Zum Inhalt springen
Calkulon

การเงินและธุรกิจขั้นสูง

On-Chain Valuation Metrics

คืออะไร On-Chain Valuation Metrics?

▾

ตัวชี้วัดแบบออนไลน์เป็นตัวบ่งชี้เชิงปริมาณที่ได้รับโดยตรงจากข้อมูลธุรกรรมบล็อคเชน ซึ่งนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ซ้ำใครเกี่ยวกับการประเมินค่า การนำไปใช้ และพฤติกรรมของตลาดของสกุลเงินดิจิทัลที่ไม่เทียบเท่าในการเงินแบบดั้งเดิม ต่างจากตลาดหุ้นที่ข้อมูลธุรกรรมไม่ชัดเจนและถูกรวบรวมไว้ บัญชีแยกประเภทบล็อกเชนสาธารณะจะบันทึกทุกธุรกรรมอย่างไม่เปลี่ยนแปลง ช่วยให้นักวิจัยและนักลงทุนสามารถคำนวณตัวชี้วัดที่เปิดเผยกิจกรรมออนไลน์ พฤติกรรมของผู้ถือครอง เศรษฐศาสตร์ของนักขุด และความปลอดภัยของเครือข่าย ตัวชี้วัดการประเมินค่าออนไลน์ที่สำคัญที่สุด ได้แก่: อัตราส่วนมูลค่าเครือข่ายต่อธุรกรรม (NVT) (คล้ายกับอัตราส่วน P/E — มูลค่าตลาดหารด้วยมูลค่าธุรกรรมรายวัน) อัตราส่วนมูลค่าตลาดต่อมูลค่าที่เกิดขึ้นจริง (MVRV) (มูลค่าตลาดหารด้วยมูลค่าสูงสุดที่รับรู้ — ผลรวมของเหรียญทั้งหมดที่มีมูลค่าในราคาที่เคลื่อนไหวครั้งล่าสุด) โมเดล Stock-to-Flow (S2F) (เกี่ยวข้องกับความขาดแคลนของ Bitcoin ผ่านอัตราการเติบโตของอุปทานต่อราคา) HODL Waves (การแสดงภาพการกระจายยุคเหรียญตามเวลาที่เคลื่อนไหวครั้งล่าสุด); และตัวชี้วัดความเสี่ยงสำรอง (เปรียบเทียบความเชื่อมั่นของผู้ถือกับราคาปัจจุบัน) ตัวชี้วัดเหล่านี้บุกเบิกโดยนักวิจัย ได้แก่ Willy Woo, Nic Carter, Plan B (ผู้พัฒนาโมเดล Stock-to-Flow โดยใช้นามแฝง) และทีมงานที่ Glassnode การวิเคราะห์แบบออนไลน์กลายเป็นระเบียบวินัยที่สำคัญในการวิจัยการลงทุนสกุลเงินดิจิทัล โดยสถาบันนำเครื่องมือจาก Glassnode, CryptoQuant, Nansen และ Dune Analytics มาใช้ อย่างไรก็ตาม ตัวชี้วัดแบบออนไลน์เผชิญกับข้อจำกัดที่สำคัญ: เป็นแบบย้อนหลัง (ขึ้นอยู่กับข้อมูลห่วงโซ่ในอดีต) อ่อนแอต่อการบิดเบือน (การซื้อขายแบบล้างทำให้ปริมาณการทำธุรกรรมเพิ่มขึ้น) ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรมบล็อกเชนที่พัฒนา (ธุรกรรมในเลเยอร์ 2 อาจไม่สามารถมองเห็นได้ในการวิเคราะห์เลเยอร์ 1) และไม่สามารถรวมปัจจัยนอกห่วงโซ่ เช่น การเปลี่ยนแปลงด้านกฎระเบียบหรือการเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจมหภาคที่ครอบงำการเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้น

Calkulon makes complex calculations simple — built for students and everyday problem-solvers.

