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链上视角:BTC三段下跌中的投降行为分析
在行情快速下跌时,投资者通常会将筹码转入交易所卖出。其中部分仍有盈利,属避险心理;而以亏损卖出的,则反映出典型的投降行为——没有投降,就没有底部。因此,跟踪每轮下跌中的投降程度,将有助于我们判断当前市场情绪的导向。
“转入交易所的已实现亏损金额”是衡量市场投降程度的重要量化指标之一。我主要以Binance、OKX与Coinbase三家头部交易所的数据作为参考依据。因其流动性更好,能承接大额资金的进出,从而更真实地反映市场情绪变化。
从今年2月以来,BTC共经历了三段较为显著的恐慌性下跌,分别为2/25-2/28、3/10-3/13,以及4/7-4/10。以下是我统计的前后几天内的恐慌性抛售数据:
(图1)
图1是OKX的数据。可以看到2/25-2/28第一段下跌时恐慌程度最严重;合计亏损3,885万美元。随后在3/10-3/13的二段下跌所产生的已实现亏损开始减弱,合计亏损1,967万美元。虽然二段比一段的跌幅更深,但大多数恐慌情绪已在首次下跌时得到释放,势能逐渐减弱的。
在4/7-4/10的第三段下跌中实现亏损为2,224万美元;三次下跌OKX的亏损金额都相对较小,推断主要是以中小型投资者群体为主。因后两轮实际产生的亏损金额变化并不大,说明该群体的情绪逐渐趋于平稳。虽然止损意愿较强,但并不形成踩踏。
(图2)
图2是Binance的数据。Binance作为全球第一,交易深度最好,也会是众多大资金的首选。从数据上看,在第一段下跌转入Binance的已实现亏损极大,合计为1.39亿美元;随后二段下跌的亏损金额为4,392万美元;三段下跌的亏损金额为5,890万美元。同样也是二段明显小于一段,且后两轮亏损金额变化相对较小。
因此,我们可以进一步验证前述观点:一段下跌势能最强,投降程度最为严重,同时也释放了市场中大部分的恐慌情绪;而三段下跌所引发的恐慌程度介于前两次之间,反映出当前市场情绪依然脆弱敏感,稍有风吹草动便会引发投资者的心理波动。
(图3)
图3是Coinbase的数据。虽然Coinbase的现货体量肯定不如Binance,但我们可以看到在三段下跌中转入Coinbase的实现亏损远超其它两家的总和。
尤其是2/25-2/28那波亏损达到夸张的5.53 亿美元,这很可能是一些机构(或鲸鱼)的资金在止损离场。随后二段下跌的亏损金额是2.57 亿美元,三段是1.66 亿美元,呈现出逐次递减的趋势。
说明2点:1、在本轮回调中恐慌性出逃最为严重的是美国投资者,其中原因小伙伴应该也都知道。2、后两段下跌产生的亏损明显下降,说明“大头”已砍完,抛压逐渐减弱。
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🚩总结:
1、Binance 和 OKX 的后2段数据略有反弹,但不极端,说明投资者仍有犹豫,但投降没有造成踩踏。
2、美国投资者是这次恐慌性抛售的主角,从规模上看应该有鲸鱼或机构的资金出逃。
3、第1段恐慌最强,属于深度情绪释放期,尤其体现在美国区的机构端。
4、第2段仍偏悲观,但属于恐慌释放的中后期,杀跌势能减弱。
5、第3段市场似乎对下跌已经不再像之前那么恐慌,短期情绪已部分钝化。
如短期内不再有更严重的利空事件发生,投降性抛压减少,BTC可能会进入横盘/震荡筑底到尝试反弹的节奏。
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今天凌晨1点的时候,短期亏损筹码总共卖出了3861个BTC(如图1)。
(图1)
这数量要远小于3月11日那波下跌。3月10日17点和3月11日零点,分别都卖出了1.4w个BTC,也只把BTC价格砸到$78000左右(如图2)。
(图2)
说明现在主要是由于流动性的缺失,一点点筹码就能把盘面砸个窟窿。
今天的数据还没完全跑出来,这2天需要继续观察市场情绪变化以及投资者的行为表现。尤其前几天加仓的鲸鱼目前已经被套,看看他们接下来的行动表现;以及在$81000以下长期持有者开始出现亏损后的持仓心态。
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从链上行为分析,看牛市中的BTC在极端情况下可能会跌到什么程度?(长推文)
在6月15日的推文的最后,我提到“如果大家有兴趣的话,可以在下一次推文中尝试从链上数据的角度做个测算,如果衰退来了(失业率暴涨,亡羊补牢式的降息),#BTC 在极端情况下可能会下跌到什么程度?”
