باعت شركة آرك إنفست التابعة لـ كاثي وود ما يقرب من 84 مليون دولار من حيازاتها في أسهم التكنولوجيا في 26 مارس، مع استحواذ ميتا بلاتفورمز وإنفيديا على الجزء الأكبر من هذه الصفقات.
كما قامت الشركة بتقليص انكشافها على بتكوين (BTC) من خلال بيع أسهم بقيمة 11.2 مليون دولار في صندوقها الفوري المتداول في البورصة.
صفّت آرك 76,622 سهمًا من أسهم ميتا عبر ثلاثة صناديق متداولة في البورصة، بقيمة تراوحت بين 42 مليونًا و45.6 مليون دولار، وذلك وفقًا للإفصاحات اليومية الإلزامية عن الصفقات.
جاء البيع في الوقت الذي هبط فيه سهم ميتا بنحو 8% بعد أن اعتبرت هيئة محلفين في لوس أنجلِس الشركة مسؤولة عن المساهمة في إدمان الشباب على وسائل التواصل الاجتماعي.
تقليص حيازات التكنولوجيا عبر عدة أسهم
تخلّت آرك عن 155,441 سهمًا من أسهم إنفيديا بقيمة تقديرية تبلغ 27.8 مليون دولار.
تواجه شركة تصنيع الشرائح ضغوطًا ناجمة عن قيود في سلاسل التوريد، حيث يشير المطلعون إلى نقص يتجاوز أشباه الموصلات ليشمل مكوّنات مثل الليزر ولوحات الدوائر المطبوعة.
شملت المبيعات الإضافية 38,245 سهمًا من أسهم أدفانسد مايكرو ديفايسز (بقيمة 8.4 مليون دولار)، و15,696 سهمًا من أسهم تايوان سيميكونداكتور مانيفاكتشورينغ (بقيمة 5.1 مليون دولار)، و8,648 سهمًا من أسهم برودكوم (بقيمة 2.7 مليون دولار).
لا تزال الطاقة الإنتاجية لشركة تايوان سيميكونداكتور محجوزة بالكامل حتى عام 2026.
اقرأ أيضًا: Bitcoin Drops To $66K As Peter Brandt Flags Rising Wedge Sell Signal
خفض حصة صندوق بتكوين المتداول إلى 100 مليون دولار
باعت آرك 495,000 سهم من صندوقها ARK 21Shares Bitcoin ETF (ARKB) بقيمة تقارب 11.2 مليون دولار عبر صندوقين.
كما تخلّت الشركة عن استثمار بقيمة 6.7 مليون دولار في بورصة العملات المشفّرة Bullish وحوالي 5 ملايين دولار في Block، التي تدير منتجات تركز على بتكوين.
بعد عمليات البيع هذه، تحتفظ آرك بنحو 100 مليون دولار في صندوق ARKB، ما يجعله في المرتبة الخامسة والثلاثين بين 96 حيازة مُدارة بنشاط لدى الشركة.
سبق أن توقّعت وود وصول سعر بتكوين إلى 1.2 مليون دولار لكل عملة بحلول عام 2030، بعد أن خفّضت هدفها السابق البالغ 1.5 مليون دولار.
تم تداول بتكوين قرب 66,020 دولارًا في 27 مارس، وهو ما يقل بنحو 48% عن أعلى مستوى تاريخي سجّلته في أكتوبر 2025 قرب 126,000 دولار.
اقرأ التالي: Why Capital Is Rotating From Layer 1s Into Bittensor's AI Network
