LONDON (IT BOLTWISE) – XRP bleibt um 1,25 US-Dollar unter Abgabedruck, während Stellar (XLM) nach dem Rutsch unter 0,162 US-Dollar weiter schwächelt. CoinGlass zeigt für beide Altcoins ungünstige Long-zu-Short-Quoten, aber die Funding Rates stehen trotz der Trendlage noch leicht positiv. Gleichzeitig deuten CryptoQuant-Daten auf dominierende Verkaufsaktivität und große Whale-Orders hin. Technisch liegen sowohl XRP als auch XLM unter wichtigen EMAs und könnten kurzfristig vor weiteren Korrekturen stehen.
Der Blick auf die aktuellen Kursniveaus vermittelt vor allem eines: Der Markt handelt für XRP und Stellar (XLM) derzeit weniger eine Trendwende, sondern eine Fortsetzung der Korrektur. Am Dienstag lag XRP bei rund 1,25 US-Dollar und damit spürbar unter mehreren gleitenden Durchschnitten, die oft als kurzfristige „Regelwerke“ für Trendstärke dienen. XLM rutschte derweil unter die Marke von 0,162 US-Dollar und verfestigte damit den Eindruck, dass Käufer zwar noch auftauchen können, aber den Abwärtstrend bislang nicht nachhaltig stoppen. Schon die Preisregionen sind hier nicht zufällig gewählt, weil sie in der technischen Analyse typischerweise als Schwellwerte für Nachfrage- und Angebotszonen funktionieren.
Technisch betrachtet läuft die Schwäche bei XRP insbesondere über die Einordnung relativ zu den 50-, 100- und 200-Tage-Exponential-Moving-Averages (EMAs). Bei Kursen um 1,251 US-Dollar liegt XRP unter den EMAs bei 1,336, 1,324 und 1,365 US-Dollar. Das ist mehr als nur ein „unter den Linien“-Signal: Solange der Kurs dauerhaft darunter handelt, bleibt die Wahrscheinlichkeit höher, dass Rückläufe von oben wieder abverkauft werden. Zusätzlich wirkt der Bereich um 1,285 US-Dollar als Trendlinien-Widerstand, danach folgen die horizontale Barriere bei 1,3000 sowie der eng gebündelte EMA-Cluster als potenzielle Angebotszone. Ein RSI-Wert nahe 37 spricht für schwache Dynamik, aber nicht für eine übertriebene Überverkauftheit; auch der MACD bleibt leicht negativ, was den Vorteil der Verkäufer im kurzfristigen Kursbild bestätigt. Sollte es dennoch nach oben gehen, lägen die ersten relevanten Hürden genau in diesen Widerstandsbereichen, während bei fallenden Kursen zunächst 1,160 US-Dollar als nahes Support-Level und darunter um 1,000 US-Dollar ein struktureller „Boden“ im Fokus stehen dürfte.
Bei XLM sieht das Muster ähnlich aus, mit dem Unterschied, dass der jüngste Bruch unter ein zuvor relevantes Unterstützungsniveau besonders belastend wirkt. Der Kurs notierte am Dienstag bei etwa 0,161 US-Dollar und damit in der Nähe eines unmittelbaren Unterstützungsbereichs, während die EMAs bei grob 0,183 bis 0,189 US-Dollar über dem Markt liegen. Der Text verweist zudem darauf, dass XLM nach dem Abtauchen unter 0,173 US-Dollar weiterhin zurückweicht. Der RSI liegt bei rund 34 und signalisiert damit ebenfalls eher „schwacher Trend“ als „extremer Preisdruck bis zur Erholung“, während der MACD nur marginal negativ bleibt. Für eine Gegenbewegung wäre zunächst die horizontale Barriere um 0,173 US-Dollar entscheidend; darüber würden die dicht gruppierten EMAs (0,183, 0,185 und 0,189) als strukturelle Supply-Zone wirken. Erst oberhalb dieser Zone würde sich die Lage statistisch gesehen stärker entspannen, denn dort treffen mehrere gleitende Durchschnitte aufeinander, die in der Praxis oft als Kauf- oder Verkaufsanker dienen.
