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鏈上資料學堂(七):一套嶄新、Ark參與研究的$BTC神奇定價方法論 (II)

鏈上資料學堂(七):一套嶄新、Ark參與研究的$BTC神奇定價方法論 (II)

BlockBeatsBlockBeats2025/04/06 13:00
作者:BlockBeats

本文將介紹Cointime Price在逃頂的應用方法,以及如何利用此模型判斷BTC頂部。

原文標題:《鏈上數據學堂(七):一套嶄新、Ark 參與研究的 $BTC 神奇定價方法論 (II)》
原文作者:貝格先生,鏈上數據分析師


如果對 Cointime Price 還不熟悉,建議先閱讀第一篇文章:《鏈上數據學堂(六):一套嶄新、Ark 參與研究的 BTC 神奇定價方法論 (I)》


TLDR


- Cointime Price 系列文章共三篇,本文為第二篇

- 本文將介紹 Cointime Price 在逃頂中的應用方法  

-本文將介紹個人設計的偏離模型


一、Cointime Price 簡單複習


Cointime Price 概念源自 Cointime Economics,以「時間加權」的方式評估 BTC 的公允價格。


相比單純的 LTH(長期持有者)和 STH(短期持有者),Cointime Price 更具彈性,且更加敏感,同時,該模型還能有效排除遠古時期已丟失 BTC 的影響。


第一篇文章詳細介紹了 Cointime Price 及其抄底應用,如果已經理解概念,那就正式進入今天的主題:逃頂應用


二、逃頂應用方法論:Cointime Price Deviation 模型設計

二、逃頂應用方法論:Cointime Price Deviation 模式設計

被應用在每週逃頂分析的週報。


相關推文:[逃頂模型介紹](https://x.com/market_beggar/status/1870763628645032213)  


下文將講解模型設計原理,以及下文將講解該模型。本文所有內容均為原創研究,研究過程不易,請各位多多支持


1. 量化現價與 Cointime Price 的偏離程度


為什麼要衡量偏離程度?


- Cointime Price 高度代表 BTC 籌碼的真實持倉成本,特別是長期持有者(LTH)的持倉成本。

- 由於長期持有者對 Cointime Price 影響更大,當 BTC 現價大幅高於 Cointime Price 時,長期持有者的獲利了結動機會上升,可能引發派發行為。


· 計算公式:偏離率 =(現價 - Cointime Price)/ 現價


· 觀察偏離率(派發比率)


鏈上資料學堂(七):一套嶄新、Ark參與研究的$BTC神奇定價方法論 (II) image 0

1_0我們可以看到:每當派發比率處於高位,往往對應 BTC 頂部。


那麼,如何定義「高位」呢?接下來,我們用統計方法來解決這個問題


2. Cointime Price Deviation 極端值定義


如果我們觀察歷史數據,會發現 Deviation 的高位並不固定,在每輪牛市中,Deviation 峰值都略有下降。因此,單純使用固定數值來定義「高位」是不嚴謹的。


在解決上,我採用統計「標準差」的概念:


· 計算歷史 Deviation 資料的平均值和標準差。

· 定義「平均值 + n 個標準差」為「高位(頂部訊號)」,記作 Threshold。

· 對 Deviation 資料進行均線平滑化,減少雜訊。

· 當 Deviation 的均線值 > Threshold 時,觸發頂部訊號。


· 為何採用標準差?


· Deviation 的歷史走勢具有均值回歸的特性(如圖)。

· 標準差衡量波動性,當 BTC 價格波動變小時,Threshold 也會動態調整,更具彈性。


鏈上資料學堂(七):一套嶄新、Ark參與研究的$BTC神奇定價方法論 (II) image 1


如上圖,進行上述的處理後,我們可以得到這樣一張圖。


· 補充說明


- 第 2 點「平均值 + n 個標準差」的 n 為可調參數:當 n 越大,頂點訊號出現的機率越低,模型更嚴格。

- 第 3 點的均線平滑處理:主要過濾市場短期波動,提高訊號可靠性。


鏈上資料學堂(七):一套嶄新、Ark參與研究的$BTC神奇定價方法論 (II) image 2


3. 逃頂信號示例


如圖,當紫線(派發比率)超出性橙線(Threshold)時,對應的 BTC 價格往往處於階段性的 BTC。


三、結語


本文是 Cointime Price 系列 的第二篇,延續前文的概念,分享了個人如何利用 Cointime Price 設計逃頂模型。


· 總結核心觀點:  

- Cointime Price Deviation 透過量化 BTC 現價與 Cointime Price 的偏離,推測長期持有者的派發動機,用於判斷 BTC 頂部。

- 採用「標準差」方法動態定義頂部訊號,確保模型更具適應性。

- 模型已實際應用於週報,並能有效捕捉 BTC 高位訊號。


後續計劃:  

- 本系列第三篇文章將繼續探討 Cointime Price 在逃頂中的應用,敬請期待


原文鏈接

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