是什么 On-Chain Valuation Metrics?
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链上指标是直接源自区块链交易数据的定量指标，为加密货币的估值、采用和市场行为提供独特的见解，这是传统金融领域所没有的。与交易数据不透明且汇总的股票市场不同，公共区块链账本一成不变地记录每笔交易——使研究人员和投资者能够计算揭示链上活动、持有者行为、矿工经济和网络安全的指标。最重要的链上估值指标包括： 网络价值与交易（NVT）比率（类似于市盈率——市值除以每日交易价值）；市场价值与已实现价值 (MVRV) 比率（市值除以已实现上限 — 所有代币按最后移动价格估值的总和）；库存到流量（S2F）模型（通过供应增长率与价格联系比特币的稀缺性）； HODL Waves（币龄分布的可视化，按最后一次移动的时间）；和储备风险指标（将持有者信心与当前价格进行比较）。这些指标是由 Willy Woo、Nic Carter、Plan B（化名 Stock-to-Flow 模型开发人员）和 Glassnode 团队等研究人员首创的。随着 Glassnode、CryptoQuant、Nansen 和 Dune Analytics 等机构采用工具，链上分析已成为加密货币投资研究的一个重要学科。然而，链上指标面临着重要的局限性：它们是向后看的（基于历史链数据），容易受到操纵（清洗交易会导致交易量膨胀），受到不断发展的区块链架构的影响（第 2 层交易可能在第 1 层分析中不可见），并且无法纳入主导短期价格行为的监管变化或宏观经济变化等链外因素。
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公式
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链上指标计算：
第 1 步：从区块链浏览器（Glassnode、CryptoQuant、Dune Analytics）或公共节点 API 访问链上数据。
步骤2：计算NVT比率：NVT = Market_Cap / Daily_Transaction_Volume_USD；与历史平均水平（比特币约为 50-70）相比。
步骤3：计算MVRV：收集已实现上限（最后移动价格的UTXO值之和）； MVRV = 市场资本 / 已实现资本。
步骤 4：解释 MVRV：低于 1.0 = 代币价格低于收购成本（历史上强劲的购买区域）；高于 3.5 = 潜在顶部。
步骤5：监控SOPR：计算每次链上转账的price_sold/price_acquired； 7日均线平稳；熊市中低于 1 的值表明投降。
第6步：跟踪活跃地址趋势：持续增长表明真正采用；地址减少表明参与度减少。
第7步：结合多个指标以实现融合，而不是依赖任何单个指标。
每个步骤都建立在前一个步骤的基础上，将组件计算组合成全面的链上指标结果。该公式捕获了控制链指标行为的数学关系。变量说明
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| 符号 | 名称 | 单位 | 描述 |
|---|---|---|---|
| NVT | NVT比率 | dimensionless | 网络交易价值：市值/每日链上交易量（美元）；高 NVT = 被高估。 |
| MVRV | MVRV 比率 | dimensionless | 市场价值与已实现价值：当前市值/已实现市值；高于 3.5 是历史上市场见顶的信号。 |
| Realized_Cap | 已实现资本化 | USD | 所有 UTXO 的总和，按上次转移到链上时的价格计算；从市值中消除投机溢价。 |
| S2F | 库存流量比 | years | 总供应量/年度新发行量；衡量稀缺性。比特币2024年4月后S2F减半约120年。 |
| SOPR | 支出产出利润率 | dimensionless | 已出售价格币/已获取价格币；以上1=卖家盈利；低于 1 = 亏损出售。 |
| Active_Addresses | 活跃地址 | addresses per day | 一天内发送或接收 BTC 的唯一地址；网络采用率和用户增长的代理。 |