Neben den Kursindikatoren spielt die Marktmechanik über Derivate und On-Chain-Daten eine zentrale Rolle, weil sie erklärt, warum sich die technische Schwäche aktuell so hartnäckig zeigt. Laut den genannten CoinGlass-Daten liegen die Long-zu-Short-Ratios für beide Assets unter 1; das wird üblicherweise als Hinweis auf eine eher bearish geprägte Positionierung gedeutet, weil mehr Marktteilnehmer gegen steigende Kurse wetten. Gleichzeitig liefert die Funding-Rate einen konträren Akzent: Sie sei für XRP bei 0,0065% und für XLM bei 0,0085% positiv gewesen, nachdem sie am 30. Oktober ins Positive gedreht hatte. Positive Funding Rates bedeuten in der Mechanik, dass Long-Positionen die Short-Positionen ausgleichen – dies kann kurzfristig darauf hindeuten, dass das „Wetten gegen fallende Kurse“ zwar dominiert, aber gleichzeitig Long-Trader nicht vollständig aus dem Markt gedrückt wurden. Genau solche gemischten Signale sind für viele Trading-Teams wichtig, weil sie oft den Unterschied zwischen „ruhiger Korrektur“ und „sprunghafter Abwärtsbeschleunigung“ ausmachen.
Noch stärker wird die bearish Ausrichtung im Text über On-Chain-Beobachtungen untermauert. CryptoQuant-aggregierte Daten sollen demnach große Whale-Orders und eine dominante Verkaufsaktivität in den Spot- und Futures-Märkten für XRP zeigen. Beim Spot-Markt heißt es außerdem, dass die Verkaufsaktivität zunimmt – ein Detail, das typischerweise als Hinweis gelesen wird, dass Liquidität auf der Käuferseite derzeit zögerlich ist. Für Stellar wird ebenfalls ein Bild beschrieben, in dem Verkaufsvorgänge in Spot- und Futures-Bereichen dominieren, was die Erwartung einer downbeat Stimmung bei Stellar-Tradern stützt. In der Kombination aus technischen Hürden (EMAs oberhalb der Kurse, negative MACDs), Positionierung über Derivate (Long-zu-Short unter 1) und aggressiverem Verkaufsdruck (Whales/On-Chain) entsteht damit eine konsistente Story: Erholungsversuche haben es schwer, solange Gegenorder in den relevanten Widerstands- und Angebotszonen nicht abebben.
Für Unternehmen und professionelle Marktteilnehmer ist die Aussage weniger „wann“ der nächste Rücksetzer kommt, sondern „wie“ sich das Risiko strukturiert. Wenn sowohl XRP als auch XLM unter den 50-, 100- und 200-Tage-EMAs bleiben, wird der Markt häufig in ein Raster gedrängt, in dem Rebounds eher als Gelegenheit zum Rebalancing oder Hedging genutzt werden statt als Einstieg in eine neue Aufwärtsphase. Zudem erhöht die Nähe zu mehreren technischen Marken (z.B. 1,285 und 1,3000 bei XRP sowie 0,173 bei XLM) die Wahrscheinlichkeit von kurzfristigen Volatilitätsspitzen rund um diese Zonen. Praktisch heißt das: Wer Exposure hält oder Derivate zur Risikoabsicherung nutzt, sollte die Signale aus Funding Rates und Long-zu-Short-Verhältnissen nicht isoliert betrachten, sondern als Gegenprüfung zu Kursindikatoren und On-Chain-Flow-Daten. Der Hinweis, dass die technische Analyse mit Hilfe eines KI-Tools erstellt wurde, passt dabei in einen größeren Trend: KI-gestützte Auswertung kann helfen, Muster schneller zu erkennen – entscheidend bleibt aber, dass die Ergebnisse in ein nachvollziehbares Signal-Set aus Marktstruktur und Datenqualität eingebettet werden.
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