按当时看似乎大家对此兴趣并不大,所以也就搁置了。没想到最近有好几位小伙伴问我这个问题,好吧,欠下债总是要还的。今天我们就来尝试推演一下。最后的数据结论和大乐 @DL_W59 以及文中所引用的S兄 @traders18 的观点并不完全一致,也算给大家多一个参考吧。(由于要把逻辑讲明白,本文后半部分会涉及到一些专业名词和释义,可能会比较干,影响阅读体验,小伙伴们请见谅)
总体逻辑就是依据链上行为分析和历史数据为参考,从两个方面来评估。
🔹方法一、从STH-MVRV(短期持有者)的角度
短期持有者是牛熊转换的重要参与者,因此STH-MVRV的表现在牛市周期中具有极其重要的参考价值。我曾经用2篇推文的篇幅详细讲解过其原理和作用,新来的小伙伴可以参考以下链接,此处我就不在累述了。
关于STH-MVRV 在牛市的作用详解可以参考一下链接:
teapawt.net/Murphychen888/status/1…
关于STH-MVRV 在历史上重要表现可以参考一下链接:
teapawt.net/Murphychen888/status/1…
众所周知,在上一轮周期中出现过2个令人生畏的黑天鹅事件,也引发了 #BTC 价格的暴跌。通过下图我们可以看到,3.12事件发生时,STH-MVRV最低到了0.59;5.19事件发生时,STH-MVRV最低到了0.67。意味着3.12时STH(短期持有者)平均浮亏41%,5.19时STH(短期持有者)平均浮亏33%,可以看出当时的市场是有多么的惨烈。
在本轮周期中,也出现过3次令人印象深刻的市场投降事件:
1、2023年3月10日硅谷银行暴雷,BTC价格从25,000美元跌到20,000美元,期间STH-MVRV最低到1.02;
2、2023年6月5日币安被SEC起诉,BTC价格从30,000美元跌到25,000美元,期间STH-MVRV最低到0.95。
3、2023年8月17日有报道称SpaceX出售价值3.73亿美元的BTC,引发多头杠杆清算,期间STH-MVRV最低到0.91;
把这些特殊事件下的STH-MVRV值,对应到当前BTC的价格分别如下:
STH-MVRV 0.59 = $37,979
STH-MVRV 0.67 = $43,129
STH-MVRV 1.02 = $65,659
STH-MVRV 0.95 = $61,153
STH-MVRV 0.91 = $58,579
不知大家发现没,当市场走出熊市底部区间后,我们就可以通过STH-MVRV的表现来评估市场情绪的波动。STH-MVRV回撤幅度的深潜,也反映了引发BTC价格下跌事件的影响力的大小。
比如2020年新冠疫情席卷全球,这是一次对人类生命健康的严峻考验,在生存危机面前谁也无法再有心思考虑生命以外的东西,包括投资。3.12事件对风险市场的冲击相当于一次9级地震,我认为本轮牛市周期中,以目前可以预计的情况看,再次出现同等级别(影响人类生存)黑天鹅事件的概率几乎为零。因此,可以推测STH-MVRV不会到0.59,即BTC的价格不会到$37,979(可以忽略);
5.19事件的起因是中国政府清退挖矿企业所引发的恐慌性事件,虽然也是黑天鹅,但不至于到“性命攸关”的程度。因此STH-MVRV最低到了0.67,明显要好于3.12时的情况。因此,我认为如果因美国经济衰退而引发的风险市场震动,其最大程度也就类似5.19的级别了。如果以此为衡量标准,那么本轮牛市周期BTC价格回撤的极限值就在$43,129左右。
而当前市场对美联储降息时间的推迟以及年内可能只有1次降息的预期,给加密市场所带来的冲击应该也就和“硅谷银行暴雷”、“币安被FUD”等事件差不多等级。因此我仍然维持在上一篇长推文中的观点,即BTC会在C1和C2(即60,000-64,000美元和66,000-70,000美元)区间做宽幅整理的概率更大。
截止到6月21日,STH-MVRV为0.99。在牛市进程中,STH-MVRV低于1的时候通常都是机遇大于风险(仅对BTC而言,不包括ALT)。
🔹方法一、从市场公允价格算法的角度
我们首先需要引入一个新的概念,即“真实市场公允价格(TMMP)”,它的算法和原理如下:
TMMP =(Realized Cap -Thermocap)/ (Liveliness x Circulating Supply)
在这个公式中有3个基础概念需要了解:
🔸1、Realized Cap:
是每个UTXO按上一次移动时的对应的价格进行估值,将网络中所有未花费的UTXO的价值进行累积求和,得到 Realized Cap。因为它考虑了每个比特币的最后移动时间和价格,从而更准确地反映出真实流入到BTC市场的总资本投入。
🔸2、Thermocap:
也叫安全支出总额,是矿工获得所有区块奖励(包括区块奖励和交易费用)时的美元价值总和。
🔸3、Liveliness:
是Coin Days Destroyed与所有生成的Coin Days的比率。
Coin Days(CD):是通过将每个比特币持有的天数乘以其数量来计算的。一个比特币持有一天等于一个Coin Day。
Coin Days Destroyed (CDD):当比特币被花费时,其持有的Coin Days被销毁。即Coin Days Destroyed是所有被花费的比特币的Coin Days的总和。
