การประเมินความเสี่ยงใน Bitcoin Bull

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

บทสรุปผู้บริหาร

ในบทความนี้เราจะแนะนำสิ่งใหม่ การประเมินความเสี่ยง กรอบงานซึ่งใช้ชุดเครื่องมือหลักออนไลน์ที่ครอบคลุม ทั้งระยะสั้นและระยะยาว วงจรความเสี่ยง
ด้วยกรอบการทำงานใหม่นี้ เรามุ่งหวังที่จะมอบแบบจำลองที่แข็งแกร่งสำหรับการประเมินความเสี่ยงในการขาดทุนจากจุดยืนที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลแก่นักลงทุนและนักวิเคราะห์
โดยสรุป เรารวบรวมตัวชี้วัดทั้งหมดที่พิจารณาเป็นแผนที่ความร้อนเพื่อประเมินการบรรจบกันของความเสี่ยงในหมวดหมู่ข้อมูลที่หลากหลาย

💡

ตัวชี้วัดทั้งหมดที่นำเสนอในรายงานนี้มีอยู่ใน แดชบอร์ดนี้.

การวิเคราะห์ความเสี่ยงระดับมหภาค

มีแบบจำลองและตัวชี้วัดมากมายสำหรับนักวิเคราะห์ ซึ่งสามารถใช้เพื่อประเมินความเสี่ยงด้านตลาด ณ จุดใดก็ตามของวงจร ในบทความนี้ เราจะพิจารณา 'ความเสี่ยง' โดยเฉพาะเนื่องจากการขาดทุนหลักในราคาสปอตของ Bitcoin

ด้วยเหตุนี้ 'ความเสี่ยงสูง 🟥' จึงถูกกำหนดให้เป็นจุดที่ตลาดมีแนวโน้มที่จะอยู่ในภาวะฟองสบู่เก็งกำไร ในทางตรงกันข้าม สภาพแวดล้อม 'ความเสี่ยงต่ำ 🟩' ถือเป็นสภาพแวดล้อมที่มีการขจัดส่วนเกินของการเก็งกำไรไปมากแล้ว และตลาดมีแนวโน้มที่จะอยู่ในรูปแบบรูปแบบด้านล่างมากกว่า

ฟองสบู่ราคา

โดยเป็น Building Block แรก เราติดตามความเบี่ยงเบนของราคาจากเส้นฐานการกลับตัวเฉลี่ยระยะยาวสองเส้น:

รุ่น MVRV 🟠: โมเดลนี้วัดอัตราส่วนระหว่างราคาสปอตกับต้นทุนโดยรวมของตลาด (ราคาจริง)
หลายคนเมเยอร์ 🔵: การใช้ประโยชน์จาก 200D-SMA เป็นเส้นกึ่งกลางของวัฏจักรทางเทคนิค โดยวัดค่าพรีเมียมหรือส่วนลดที่สัมพันธ์กับเส้นฐานนี้

ในแผนภูมิด้านล่าง เราได้กำหนดหมวดหมู่ความเสี่ยงต่อไปนี้โดยการรวมเข้าด้วยกัน เอ็มวีอาร์วี และ เมเยอร์มัลติเพิล (MM) รูปแบบต่างๆ

💡

กรอบการวิเคราะห์ความเสี่ยง
ความเสี่ยงสูงมาก 🟥
ราคาสูงกว่าทั้งสองรุ่น (MVRV > 1 และ MM >1) และ Mayer Multiple มีการซื้อขายค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสองค่าที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยสะสม (MM > +2 STD)

มีความเสี่ยงสูง 🟧
ราคาอยู่เหนือโมเดล (MVRV > 1 และ MM >1) และ Mayer Multiple อยู่ต่ำกว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสองค่าที่สูงกว่าค่าเฉลี่ยสะสม (1.0 < MM < +2 STD)

ความเสี่ยงต่ำ 🟨
ราคาอยู่เหนือราคาที่รับรู้ (MVRV>1) แต่ต่ำกว่าระดับ 200D-MA (MM<1)

ความเสี่ยงต่ำมาก 🟩
ราคาอยู่ต่ำกว่าทั้งราคาที่รับรู้ (MVRV<1) และระดับ 200D-MA (MM<1)

ราคาสปอตปัจจุบันอยู่ที่ $42.9k ในขณะที่ราคาที่เกิดขึ้นจริงและ 200D-MA ซื้อขายกันที่ $22.8k และ $34.1k ตามลำดับ ซึ่งทำให้ตลาดภายในก ความเสี่ยงสูง 🟧 สิ่งแวดล้อม

การประเมินความเสี่ยงใน Bitcoin Bull PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI. — โต๊ะทำงานสด