สูตร

▾
f(x)การคำนวณเมตริกแบบออนเชน: ขั้นตอนที่ 1: เข้าถึงข้อมูลออนไลน์จาก blockchain explorer (Glassnode, CryptoQuant, Dune Analytics) หรือ API โหนดสาธารณะ ขั้นตอนที่ 2: คำนวณอัตราส่วน NVT: NVT = Market_Cap / Daily_Transaction_Volume_USD; เปรียบเทียบกับค่าเฉลี่ยในอดีต (~50-70 สำหรับ Bitcoin) ขั้นตอนที่ 3: คำนวณ MVRV: รวบรวมมูลค่าสูงสุดที่รับรู้ (ผลรวมของค่า UTXO ณ ราคาเคลื่อนไหวล่าสุด) MVRV = Market_Cap / Realized_Cap ขั้นตอนที่ 4: ตีความ MVRV: ต่ำกว่า 1.0 = เหรียญที่มีราคาต่ำกว่าต้นทุนการซื้อ (โซนการซื้อที่แข็งแกร่งในอดีต) สูงกว่า 3.5 = ศักยภาพสูงสุด ขั้นตอนที่ 5: ตรวจสอบ SOPR: คำนวณ price_sold/price_acquired สำหรับการโอนแบบออนไลน์แต่ละครั้ง ราบรื่นด้วย MA 7 วัน; ค่าที่ต่ำกว่า 1 ในตลาดหมีบ่งบอกถึงการยอมจำนน ขั้นตอนที่ 6: ติดตามแนวโน้มที่อยู่ที่ใช้งานอยู่: การเติบโตที่ยั่งยืนบ่งชี้ถึงการยอมรับอย่างแท้จริง ที่อยู่ที่ลดลงจะส่งสัญญาณการมีส่วนร่วมที่ลดลง ขั้นตอนที่ 7: รวมหลายตัวชี้วัดเข้าด้วยกันแทนที่จะอาศัยตัวบ่งชี้ตัวเดียว แต่ละขั้นตอนสร้างขึ้นจากขั้นตอนก่อนหน้า โดยรวมการคำนวณส่วนประกอบเข้ากับผลลัพธ์การวัดลูกโซ่ที่ครอบคลุม สูตรจะรวบรวมความสัมพันธ์ทางคณิตศาสตร์ที่ควบคุมพฤติกรรมของหน่วยเมตริกลูกโซ่

คำอธิบายตัวแปร

▾
สัญลักษณ์ชื่อหน่วยคำอธิบาย
NVTอัตราส่วน NVTdimensionlessมูลค่าเครือข่ายต่อธุรกรรม: มูลค่าตลาด / ปริมาณธุรกรรมออนไลน์รายวัน (เป็น USD) NVT สูง = มีมูลค่าสูงเกินไป
MVRVอัตราส่วน MVRVdimensionlessมูลค่าตลาดต่อมูลค่าที่รับรู้: มูลค่าตลาดปัจจุบัน / มูลค่าที่รับรู้; ในอดีตที่สูงกว่า 3.5 ส่งสัญญาณถึงจุดสูงสุดของตลาด
Realized_Capการใช้อักษรตัวพิมพ์ใหญ่ที่เกิดขึ้นจริงUSDผลรวมของ UTXO ทั้งหมดที่มีมูลค่าตามราคาเมื่อย้ายแบบออนไลน์ครั้งล่าสุด ลบพรีเมี่ยมเก็งกำไรออกจากมูลค่าตลาด
S2Fอัตราส่วนสต็อคต่อการไหลyearsอุปทานทั้งหมด / การออกใหม่ประจำปี; วัดความขาดแคลน Bitcoin หลังเดือนเมษายน 2024 การลดลงครึ่งหนึ่งของ S2F 120 ปี
SOPRอัตราส่วนกำไรเอาท์พุตที่ใช้ไปdimensionlessเหรียญราคาถูกขาย / ได้รับเหรียญราคา; ด้านบน 1 = ผู้ขายที่ได้กำไร; ต่ำกว่า 1 = ขายขาดทุน
Active_Addressesที่อยู่ที่ใช้งานอยู่addresses per dayที่อยู่เฉพาะที่ส่งหรือรับ BTC ในหนึ่งวัน พร็อกซีสำหรับการยอมรับเครือข่ายและการเติบโตของผู้ใช้

วิธี On-Chain Valuation Metrics

▾
  1. 1เข้าถึงข้อมูลออนไลน์จาก blockchain explorer (Glassnode, CryptoQuant, Dune Analytics) หรือ API โหนดสาธารณะ
  2. 2คำนวณอัตราส่วน NVT: NVT = Market_Cap / Daily_Transaction_Volume_USD; เปรียบเทียบกับค่าเฉลี่ยในอดีต (~50-70 สำหรับ Bitcoin)
  3. 3คำนวณ MVRV: รวบรวมมูลค่าสูงสุดที่รับรู้ (ผลรวมของค่า UTXO ณ ราคาเคลื่อนไหวล่าสุด) MVRV = Market_Cap / Realized_Cap
  4. 4ตีความ MVRV: ต่ำกว่า 1.0 = เหรียญที่มีราคาต่ำกว่าต้นทุนการซื้อ (โซนการซื้อที่แข็งแกร่งในอดีต) สูงกว่า 3.5 = ศักยภาพสูงสุด
  5. 5ตรวจสอบ SOPR: คำนวณ price_sold/price_acquired สำหรับการโอนแบบออนไลน์แต่ละครั้ง ราบรื่นด้วย MA 7 วัน; ค่าที่ต่ำกว่า 1 ในตลาดหมีบ่งบอกถึงการยอมจำนน
  6. 6ติดตามแนวโน้มที่อยู่ที่ใช้งานอยู่: การเติบโตที่ยั่งยืนบ่งชี้ถึงการยอมรับอย่างแท้จริง ที่อยู่ที่ลดลงจะส่งสัญญาณการมีส่วนร่วมที่ลดลง
  7. 7รวมหลายเมตริกเข้าด้วยกันเพื่อการบรรจบกัน แทนที่จะอาศัยตัวบ่งชี้ตัวเดียว