TMMP算法的分子是将Realized Cap减去Thermocap,即表示把流入到BTC市场的总资本中支付给矿工的部分从市场的一般成本基础中扣除。分母是将Liveliness乘以流通供应量,即表示当前所有活跃BTC(被花费)的数量。
它涵盖了所有链上活跃的筹码,包括ETF,鲸鱼,交易所转入转出等等,并剔除了矿工部分,且不包括长期睡眠或丢失的筹码。因此把TMMP作为评估活跃投资者在二级市场上购买BTC的链上成本基础,是分析师寻求投资者链上持有最准确的均值回归模型之一。
如上图所示,蓝线就是TMMP,灰线是BTC价格;每当BTC价格站上蓝线意味市场已经走出熊市,进入牛市周期。尽管在此之前会有假突破,但最终形成有效突破后,BTC的价格几乎不会再低于TMMP,即便在5.19黑天鹅事件发生时也是如此。但3.12是唯一的特例,它让BTC在进入牛市周期后的价格又再次低于TMMP。
到了牛市末期,一旦BTC价格跌破TMMP,意味牛市结束。也就是说,只要还在牛市周期内,BTC的价格不会低于TMMP,除非发生超级黑天鹅事件(影响人类生存的级别)。
截止到6月21日,TMMP模型评估的“真实市场公允价格”是44,940美元。也就是说,即使发生类似5.19级别的黑天鹅事件,BTC价格回撤的极限值也将在$44,900左右。这个价格和前文中用STH-MVRV评估出的极限值$43,129比较接近,因此我认为这是一个值得参考的数字。
综上所述,我们可以得出一些结论:
1、在不发生超级黑天鹅的前提下,接下来BTC即使受到其他宏观因素影响,回撤的极限值将不会低于43,000-44,000;
2、所谓超级黑天鹅,其影响力必然是达到对人类生命发起挑战的重大级别(比如俄乌打核战);显然“美国经济衰退”还不够级别。
3、既然是极限值,就表示“大概率不会到”,而不是“可能会到”。
4、以上分析的时间段是在牛市周期,如进入熊市STH-MVRV和TMMP的极限标准将会失效;
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大乐这篇内容写的很棒!把我提到的在本轮周期中通过长时间换手而产生的2个筹码堆积区(即A:25,000-30,000美元区间;B:41,000-44,000美元区间)这一链上数据和当时的宏观背景做了有效的结合和分析。通过有条理性的回顾,让我们可以更加直观的体会到宏观、情绪、链上数据等因子和价格甚至和趋势的变化关系。
在之前的推文分析中我有提到,目前宏观对币圈的影响会是这样的一条主线,即宏观主导预期,预期改变情绪,情绪影响供需,供需决定价格。我们通过宏观分析的是预期(前置),通过链上数据观察的是现象(后置)。
例如,鲍威尔的讲话中提到,美联储对于2024年底的通胀预期(核心PCE)从2.6%上升到了2.8%;昨天密歇根大学一年期通胀预期公布值3.3%,高于预期。这不仅抵消了前面CPI的利好,也预示着似乎只有来一场衰退,才能真正克服通胀。
市场的焦虑情绪很快就反应到了价格上,尤其在当前流动性低迷时期。如果衰退真的来了,对BTC会有多大的影响?会不会直接导致趋势开始走熊?这就可以通过观察链上数据的变化来做出判断。如低价筹码开始大量套现、交易所卖出压力持续放大、链上已实现利润爆表等等都会给到我们信号,告诉我们情况变了。我想这才是我们需要研究宏观,分析数据的必要性。
如果大家有兴趣的话,我可以在下一次推文中,尝试从链上数据的角度做个测算,如果衰退来了(失业率暴涨,亡羊补牢式的降息),BTC在极端情况下可能会下跌到什么程度?是44,000?或是38,500?…当然不能盲猜,我们需要找到理论依据,才能衡量当前投资BTC的盈亏比是否合适。
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@NEARProtocol 的联合创始人 Illia Polosukhin @ilblackdragon,是以"Attention is All You Need" co-author 的身份受邀参与 NVIDIA GTC。
1⃣ 这件事无疑会助燃 Web3 AI 赛道的各个项目,所有的项目方都会各种蹭。
2⃣ DePIN 赛道的项目会蹭的格外用力,Web3 市场对于这个叙事也会十分买单,尽管圈外人不理解也会不参与。不过请注意,所有的 DePIN pitch deck 都仅仅指向一件事:英伟达中短期具有不可撼动的垄断地位。
3⃣ Near 由于其设计对于 Web2 开发者友好,应该能借助这次曝光而获得一大批新的开发者和用户。运气好的话,其中会出现一些不错的小模型应用。这可能是本轮牛市 AI 叙事真正的机会。
#AI #NVIDIA #GTC24 #NEARProtocol
"Mom, we're getting the gang back together"
All 8 authors of 'Attention is All You Need', the paper that gave birth to transformer tech and the current tidal wave of AI, join @nvidia Founder on March 20th.
And yes, that includes @ilblackdragon, co-founder of NEAR.
Details:














