개요

• 이 글에서는 새로운 것을 소개합니다. 위험 평가 다음을 포함하는 핵심 온체인 도구 모음을 활용하는 프레임워크 단기 및 장기 모두 위험주기.
• 이 새로운 프레임워크를 갖춘 우리는 투자자와 분석가 모두에게 데이터 중심 관점에서 하락 위험을 평가할 수 있는 강력한 모델을 제공하는 것을 목표로 합니다.
• 결론적으로 우리는 다양한 데이터 범주에 걸쳐 위험의 합류를 평가하기 위해 히트맵으로 고려된 모든 지표를 컴파일합니다.

거시적 위험 분석

분석가가 주기의 특정 시점에서 시장 위험을 평가하는 데 사용할 수 있는 다양한 모델과 지표가 있습니다. 이 글에서 우리는 비트코인 ​​현물 가격의 주요 하락으로 인한 '위험'을 구체적으로 고려할 것입니다.

이처럼 '하이리스크🟥'는 시장이 투기적 거품에 빠질 가능성이 있는 지점으로 정의됩니다. 이와 대조적으로 '저위험 🟩' 환경은 투기적 과잉이 상당 부분 청산된 환경으로 간주되며 시장은 바닥 형성 패턴에 속할 가능성이 더 높습니다.

가격 거품

첫 번째 구성 요소로서 우리는 두 가지 장기 평균 회귀 기준선과의 가격 편차를 모니터링합니다.

• MVRV 모델 🟠: 이 모델은 현물 가격과 시장의 전체 비용 기준(실현 가격) 간의 비율을 측정합니다.
• 메이어 복수 🔵: 200D-SMA를 기술적 순환 중간선으로 활용하여 이 기준선에 대한 프리미엄 또는 할인을 측정합니다.

아래 차트에서는 다음과 같은 위험 범주를 결합하여 정의했습니다. MVRV 과 메이어 멀티플(MM) 모델.

현재 현물 가격은 $42.9k이고, 실현 가격과 200D-MA는 각각 $22.8k와 $34.1k에 거래되고 있습니다. 이는 시장을 고위험 🟧 환경을 제공합니다.

공급 수익성 측정

PSIP(이익 공급 비율) 🔵 지표는 현재 현물 가격보다 비용 기준이 낮은 코인의 비율을 측정합니다. 이 지표는 투자자들이 이익을 얻으려는 인센티브가 증가함에 따라 매도 압력이 증가할 수 있는 잠재적 위험을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 지표가 상단 밴드 위에서 거래되면 역사적으로 시장이 강세장의 '행복 국면'에 진입하는 것과 일치합니다. Spot ETF 출시를 전후한 최근 시장 랠리 동안 이 지표는 매우 높은 위험 🟥, 그 후 가격이 $38까지 하락했습니다.

두려움과 탐욕의 크기 조정

성장과 관련된 위험을 정량화하는 또 다른 강력한 도구 두려움과 탐욕 시장의 정서는 순 미실현 이익 / 손실 (NUPL) 미터법. 이 지표는 총 순이익 또는 손실의 달러 가치를 시가총액의 백분율로 조사합니다.

따라서 수익이 나는 코인의 개수를 추정한 후 이익 대비 공급 비율, 우리는 NUPL을 사용하여 투자자 수익성의 규모를 측정할 수 있습니다.

2023년 XNUMX월 집회 이후 NUPL은 위험 🟧 범위는 0.47의 값에 도달합니다. 이익 보유 코인량의 큰 폭의 증가에도 불구하고 USD 이익 규모는 매우 높은 위험 🟥 상태. 이는 30년 하반기 동안 ~$2 통합 범위 주변의 비용 기준으로 많은 양의 코인이 축적되었음을 시사합니다.

실현 손익

다음 단계는 시장 참가자들이 지출 패턴을 어떻게 조정하고 있는지 평가하는 것입니다. RPLR(실현 이익/손실 비율)은 이러한 목표를 달성하기 위한 훌륭한 나침반이 됩니다.

이 지표는 온체인에서 발생하는 이익 실현과 손실 실현 간의 비율을 추적합니다. 우리는 이 비율의 14D-MA를 사용하여 일상적인 소음을 완화하고 투자자 행동의 거시적 변화를 보다 명확하게 식별합니다.

이 지표는 최근 가격이 최근 $48.4 최고치를 기록하면서 매우 높은 위험 🟥 체제를 표시했습니다. 실현 손익 비율은 현재 4.1로 고위험 🟧 상태에 있습니다.

