來源：CryptoVizArt, Glassnode；編譯：鄧通，
摘要
在本文中，我們介紹了一個新的風(fēng)險評估框架，該框架利用一套涵蓋短期和長期風(fēng)險周期的核心鏈上工具。
借助這個新框架，我們的目標(biāo)是為投資者和分析師等提供一個強(qiáng)大的模型，從數(shù)據(jù)驅(qū)動的角度評估回撤風(fēng)險。
總之，我們將所有考慮的指標(biāo)編譯成熱圖，以評估各種數(shù)據(jù)類別的風(fēng)險融合情況。
宏觀風(fēng)險分析
分析師可以使用許多模型和指標(biāo)來評估周期中任何給定點(diǎn)的市場風(fēng)險。 在本文中，在這篇文章中，我們將特別考慮比特幣現(xiàn)貨價格大幅下跌的“風(fēng)險”。
因此，“高風(fēng)險（紅色）”被定義為市場可能陷入投機(jī)泡沫的點(diǎn)。 相比之下，“低風(fēng)險（綠色）”環(huán)境被認(rèn)為是大部分投機(jī)性過剩已被清除的環(huán)境，市場更有可能處于底部形成模式內(nèi)。
價格泡沫
作為第一個構(gòu)建塊，我們監(jiān)控價格與兩個長期均值回歸基線的偏差：
MVRV 模型（紅色）：該模型衡量現(xiàn)貨價格與市場整體成本基礎(chǔ)（已實現(xiàn)價格）之間的比率。
Mayer Multiple （藍(lán)色）：利用 200D-SMA 作為技術(shù)周期中線，衡量相對于該基線的溢價或折價。
在下圖中，我們結(jié)合 MVRV 和 Mayer Multiple (MM) 模型定義了以下風(fēng)險類別。
風(fēng)險分析框架
風(fēng)險極高（紅色）
價格高于兩個模型（MVRV > 1 且 MM >1），并且 Mayer 倍數(shù)的交易比其累積平均值高兩個標(biāo)準(zhǔn)差（MM > +2 STD）。
高風(fēng)險（橘色）
價格高于模型（MVRV > 1 且 MM >1），并且 Mayer 倍數(shù)低于其累積平均值的兩個標(biāo)準(zhǔn)差（1.0 < MM < +2 STD）。
低風(fēng)險（黃色）
價格高于已實現(xiàn)價格 (MVRV>1)，但低于 200 天均線水平 (MM<1)。
風(fēng)險極低（綠色）
價格低于已實現(xiàn)價格 (MVRV<1) 和 200D-MA 水平 (MM<1)。
目前現(xiàn)貨價格為 42,900 美元，實現(xiàn)價格和 200 天移動平均線交易價格分別為 22,800 美元和 34,100 美元。 這使市場處于高風(fēng)險環(huán)境中。
衡量供應(yīng)盈利能力
利潤中的供應(yīng)百分比 (PSIP) （藍(lán)色） 指標(biāo)衡量成本基礎(chǔ)低于當(dāng)前現(xiàn)貨價格的代幣比例。 隨著投資者看到獲利的動機(jī)不斷增強(qiáng)，該指標(biāo)可以幫助識別拋售壓力增加的潛在風(fēng)險。
風(fēng)險分析框架
風(fēng)險極高（紅色）
PSIP 與其歷史平均值相差不止一個標(biāo)準(zhǔn)差。
（PSIP > 90%）
高風(fēng)險（橘色）
PSIP 比歷史平均值高出不到一個標(biāo)準(zhǔn)差。
（75% < PSIP < 90%）
低風(fēng)險（黃色）
PSIP 低于歷史平均值，但高于統(tǒng)計下限。
（58% < PSIP < 75%）
風(fēng)險極低（綠色）
PSIP 比歷史平均值低不止一個標(biāo)準(zhǔn)差。
（PSIP < 58%）
當(dāng)該指標(biāo)交易高于上限時，從歷史上看，它與市場進(jìn)入牛市的“欣快階段”保持一致。在最近圍繞現(xiàn)貨 ETF 推出的市場反彈期間，該指標(biāo)達(dá)到了極高風(fēng)險 ，隨后價格收縮至 38,000 美元。
