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）

本文为 链上数据学堂 系列文章第 6 篇，共有 10 篇。第 6 篇至第 8 篇将为 Cointime Price 系列文章，相对于前五篇的内容进阶许多，如果是第一次阅读「链上数据学堂系列文章」、想学习链上分析知识的读者，建议可以从前五篇先开始阅读。 （前情提要：链上数据学堂（一）：你知道全市场的 BTC 平均成本是多少吗？ ） （背景补充：链上数据学堂（二）：老是赚钱的 Hodlers 们，他们买 BTC 的成本是多少？ ） TLDR Cointime Price 系列文章将分为三篇，这是第一篇 本文将介绍 Cointime Price 的基础原理与抄底应用 Cointime Price 是一种崭新且高效的 BTC 定价方法 相对于 Realized Price 更严格、相对于 LTH-RP 更敏感 Cointime Price 基础介绍 Cointime Price 的概念源自于 2023 / 08 / 23，在由 Ark Invest 和 Glassnode 合作出产的「Cointime Economics」中提出。 Cointime Price 本身的计算逻辑相对复杂，本文将尽量以深入浅出的方式向各位进行表述。 Cointime Price 是针对 BTC 独特的 UTXO 结构所设计的定价模型，在本文，我打算撇除复杂的计算过程，直接向各位介绍原理。 简单来说，由于 BTC 本身是一条区块链，因此不论是产出区块、转帐交易，都会有一个验证的过程。 而 Cointime Price 与传统的链上定价方式不同，采用了「时间加权」的作法： 如上图所示，绿线即是 Cointime Price，计算公式如图。 其中涉及三个概念： Coin Blocks Created（CBC） 在第 n 个区块的 CBC = 当时 BTC 的流通量 Coin Blocks Destroyed（CBD） 当对应数量的 BTC 出现转移行为时，判定为 destroyed，将转移的 BTC 数量乘上这些 BTC 持有的时间（转移前经过了多少个区块时间），即可得到 CBD，在此可将 CBD 解读成「经过时间加权的 BTC 数量」 Coin Blocks Stored（CBS） CBS = CBC 总和 – CBD 总和，可理解为「未被花费的 BTC 时间加权数量」 上图中，公式的分子，即是将每次转移时产生的 CBD 乘上对应数量后，进行加总。 根据上述，可得出三个 Cointime Price 的特性： 因为时间加权的设计，故当长期持有者大量转移（派发）时，Cointime Price 的变化速率会上升 因为交易是一买一卖，从买方的角度来看，公式中的分子，也可视为目前市场上「时间加权后的花费总额」；将此数值除以 CBS 后，即可得出「场上筹码经时间加权处理后的平均成本」 因为 CBD 考虑了转移行为，不转移就不会产生 CBD，故有效排除了远古时期丢失筹码的影响 与 LTH-RP 的比较 在先前的文章中，我曾针对 LTH-RP 进行介绍，简单来说 LTH-RP 就是长期持有者购买 BTC 的平均成本。 由于 Glassnode 针对 LTH 的定义是「持有时间 > 155 天的筹码」，因此只能针对「长期」给出一个相对粗糙的定义；而 Cointime Price 则是直接考虑了「转移行为产生时，该筹码持有了多长的时间」，因此相对于 LTH-RP，Cointime Price 的表现更为精确、敏感。 如上图所示：每次主升浪到来之时，Cointime Price 总是能提前 LTH-RP 一步反应，更能即时表明派发行为的出现。因此本人在分析上，其实更青睐采用 Cointime Price 对市场进行剖析。 抄底应用 前面提过，Cointime Price 是透过时间加权的方式，去针对 BTC 做一个公允的定价。 既然如此，一旦市价跌破了 Cointime Price，意味着市价已经比 BTC 的真实价值还低，这通常是一个不错的抄底时机。 如下图：我将历史上 BTC 价格低于 Cointime Price 的时间点标出，可以看到对应的都是不错的进场机会。 结语 以上就是链上数据学堂（六）的全部内容，后续还会有两篇针对 Cointime Price 的详细教学，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（三）：底部吸筹的庄家们获利了结了吗？ 链上数据学堂（四）：视觉化的 BTC 筹码价位分布图 链上数据学堂（五）：到底有多少人在赚？带你了解客观情绪指标 PSIP！ 〈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）〉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》。