Mais uma vez, após uma boa recuperação bullish, temos uma cena de queda devido ao crash do mercado $RIVER não conseguiu sustentar seu impulso de breakout principal, enquanto os vendedores empurraram agressivamente o preço para baixo a partir do pico recente.
A rejeição do topo de $7.688 confirma que a pressão intensa do mercado forçou uma correção profunda.
O preço apagou completamente seus ganhos imediatos e atualmente está deslizando em direção ao nível de $7.145. Se o volume de vendas não desacelerar aqui, um novo teste dos níveis de suporte mais baixos em torno de $6.818 e o mínimo de 24 horas de $6.623 pode ser o próximo na mesa.
Por enquanto: – Tendência: Correção de curto prazo – Estrutura: Rejeição do topo local – Foco: Aguardando estabilização do preço e forte defesa no suporte antes de considerar uma nova entrada
O mercado está se retratando fortemente — mantenha a disciplina e proteja seu capital até que um fundo claro se forme. $RIVER
$SCR o momentum está se construindo novamente após uma forte recuperação da área de suporte de $0.044. Os compradores estão defendendo bem os pullbacks e o preço agora parece pronto para mais uma continuação de breakout em direção às zonas de resistência mais altas.
Desta vez & GUERRA 🚧 Situações e sugestões antes de você perder em futuras negociações 🫵 apenas compre moedas em baixa & segure até que seja um bom momento para ganhar muito dinheiro 💰
eu também mantenho muitas moedas 🚀🐂 firmemente 💪😎❤️🔥
O token ecológico do Bittensor SN3 aumentou 5 vezes em março, o que realmente aconteceu por trás da frase de Jensen Huang?
Título original: (Jensen Huang mencionado? O SN3 aumentou 5 vezes em março, o que realmente aconteceu)
Autor original: KarenZ, Foresight News
20 de março de 2026, houve um diálogo incomum no podcast All-In Venture Capital.
O magnata do capital de risco Chamath Palihapitiya passou a palavra para o CEO da NVIDIA, Jensen Huang, dizendo que há um projeto no Bittensor que "conseguiu uma realização técnica bastante louca", usando poder de computação distribuído para treinar um grande modelo de linguagem na internet, todo o processo completamente descentralizado, sem qualquer centro de dados centralizado envolvido.
Jensen Huang não evitou. Ele comparou isso à "versão moderna do Folding@home", aquele projeto distribuído que, na década de 2000, permitiu que usuários comuns contribuíssem com poder de computação ocioso para combater o problema do dobramento de proteínas.