ตัวอย่างที่มีคำตอบ

▾
ตัวอย่าง 1อัตราส่วน MVRV — ระบุความสุดขั้วของตลาด
กำหนดให้:มูลค่าตลาดของ Bitcoin: $1.3T; มูลค่าสูงสุดที่รับรู้ได้: $540B; MVRV = ?
ผลลัพธ์:MVRV = 1,300/540 = 2.41; ปานกลาง — จุดสูงสุดในอดีตเกิดขึ้นที่ 3.5+; กำไรที่ยังไม่เกิดขึ้นจริงในปัจจุบัน = 141%

MVRV ที่ 2.41 บ่งชี้ถึงวงจรช่วงกลางตลาดกระทิง นักลงทุนมีกำไรรวม 141% ตามต้นทุน

อัตราส่วน MVRV ที่ 2.41 บ่งชี้ว่าเหรียญโดยเฉลี่ยอยู่ที่ 141% ของกำไรที่ยังไม่เกิดขึ้นจริง เมื่อเทียบกับราคาซื้อกิจการออนไลน์ครั้งล่าสุด ในอดีต Bitcoin MVRV ขึ้นสูงสุดที่ 3.5-4.5 ที่จุดสูงสุดของรอบ (จุดสูงสุดในเดือนพฤศจิกายน 2564 เห็น MVRV สูงถึง 3.7) และต่ำสุดต่ำกว่า 1.0 ในช่วงสะสม (พฤศจิกายน 2565 เห็น MVRV สูงถึง 0.76) ที่ 2.41 ตลาดอยู่ในสถานะทำกำไรซึ่งสอดคล้องกับการขยายตัวในช่วงกลางรอบ โดยอาจมีการกลับตัวเพิ่มเติมก่อนที่จะถึงเขตอันตรายในอดีต

ตัวอย่าง 2สัญญาณการประเมินค่าอัตราส่วน NVT มากเกินไป
กำหนดให้:มูลค่าตลาดของ Bitcoin: $1.3T; ปริมาณการโอนเงินออนไลน์เฉลี่ย 7 วัน: $8B/วัน
ผลลัพธ์:NVT = $1.3T / $8B = 162.5; ยกระดับในอดีต; ค่าเฉลี่ยระยะยาว ~50-70; การประเมินค่าสูงเกินไปที่อาจเกิดขึ้น

NVT ที่สูงยังสามารถสะท้อนถึงการใช้งานที่เปลี่ยนไปเป็น Lightning Network/L2 ที่ไม่ได้บันทึกไว้ในข้อมูล L1

NVT ที่ 162.5 เกือบ 3 เท่าของค่าเฉลี่ยในระยะยาว ซึ่งบ่งชี้ว่ามูลค่าตลาดของ Bitcoin นั้นสูงมากเมื่อเทียบกับกิจกรรมการทำธุรกรรมออนไลน์ สิ่งนี้สามารถส่งสัญญาณการประเมินค่าสูงเกินไป (การกำหนดราคาในตลาดในการเติบโตในอนาคตที่ยังไม่สะท้อนให้เห็นในการใช้งานออนไลน์) หรือปัญหาการวัดผล (ธุรกรรม Lightning Network อยู่นอกเครือข่ายและไม่ได้บันทึก) สัญญาณ NVT ของ Willy Woo (โดยใช้ปริมาณเฉลี่ยเคลื่อนที่ 90 วัน) เป็นตัวบ่งชี้อันดับต้นๆ ระยะกลางที่เชื่อถือได้ เมื่อพุ่งสูงกว่า 150 แต่จะต้องตีความควบคู่ไปกับตัวชี้วัดอื่นๆ

ตัวอย่าง 3การตรวจจับการยอมจำนน SOPR
กำหนดให้:SOPR 7 วัน MA: 0.92 เป็นเวลา 3 สัปดาห์ติดต่อกันในเดือนพฤศจิกายน 2022
ผลลัพธ์:SOPR ต่ำกว่า 1 = ผู้ขายโดยเฉลี่ยสูญเสีย 8%; อย่างต่อเนื่อง <1 สัญญาณด้านล่างยอมจำนน; สัญญาณซื้อที่แข็งแกร่งในอดีต

ราคา BTC ต่ำสุดในเดือนพฤศจิกายน 2022 ที่ 16,000 ดอลลาร์แสดงให้เห็นรูปแบบ SOPR นี้อย่างชัดเจน

SOPR ที่ต่ำกว่า 1.0 อย่างต่อเนื่องหมายความว่าผู้ขายออนไลน์โดยเฉลี่ยจะขาย Bitcoin ในราคาที่น้อยกว่าที่พวกเขาจ่ายไป ซึ่งเป็นสัญญาณการยอมจำนน SOPR ที่คงที่ 0.92 ในช่วง 3 สัปดาห์ของเดือนพฤศจิกายน 2022 บ่งชี้ว่าแม้แต่ผู้ถือระยะยาวก็ยังถูกบังคับให้ขายโดยขาดทุน ซึ่งเป็นสัญญาณของความสิ้นหวังในตลาดลึกซึ่งในอดีตเกิดขึ้นพร้อมกับจุดต่ำสุดของวงจร การฟื้นตัวของ Bitcoin จาก 16,000 ดอลลาร์ในเดือนพฤศจิกายน 2565 เป็น 67,000 ดอลลาร์ขึ้นไปภายในเดือนมีนาคม 2567 เป็นเครื่องยืนยันสัญญาณนี้

ตัวอย่าง 4โมเดล Stock-to-Flow หลังการลดลงครึ่งหนึ่ง
กำหนดให้:Bitcoin: อุปทานทั้งหมด 19.7M BTC; หลังเดือนเมษายน 2024 ลดการผลิตประจำปีลงครึ่งหนึ่ง: 164,250 BTC (3.125 BTC × 144 บล็อก × 365 วัน)
ผลลัพธ์:S2F = 19,700,000 / 164,250 = 119.9 ปี; ราคารุ่นต่อแผน B: ~$400,000-600,000

แบบจำลอง S2F ของ Plan B คาดการณ์ราคาตามความขาดแคลน แม่นยำในปี 2562-2564 แยกจากปี 2565-2566

อัตราส่วน Stock-to-Flow ของ Bitcoin หลังการลดจำนวนลงครึ่งหนึ่งอยู่ที่ประมาณ 120 ปี (ต้องใช้เวลา 120 ปีในการผลิตในปัจจุบันเพื่อจำลองอุปทานที่มีอยู่) ทำให้ Bitcoin อยู่ในหมวดหมู่ความขาดแคลนที่ไม่เหมือนใครเหนือทองคำ (S2F ~ 60 ปี) โมเดล S2F ของ Plan B ซึ่งแสดงให้เห็นความสัมพันธ์ที่สอดคล้องกันอย่างน่าทึ่งระหว่างอัตราส่วน S2F ของ Bitcoin และราคาตั้งแต่ปี 2554-2564 คาดการณ์ราคาไว้ที่ 400,000-600,000 ดอลลาร์สำหรับรอบปัจจุบัน แม้ว่าแบบจำลองดังกล่าวจะจับเส้นทางราคาโดยรวมของ Bitcoin ได้เป็นอย่างดีอย่างน่าทึ่งมานานนับทศวรรษ แต่ก็ต้องเผชิญกับคำวิจารณ์ว่าไม่สามารถรับผิดชอบต่อการเปลี่ยนแปลงด้านอุปสงค์ได้ และมีประสิทธิภาพต่ำกว่าแบบวงจรต่อวงจร

การประยุกต์ใช้จริง

▾
🏗️

นักลงทุน crypto สถาบันกำหนดเวลาการจัดสรรวงจรตลาด ซึ่งเป็นตัวแทนของพื้นที่การใช้งานที่สำคัญสำหรับ On Chain Metrics ในบริบททางวิชาชีพและการวิเคราะห์ โดยที่การคำนวณเมตริกลูกโซ่ที่แม่นยำจะสนับสนุนการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล การวางแผนเชิงกลยุทธ์ และการเพิ่มประสิทธิภาพโดยตรง

🔬

กองทุนป้องกันความเสี่ยง Crypto ที่สร้างอัลฟ่าจากกลยุทธ์ตามสัญญาณออนไลน์ เป็นตัวแทนของพื้นที่การใช้งานที่สำคัญสำหรับ On Chain Metrics ในบริบททางวิชาชีพและการวิเคราะห์ที่การคำนวณที่แม่นยำบน Chain Metrics สนับสนุนโดยตรงในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล การวางแผนเชิงกลยุทธ์ และการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพ

📊

นักวิจัยเชิงวิชาการและคณาจารย์ของมหาวิทยาลัยใช้ On Chain Metrics เพื่อการศึกษาเชิงประจักษ์ การวิจัยวิทยานิพนธ์ และสิ่งพิมพ์ที่ได้รับการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิ ซึ่งต้องใช้การวิเคราะห์ตัวชี้วัดแบบลูกโซ่เชิงปริมาณที่เข้มงวดในเงื่อนไขการทดลองที่มีการควบคุมและการศึกษาเปรียบเทียบ

