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Home 區塊鏈新手教學

鏈上數據學堂(八):一套嶄新、ARK 參與研究的 BTC 神奇定價方法論!(III)

貝格先生 by 貝格先生
2025-04-15
in 區塊鏈新手教學, 市場分析, 投資分析
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鏈上數據學堂(八):一套嶄新、ARK 參與研究的 BTC 神奇定價方法論!(III)
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本文為 鏈上數據學堂 系列文章 第 8 篇,共有 10 篇。帶您一步步認識鏈上數據分析,歡迎有興趣的讀者追蹤本系列文章。
(前情提要:鏈上數據學堂(六):一套嶄新、ARK 參與研究的 BTC 神奇定價方法論(I) )
(背景補充:鏈上數據學堂(七):一套嶄新、ARK 參與研究的 BTC 神奇定價方法論(II) )

本文目錄

  • TLDR
  • 前兩篇文章內容的簡易複習
  • 逃頂應用方法論:Cointime Price 日派發率模型
    • 一、Cointime Price 的規律
    • 二、Cointime Price 日派發率模型
    • 三、歷史頂部的日派發率狀況
  • 結語

TLDR

  • Cointime Price 系列文章將分為三篇,這是第三篇
  • 強烈建議至少先閱讀過本系列文章的第一篇!
  • 本文將介紹 Cointime Price 的另一種頂部觀測方式
  • 個人模型分享:Cointime Price 派發速率觀測模型

前兩篇文章內容的簡易複習

在 Cointime Price 系列文章中,第一篇針對了 Cointime Price 的基礎原理進行說明,並給出了一個抄底的應用;

而第二篇則是從「價格偏離 Cointime Price 的幅度」的視角切入,和各位分享了個人設計的 Cointime Price Deviation 模型,並以此模型作為觀測頂部的一個訊號過濾器。

如果是第一次閱讀本系列文章的讀者,建議至少先閱讀過第一篇,否則後續在理解上很可能出現卡頓的狀況。

逃頂應用方法論:Cointime Price 日派發率模型

一、Cointime Price 的規律

在往下講之前,我們先再來看一眼 Cointime Price 的圖表:

細心的讀者應該有發現,Cointime Price 的變化其實有一個滿明顯的特徵:

「急遽上升 ⭢ 平台期 ⭢ 急遽上升 ⭢ 平台期 ⭢ …」

根據本系列第一篇文章的內容,我們可以知道:

「Cointime Price 只有在長期持有者大量進行派發時會快速變化」,而 Cointime Price 本身又相當於「市場上籌碼時間加權後的平均成本」,在派發階段,場上剩餘的持有者因為接受派發,導致成本提高,體現在圖表上的就會是 Cointime Price 的快速上升。

利用這個特性,敝人設計了一個用來觀測派發速率的指標,暫且將其命名為「Cointime Price 日派發率」。

二、Cointime Price 日派發率模型

要衡量變化速率,敝人在此採用了最簡單的公式:

日派發率 = (今日 Cointime Price – 昨日 Cointime Price)/ 今日 Cointime Price

再對計算所得的數值,進行均線平滑化的處理。

將這個公式寫入 Glassnode 後,可得到以下圖表:

我們可以看到,每次牛市主升浪出現時,必然伴隨 Cointime Price 的高派發率。

除了 2019 年有一次在接近底部時也出現高派發率以外,其餘時間一旦出現高派發率,就是長期持有者加速派發的訊號。

至於 2019 年那次的高派發率,實務上並不會讓我們產生誤判,因為當時就算不看其他指標,單看價格也能知道那邊不可能是「頂部」。

三、歷史頂部的日派發率狀況

按常理而言,每次 BTC 在週期性的大頂部出現時,通常不會只進行一次派發,這點不論從 URPD、Realized Profit、… 等指標都能看出。

邏輯上也成立,因為派發永遠是一個過程,而不是一個能夠快速完成的事件。

如上圖所示,在頂部出現時,日派發率都會出現不只一次的大幅提升。

而在本輪牛市週期中,日派發率曾在 2024 年 3 月出現過一次加速,這點在 Realized Profit 的數據上也能得到印證,說明當時確實有部分長期持有者進行獲利了結。

2024 年三月是本輪出現的第一次派發率高速提升;而在同年的 11 月,川普當選、價格快速拉升的過程中,派發率再次出現高速提升的狀況。

從鏈上數據分析的角度而言,這無疑是一個值得關注的警訊。

結語

以上就是鏈上數據學堂(八)的全部內容,Cointime Price 系列的分享至此告一段落。

有興趣更深入學習鏈上數據分析的讀者,記得務必追蹤本系列文章!
如果想看到更多關於鏈上數據的分析、教學內容,也歡迎追蹤我的推特(X)帳號!

希望本文有幫助到你,感謝閱讀。

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Tags: Cointime Price鏈上分析鏈上數據


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