Jeffrey Huang's 25x Ethereum-gok: Hoe een crypto-whale $33 miljoen verloor
Taiwanese crypto whale Jeffrey Huang ('Machi Big Brother') verloor naar schatting $32 33 miljoen toen zijn 25x hefboompositie op Ethereum (ETH) tijdens koersdalingen werd geliquideerd. Blockchain analisten zagen een patroon: Huang zette grote 25x ETH longs in op het gedecentraliseerde platform Hyperliquid, werd geli...
Gepubliceerd doorBewerkt met GPT-5.5Afbeeldingen gegenereerd met GPT Image 2
Taiwanese crypto whale Jeffrey Huang ('Machi Big Brother') verloor naar schatting $32 33 miljoen toen zijn 25x hefboompositie op Ethereum (ETH) tijdens koersdalingen werd geliquideerd.
Blockchain analisten zagen een patroon: Huang zette grote 25x ETH longs in op het gedecentraliseerde platform Hyperliquid, werd geliquideerd bij koersdalingen en opende kort daarna opnieuw een hefboompositie.
De zaak illustreert hoe extreme hefboomwerking in volatiele cryptomarkten snel miljoenenwinsten kan laten verdampen en kan leiden tot een spiraal van opeenvolgende verliezen.
What happened when Taiwanese celebrity and crypto investor Jeffrey Huang (“Machi Big Brother”) took a 25x leveraged long position on EthereuReports say Jeffrey Huang’s 25× leveraged Ethereum trades were repeatedly liquidated during market volatility, producing tens of millions in losses.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What happened when Taiwanese celebrity and crypto investor Jeffrey Huang (“Machi Big Brother”) took a 25x leveraged long position on Ethereu. Article summary: Jeffrey Huang, known as “Machi Big Brother,” reportedly took a 25x leveraged long on ETH and then got hit by a series of forced liquidations as ETH moved against him, pushing the running loss on that campaign to roughly . Topic tags: general, general web. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Machi Big Brother’s High-Stakes Ethereum Gamble – A Cautionary Tale in Crypto Leverage Trading. Jeffrey Huang, a Taiwanese-American entrepreneur and cryptocurrency investor widely" source context "Machi Big Brother’s High-Stakes Ethereum Gamble – A Cautionary Tale in Crypto Leverage Trading | Bitget News" Reference image 2: visu
openai.com
De Taiwanese crypto-handelaar en celebrity Jeffrey Huang, in cryptokringen beter bekend als 'Machi Big Brother', kwam de afgelopen dagen uitgebreid in het nieuws nadat een hoogstaande hefboomgok op Ethereum (ETH) volledig mislukte. Blockchain-data en rapporten van cryptonieuws-sites wijzen erop dat een 25x hefboompositie (long) op ETH herhaaldelijk werd geliquideerd toen de markt tegen hem keerde. De totale verliezen worden geschat op ongeveer $32 tot $33 miljoen, stand eind mei 2026.
Het voorval benadrukt het extreme risico van handelen met een hoge hefboomwerking in volatiele cryptomarkten, waar zelfs relatief kleine koersbewegingen posities ter waarde van tientallen miljoenen kunnen laten verdampen.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Jeffrey Huang's 25x Ethereum-gok: Hoe een crypto-whale $33 miljoen verloor"?
Taiwanese crypto whale Jeffrey Huang ('Machi Big Brother') verloor naar schatting $32 33 miljoen toen zijn 25x hefboompositie op Ethereum (ETH) tijdens koersdalingen werd geliquideerd.
What are the key points to validate first?
Taiwanese crypto whale Jeffrey Huang ('Machi Big Brother') verloor naar schatting $32 33 miljoen toen zijn 25x hefboompositie op Ethereum (ETH) tijdens koersdalingen werd geliquideerd. Blockchain analisten zagen een patroon: Huang zette grote 25x ETH longs in op het gedecentraliseerde platform Hyperliquid, werd geliquideerd bij koersdalingen en opende kort daarna opnieuw een hefboompositie.
What should I do next in practice?
De zaak illustreert hoe extreme hefboomwerking in volatiele cryptomarkten snel miljoenenwinsten kan laten verdampen en kan leiden tot een spiraal van opeenvolgende verliezen.
Huang opende naar verluidt een grote 25x hefboompositie op Ethereum-futures (long), waarmee hij inzette op een stijging van de ETH-koers. Bij een hefboom van 25x is er slechts een kleine koersdaling nodig om de positie te liquideren, omdat het onderpand van de handelaar dan snel ontoereikend wordt.