활동 위험 분석

이제 기어를 약간 바꿔서 네트워크 활동과 관련된 일련의 채택 지표를 사용하여 측정된 수요라는 렌즈를 통해 위험을 평가하겠습니다.

블록스페이스에 대한 수요

비트코인 네트워크의 제한된 블록 공간을 고려할 때 수요를 측정하는 강력한 방법은 수수료 시장을 조사하는 것입니다. 일반적으로 수요가 지속적으로 증가하면 다음 블록에 포함되기 위한 경쟁이 증가하므로 수수료가 지속적으로 상승합니다.

MFR-BI(광부 수수료 수익 바이너리 지표)는 지난 30일 동안 수수료 시장에서 날마다 압력이 증가한 일수의 비율을 보여줍니다.

매도세가 $38로 하락하는 동안 이 지표는 매우 낮은 위험 🟩 신호. 현물 가격이 $43로 다시 반등함에 따라 이 지표는 다시 저위험 🟨 영역(~46%)으로 돌아왔습니다.

투기 모멘텀

활동 위험 분석 제품군의 마지막 구성 요소로 우리는 모든 거래소에서 전송된 거래량의 월별 및 연간 평균을 비교하는 Exchange Volume Momentum 지표를 다시 살펴봅니다. 이 도구는 시장의 투기 욕구를 대변하는 역할을 합니다.

이 위험 지표는 더 느린 연간 이동 평균(30-MA)에 비해 더 빠른 월간 이동 평균(365D-MA)의 변화 크기와 방향을 측정합니다.

월간 평균 Exchange 유입량은 10월 이후 크게 증가하는 추세를 보이고 있으며, 이 지표는 매우 높은 위험 🟥정권. 이는 현재 시장이 상대적으로 투기적인 상태에 있음을 시사합니다.

단기 및 장기 위험 분석

위의 위험 분석은 상대적으로 거시적이고 글로벌한 관점을 고려합니다. 다음 섹션에서는 단기 및 장기 보유자 집단의 행동을 고려하여 보다 세부적인 수준에서 패턴을 평가할 것입니다.

새로운 이익 투자자

이전 보고서에서 내린 결론을 재검토합니다(38년 2023월 XNUMX일 과 50년 2023월 XNUMX일), 단기 보유자는 현지 고점 및 저점과 같은 단기 가격 움직임을 형성하는 데 큰 영향력을 갖는 경향이 있습니다.

따라서 우리는 높은(또는 낮은) 위험 간격을 파악하기 위해 원인과 결과 접근 방식을 취합니다. 이는 2단계 평가를 기반으로 합니다.

• 이러한 신규 투자자가 보유한 미실현 이익(또는 손실)(지출 인센티브)
• 신규 투자자(실제 지출)에 의해 고정된 실현 이익(및 손실)입니다.

우리는 단기 보유자 공급 이익/손실 비율(STH-SPLR)부터 시작합니다. 이는 신규 투자자의 이익과 손실로 유지되는 공급 사이의 균형을 포착합니다.

이 지표는 최근에 매우 높은 위험 🟥 ETF 투기가 최고조에 달했던 2023년 2024월 중순부터 XNUMX년 XNUMX월 중순 사이의 상황입니다. 이는 신규 투자자의 대다수가 수익을 냈으며, 수익을 얻을 확률이 높아졌다는 것을 의미합니다. 이후 중립쪽으로 냉각되었습니다. 낮은 위험 🟨 범위.

단기 이익 확보

다음 단계는 실현 손익이라는 렌즈를 통해 측정된 단기 보유자의 실제 지출에 초점을 맞추는 것입니다. 아래 차트는 2016년 XNUMX월 이후 높은 이익을 취하는 🟩(또는 손실을 감수하는 🟥) 체제의 예를 강조합니다. 표시된 것처럼 이러한 높은 지출 기간은 강한 상승과 조정이 모두 일치하는 경향이 있습니다.

우리는 단기 보유자의 USD 표시 활동을 표준화하는 90일 Z-Score 기능을 사용하여 이러한 지표를 변환하고 정규화합니다. 이 기술은 단기 보유자 지출이 통계적 극단을 벗어나는 경우를 발견하는 데 도움이 되며, 이는 시장 내 잠재적인 지역 최고 및 최저 구성으로 해석될 수 있습니다.