衡量恐懼和貪婪
量化市場上日益增長的恐懼和貪婪情緒相關(guān)風(fēng)險的另一個強(qiáng)大工具是未實現(xiàn)凈損益 (NUPL) 指標(biāo)。 該指標(biāo)檢查凈利潤或虧損總額的美元價值占市值的百分比。
因此，在使用利潤中的供應(yīng)百分比估算出盈利數(shù)后，我們可以使用 NUPL 來衡量投資者盈利的大小。
風(fēng)險分析框架
風(fēng)險極高（紅色）
NUPL 超過 4 年平均水平一個標(biāo)準(zhǔn)差，表明市場處于欣快階段，未實現(xiàn)利潤達(dá)到極端水平（NUPL > 0.59）。
高風(fēng)險（橘色）
NUPL 位于上限和 4 年平均水平之間，表明市場處于凈利潤狀態(tài)，但低于統(tǒng)計高水平 (0.35 < NUPL < 0.59)。
低風(fēng)險（黃色）
NUPL 已低于 4 年平均水平，但高于統(tǒng)計低水平 (0.12 < NUPL < 0.35)。
風(fēng)險極低（綠色）
NUPL 已跌破統(tǒng)計低帶，這在歷史上與熊市的底部發(fā)現(xiàn)階段一致（NUPL < 0.12）。
繼 2023 年 10 月的反彈之后，NUPL 進(jìn)入高風(fēng)險范圍，達(dá)到 0.47 的值。 盡管利潤持有的代幣數(shù)量大幅增加，但美元利潤的規(guī)模并未達(dá)到極高風(fēng)險狀態(tài)。 這表明，在 2023 年下半年，很大一部分代幣是在約 3 萬美元的整合范圍內(nèi)以成本基礎(chǔ)積累的。
已實現(xiàn)損益
下一步是評估市場參與者如何調(diào)整他們的支出模式，實現(xiàn)損益比（RPLR）是實現(xiàn)這一目標(biāo)的絕佳指南針。
該指標(biāo)跟蹤鏈上發(fā)生的獲利和虧損事件之間的比率。 我們使用該比率的 14D-MA 來消除日常噪音，并更清楚地識別投資者行為的宏觀變化。
風(fēng)險分析框架
風(fēng)險極高（紅色）
RPLR 高于 9，意味著鏈上移動的幣 90% 以上都用于盈利，這是市場需求達(dá)到枯竭的典型特征（RPLR > 9）。
高風(fēng)險（橘色）
RPLR 低于 9 且高于 3，表明 75%-90% 的代幣都在盈利中轉(zhuǎn)移。 這種結(jié)構(gòu)在市場高峰前后經(jīng)常出現(xiàn)（3 < RPLR < 9）。
低風(fēng)險（黃色）
RPLR 已降至 3 的中線以下，這通常發(fā)生在市場經(jīng)歷高風(fēng)險和低風(fēng)險狀態(tài)之間的過渡時 (1 < RPLR < 3)。
風(fēng)險極低（綠色）
RPLR 交易低于 1，表明代幣在虧損中占據(jù)主導(dǎo)地位，這是投資者投降的信號，在熊市后期很常見。
隨著價格觸及最近的 48,400 美元峰值，該指標(biāo)最近標(biāo)記了極高風(fēng)險狀態(tài)。 目前已實現(xiàn)盈虧比為 4.1，處于高風(fēng)險狀態(tài)。
活動風(fēng)險分析
稍微改變一下方式，我們現(xiàn)在將通過需求的視角來評估風(fēng)險，并使用一系列與網(wǎng)絡(luò)活動相關(guān)的采用指標(biāo)來衡量。
對區(qū)塊空間的需求
鑒于比特幣網(wǎng)絡(luò)中的區(qū)塊空間有限，衡量需求的一個有效方法是通過檢查費(fèi)用市場。 通常，隨著下一個區(qū)塊的競爭加劇，需求的持續(xù)增長會導(dǎo)致費(fèi)用持續(xù)上漲。
礦工費(fèi)用收入二元指標(biāo)（MFR-BI）顯示過去 30 天內(nèi)費(fèi)用市場壓力逐日增加的天數(shù)比例。