การวัดความสามารถในการทำกำไรของอุปทาน

เปอร์เซ็นต์ของอุปทานในกำไร (PSIP) 🔵 เมตริกวัดสัดส่วนของเหรียญโดยมีต้นทุนต่ำกว่าราคาสปอตปัจจุบัน ตัวบ่งชี้นี้สามารถช่วยระบุความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากแรงกดดันในการขายที่เพิ่มขึ้น เนื่องจากนักลงทุนมองเห็นแรงจูงใจในการทำกำไรที่เพิ่มขึ้น

💡

กรอบการวิเคราะห์ความเสี่ยง
ความเสี่ยงสูงมาก 🟥
PSIP มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานมากกว่าหนึ่งค่าจากค่าเฉลี่ยในอดีต
(PSIP > 90%)

มีความเสี่ยงสูง 🟧
PSIP มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานน้อยกว่าหนึ่งค่าเหนือค่าเฉลี่ยในอดีต
(75% < PSIP < 90%)

ความเสี่ยงต่ำ 🟨
PSIP อยู่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยในอดีตแต่อยู่เหนือแถบล่างทางสถิติ
(58% < PSIP < 75%)

ความเสี่ยงต่ำมาก 🟩
PSIP มีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานมากกว่าหนึ่งส่วนซึ่งต่ำกว่าค่าเฉลี่ยในอดีต
(PSIP < 58%)

เมื่อตัวบ่งชี้นี้ซื้อขายเหนือแถบบน ในอดีตจะสอดคล้องกับตลาดที่เข้าสู่ 'ระยะแห่งความสุข' ของตลาดกระทิง ในระหว่างการชุมนุมของตลาดเมื่อเร็ว ๆ นี้รอบการเปิดตัว Spot ETF ตัวชี้วัดนี้มาถึง ความเสี่ยงสูงมาก 🟥 ตามมาด้วยราคาที่ลดลงเหลือ 38 ดอลลาร์

ปรับขนาดความกลัวและความโลภ

เครื่องมืออันทรงพลังอีกเครื่องมือหนึ่งในการวัดปริมาณความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการเติบโต ความกลัวและความโลภ ความรู้สึกในตลาดคือ กำไร/ขาดทุนสุทธิที่ยังไม่เกิดขึ้นจริง (NUPL) เมตริก ตัวบ่งชี้นี้จะตรวจสอบมูลค่าเงินดอลลาร์ของกำไรหรือขาดทุนสุทธิทั้งหมดเป็นเปอร์เซ็นต์ของมูลค่าตลาด

ดังนั้นหลังจากประมาณจำนวนเหรียญในการทำกำไรโดยใช้ เปอร์เซ็นต์ของอุปทานในกำไรเราสามารถใช้ NUPL เพื่อวัดขนาดของความสามารถในการทำกำไรของนักลงทุนได้

💡

กรอบการวิเคราะห์ความเสี่ยง

ความเสี่ยงสูงมาก 🟥
NUPL เกินค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานหนึ่งค่าจากค่าเฉลี่ย 4y บ่งชี้ว่าตลาดอยู่ใน ความรู้สึกสบาย ระยะที่กำไรที่ยังไม่รับรู้ถึงระดับสุดขั้ว (NUPL > 0.59)

มีความเสี่ยงสูง 🟧
NUPL อยู่ระหว่างแถบบนและค่าเฉลี่ย 4 ปี บ่งชี้ว่าตลาดอยู่ในกำไรสุทธิ แต่ต่ำกว่าระดับสูงทางสถิติ (0.35 < NUPL < 0.59)

ความเสี่ยงต่ำ 🟨
NUPL ลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 4 ปี แต่สูงกว่าระดับต่ำทางสถิติ (0.12 < NUPL < 0.35)

ความเสี่ยงต่ำมาก 🟩
NUPL ร่วงลงต่ำกว่าแถบความถี่ต่ำทางสถิติ ซึ่งในอดีตใกล้เคียงกับราคา การค้นพบด้านล่าง ระยะของตลาดหมี (NUPL < 0.12)

หลังจากการชุมนุมในเดือนตุลาคม 2023 NUPL ก็เข้าสู่ มีความเสี่ยงสูง 🟧 ระยะถึงค่า 0.47 แม้จะมีปริมาณเหรียญที่ถือครองผลกำไรเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ แต่ขนาดของกำไร USD ก็ยังไม่ถึง ความเสี่ยงสูงมาก 🟥 รัฐ. สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าเหรียญส่วนใหญ่ถูกสะสมในราคาประมาณประมาณ $30 ตลอดช่วงครึ่งหลังของปี 2

