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Long-Term Bitcoin Holders Dump 371,000 BTC – What Happens Next?

par Ana Zirojević
novembre 11, 2025
en Bitcoin et Crypto
A gold Bitcoin coin standing in front of a bullish bronze statue on a trading chart background.

Long-Term Bitcoin Holders Dump 371,000 BTC - What Happens Next?

Bitcoin (BTC)’s long-term holders, typically the cryptocurrency market’s strongest hands, are now selling at peak levels, with over 371,584 BTC distributed since July, signaling a major shift in holder behavior that often precedes periods of volatility, trend continuation, or major accumulation opportunities.

Key Takeaways:

  • Long-term holders have sold 371K+ BTC since July.
  • Historically, such events often precede market pivots.
  • Distribution hasn’t crashed the price, which signals strong demand.

Long-Term Holders Are Selling Bitcoin at Peak Levels

Indeed, on-chain metrics are sending a clear signal: long-term Bitcoin holders (LTHs) are engaging in their heaviest distribution phase in months, having sold over 371,000 BTC since July, according to data shared by popular cryptocurrency trading expert Ali Martinez in an X post on November 11.

Bitcoin long-term holder spending binary indicator.
Bitcoin long-term holder spending binary indicator. Source: Ali Martinez

As it happens, the long-term holder spending binary indicator is currently flashing peak spending, a condition that occurs when seasoned holders, typically those who accumulate during lows and rarely sell impulsively, finally begin taking profits or reallocating capital.

Why This Matters

LTH behavior is considered one of the most important macro-market signals. These holders historically sell into strength when markets show overheated conditions or strong demand. The fact that peak spending hasn’t triggered a severe price breakdown suggests market absorption remains healthy.

Selling into strength = normal cycle behavior

Indeed, long-term holders frequently sell near local tops, during periods of heightened liquidity, and/or after prolonged periods of accumulation. Therefore, their spending doesn’t automatically signal bearishness. In many cases, such distribution phases historically precede major trend continuation when markets successfully absorb supply.

Distribution often precedes re-accumulation

Currently, Bitcoin is trading at $105,090.05, indicating a decline of 1.12% in the last 24 hours, having gained 1.3% across the previous seven days, and accumulating a loss of 5.85% on its monthly chart, per the most recent information.

Bitcoin price 7-day chart.
Bitcoin price 7-day chart. Source: CoinMarketCap

All things considered, the current selling pressure may soon begin to cool, and when it does, long-term holders tend to shift back into accumulation mode. This transition often aligns with strengthening price floors, reduced volatility, and/or renewed upward momentum.

If Bitcoin stabilizes despite the ongoing selling pressure, the market could be positioning itself for the next major leg of the cycle.

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LITHUANIA'S BIGGEST TUNING CAR SHOW 2025 | RHS AFTERMOVIE
Depuis des siècles, des témoins du monde entier rapportent des sphères incandescentes dérivant dans l'air, tantôt flottant sans danger, tantôt explosant avec une force mortelle. Autrefois considérée comme un mythe, la foudre en boule a défié la science pendant plus de 250 ans. Mais en 2012, sur un plateau isolé de Chine, des caméras ont finalement capturé l'impossible. Ce que les chercheurs ont découvert pourrait réécrire notre compréhension de la nature elle-même.Dans cette vidéo, vous découvrirez:- La tragédie choquante de 1753 qui a rendu la foudre en boule célèbre;- Comment des scientifiques en Chine ont filmé un orbe de plasma incandescent pour la première fois dans l'histoire;- La théorie de la “terre brûlante” - pourquoi le silicium vaporisé pourrait détenir la clé;- Comment les orbes mystérieux peuvent traverser le verre et apparaître à l'intérieur des avions;- Les théories concurrentes comme le modèle de la “bulle à micro-ondes”;- La quête en cours pour recréer la foudre en boule en laboratoire;- Pourquoi la compréhension de ce mystère pourrait rendre les cieux et notre planète plus sûrs.👉 Pensez-vous que la foudre en boule est un phénomène naturel mal compris ou que la science ne peut toujours pas l'expliquer ? Partagez vos pensées dans les commentaires, appuyez sur like, et abonnez-vous pour plus de plongées profondes dans les plus grands mystères de la Terre.Chapitres : 0:00 Intro 0:41 La percée sur le plateau 2:42 La quête d'une explication 5:03 La frontière actuelle 6:33 Et maintenant?#Foudre à boule, #AtmosphericPhysics, #NaturalMystery, #LightningMystery, #ScienceDocumentary, #UnexplainedPhenomena, #LightningScience, #WeatherPhenomena, #EarthMysteries, #MysteriousEvents
LE PHÉNOMÈNE DE LA FOUDRE EN BOULE : L'ÉVÉNEMENT NATUREL LE PLUS INEXPLIQUÉ DE LA PLANÈTE
En 1950, Alan Turing a prédit des machines capables de penser et de parler comme des humains - et le monde entier s'est moqué de lui. Il a appelé cela le "test de Turing" : si vous ne pouviez pas savoir si vous discutiez avec une personne ou une machine, alors la machine était peut-être intelligente. Mais cette prédiction "folle" a déclenché 70 ans de recherche... et a finalement donné le ChatGPT que vous avez dans votre poche aujourd'hui.#AIHistoire #ChatGPT #AlanTuring #ArtificialIntelligence #TuringTest #AIOrigins #TechHistory #AIShorts #OpenAI #MachineLearning #AIExplained #TechShorts #AIRevolution #FutureOfAI #HistoryOfAI
Il a prédit le ChatGPT en 1950 et tout le monde s'est moqué de lui #shorts
Plus de 70 ans avant ChatGPT, une poignée de rêveurs prédisaient déjà l'intelligence artificielle - et le monde en riait. De la question audacieuse d'Alan Turing “Les machines peuvent-elles penser ?” aux percées de milliards de dollars et à l'essor de ChatGPT, voici l'histoire inédite de la façon dont une idée impossible a survécu au ridicule, à l'échec et aux hivers pour remodeler l'avenir de l'humanité.Dans cette vidéo, vous découvrirez :- Comment la question posée par Alan Turing en 1950 est devenue le fondement de l'IA ;- La réunion secrète à Dartmouth qui a donné son nom à l'intelligence artificielle ;- Les premières expériences d'IA comme ELIZA et MYCIN - et pourquoi elles ont échoué ;- L'hiver de l'IA qui a failli tuer tout le domaine ;- Le retour du réseau neuronal de Geoffrey Hinton et la victoire historique de Deep Blue aux échecs ;- L'essor de l'apprentissage profond, des GPU et de l'IA pilotée par les données ;- La révolution Transformer et comment le ChatGPT a tout changé.👉 Pensez-vous que l'IA est la plus grande invention de l'humanité - ou notre plus grand risque ? Partagez vos pensées dans les commentaires, appuyez sur like, et abonnez-vous pour plus de plongées profondes dans la vérité derrière la technologie.Chapitres:0:00 Intro0:30 Alan Turing et le test de Turing1:11 L'atelier de Dartmouth - Naissance de l'IA1:55 Les débuts de l'IA et les systèmes experts2:28 L'hiver de l'IA3:04 Les réseaux neuronaux et le renouveau3:49 Le boom de l'apprentissage profond4:20 Transformers et ChatGPT5 :00 L'avenir de l'IA#AIHistoire #ChatGPT #ArtificialIntelligence #AlanTuring #DeepLearning #NeuralNetworks #OpenAI #TechHistory #AIDocumentary #MachineLearning #TuringTest #GPT #AIExplained #FutureOfAI #TechDocumentary
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