風(fēng)險分析框架
風(fēng)險極高（紅色）
上個月，MFR-BI 有超過 58% (+1 STD) 的天數(shù)在升溫。 這表明投資者支出的緊迫性正在增加（MFR-BI > 58%）。
高風(fēng)險（橘色）
MFR-BI 介于歷史平均值和統(tǒng)計上限之間 (48% < MFR-BI < 58%)。
低風(fēng)險（黃色）
MFR-BI 已降至歷史平均水平以下，表明費(fèi)用市場的競爭正在減弱（42% < MFR-BI < 48%）。
風(fēng)險極低（綠色）
MFR-BI 已跌破 42%（-1 STD）的低統(tǒng)計范圍，表明投資者轉(zhuǎn)移資本的緊迫性下降（MFR-BI < 42%）。
投機(jī)勢頭
作為活動風(fēng)險分析套件的最后一個組成部分，我們重新審視了交易所交易量動量指標(biāo)，該指標(biāo)比較了從/轉(zhuǎn)入所有交易所的月度和年度平均交易量。 該工具可以代表市場的投機(jī)興趣。
該風(fēng)險指標(biāo)衡量較快的月度移動平均線 (30D-MA) 相對于較慢的年度移動平均線 (365-MA) 的變化幅度和方向。
風(fēng)險分析框架
風(fēng)險極高（紅色）
當(dāng)月均線高于年均線并持續(xù)上升時，風(fēng)險系數(shù)被認(rèn)為非常高（MA-365D < MA-30D 和 MA-30D）。
高風(fēng)險（橘色）
當(dāng)月平均交易價格高于年平均水平但正在下降時，風(fēng)險因素被標(biāo)記為高（MA-365 < MA-30D 和 MA-30D）。
低風(fēng)險（黃色）
當(dāng)月平均值低于年平均值但正在增加時，風(fēng)險因子被標(biāo)記為低（MA-30D < MA-365D 和 MA-30D ）。
風(fēng)險極低（綠色）
當(dāng)月平均值低于年平均值但正在下降時，風(fēng)險因子被標(biāo)記為非常低（MA-30D < MA-65D 和 MA-30D ）。
自 10 月份以來，交易所流入量的月平均值一直呈強(qiáng)勁上升趨勢，使該指標(biāo)處于極高風(fēng)險狀態(tài)。 這表明市場目前處于相對投機(jī)狀態(tài)。
短期和長期風(fēng)險分析
上述風(fēng)險分析考慮的是相對宏觀和全局的視角。 在下一節(jié)中，我們將考慮短期和長期持有者群體的行為，更詳細(xì)地評估模式。
新投資者獲利
重新審視之前報告（WoC 38, 2023 和 WoC 50, 2023）中得出的結(jié)論，短期持有者往往對塑造近期價格走勢（例如局部頂部和底部）具有巨大影響力。
因此，我們采用因果方法來發(fā)現(xiàn)高（或低）風(fēng)險區(qū)間。 這是基于兩步評估：
這些新投資者持有的未實現(xiàn)利潤（或損失）（支出激勵）。
新投資者鎖定的已實現(xiàn)利潤（和損失）（實際支出）。
我們從短期持有者供應(yīng)盈虧比（STH-SPLR）開始，它反映了新投資者持有的供應(yīng)量利潤與損失之間的平衡。
風(fēng)險分析框架
風(fēng)險極高（紅色）
STH-SPLR 大于 9，表明 90% 的新投資者代幣都在盈利，創(chuàng)造了強(qiáng)烈的消費(fèi)動機(jī)（STH-SPLR > 9）。
高風(fēng)險（橘色）
STH-SPLR 介于 1 到 9 之間，表明 50% 到 90% 的新投資者代幣盈利，并且支出風(fēng)險中等（1 < STH-SPLR < 9）。
低風(fēng)險（黃色）
STH-SPLR 介于 0.11 和 1 之間，表明新投資者供應(yīng)的 10% 到 50% 是盈利的，這使得他們持有的大部分資金處于水下（0.11 < STH-SPLR <1）。