如何 On-Chain Valuation Metrics
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- 1从区块链浏览器（Glassnode、CryptoQuant、Dune Analytics）或公共节点 API 访问链上数据。
- 2计算NVT比率：NVT = Market_Cap / Daily_Transaction_Volume_USD；与历史平均水平（比特币约为 50-70）相比。
- 3计算 MVRV：收集已实现上限（最后移动价格的 UTXO 值之和）； MVRV = 市场资本 / 已实现资本。
- 4解释 MVRV：低于 1.0 = 代币价格低于购买成本（历史上的强势购买区域）；高于 3.5 = 潜在顶部。
- 5监控SOPR：计算每次链上转账的price_sold/price_acquired； 7日均线平稳；熊市中低于 1 的值表明投降。
- 6跟踪活跃地址趋势：持续增长表明真正采用；地址减少表明参与度减少。
- 7结合多个指标以实现融合，而不是依赖任何单个指标。
例题解析
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MVRV 为 2.41 表明牛市周期中期；按成本计算，投资者总共获得 141% 的利润
MVRV 比率为 2.41，表明与上次链上收购价格相比，该代币平均未实现利润为 141%。从历史上看，比特币 MVRV 在周期顶部达到 3.5-4.5 的峰值（2021 年 11 月峰值时 MVRV 达到 3.7），并在积累阶段触底至 1.0 以下（2022 年 11 月 MVRV 达到 0.76）。在 2.41 点，市场处于盈利状态，与周期中期扩张一致，在到达历史危险区域之前可能进一步上涨。
高 NVT 还可以反映出 L1 数据中未捕获的闪电网络/L2 的使用转移
162.5 的 NVT 几乎是长期平均值的 3 倍，这表明比特币的市值相对于链上交易活动来说非常高。这可能表明估值过高（未来增长的市场定价尚未反映在链上使用中）或衡量问题（闪电网络交易是链下交易且未被捕获）。 Willy Woo 的 NVT 信号（使用 90 天交易量移动平均线）在飙升至 150 以上时一直是可靠的中期顶部指标，但必须与其他指标一起解释。
2022 年 11 月 BTC 底部 16,000 美元恰恰显示了这种 SOPR 模式
SOPR 持续低于 1.0 意味着链上卖家平均以低于购买价格的价格出售比特币——这是投降信号。 2022 年 11 月三周内 SOPR 持续为 0.92，表明即使是长期持有者也被迫亏本出售，这是市场深度绝望的迹象，历史上与周期底部相一致。比特币从 2022 年 11 月的 16,000 美元回升至 2024 年 3 月的 67,000 美元以上，验证了这一信号。
Plan B 的 S2F 模型根据稀缺性预测价格； 2019-2021 年准确，2022-2023 年出现分歧
减半后，比特币的库存流量比约为 120 年（当前生产需要 120 年才能复制现有供应），使其处于黄金之上的独特稀缺类别（S2F 约 60 年）。 Plan B 的 S2F 模型显示了 2011 年至 2021 年比特币 S2F 比率与价格之间非常一致的关系，预测当前周期的价格为 400,000-600,000 美元。尽管该模型非常好地捕捉了比特币十年来的整体价格轨迹，但它因无法解释需求方冲击而面临批评，并且在各个周期中表现不佳。
实际应用
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机构加密货币投资者对市场周期分配进行计时，代表了链上指标在专业和分析环境中的重要应用领域，其中准确的链上指标计算直接支持明智的决策、战略规划和性能优化
加密货币对冲基金从基于链上信号的策略中产生阿尔法，代表了链上指标在专业和分析环境中的重要应用领域，其中准确的链上指标计算直接支持明智的决策、战略规划和绩效优化
学术研究人员和大学教师使用链上指标进行实证研究、论文研究和同行评审出版物，需要在受控实验条件和比较研究中进行严格的链上指标定量分析