🏥

การกำกับดูแลโปรโตคอล DeFi วิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้สำหรับการปรับพารามิเตอร์ ซึ่งแสดงถึงขอบเขตการใช้งานที่สำคัญสำหรับ On Chain Metrics ในบริบททางวิชาชีพและการวิเคราะห์ โดยที่การคำนวณเมตริกลูกโซ่ที่แม่นยำจะสนับสนุนโดยตรงในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล การวางแผนเชิงกลยุทธ์ และการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพ

⚙️

นักวิเคราะห์ระดับมหภาคประเมินการนำ Bitcoin มาใช้และการเติบโตของเครือข่ายการเงิน ซึ่งแสดงถึงขอบเขตการใช้งานที่สำคัญสำหรับ On Chain Metrics ในบริบททางวิชาชีพและการวิเคราะห์ ซึ่งการคำนวณเมตริกลูกโซ่ที่แม่นยำจะสนับสนุนการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล การวางแผนเชิงกลยุทธ์ และการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพโดยตรง

กรณีพิเศษ

▾

{'case': 'การเปิดตัว Bitcoin ETF ส่งผลกระทบต่อการวัดแบบออนไลน์ (2024)', 'คำอธิบาย': "การเปิดตัวสปอต Bitcoin ETFs ในสหรัฐอเมริกาในเดือนมกราคม 2024 ทำให้เกิดการบิดเบือนการวัดแบบออนไลน์อย่างมีนัยสำคัญ: Bitcoin ที่ถือครองโดยผู้ดูแล ETF (โดยหลักคือการดูแล Coinbase) ปรากฏเป็นยอดดุลการแลกเปลี่ยน ทำให้ 'ทุนสำรองการแลกเปลี่ยน' พองตัวโดยไม่แสดงถึงแรงกดดันในการขายจริง นักวิเคราะห์ต้องปรับเปลี่ยน ตัวชี้วัดการสำรองออนไลน์เพื่อยกเว้นที่อยู่การดูแล ETF ที่ทราบเพื่อหลีกเลี่ยงสัญญาณเท็จ"}

{'case': 'LUNA/UST การล่มสลายและสัญญาณ SOPR', 'คำอธิบาย': 'การล่มสลายของ Terra/LUNA ในเดือนพฤษภาคม 2022 ทำให้ Bitcoin ลดลงจาก 40,000 ดอลลาร์เป็น 26,000 ดอลลาร์ในไม่กี่วัน SOPR ร่วงลงต่ำกว่า 1 อย่างมาก เนื่องจากผู้ขายที่ถูกบังคับเลิกกิจการจากการขาดทุน อย่างไรก็ตาม ไม่เหมือนกับพื้นวงจรของแท้ การฟื้นตัวของ SOPR นั้นทำได้เพียงช่วงสั้น ๆ ก่อนล้มขาที่สองลง ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเหตุการณ์การติดเชื้อสามารถสร้างสัญญาณการยอมจำนนที่ผิดพลาดซึ่งได้รับการแก้ไขหลังจากประเมินความเสียหายทั้งหมดแล้วเท่านั้น'}

{'case': 'Wash trading and NVT distortion', 'description': "การแลกเปลี่ยนที่แข่งขันกันเพื่อจัดอันดับปริมาณการซื้อขายมักจะเกี่ยวข้องกับการซื้อขายแบบล้าง (การซื้อขายที่จับคู่ตัวเองเพื่อเพิ่มปริมาณที่รายงาน) ในปี 2561-2563 ปริมาณธุรกรรมปลอมนี้ระงับอัตราส่วน NVT ทำให้เหรียญดูถูกกว่าปัจจัยพื้นฐานที่รับประกัน การวิเคราะห์บล็อคเชนที่ดีขึ้นและการวัดปริมาณธุรกรรมที่ปรับแล้วของ CoinMetrics พยายามกรองการซื้อขายล้างจาก NVT การคำนวณ"}

คู่มือการตีความเมตริก Bitcoin On-Chain

▾
เมตริกซื้อโซนสัญญาณโซนกลางขายโซนสัญญาณปัจจุบัน (เมษายน 2567)
อัตราส่วน MVRV<1.01.0 - 3.0> 3.5~2.4 (กลางวัว)
สัญญาณ NVT< 5050 - 100> 150~90-110
โซปรา (7D MA)ยั่งยืน < 1.0~1.0> 1.02 ที่ด้านบน~1.01
ปูเอลล์ มัลติเพิล<0.50.5 - 2.0> 4.0~0.6-0.8 (หลังการลดลงครึ่งหนึ่ง)
ความเสี่ยงสำรอง< 0.0020.002 - 0.024> 0.024~0.006-0.010
อุปทาน LTH %> 75% (สะสม)60-75%< 50% (การกระจาย)~72%