風(fēng)險極低 （綠色）
STH-SPLR 跌破 0.11，表明超過 90% 的新投資者供應(yīng)處于虧損狀態(tài)，這是熊市后期的典型情況 (STH-SPLR < 0.11)。
隨著 ETF 投機(jī)活動達(dá)到頂峰，該指標(biāo)最近預(yù)示著 2023 年 10 月中旬至 2024 年 1 月中旬之間存在極高風(fēng)險狀況。 這表明絕大多數(shù)新投資者都實現(xiàn)了盈利，獲利回吐的可能性增加。 此后，這種情況已經(jīng)冷卻至中性低風(fēng)險范圍。
鎖定短期收益
下一步是關(guān)注這些短期持有者的實際支出，通過其已實現(xiàn)的利潤或損失來衡量。 下圖重點(diǎn)介紹了自 2016 年 1 月以來的高獲利了結(jié)（或虧損）制度的示例。如圖所示，這些高支出時期往往與強(qiáng)勁反彈和調(diào)整同時發(fā)生。
我們使用 90 天的 Z 分?jǐn)?shù)函數(shù)對這些指標(biāo)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化，該函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化了短期持有者以美元計價的活動。 該技術(shù)有助于發(fā)現(xiàn)短期持有者支出何時超出統(tǒng)計極端值，這可以轉(zhuǎn)化為市場內(nèi)潛在的局部頂部和底部形成。
請注意，為了改善該風(fēng)險指標(biāo)的視覺效果，我們反轉(zhuǎn)了已實現(xiàn)損失 z 分?jǐn)?shù)（乘以 -1）。
風(fēng)險分析框架
風(fēng)險極高（紅色）
利潤 Z 得分中的 STH 比 90D 平均值高出 +2 個標(biāo)準(zhǔn)差以上，表明存在重大獲利了結(jié)（STH 實現(xiàn)利潤 Z 得分 > 2）。
高風(fēng)險（橘色）
利潤 Z 得分中的 STH 介于 90D 平均值和 +2 標(biāo)準(zhǔn)差水平之間，表明適度獲利回吐 (1 < STH 實現(xiàn)利潤 Z 得分 < 2)。
低風(fēng)險（黃色）
利潤 Z 得分中的 STH 降至 90D 平均值以下，表明獲利了結(jié)顯著減少，通常伴隨著已實現(xiàn)損失的增加。 （STH-已實現(xiàn)利潤 Z 分?jǐn)?shù) < 1）
風(fēng)險極低（綠色）
與低風(fēng)險類似，利潤 Z 得分中的 STH 降至 90D 平均值以下，同時，已實現(xiàn)損失增加至高于 90D 平均值 +2 個標(biāo)準(zhǔn)差（STH 實現(xiàn)利潤 Z 得分 < 1 且 STH-實現(xiàn)損失 Z-分?jǐn)?shù) > 2，注意反向視覺方面）。
根據(jù)該指標(biāo)，ETF 推出后近期價格調(diào)整至 38,000 美元，導(dǎo)致市場風(fēng)險顯著降低。 STH 已實現(xiàn)利潤 Z 得分當(dāng)前為 -1.22，而 STH 已實現(xiàn)利潤 Z 得分為 -0.24。 這將當(dāng)前的市場結(jié)構(gòu)置于低風(fēng)險制度中。
老手鎖定利潤
我們引入了與上述短期持有者風(fēng)險評估類似的框架，但它在之前的報告 (WoC-22-2023) 中重點(diǎn)關(guān)注長期持有者 (LTH)。 目標(biāo)是評估長期持有者持有的未實現(xiàn)利潤何時達(dá)到統(tǒng)計上的極端水平，然后追蹤該群體是否相應(yīng)地增加支出。
第一個指標(biāo)使用長期持有者 MVRV 比率衡量 LTH 的未實現(xiàn)利潤部分。 這衡量了市場價格與平均 LTH 成本基礎(chǔ)之間的差異。
