链上数据学堂（八）：一套崭新、ARK 参与研究的 BTC 神奇定价方法论！（III）

本文为 链上数据学堂 系列文章 第 8 篇，共有 10 篇。带您一步步认识链上数据分析，欢迎有兴趣的读者追踪本系列文章。 （前情提要：链上数据学堂（六）：一套崭新、ARK 参与研究的 BTC 神奇定价方法论（I） ） （背景补充：链上数据学堂（七）：一套崭新、ARK 参与研究的 BTC 神奇定价方法论（II） ） TLDR Cointime Price 系列文章将分为三篇，这是第三篇 强烈建议至少先阅读过本系列文章的第一篇！ 本文将介绍 Cointime Price 的另一种顶部观测方式 个人模型分享：Cointime Price 派发速率观测模型 前两篇文章内容的简易复习 在 Cointime Price 系列文章中，第一篇针对了 Cointime Price 的基础原理进行说明，并给出了一个抄底的应用； 而第二篇则是从「价格偏离 Cointime Price 的幅度」的视角切入，和各位分享了个人设计的 Cointime Price Deviation 模型，并以此模型作为观测顶部的一个讯号过滤器。 如果是第一次阅读本系列文章的读者，建议至少先阅读过第一篇，否则后续在理解上很可能出现卡顿的状况。 逃顶应用方法论：Cointime Price 日派发率模型 一、Cointime Price 的规律 在往下讲之前，我们先再来看一眼 Cointime Price 的图表： 细心的读者应该有发现，Cointime Price 的变化其实有一个满明显的特征： 「急遽上升 ⭢ 平台期 ⭢ 急遽上升 ⭢ 平台期 ⭢ …」 根据本系列第一篇文章的内容，我们可以知道： 「Cointime Price 只有在长期持有者大量进行派发时会快速变化」，而 Cointime Price 本身又相当于「市场上筹码时间加权后的平均成本」，在派发阶段，场上剩余的持有者因为接受派发，导致成本提高，体现在图表上的就会是 Cointime Price 的快速上升。 利用这个特性，敝人设计了一个用来观测派发速率的指标，暂且将其命名为「Cointime Price 日派发率」。 二、Cointime Price 日派发率模型 要衡量变化速率，敝人在此采用了最简单的公式： 日派发率 = （今日 Cointime Price – 昨日 Cointime Price）/ 今日 Cointime Price 再对计算所得的数值，进行均线平滑化的处理。 将这个公式写入 Glassnode 后，可得到以下图表： 我们可以看到，每次牛市主升浪出现时，必然伴随 Cointime Price 的高派发率。 除了 2019 年有一次在接近底部时也出现高派发率以外，其余时间一旦出现高派发率，就是长期持有者加速派发的讯号。 至于 2019 年那次的高派发率，实务上并不会让我们产生误判，因为当时就算不看其他指标，单看价格也能知道那边不可能是「顶部」。 三、历史顶部的日派发率状况 按常理而言，每次 BTC 在周期性的大顶部出现时，通常不会只进行一次派发，这点不论从 URPD、Realized Profit、… 等指标都能看出。 逻辑上也成立，因为派发永远是一个过程，而不是一个能够快速完成的事件。 如上图所示，在顶部出现时，日派发率都会出现不只一次的大幅提升。 而在本轮牛市周期中，日派发率曾在 2024 年 3 月出现过一次加速，这点在 Realized Profit 的数据上也能得到印证，说明当时确实有部分长期持有者进行获利了结。 2024 年三月是本轮出现的第一次派发率高速提升；而在同年的 11 月，川普当选、价格快速拉升的过程中，派发率再次出现高速提升的状况。 从链上数据分析的角度而言，这无疑是一个值得关注的警讯。 结语 以上就是链上数据学堂（八）的全部内容，Cointime Price 系列的分享至此告一段落。 有兴趣更深入学习链上数据分析的读者，记得务必追踪本系列文章！ 如果想看到更多关于链上数据的分析、教学内容，也欢迎追踪我的推特（X）帐号！ 希望本文有帮助到你，感谢阅读。 相关报导 链上数据学堂（一）：你知道全市场的 BTC 平均成本是多少吗？ 链上数据学堂（二）：老是赚钱的 Hodlers 们，他们买 BTC 的成本是多少？ 链上数据学堂（三）：底部吸筹的庄家们获利了结了吗？〈链上数据学堂（八）：一套崭新、ARK 参与研究的 BTC 神奇定价方法论！（III）〉这篇文章最早发布于动区BlockTempo《动区动趋-最具影响力的区块链新闻媒体》。