📉 $XRP En baisse de 3% après le Règlement de la SEC qui est au point mort, mais les réseaux sociaux deviennent haussiers

Un juge fédéral a rejeté le règlement proposé de 50 millions de dollars entre Ripple et la SEC, mais le sentiment sur les réseaux sociaux autour de XRP est devenu haussier de toute façon.

🔸 Règlement Ripple-SEC bloqué après le rejet du tribunal

L'affaire Ripple-SEC semblait progresser après que les deux parties aient convenu d'un règlement réduit de 50 millions de dollars, mais la requête conjointe pour un jugement indicatif a maintenant été rejetée par le tribunal.

Selon le dépôt partagé par l'avocat de la défense James K. Filian dans un post X, les deux n'ont pas "approché" de démontrer que des circonstances exceptionnelles l'emportent sur l'intérêt public ou l'administration de la justice qui justifieraient une modification du jugement. Cela signifie que l'amende initiale de 125 millions de dollars reste en vigueur pour Ripple.

Suite à l'actualité, XRP a subi un impact baissier sur son prix, comme l'affiche le graphique ci-dessous.

L'actif se négociait autour de 2,15 $ au moment de la diffusion de l'actualité, mais il est depuis tombé en dessous de 2,09 $, ce qui implique une diminution d'environ 3 %. Naturellement, cette réaction est assez modérée selon les normes du secteur des cryptomonnaies, mais pourrait tout de même suggérer une certaine vente paniquée.

Le sentiment parmi le grand public, cependant, a connu une hausse surprenante, selon les données des réseaux sociaux.

🔸 Le sentiment XRP sur les réseaux sociaux a connu une hausse haussière

Dans un nouveau post sur X, la société d'analytique Santiment a parlé de la façon dont les utilisateurs des réseaux sociaux ont réagi à l'actualité du blocage de l'affaire Ripple-SEC. L'indicateur partagé par Santiment est le "Sentiment Positif/Négatif", mesurant le ratio entre les commentaires positifs et négatifs concernant une cryptomonnaie donnée sur les principales plateformes de médias sociaux.

L'indicateur fait la distinction entre les publications/thèmes/messages positifs et négatifs sur les plateformes en utilisant un modèle d'apprentissage automatique et détermine comment les comptes des deux se comparent.

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