風(fēng)險分析框架
風(fēng)險極高（紅色）
LTH-MVRV 大于 3.5，表明 LTH 的平均未實現(xiàn)利潤為 250%。 當(dāng)市場收回之前的 ATH (LTH-MVRV > 3.5) 時，通常會達(dá)到該范圍。
高風(fēng)險（橘色）
LTH-MVRV 在 1.5 和 3.5 之間交易。 這種情況通常出現(xiàn)在熊市和牛市的早期階段 (1.5 < LTH-MVRV <3.5)。
低風(fēng)險（黃色）
LTH-MVRV 交易在 1.0 和 1.5 之間，表明 LTH 平均盈利僅微薄，典型的是熊市后期和牛市早期 (1 < LTH-MVRV <1.5)。
風(fēng)險極低（綠色）
LTH-MVRV 交易價格低于 1.0，因為現(xiàn)貨價格跌破平均 LTH 成本基礎(chǔ)。 這通常凸顯了賣方疲憊和投資者投降的狀態(tài)（LTH-MVRV < 1）。
在 FTX 崩盤后經(jīng)歷了充滿挑戰(zhàn)的復(fù)蘇后，該指標(biāo)已升至 2.06，進(jìn)入高風(fēng)險狀態(tài)。 如前所述，這些水平通常出現(xiàn)在牛市的早期階段，因為長期投資者會恢復(fù)到相對有意義的盈利水平。
長期持有者支出
在本風(fēng)險分析研究的最后一步中，我們構(gòu)建了一個二元指標(biāo)來評估 LTH 支出何時持續(xù)增長。 長期持有者發(fā)送二元指標(biāo) (LTH-SBI) 跟蹤 LTH 支出足以在持續(xù) 7 天內(nèi)減少 LTH 供應(yīng)總量的時期。
當(dāng) LTH 供應(yīng)減少時，表明長期休眠的供應(yīng)重新進(jìn)入液體循環(huán)，以抵消新的需求。
風(fēng)險分析框架
風(fēng)險極高（紅色）
LTH-SBI 達(dá)到 0.85 以上，表明 LTH 在過去 7 天中有 6 天增加了支出。 這種模式與老手抓住機(jī)會以高價鎖定利潤（LTH-SBI > 0.85）有關(guān)。
高風(fēng)險（橘色）
LTH-SBI 在 0.50 和 0.85 之間交易，表明過去 7 天中至少 3.5 天內(nèi) LTH 支出略有增加（0.50 < LTH-SBI < 0.85）。
低風(fēng)險（黃色）
LTH-SBI 在 0.14 和 0.50 之間交易，表明上周發(fā)生的 LTH 支出程度相對較?。?.14 < LTH-SBI < 0.50）。
風(fēng)險極低（綠色）
LTH-SBI 跌破 0.14，表明 LTH 支出極小，并且上周其總供應(yīng)量減少的天數(shù)為 1 天或更少（LTH-SBI < 0.14）。
ETF 投機(jī)反彈至 48,400 美元，將該風(fēng)險指標(biāo)從低風(fēng)險推至高風(fēng)險范圍。 當(dāng)前值為 0.7，表明隨著投資者和 ETF 重新平衡（即來自 GBTC）轉(zhuǎn)移代幣所有權(quán)，LTH 的支出有所增加。
結(jié)論
在這篇文章中，我們開發(fā)了一個評估比特幣市場下跌風(fēng)險的程序。 這些風(fēng)險因素考慮了廣泛的數(shù)據(jù)和投資者行為類別，有助于為分析師和投資者建立框架。
雖然每個指標(biāo)都可以單獨(dú)使用，但組合起來通?？梢愿娴亓私馐袌鰻顩r。 下圖將這些匯總成過去 5 年各種風(fēng)險指標(biāo)的熱圖視圖。 由此，我們可以將指標(biāo)與值得注意的頂部和底部進(jìn)行比較，可以看到顯著的匯合。
這些級別和轉(zhuǎn)換旨在作為初始指南，并應(yīng)由分析師和從業(yè)者進(jìn)行迭代，以針對特定的興趣點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化。