คำถามที่พบบ่อย

▾
Q

หมวกที่รับรู้คืออะไรและเหตุใดจึงมีประโยชน์

A

ค่าสูงสุดที่เกิดขึ้น (พัฒนาโดย Nic Carter และ Antoine Le Calvez จาก Coin Metrics) จะให้มูลค่า Bitcoin UTXO แต่ละรายการในราคาที่เคลื่อนไหวครั้งล่าสุดบนบล็อกเชน แทนที่จะเป็นราคาตลาดปัจจุบัน สิ่งนี้จะสร้างการวัดพื้นฐานต้นทุนรวมของผู้ถือ Bitcoin ทั้งหมด — จำนวนเงินทั้งหมดที่ลงทุนใน Bitcoin ในราคาในอดีตต่างๆ ต่างจากมูลค่าตลาด (ซึ่งคิดมูลค่าเหรียญทั้งหมดในราคาเก็งกำไรในปัจจุบัน) มูลค่าสูงสุดที่รับรู้นั้นยึดติดอยู่กับราคาธุรกรรมจริง มีแนวโน้มที่จะมีเสถียรภาพมากขึ้นและทำหน้าที่เป็นจุดยึด 'มูลค่ายุติธรรม' ที่มูลค่าตลาดผันผวนผ่านวงจรกระทิงและหมี

Q

โมเดล Stock-to-Flow (S2F) มีความน่าเชื่อถือเพียงใด

A

โมเดล Stock-to-Flow พัฒนาโดยนักวิเคราะห์นามแฝง Plan B คาดการณ์เส้นทางราคาของ Bitcoin ได้อย่างแม่นยำอย่างน่าทึ่งตั้งแต่ปี 2011 ถึง 2021 โดย R-squared สูงกว่า 0.90 เทียบกับราคาบันทึก อย่างไรก็ตาม โมเดลดังกล่าวประเมินราคา Bitcoin ไว้สูงเกินไปอย่างมีนัยสำคัญในปี 2022 และ 2023 เมื่อคาดการณ์ไว้ที่ 100,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ ในขณะที่ Bitcoin ลดลงเหลือ 16,000 ดอลลาร์ นักวิจารณ์โต้แย้งว่า S2F ล้มเหลวในการรวมอุปสงค์ กฎระเบียบ และปัจจัยทางเศรษฐกิจมหภาคที่ครอบงำการเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้น แบบจำลองนี้เป็นที่เข้าใจดีที่สุดว่าเป็นกรอบการขาดแคลนในระยะยาว มากกว่าที่จะเป็นตัวทำนายราคาที่แม่นยำ และความพอดีเชิงประจักษ์อาจสะท้อนถึงโชคในข้อมูลในอดีตมากกว่าอำนาจการทำนายที่แท้จริง

Q

อะไรคือความแตกต่างระหว่างอุปทานที่ถือครองโดยผู้ถือระยะยาวและผู้ถือระยะสั้น?

A

โดยทั่วไปการวิเคราะห์แบบออนไลน์จะจัดประเภทผู้ถือ Bitcoin ว่าเป็นผู้ถือระยะยาว (LTH — เหรียญที่ไม่ถูกเคลื่อนย้ายเป็นเวลา 155+ วัน) และผู้ถือระยะสั้น (STH — เหรียญที่เคลื่อนไหวภายใน 155 วันที่ผ่านมา) อุปทาน LTH มีแนวโน้มที่จะเติบโตในช่วงตลาดหมี (ความอดทนของผู้ถือครองทหารผ่านศึก) และลดลงใกล้ระดับสูงสุด (เนื่องจากทหารผ่านศึกแจกจ่ายให้กับผู้เข้ามาใหม่) อุปทานของ STH เติบโตใกล้จุดสูงสุด (เมื่อนักเก็งกำไรสะสม) และที่จุดต่ำสุด (เนื่องจากผู้ขายที่ประสบปัญหาหมุนเวียนเหรียญไปสู่มือใหม่) ไดนามิกของอุปทาน LTH/STH เป็นหนึ่งในตัวบ่งชี้รอบมาโครออนไลน์ที่เชื่อถือได้มากที่สุด ซึ่งเผยแพร่โดย Glassnode

Q

Puell Multiple คืออะไร และใช้อย่างไร?