이 위험 지표의 시각적 측면을 개선하기 위해 실현 손실 z-점수(-1을 곱함)를 역전시켰습니다.

ETF 출시 이후 최근 $38로 조정되면서 이 지표에 따르면 시장 위험이 눈에 띄게 감소했습니다. STH 실현 이익 Z-점수는 현재 -1.22이고, STH 실현 이익 Z-점수는 -0.24입니다. 이는 현재의 시장 구조를 낮은 위험 🟨정권.

이익을 추구하는 노련한 손

우리는 이전 보고서에서 장기 보유자(LTH)에 초점을 맞춘 점을 제외하고 위의 단기 보유자 위험 평가와 유사한 프레임워크를 도입했습니다(WoC-22-2023). 목표는 장기 보유자가 보유한 미실현 이익의 정도가 언제 통계적으로 극단적인 수준으로 발전했는지 평가한 다음 이 집단이 이에 따라 지출을 늘리는지 추적하는 것입니다.

첫 번째 지표는 장기 보유 MVRV 비율을 사용하여 LTH의 미실현 이익 구성 요소를 측정합니다. 이는 시장 가격과 평균 LTH 비용 기준 간의 차이를 측정합니다.

FTX 붕괴 이후 어려운 회복세를 보인 후 이 지표는 2.06으로 상승하여 위험 🟧 정권. 언급한 바와 같이, 이러한 수준은 일반적으로 장기 투자자가 상대적으로 의미 있는 수익성 수준으로 복귀하는 강세장의 초기 단계에서 나타납니다.

장기 보유자 지출

이 위험 분석 연구의 마지막 단계에서 우리는 LTH 지출이 지속적으로 증가하는 시기를 평가하기 위한 이진 지표를 구축했습니다. LTH-SBI(장기 보유자 전송 바이너리 지표)는 LTH 지출이 7일 동안 총 LTH 공급량을 감소시키기에 충분한 기간을 추적합니다.

LTH 공급이 감소하면 장기 휴면 공급이 액체 순환으로 다시 도입되어 새로운 수요에 대한 상쇄 역할을 함을 의미합니다.

48.4달러를 향한 ETF 투기 랠리는 이 위험 지표를 낮은 위험 🟨 속으로 위험 🟧 범위. 현재 값은 0.7이며, 이는 투자자와 ETF 재조정(GBTC에서)이 코인 소유권을 이전함에 따라 LTH의 지출이 어느 정도 증가했음을 나타냅니다.

결론

이 글에서 우리는 비트코인 ​​시장 내 하락 위험을 평가하는 절차를 개발했습니다. 이러한 위험 요소는 광범위한 데이터 및 투자자 행동 범주를 고려하여 분석가와 투자자를 위한 프레임워크를 구축하는 데 도움이 됩니다.

각 지표를 개별적으로 사용할 수 있지만 조합을 통해 시장 상태에 대한 보다 포괄적인 그림을 제공하는 경우가 많습니다. 아래 차트는 이를 지난 5년간의 다양한 위험 지표에 대한 히트맵 보기로 정리한 것입니다. 이를 통해 지표를 상당한 합류점을 볼 수 있는 주목할 만한 고점과 저점과 비교할 수 있습니다.

수준과 변환은 초기 가이드로 사용되며 분석가와 실무자가 특정 관심 지점에 맞게 최적화하기 위해 반복해야 합니다.

면책 조항: 이 보고서는 투자 조언을 제공하지 않습니다. 모든 데이터는 정보 및 교육 목적으로만 제공됩니다. 어떠한 투자 결정도 여기에 제공된 정보를 기반으로 할 수 없으며 귀하는 전적으로 귀하의 투자 결정에 대한 책임이 있습니다.

제시된 교환 잔액은 공식적으로 게시된 교환 정보와 독점 클러스터링 알고리즘을 통해 축적된 Glassnode의 포괄적인 주소 라벨 데이터베이스에서 파생됩니다. 우리는 거래소 잔고를 최대한 정확하게 표시하기 위해 노력하지만, 특히 거래소가 공식 주소 공개를 자제하는 경우 이러한 수치가 항상 거래소 준비금 전체를 포함하지 않을 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이러한 지표를 활용할 때 사용자는 주의와 재량권을 행사할 것을 권장합니다. Glassnode는 불일치나 잠재적인 부정확성에 대해 책임을 지지 않습니다. 교환 데이터 사용 시 투명성 공지를 읽어보세요..

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