DeFi 协议治理分析用户行为以进行参数调整，代表了链上指标在专业和分析环境中的重要应用领域，其中准确的链上指标计算直接支持明智的决策、战略规划和性能优化
宏观分析师评估比特币采用和货币网络增长，代表专业和分析环境中链上指标的重要应用领域，其中准确的链上指标计算直接支持明智的决策、战略规划和性能优化
特殊情况
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{'case': '比特币 ETF 的推出对链上指标的影响（2024 年）', 'description': “2024 年 1 月在美国推出现货比特币 ETF 造成了严重的链上指标扭曲：ETF 托管人（主要是 Coinbase 托管）持有的比特币表现为交易所余额，夸大了“外汇储备”，而不代表实际的抛售压力。分析师必须调整链上准备金指标以排除已知的 ETF 托管地址以避免错误信号。”}
{'case': 'LUNA/UST 崩溃和 SOPR 信号', 'description': '2022 年 5 月 Terra/LUNA 崩溃导致比特币在几天内从 40,000 美元跌至 26,000 美元。由于卖方被迫平仓，SOPR 大幅跌至 1 以下。然而，与真正的周期底部不同的是，SOPR 的复苏在第二轮下跌之前是短暂的——说明传染事件可能会产生错误的投降信号，只有在评估了全部损害后才能解决这些信号。'}
{'case': '虚假交易和 NVT 扭曲', '描述': “在 2018-2020 年，争夺交易量排名的交易所经常进行虚假交易（自我匹配交易以夸大报告的交易量）。这种人为的交易量抑制了 NVT 比率，使代币看起来比基本面更便宜。更好的区块链分析和 CoinMetrics 调整后的交易量指标试图从 NVT 计算中过滤虚假交易。”}
比特币链上指标解读指南
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| 公制 | 买入信号区 | 中立区 | 卖出信号区 | 当前（2024 年 4 月） |
|---|---|---|---|---|
| MVRV 比率 | < 1.0 | 1.0 - 3.0 | > 3.5 | ~2.4（中牛） |
| NVT信号 | < 50 | 50 - 100 | > 150 | 〜90-110 |
| SOPR (7D MA) | 持续 < 1.0 | ~1.0 | > 顶部 1.02 | ~1.01 |
| 普埃尔多重 | < 0.5 | 0.5 - 2.0 | > 4.0 | ~0.6-0.8（减半后） |
| 准备金风险 | < 0.002 | 0.002 - 0.024 | > 0.024 | ~0.006-0.010 |
| LTH供应% | > 75%（累计） | 60-75% | < 50%（分布） | 〜72% |
常见问题
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什么是已实现上限？为什么它有用？
已实现上限（由 Coin Metrics 的 Nic Carter 和 Antoine Le Calvez 开发）以每个比特币 UTXO 在区块链上最后移动的价格而不是当前的市场价格来评估。这创建了所有比特币持有者总成本基础的衡量标准——以各种历史价格投资于比特币的资金总额。与市值（以当前投机价格对所有代币进行估值）不同，已实现市值与实际交易价格挂钩。它往往更加稳定，并作为一种“公允价值”锚，市值在牛市和熊市周期中波动。
库存到流量 (S2F) 模型的可靠性如何？
由匿名分析师 Plan B 开发的 Stock-to-Flow 模型非常准确地预测了 2011 年至 2021 年比特币的价格轨迹，相对于对数价格的 R 平方高于 0.90。然而，该模型明显高估了 2022 年和 2023 年比特币的价格，当时预测比特币价格将达到 10 万美元以上，而比特币则跌至 16,000 美元。批评者认为，S2F 未能纳入主导短期价格走势的需求、监管和宏观经济因素。该模型最好被理解为长期稀缺性框架，而不是精确的价格预测器，其经验拟合可能反映的是历史数据中的运气，而不是真正的预测能力。
长期持有者和短期持有者持有的供应量有什么区别？
