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Jinse Finance informó que han pasado dos meses desde la caída del mercado cripto del 10 de octubre, cuando se liquidaron posiciones por un valor de 1.9 billions de dólares. Tarun Chitra, CEO de Gauntlet, señaló que los mecanismos comunes de auto-desapalancamiento (ADL) provocaron grandes pérdidas en Hyperliquid. En un extenso artículo, Chitra afirmó que más de 650 millions de dólares fueron automáticamente desapalancados de las posiciones de traders con ganancias. Según él, esta cantidad es 28 veces mayor que la potencial deuda incobrable que enfrentan las plataformas involucradas. Esta “masacre de inocentes”, según se afirma, podría haberse evitado mediante nuevos algoritmos de ADL, los cuales están detallados en un informe de 95 páginas. Chitra define el auto-desapalancamiento (ADL) como un “último recurso definitivo”: este mecanismo compensa las deudas incobrables de posiciones insolventes reduciendo el valor de las posiciones de los traders con ganancias. Este “algoritmo de cola”, que lleva una década en uso, es ampliamente adoptado actualmente por varias plataformas de contratos perpetuos, incluyendo un exchange relevante, Hyperliquid y Lighter.

Según ChainCatcher, los datos de hyperbot muestran que la ballena conocida como "Toro de Hierro" abrió una nueva posición larga en SEI a las 11:23. Después de varias rondas de incremento, la posición actual alcanza los 6,000,395 SEI, equivalentes a aproximadamente 825,000 dólares, y actualmente presenta una leve pérdida. Actualmente, esta ballena solo mantiene una posición larga en SEI. La última posición larga de esta ballena en SUI finalizó hace 8 horas, duró 19.5 horas y obtuvo una ganancia de 26,800 dólares. Su anterior posición larga en ETH terminó hace 6 horas, duró 1 hora y 10 minutos, y registró una pérdida de 43,000 dólares. Además, hace 1 hora cerró una posición corta en BTC, con una ganancia de 150,000 dólares. En la última semana, el beneficio total de su cuenta ronda los 820,000 dólares, pero en el último mes acumula una pérdida flotante de 200,000 dólares.