A

Puell Multiple วัดอัตราส่วนของรายได้จากการขุดรายวัน (เป็น USD) ต่อค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 365 วันของรายได้จากการขุดรายวัน โดยจะบันทึกความสามารถในการทำกำไรของนักขุดเทียบกับค่าเฉลี่ยในระยะยาว โดยระบุช่วงเวลาที่ความเครียดของนักขุดสูงมาก (Puell ต่ำ = ตลาดหมี นักขุดอาจถูกบังคับให้ขายเหรียญ) และความสามารถในการทำกำไรของนักขุดสุดขีด (Puell สูง = สภาวะจุดสูงสุดของตลาดกระทิง) ค่าที่ต่ำกว่า 0.5 ในอดีตใกล้เคียงกับโอกาสในการซื้อที่ดีเยี่ยม ค่าที่สูงกว่า 4 ใกล้เคียงกับจุดสูงสุดของตลาด การลดลงครึ่งหนึ่งในเดือนเมษายน 2024 ทำให้ Puell Multiple ลดลงครึ่งหนึ่งทันที ส่งผลให้ราคาอยู่ในโซนที่น่าสนใจทางประวัติศาสตร์

Q

เครือข่ายเลเยอร์ 2 ส่งผลต่อการตีความตัวชี้วัดแบบออนไลน์อย่างไร

A

เครือข่ายเลเยอร์ 2 (Bitcoin Lightning Network, Arbitrum และ Optimism ของ Ethereum, Polygon) ประมวลผลธุรกรรมนอกเครือข่ายหลัก โดยมีการชำระเงินเป็นระยะบนเลเยอร์ 1 เท่านั้น ซึ่งหมายความว่าตัวชี้วัดปริมาณธุรกรรมออนไลน์สำหรับ Bitcoin และ Ethereum พลาดส่วนแบ่งที่เพิ่มขึ้นของกิจกรรมทางเศรษฐกิจที่แท้จริง อัตราส่วน NVT ที่เพิ่มขึ้นอาจสะท้อนถึงการประเมินค่าที่สูงเกินไปจริง หรือเพียงการเปลี่ยนการใช้งานไปยังเลเยอร์ 2 แทนที่จะเป็นเลเยอร์ 1 นักวิเคราะห์แบบออนไลน์จะต้องคำนึงถึงปริมาณของเลเยอร์ 2 มากขึ้น และปรับการวัดตามนั้น เครื่องมือวิเคราะห์ Ethereum เช่น Dune Analytics ติดตามกิจกรรม L2 แยกจากกันมากขึ้น

Q

ความเสี่ยงสำรองคืออะไร และคำนวณอย่างไร?

A

Reserve Risk พัฒนาโดย Hans Hauge วัดปริมาณผลตอบแทนความเสี่ยงของการลงทุนใน Bitcoin เทียบกับความเชื่อมั่นของ HODLers ในระยะยาว มันวัดอัตราส่วนของราคาปัจจุบันต่อ HODL Bank (จำนวนวันที่สะสมเหรียญที่ถูกถือไว้โดยไม่มีการขาย - เป็นการวัดความเชื่อมั่นของ HODLer) ความเสี่ยงสำรองต่ำ (ต่ำกว่า 0.002) บ่งชี้ถึงโซนซื้อที่น่าสนใจในอดีต — HODLers แสดงให้เห็นถึงความเชื่อมั่นในระดับสูงในขณะที่ราคายังต่ำ ความเสี่ยงสำรองสูง (สูงกว่า 0.024) บ่งชี้ถึงผลตอบแทนจากความเสี่ยงที่ไม่เอื้ออำนวยในอดีต — ราคาจะสูงขึ้นเมื่อเทียบกับความเชื่อมั่นของ HODLer ตัวชี้วัดได้รับการคำนวณและติดตามโดย Glassnode

Q

ข้อมูลสำรองอัตราแลกเปลี่ยนคืออะไร และยอดคงเหลืออัตราแลกเปลี่ยนที่ลดลงส่งสัญญาณอะไร

A

การติดตามปริมาณ Bitcoin และ Ethereum ที่ถืออยู่ในกระเป๋าแลกเปลี่ยนแบบรวมศูนย์เป็นตัวบ่งชี้ชั้นนำบนเครือข่ายออนไลน์ การแลกเปลี่ยนทุนสำรองที่ลดลง (เหรียญไหลออกจากการแลกเปลี่ยนไปยังกระเป๋าเงินที่ดูแลตนเอง) แนะนำให้ผู้ถือถอนออกเพื่อถือครองระยะยาว ช่วยลดแรงกดดันในการขายได้ทันที - โดยทั่วไปจะเป็นภาวะกระทิง ผู้ถือสัญญาณสำรองการแลกเปลี่ยนที่เพิ่มขึ้นเตรียมขาย เพิ่มความกดดันในการขาย — โดยทั่วไปจะเป็นภาวะหมี กระแสการแลกเปลี่ยนสุทธิ (เงินฝากลบการถอน) ติดตามโดย CryptoQuant และ Glassnode และมีความสัมพันธ์ผกผันกับราคาในช่วงประวัติศาสตร์หลายช่วง โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่จุดเปลี่ยนของตลาด

