Mintlayer (ML), enquanto protocolo de layer 2 que permite finanças descentralizadas na rede Bitcoin, tem registado avanços notáveis desde o seu lançamento. Em 2025, a capitalização bolsista da Mintlayer atingiu 7 311 857 $, com uma oferta em circulação de cerca de 201 262 246 tokens e um preço aproximado de 0,03633 $. Este ativo, frequentemente apelidado de “facilitador DeFi da Bitcoin”, está a assumir um papel cada vez mais determinante na expansão das capacidades do ecossistema Bitcoin.
O presente artigo analisa de forma aprofundada as tendências de preço da Mintlayer entre 2025 e 2030, tendo em conta padrões históricos, dinâmica de oferta e procura, evolução do ecossistema e fatores macroeconómicos, de modo a fornecer previsões profissionais e estratégias de investimento práticas para investidores.
A 10 de outubro de 2025, a ML negocia a 0,03633 $, registando um aumento de 9,89 % nas últimas 24 horas. O token apresentou um desempenho sólido na última semana e no último mês, com valorizações de 74,78 % e 73,61 %, respetivamente. Contudo, importa sublinhar que a ML ainda apresenta uma descida de 74,39 % face ao valor de há um ano.
A capitalização bolsista encontra-se atualmente nos 7 311 857 $, colocando a ML na posição 1 571 do mercado de criptoativos. Com uma oferta em circulação de 201 262 246,69 tokens ML, correspondente a 33,54 % da oferta total, existe margem para uma maior distribuição do token.
O volume de negociação da ML nas últimas 24 horas atingiu 94 124,67 $, refletindo uma atividade de mercado moderada. O máximo histórico do token, 0,99989 $, foi alcançado em 11 de janeiro de 2024, enquanto o mínimo histórico de 0,01585 $ foi registado a 28 de setembro de 2025.
O recente aumento do preço sugere um interesse crescente no protocolo layer 2 da Mintlayer para Bitcoin, ao permitir a construção de ecossistemas de finanças descentralizadas com Bitcoin nativo via atomic swaps.
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2025-10-10 Índice de Medo e Ganância: 64 (Ganância)
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O mercado cripto apresenta sinais de entusiasmo, com o Índice de Medo e Ganância a atingir 64, sinalizando uma fase de ganância. Este quadro indica que os investidores estão mais otimistas, o que pode impulsionar ainda mais os preços. Todavia, investidores experientes costumam adotar prudência nestes períodos, já que a euforia pode preceder correções de mercado. É fundamental manter uma abordagem equilibrada e não tomar decisões impulsivas. Reavalie o seu portefólio e as estratégias de controlo de risco à luz deste sentimento positivo.

Os dados de distribuição de detenção por endereço facultam uma visão clara sobre a concentração dos tokens ML. A análise demonstra uma distribuição altamente centralizada: o principal endereço detém 48,77 % de todos os tokens ML, enquanto o segundo maior detém 21,52 %. Em conjunto, estes dois endereços controlam mais de 70 % da oferta, comprovando uma concentração substancial.
Esta centralização suscita preocupações relativas à estabilidade do mercado e ao risco de manipulação de preços. Detendo uma fatia tão significativa dos tokens, qualquer movimentação ou liquidação de grandes detentores pode gerar volatilidade acentuada. Ademais, esta configuração contraria o princípio de descentralização inerente às criptomoedas, podendo afetar a confiança dos investidores e a estrutura do mercado ML.
O cenário atual revela um grau de descentralização aquém do desejável para a ML, o que pode comprometer a sua sustentabilidade a longo prazo. Se, por um lado, a presença de detentores menores (“Outros”, com 21,68 %) revela alguma dispersão, o predomínio das grandes carteiras evidencia a necessidade de melhorar os mecanismos de distribuição do token, reforçando a solidez do mercado e mitigando riscos de manipulação.
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| Top | Endereço | Quantidade Detida | Percentagem |
|---|---|---|---|
| 1 | 0x0599...434cc6 | 195 081,17K | 48,77% |
| 2 | 0xe03a...ea283f | 86 099,82K | 21,52% |
| 3 | 0x3cc9...aecf18 | 16 890,40K | 4,22% |
| 4 | 0x1ab4...8f8f23 | 9 062,15K | 2,26% |
| 5 | 0x0d07...b492fe | 6 211,86K | 1,55% |
| - | Outros | 86 654,60K | 21,68% |
| Ano | Preço Máximo Previsto | Preço Médio Previsto | Preço Mínimo Previsto | Variação (%) |
|---|---|---|---|---|
| 2025 | 0,05295 | 0,03627 | 0,02938 | 0 |
| 2026 | 0,05175 | 0,04461 | 0,04149 | 22 |
| 2027 | 0,07131 | 0,04818 | 0,03324 | 32 |
| 2028 | 0,06333 | 0,05974 | 0,05496 | 64 |
| 2029 | 0,08554 | 0,06154 | 0,03815 | 69 |
| 2030 | 0,07868 | 0,07354 | 0,06251 | 102 |
(1) Estratégia de Detenção de Longo Prazo
(2) Estratégia de Negociação Ativa
(1) Princípios de Alocação de Ativos
(2) Soluções de Hedging
(3) Soluções de Armazenamento Seguro
A Mintlayer apresenta um posicionamento distintivo enquanto solução de layer 2 para Bitcoin, com perspetivas de crescimento a longo prazo. Persistem, contudo, riscos imediatos associados à volatilidade do mercado e ao quadro regulatório.
✅ Iniciantes: Iniciar com pequenas posições e dedicar-se a compreender a tecnologia
✅ Investidores experientes: Adotar uma abordagem equilibrada, combinando holding e negociação ativa
✅ Investidores institucionais: Realizar due diligence rigorosa e considerar a ML numa estratégia de diversificação cripto
Os investimentos em criptoativos comportam riscos muito elevados e este artigo não constitui aconselhamento financeiro. Os investidores devem tomar decisões com cautela, em função do seu perfil de risco, e é recomendada a consulta de profissionais financeiros. Nunca invista mais do que está disposto a perder.
A ML permite analisar padrões e tendências, mas não garante previsões exatas de preços de ações, dada a complexidade e volatilidade dos mercados.
Uma previsão ML utiliza algoritmos de machine learning para estimar preços futuros de criptomoedas com base em dados históricos e tendências de mercado.
Uma previsão em ML corresponde à estimativa dos resultados futuros produzida por um algoritmo, com base em padrões históricos de dados, recorrendo a modelos estatísticos para antecipar tendências, valores ou classificações.
As redes LSTM (Long Short-Term Memory) são geralmente consideradas as mais eficazes para prever preços de criptomoedas, pelo seu desempenho na análise de dependências de longo prazo em séries temporais.
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