros del mercado. Esto ayuda a los inversores y operadores a tomar decisiones más informadas sobre cuándo comprar o vender criptomonedas, maximizando así sus ganancias y minimizando sus riesgos. Además, el aprendizaje automático también se utiliza para la detección de fraudes en el mundo de las criptomonedas. Dado que las transacciones de criptomonedas son anónimas y descentralizadas, pueden ser susceptibles a actividades fraudulentas como el lavado de dinero o el robo de identidad. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ser entrenados para identificar patrones de comportamiento sospechosos y alertar a los organismos reguladores y a los usuarios sobre posibles actividades fraudulentas. Otra aplicación relevante del aprendizaje automático en las criptomonedas es la predicción del valor a corto y largo plazo de las monedas digitales. Los modelos de aprendizaje automático pueden analizar múltiples fuentes de datos, como noticias, redes sociales y tendencias económicas, para predecir el comportamiento futuro de una criptomoneda específica. Esto permite a los inversores tomar decisiones basadas en información sólida y aumentar sus posibilidades de obtener beneficios. En conclusión, el aprendizaje automático ha demostrado ser una herramienta valiosa en el campo de las criptomonedas. Desde el análisis del mercado y la detección de fraudes hasta la predicción del valor de las criptomonedas, el uso de algoritmos de aprendizaje automático ha mejorado la eficiencia y la precisión en la toma de decisiones en este sector. A medida que esta tecnología continúa desarrollándose, es probable que juegue un papel aún más importante en el futuro de las criptomonedas.
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