ข้อผิดพลาดที่ควรหลีกเลี่ยง

▾
  • !การใช้มูลค่าตลาด (ราคาปัจจุบัน x อุปทานทั้งหมด) แทนมูลค่าสูงสุดที่รับรู้สำหรับการวิเคราะห์ต้นทุนตามต้นทุน — มูลค่าตลาดมีความผันผวนสูงและไม่ใช่ตัวบ่งชี้ต้นทุนของนักลงทุน
  • !การปฏิบัติต่อตัวชี้วัดออนไลน์ใดๆ ก็ตามเป็นสัญญาณซื้อ/ขายที่ชัดเจน — ตัวชี้วัดทั้งหมดทำงานได้ดีกว่าเมื่อรวมกัน และจะต้องตีความควบคู่ไปกับเงื่อนไขระดับมหภาค
  • !การเพิกเฉยกิจกรรมของเลเยอร์ 2 เมื่อตีความ NVT — ปริมาณธุรกรรม L1 ที่ลดลงอาจสะท้อนถึงการโยกย้ายที่ดีไปยัง L2 แทนที่จะลดการใช้เครือข่าย
  • !ข้อมูลการถือครองการแลกเปลี่ยนที่สับสน: ที่อยู่ของผู้ดูแล ETF อาจปรากฏเป็นยอดคงเหลือของการแลกเปลี่ยน ซึ่งบิดเบือนการวิเคราะห์การไหลของสำรอง
  • !การจัดทำดัชนีมากเกินไปในการคาดการณ์ราคาของโมเดล S2F — ความขาดแคลนเป็นอินพุตหนึ่งของราคา ไม่ใช่ปัจจัยกำหนดเพียงอย่างเดียว ปัจจัยด้านอุปสงค์ก็มีความสำคัญไม่แพ้กัน
💡

เคล็ดลับโปร

สำหรับการวางตำแหน่งวงจรตลาด ให้ใช้ MVRV Z-Score (MVRV ปกติ) แทนที่จะเป็น MVRV แบบดิบ เนื่องจากคำนึงถึงแนวโน้มระยะยาว MVRV Z-Score ต่ำกว่า 0 ในอดีตอยู่ในโซนสีเขียว (ซื้อ) สูงกว่า 7 ในโซนสีแดง (ขาย) Glassnode ให้สิ่งนี้เป็นตัวชี้วัดฟรี ทำให้เป็นหนึ่งในตัวชี้วัดออนไลน์ระดับสถาบันที่เข้าถึงได้มากที่สุด

⭐

คุณรู้ไหม?

Glassnode หนึ่งในแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ออนไลน์ชั้นนำ ระบุว่า Bitcoin ประมาณ 3-4 ล้าน Bitcoin (มูลค่า 200-270 พันล้านดอลลาร์ ณ ราคาปี 2567) สูญหายอย่างถาวร ส่งไปยังกระเป๋าเงินที่ไม่สามารถเข้าถึงได้หรือถือโดยเจ้าของที่ทำกุญแจส่วนตัวหาย เหรียญที่สูญหายเหล่านี้ทำให้ Bitcoin หายากกว่าอุปทานที่ระบุ โดยอุปทานหมุนเวียนที่มีประสิทธิภาพอยู่ที่ประมาณ 19.7 ล้าน ลบด้วยเหรียญที่หายไป 3-4 ล้านเหรียญ

Regional Guides

▾
🇺🇸 US▾
ใช้หน่วยและมาตรฐานตามธรรมเนียมของสหรัฐอเมริกาตามความเหมาะสม
🇬🇧 UK▾
อาจต้องมีการแปลงหน่วยเมตริกหรือมาตรฐานอังกฤษ
🇪🇺 EU▾
ปฏิบัติตามอนุสัญญาของสหภาพยุโรปและหน่วย SI หากมี
📖ระดับความยาก:ขั้นสูง
เพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลเท่านั้น เครื่องมือนี้ไม่ถือเป็นคำแนะนำทางการเงิน ปรึกษาที่ปรึกษาทางการเงินที่มีคุณสมบัติก่อนตัดสินใจลงทุนหรือการเงิน
Formula-verified for precision
Reviewed October 2026
Our methodology

รับเคล็ดลับคณิตศาสตร์รายสัปดาห์

เข้าร่วมกับสมาชิก 12,000+ รายที่ได้รับเคล็ดลับเครื่องคิดเลขทุกสัปดาห์

🔒
ฟรี 100%
ไม่ต้องสมัครสมาชิก
✓
แม่นยำ
สูตรที่ยืนยันแล้ว
⚡
ทันที
ผลลัพธ์ขณะพิมพ์
📱
รองรับมือถือ
ทุกอุปกรณ์

การตั้งค่า