链上分析通常将比特币持有者分为长期持有者（LTH - 155 天以上未移动的代币）和短期持有者（STH - 在过去 155 天内移动的代币）。 LTH 供应量在熊市期间往往会增长（老牌持有者的耐心），并在接近顶部时下降（因为老牌持有者会分配给新进入者）。 STH 的供应量在接近顶部（随着投机者积累）和底部（随着陷入困境的卖家将硬币转给新手）增长。 LTH/STH 供应动态是 Glassnode 发布的最可靠的链上宏观周期指标之一。
什么是普尔倍数以及如何使用它？
Puell Multiple 衡量每日矿工收入（以美元计）与每日矿工收入 365 天移动平均值的比率。它捕获了矿商相对于长期平均水平的盈利能力，确定了矿商极端压力时期（低普埃尔=熊市，矿商可能被迫出售代币）和极端矿商盈利能力（高普埃尔=牛市高峰条件）。从历史上看，低于 0.5 的值往往伴随着绝佳的买入机会；高于 4 的值与市场顶部一致。 2024 年 4 月的减半立即使 Puell Multiple 减半，使其处于历史吸引力区域。
第 2 层网络如何影响链上指标解释？
第 2 层网络（比特币闪电网络、以太坊的 Arbitrum 和 Optimism、Polygon）处理主链外的交易，仅在第 1 层进行定期结算。这意味着比特币和以太坊的链上交易量指标遗漏了越来越多的实体经济活动。 NVT 比率的上升可能反映了实际的高估，或者只是使用转向第 2 层而不是第 1 层。链上分析师必须更多地考虑第 2 层的交易量并相应地调整其指标。 Dune Analytics 等以太坊分析工具越来越多地单独跟踪 L2 活动。
什么是准备金风险以及如何计算？
由 Hans Hauge 开发的储备风险量化了投资比特币相对于长期持有者信心的风险回报。它衡量当前价格与 HODL Bank 的比率（持有代币但未出售的累计天数——衡量 HODLer 信念的指标）。低储备风险（低于 0.002）表明历史上具有吸引力的买入区域——持有者在价格较低的情况下表现出高度的信念。高储备风险（高于 0.024）表明历史上不利的风险回报——价格相对于持有者的基本信念而言较高。该指标由 Glassnode 计算和跟踪。
什么是外汇储备数据？外汇余额下降预示着什么？
跟踪中心化交易所钱包中持有的比特币和以太坊的数量是一个关键的链上领先指标。外汇储备下降（代币从交易所流向自我托管钱包）表明持有者正在撤资以长期持有，从而减少立即可用的抛售压力——总体上看涨。外汇储备增加表明持有者准备出售，增加抛售压力——总体看跌。净交易流量（存款减去取款）由 CryptoQuant 和 Glassnode 跟踪，并与许多历史时期的价格成反比，特别是在市场转折点。
常见错误注意事项
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- !使用市值（当前价格×所有供应量）而不是已实现上限进行成本基础分析——市值波动性很大，并不是投资者成本基础的指标。
- !将任何单个链上指标视为明确的买入/卖出信号——所有指标结合起来效果更好，并且必须与宏观条件一起解释。
- !在解释 NVT 时忽略第 2 层活动 — L1 交易量下降可能反映了向 L2 的健康迁移，而不是网络使用的减少。
- !令人困惑的交易所持仓数据：ETF 托管地址可能会显示为交易所余额，从而扭曲储备流量分析。
- !S2F 模型价格预测过度索引——稀缺性是价格的一个输入因素，而不是唯一的决定因素；需求方因素同样重要。
专业提示
对于市场周期定位，请使用 MVRV Z 得分（标准化 MVRV）而不是原始 MVRV，因为它考虑了长期趋势。 MVRV Z 得分低于 0 历史上属于绿色区域（买入），高于 7 属于红色区域（卖出）。 Glassnode 将此作为免费指标提供，使其成为最容易访问的机构级链上指标之一。
你知道吗？
Glassnode 是领先的链上分析平台之一，它发现大约 3-400 万个比特币（按 2024 年价格计算，价值 200-2700 亿美元）永久丢失——被发送到无法访问的钱包或由丢失私钥的所有者持有。这些丢失的代币实际上使比特币比名义供应量所显示的更稀缺，有效流通供应量约为 1970 万枚减去 3-400 万枚丢失的代币。
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