กำไรและขาดทุนที่รับรู้

ขั้นตอนต่อไปคือการประเมินว่าผู้เข้าร่วมตลาดปรับรูปแบบการใช้จ่ายของตนอย่างไร โดยอัตราส่วนกำไร/ขาดทุนที่เกิดขึ้นจริง (RPLR) เป็นเข็มทิศที่ดีเยี่ยมในการบรรลุเป้าหมายนี้

ตัวบ่งชี้นี้จะติดตามอัตราส่วนระหว่างการทำกำไรและการสูญเสียที่เกิดขึ้นบนเครือข่าย เราใช้อัตราส่วน 14D-MA เพื่อลดเสียงรบกวนในแต่ละวัน และระบุการเปลี่ยนแปลงระดับมหภาคในพฤติกรรมของนักลงทุนได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

💡

กรอบการวิเคราะห์ความเสี่ยง

ความเสี่ยงสูงมาก 🟥
RPLR สูงกว่า 9 ซึ่งหมายความว่ามากกว่า 90% ของเหรียญที่เคลื่อนไหวบนเครือข่ายถูกใช้ไปเพื่อผลกำไร ซึ่งเป็นลักษณะทั่วไปที่ความต้องการของตลาดจะหมดลง (RPLR > 9)

มีความเสี่ยงสูง 🟧
RPLR ต่ำกว่า 9 และสูงกว่า 3 ซึ่งบ่งชี้ว่าระหว่าง 75%-90% ของเหรียญถูกย้ายไปทำกำไร โครงสร้างนี้เกิดขึ้นบ่อยครั้งก่อนและหลังจุดสูงสุดของตลาด (3 < RPLR < 9)

ความเสี่ยงต่ำ 🟨
RPLR ได้ลดลงต่ำกว่าเส้นกึ่งกลางของ 3 ซึ่งมักจะเกิดขึ้นเมื่อตลาดผ่านการเปลี่ยนแปลงระหว่างระบบที่มีความเสี่ยงสูงและต่ำ (1 < RPLR < 3)

ความเสี่ยงต่ำมาก 🟩
RPLR ซื้อขายต่ำกว่า 1 ซึ่งบ่งบอกถึงการครอบงำของเหรียญที่เคลื่อนไหวในการขาดทุน ซึ่งเป็นสัญญาณของการยอมจำนนของนักลงทุน ซึ่งเป็นเรื่องปกติในช่วงตลาดหมีช่วงปลาย

ตัวบ่งชี้นี้เมื่อเร็ว ๆ นี้ตั้งค่าสถานะระบอบการปกครองที่มีความเสี่ยงสูงมาก 🟥 เนื่องจากราคาแตะจุดสูงสุดที่ $48.4k ล่าสุด ปัจจุบันอัตราส่วนกำไร/ขาดทุนที่เกิดขึ้นจริงอยู่ที่ 4.1 ซึ่งอยู่ในเงื่อนไขที่มีความเสี่ยงสูง 🟧

การวิเคราะห์ความเสี่ยงของกิจกรรม

เปลี่ยนเกียร์เล็กน้อย ตอนนี้เราจะประเมินความเสี่ยงผ่านมุมมองของความต้องการ ซึ่งวัดโดยใช้ชุดเมตริกการใช้งานที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมเครือข่าย

ความต้องการบล็อกสเปซ

เมื่อพิจารณาถึงพื้นที่บล็อกที่ต่อยอดในเครือข่าย Bitcoin วิธีการที่มีประสิทธิภาพในการวัดความต้องการคือผ่านการตรวจสอบตลาดค่าธรรมเนียม โดยปกติแล้ว ความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องจะส่งผลให้ค่าธรรมเนียมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากการแข่งขันเพื่อรวมไว้ในบล็อกถัดไปจะเพิ่มขึ้น

Miners Fee Revenue Binary Indicator (MFR-BI) แสดงสัดส่วนของวันในช่วง 30 วันที่ผ่านมา ซึ่งตลาดค่าธรรมเนียมได้รับแรงกดดันเพิ่มขึ้นในแต่ละวัน

💡

กรอบการวิเคราะห์ความเสี่ยง

ความเสี่ยงสูงมาก 🟥
MFR-BI กำลังร้อนแรงขึ้นมากกว่า 58% (+1 STD) ของวันในเดือนที่ผ่านมา นี่เป็นข้อบ่งชี้ว่าการใช้จ่ายของนักลงทุนมีความเร่งด่วนเพิ่มขึ้น (MFR-BI > 58%)

มีความเสี่ยงสูง 🟧
MFR-BI อยู่ระหว่างค่าเฉลี่ยในอดีตและแถบสถิติด้านบน (48% < MFR-BI < 58%)

ความเสี่ยงต่ำ 🟨
MFR-BI ลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ยในอดีต บ่งชี้ว่าการแข่งขันในตลาดค่าธรรมเนียมลดลง (42% < MFR-BI < 48%)

