Lookonchain

La ballena 0x6750 compró 174.826 $HYPE (15,01 millones de dólares) hace 8 horas y lo puso todo en staking.

Una ballena gastó 4,73 millones de dólares comprando $PONS , $UNI , $AAVE y $CASHCAT .
953 $ETH (2,34 millones de dólares) compraron 3,23 millones de $PONS,
1 millón de $USDC compró 156.452 $UNI,
1 millón de $USDC compró 7.274 $AAVE,
160 $ETH (392,6 mil dólares) compraron 1,69 millones de $CASHCAT.

loracle.hl(@loraclexyz), que perdió $70M en $HYPE , sigue aumentando su posición en corto.
Ahora mantiene una posición corta de 17,79 millones de $PONS (16,31 millones de dólares), con una pérdida no realizada de 6,57 millones de dólares.

Después de que @shivon republicara una publicación con la dirección del contrato $SLINK y @elonmusk respondiera, $SLINK subió hasta una MC de $80M .
Después, @shivon eliminó la publicación y $SLINK se desplomó más de un 80%.
Muchos traders perdieron dinero, mientras que más de 30 billeteras internas compraron pronto y vendieron rápidamente, generando más de 4,7 millones de dólares — ¡más de 1.200x!

¡No hagas #FOMO!
Este trader hizo 2 operaciones de #FOMO en un día y perdió 907 mil dólares.
Gastó 916,5 mil dólares para comprar 7,28 millones de $MEME a 0,126 dólares, y luego los vendió por 353 mil dólares, con una pérdida de 563 mil dólares (-61,45 %).
Luego gastó $356K para comprar 8,93 millones de $SLINK a 0,04 dólares y los vendió por solo 12 mil dólares, con una pérdida de 344 mil dólares (-96,62 %).

Actualización del 4 de septiembre:
#Bitcoin ETFs:
Flujo neto de 1 día: +8.117 bitcoin:native (+644,01 millones de dólares)🟢
Flujo neto de 7 días: +6.366 bitcoin:native (+505,12 millones de dólares)🟢
#Ethereum ETFs:
Flujo neto de 1 día: +42.386 $ETH (+103,9 millones de dólares)🟢
Flujo neto de 7 días: +74.255 $ETH (+182,01 millones de dólares)🟢

Al superar $ZEC los 1.000 dólares, Garrett Jin (@GarrettBullish) ha perdido más de 18,5 millones de dólares en su posición corta de 32.760 $ZEC (33,11 millones de dólares).

Este tipo convirtió $1,491 en 1,2 millones de dólares en menos de 12 horas: ¡un rendimiento de 810x!
Frank(@frankdegods) gastó $1,491 para comprar 11 millones de $MEME 11 hace horas, que ahora valen más de 1,2 millones de dólares.
¡Qué leyenda!

¡La misteriosa ballena 0x6436 sigue comprando $HYPE !
Hace 3 meses, la ballena compró 1,28 millones de $HYPE (89,13 millones de dólares) a 70 dólares.
Durante los últimos 10 días, la ballena compró otros 1,62 millones de $HYPE (133,8 millones de dólares) a 82,4 dólares.

PONS en #Robinhood se está disparando, mientras @loraclexyz está abriendo una posición corta.
Abrió una posición corta de 3x sobre 17,26 millones de ethereum:0x07f5b6823751c2e2cd4560f28af75ff887102241 (11,6 millones de dólares) y ahora registra pérdidas de 2,38 millones de dólares.
También abrió una posición corta de 3x sobre 22,5 millones de $CASHCAT (6,18 millones de dólares) y ahora registra pérdidas de 970 mil dólares.

¡En solo un día, la cartera de Unipcs(@theunipcs) creció en 6,3 millones de dólares!
Obtuvo un rendimiento superior a 110 veces con ethereum:0x07f5b6823751c2e2cd4560f28af75ff887102241.
Gastó 67,7 mil dólares para comprar 10,9 millones de ethereum:0x07f5b6823751c2e2cd4560f28af75ff887102241 y nunca ha vendido ninguno.
Su ethereum:0x07f5b6823751c2e2cd4560f28af75ff887102241 ahora tiene un valor de 7,52 millones de dólares, lo que le genera una ganancia de 7,45 millones de dólares — ¡un rendimiento de 110 veces!