Toen de Ethereum-koers begin 2026 verzwakte tijdens een periode van marktvolatiliteit, kwam de positie steeds verder onder druk te staan. Uiteindelijk:
Werd een deel van de positie gedwongen geliquideerd door de exchange; de exchange verkocht delen van de trade om de verliezen te dekken.
Volgden er extra liquidaties toen ETH verder daalde.
Sloot Huang uiteindelijk het grootste deel van de positie, met nog ongeveer 1.700 ETH over. De totale geschatte verliezen kwamen hiermee op ongeveer $33 miljoen.
Eerder in 2026 wezen data van blockchain-monitors al uit dat de positie gevaarlijk dicht bij het liquidatieniveau zat, wat illustreert hoe klein de foutmarge is bij 25x hefboom.
Een patroon van liquideren en opnieuw instappen
De Ethereum-trade was geen eenmalig incident, maar onderdeel van een breder patroon dat door blockchain-analisten is gedocumenteerd.
Meerdere rapporten beschrijven dezelfde zich herhalende cyclus:
Een grote 25x ETH long wordt geopend.
Een koersdaling leidt tot volledige of gedeeltelijke liquidatie.
Huang opent kort daarna opnieuw een hefboompositie (long).
Zo werd in maart 2026 een van zijn ETH-posities volledig geliquideerd op het gedecentraliseerde perpetuals-platform Hyperliquid. Kort daarna opende hij opnieuw een 25x long.
Halverwege mei 2026 waren de cumulatieve verliezen van deze handelsperiode opgelopen tot meer dan $32,4 miljoen, volgens blockchain-monitors.
Van enorme ongerealiseerde winsten naar zware verliezen
Sommige rapporten schetsen een nog dramatischer beeld. In een eerdere fase, toen Ethereum nog rond de $4.700 noteerde, stond Huang's hefboompositie naar verluidt op meer dan $44 miljoen ongerealiseerde winst.
Toen ETH vervolgens scherp daalde – op een gegeven moment richting de $1.800 na een daling van 37% in 30 dagen – werden die winsten volledig weggevaagd en omgezet in gerealiseerde verliezen.
Deze omslag van enorme papieren winsten naar grote verliezen onderstreept een kerngegeven van handelen met hefboom: winst en verlies worden in gelijke mate versterkt.
Waarom 25x hefboom zo riskant is
Hefboomwerking vermenigvuldigt zowel de blootstelling als het risico. Bij 25x hefboom is een koersbeweging van slechts een paar procent in de verkeerde richting voldoende om het onderpand van de handelaar te laten verdampen en een liquidatie te forceren.
In volatiele markten kan dit een cascade-effect veroorzaken:
De exchange begint met gedwongen verkoop van de positie.
Liquidaties vinden vaak plaats tijdens snelle koersbewegingen, wat de uitvoeringsprijzen verslechtert.
De handelaar kan snel opnieuw instappen, waardoor hij zich opnieuw blootstelt voordat de markt stabiliseert.
Huang's herhaalde herinstap in 25x ETH-posities illustreert hoe snel verliezen kunnen oplopen als de volatiliteit aanhoudt.
Een spraakmakend voorbeeld van hefboomrisico
Het verhaal van Machi Big Brother werd breed besproken in cryptokringen vanwege de omvang van de posities en de transparantie van blockchain-data. Publieke blockchain-tracking stelde analisten in staat om liquidatiegebeurtenissen te volgen en de omvang van de verliezen bijna in realtime te schatten.
Hoewel sommige rapporten spreken over grotere verliezen over meerdere maanden, plaatsen de meest consistente en meest geciteerde cijfers de verliezen van de ETH-handelsperiode in 2026 in de buurt van de $32 tot $33 miljoen.
De episode dient als een sprekend voorbeeld van een fundamentele waarheid in de handel in crypto-derivaten: sterke overtuiging plus extreme hefboom kan winsten vergroten – maar het kan ze net zo snel laten verdampen als de markt de andere kant op beweegt.
Aangezien het grootste deel van de beschikbare gegevens afkomstig is van blockchain-monitoring en cryptonieuws, en niet van officiële verklaringen van Huang of de exchanges, moeten de exacte verliescijfers worden beschouwd als gerapporteerde schattingen, niet als gecontroleerde cijfers.