Это великий классический пример психологии рынков: как только загораются красные свечи и BTC теряет несколько процентов, толпа ищет виновного, лицо, на которое можно проецировать свое разочарование. И часто это CZ (Чанпэн Чжао), который оказывается на переднем плане.
Вот анализ этой тенденции "бить" по знаковым фигурам, когда ударяет волатильность:
Эффект "Козла отпущения" в блокчейне
В децентрализованной экосистеме ирония в том, что многим пользователям все еще нужна центральная фигура, на которую можно было бы свалить вину. Когда происходит массовая распродажа (sell-off):
Биас корреляции: Поскольку Binance является крупнейшей платформой, некоторые представляют, что CZ дергает за ниточки за каждым движением цены. Если происходит продажа, это обязательно "заговор" или "манипуляция", чтобы ликвидировать длинные позиции.
Селективная память: Мы быстро забываем, что CZ построил инфраструктуру, которая позволяет этим же людям торговать. Мы любим его на бычьем рынке за ликвидность, мы критикуем его на медвежьем рынке из-за чистого переноса тревоги.
Парадокс "FUD" Оппортунистов
Те, кто настаивает на нем при каждом падении рынка, часто попадают в две категории:
Панические продавцы в поисках смысла: Проще сказать "CZ манипулирует", чем признать, что вы плохо управляли своим риском или вошли на пике пузыря.
Клик opportunists: В X (Twitter) атака на такую фигуру, как CZ, во время падения гарантирует вовлеченность. FUD (Страх, Неопределенность, Сомнение) — это мощное топливо, которое хорошо продается, когда мораль низка.
Почему это ошибка суждения?
Крипторынок — это дикая зверь, на которую влияют глобальные макроэкономические факторы, ставки ФРС и движения анонимных китов. Сводить рыночную коррекцию к действиям одного человека — это игнорировать сложность спроса и предложения.
Примечание: Исторически, те, кто тратил свое время на "критиканье" строителей во время рыночных низов, часто являются теми, кто пропустил поезд, когда тренд развернулся. Устойчивость инфраструктуры Binance, несмотря на регулирующие штормы и коррекции, показывает, что шум в социальных сетях не отражает прочность сети.