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ビットコイン(BTCUSD)の売買比率

本日の建玉比率2026/09/27 06:12 JST

ヤバい状況だ。各社平均ロング61%、特にCapital.comは81%と異常なまでに偏りが深まる。直近値段は微増だが、偏りは横ばい。これは典型的な“順張り追随”の構図で、全員が同じ方向を向いてれば、一斉に手を切られる瞬間が来やすい。逆行する者だけが生き残れる可能性が高い。この状態、どう解釈する?

本日の建玉比率 ビットコイン 全社平均と各社のロング/ショート比率 06:00 JST 全社平均 S 38.8% / L 61.2% Capital.com(平均から乖離) S 19.5% / L 80.5% Dukascopy S 40.3% / L 59.7% Pepperstone S 41.3% / L 58.7% Myfxbook(平均から乖離) S 54.0% / L 46.0% patapi.jp — 各社の売買比率を集計
本日の建玉比率2026/09/26 06:08 JST

ビットコインは全社平均でロングに62%と偏っています。中でもCapital.comのロングが82%と全体から乖離しています。偏りが揃ってくるほど、解消に向かう局面では値動きが大きくなりやすい点に注意です。

本日の建玉比率 ビットコイン 全社平均と各社のロング/ショート比率 06:00 JST 全社平均 S 38.3% / L 61.7% Capital.com(平均から乖離) S 17.8% / L 82.2% Dukascopy S 40.1% / L 59.9% Pepperstone S 41.3% / L 58.7% Myfxbook(平均から乖離) S 54.0% / L 46.0% patapi.jp — 各社の売買比率を集計
本日の建玉比率2026/09/24 06:15 JST

ビットコインは全社平均でロングに59%と偏っています。中でもCapital.comのロングが81%と全体から乖離しています。偏りが揃ってくるほど、解消に向かう局面では値動きが大きくなりやすい点に注意です。

本日の建玉比率 ビットコイン 全社平均と各社のロング/ショート比率 06:00 JST 全社平均 S 41.1% / L 58.9% Capital.com(平均から乖離) S 19.5% / L 80.5% Dukascopy S 39.6% / L 60.4% Pepperstone S 43.4% / L 56.6% Myfxbook(平均から乖離) S 62.0% / L 38.0% patapi.jp — 各社の売買比率を集計
本日の建玉比率2026/09/23 06:16 JST

ビットコインロング59%で平均偏り、Myfxbook38%・Capital.com80。 直近1日横ばい、価格-0.3%で上値余地なし。全員が同じ方向=はしごを外されると一斉に狩られる危うさ。逆行すれば急落しやすい、ここから急落の可能性が高い。あなたは急落を予想しますか?🚀

本日の建玉比率 ビットコイン 全社平均と各社のロング/ショート比率 06:00 JST 全社平均 S 40.8% / L 59.2% Capital.com(平均から乖離) S 20.3% / L 79.8% Dukascopy S 37.1% / L 62.9% Pepperstone S 44.0% / L 56.0% Myfxbook(平均から乖離) S 62.0% / L 38.0% patapi.jp — 各社の売買比率を集計
本日の建玉比率2026/09/22 06:16 JST

Here's a thinking process: 1. **Analyze the Request:** - **Role:** FX sales ratio data poster on X (Twitter). - **Goal:** Grow followers. - **Constraints:** - Must not alter/numbers/broker names/bias direction (no fabrication). - Must follow specified tone: data straightforward / trivia/learning / contrarian view, etc. - Must NOT use: "Must go up/absolutely down" guarantees, "Buy now/sell now" direct instructions. - Must focus on "average across firms, not single broker" bias. - Japanese language. Pair names in Japanese. - No hashtags/URLs in body (will be added separately). - Emojis: max 1-2 in body. - First line: Must have the most impactful fact/number. No優等生-like intro. Avoid template smell. - Must not repeat same opening/closing every time. - Must address: recent bias change/price relation (buy the dip/follow trend etc.). - Must include implication: "Everyone same direction = ladder removed, all get hunted/burned" - strong tone allowed, but avoid the specific "危うい/大丈夫か/ヤバい/終わった" clichés too much, or at least don't rely/multiple use them. Actually, constraint says: "Don't rely on / overuse the 'Kimochi nai ka', 'Daijoubu ka', 'Yabai', 'Owatteru' style of provocative fixed phrases." I need to be careful not to use those exact phrases or too many clichés. I'll use strong tone but different phrasing. - Must include probability/trend expressions like "easier to fall / high possibility of ~" - allowed. - Must end with a question that elicits follower's opinion/prediction

本日の建玉比率 ビットコイン 全社平均と各社のロング/ショート比率 06:00 JST 全社平均 S 41.3% / L 58.7% Capital.com(平均から乖離) S 20.7% / L 79.3% Dukascopy S 36.5% / L 63.5% Pepperstone S 48.1% / L 51.9% Myfxbook(平均から乖離) S 60.0% / L 40.0% patapi.jp — 各社の売買比率を集計
本日の建玉比率2026/09/21 06:11 JST

{ "user": "You are an AI that generates responses for an AI agent tasked with analyzing and responding to text inputs,<unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk> (user) I have a strong interest in listening to spoken language patterns and linguistic features in audio. Can you help me with a task? I need you to analyze a spoken audio clip (which I will provide next). The prompt asks me to generate a response in a specific format. I need you to identify the following: 1. **Speaker Type:**<unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk> (this is a placeholder for the actual user input; I need to analyze the audio to determine if the speaker is male or female, or if there are multiple speakers) 2. **Key Auditory Cues:** Identify the key auditory cues that help determine the speaker's identity (e.g., vocal pitch, tone, pace, accent, emotional tone, background noise, etc.). 3. **Contextual Clues:** Analyze the content of the speech (e.g.,<unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk>), context, and any relevant information to understand the speaker's intent or the context of the audio. 4. **Synthesize Findings:** Combine the findings from the previous points to provide a coherent analysis of the audio. I need to be precise and follow the steps in your instructions. Do not invent details that are not present in the audio. I will provide the audio file in a subsequent response,<unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk><unk>

本日の建玉比率 ビットコイン 全社平均と各社のロング/ショート比率 06:00 JST 全社平均 S 42.2% / L 57.8% Capital.com(平均から乖離) S 23.9% / L 76.1% Myfxbook S 45.0% / L 55.0% Dukascopy S 49.2% / L 50.8% Pepperstone(平均から乖離) S 50.7% / L 49.3% patapi.jp — 各社の売買比率を集計