ความเสี่ยงต่ำมาก 🟩
MFR-BI ลดลงต่ำกว่าแถบสถิติต่ำที่ 42% (-1 STD) ซึ่งบ่งชี้ถึงความเร่งด่วนที่ลดลงสำหรับนักลงทุนในการย้ายเงินทุนของพวกเขา (MFR-BI < 42%)

ในช่วงการขายลดลงเหลือ $38 ตัวบ่งชี้นี้กระตุ้นให้เกิด ความเสี่ยงต่ำมาก 🟩 สัญญาณ. เมื่อราคาสปอตดีดตัวกลับมาที่ $43k ตัวชี้วัดนี้จึงกลับมาที่โซนความเสี่ยงต่ำ 🟨 (~46%)

โมเมนตัมการเก็งกำไร

ในฐานะองค์ประกอบสุดท้ายของชุดการวิเคราะห์ความเสี่ยงของกิจกรรม เราจะกลับมาทบทวนตัวชี้วัด Exchange Volume Momentum ซึ่งเปรียบเทียบปริมาณเฉลี่ยรายเดือนและรายปีของปริมาณที่โอนจาก/เข้าสู่ Exchange ทั้งหมด เครื่องมือนี้ทำหน้าที่เป็นตัวแทนสำหรับความต้องการเก็งกำไรของตลาด

ตัวบ่งชี้ความเสี่ยงนี้จะวัดขนาดและทิศทางของการเปลี่ยนแปลงในค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รายเดือนที่เร็วขึ้น (30D-MA) เทียบกับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่รายปีที่ช้ากว่า (365-MA)

💡

กรอบการวิเคราะห์ความเสี่ยง

ความเสี่ยงสูงมาก 🟥
เมื่อค่าเฉลี่ยรายเดือนซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยรายปีและเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ ปัจจัยเสี่ยงจะถือว่าสูงมาก (MA-365D < MA-30D และ MA-30D 🔼)

มีความเสี่ยงสูง 🟧
เมื่อค่าเฉลี่ยรายเดือนซื้อขายสูงกว่าค่าเฉลี่ยรายปี แต่ลดลง ปัจจัยเสี่ยงจะถูกระบุว่าอยู่ในระดับสูง (MA-365 < MA-30D และ MA-30D 🔽)

ความเสี่ยงต่ำ 🟨
เมื่อค่าเฉลี่ยรายเดือนต่ำกว่าค่าเฉลี่ยรายปี แต่เพิ่มขึ้น ปัจจัยเสี่ยงจะมีป้ายกำกับต่ำ (MA-30D < MA-365D และ MA-30D 🔼)

ความเสี่ยงต่ำมาก 🟩
เมื่อค่าเฉลี่ยรายเดือนต่ำกว่าค่าเฉลี่ยรายปี แต่ลดลง ปัจจัยเสี่ยงจะมีป้ายกำกับต่ำมาก (MA-30D < MA-65D และ MA-30D 🔽)

ปริมาณการไหลเข้าของอัตราแลกเปลี่ยนเฉลี่ยต่อเดือนมีแนวโน้มสูงขึ้นอย่างมากตั้งแต่เดือนตุลาคม โดยวางตัวบ่งชี้นี้ไว้ใน ความเสี่ยงสูงมาก 🟥 ระบอบการปกครอง. สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าปัจจุบันตลาดอยู่ในสถานะที่ค่อนข้างเป็นการเก็งกำไร

การวิเคราะห์ความเสี่ยงระยะสั้นและระยะยาว

การวิเคราะห์ความเสี่ยงข้างต้นพิจารณาจากมุมมองมหภาคและระดับโลกที่ค่อนข้างมาก ในส่วนถัดไปนี้ เราจะประเมินรูปแบบในระดับที่ละเอียดยิ่งขึ้น โดยพิจารณาจากพฤติกรรมของกลุ่มผู้ถือครองในระยะสั้นและระยะยาว

นักลงทุนรายใหม่ในการทำกำไร

ทบทวนข้อสรุปที่ทำไว้ในรายงานก่อนหน้านี้ (วอซี 38 พ.ศ. 2023 และ วอซี 50 พ.ศ. 2023) ผู้ถือระยะสั้นมีแนวโน้มที่จะมีอิทธิพลมากเกินไปในการกำหนดการเคลื่อนไหวของราคาในระยะสั้น เช่น ราคาสูงสุดและต่ำสุดในท้องถิ่น

ดังนั้นเราจึงใช้แนวทางสาเหตุและผลกระทบในการระบุช่วงความเสี่ยงสูง (หรือต่ำ) ขึ้นอยู่กับการประเมินสองขั้นตอน:

กำไร (หรือขาดทุน) ที่ยังไม่เกิดขึ้นจริงที่ถือครองโดยนักลงทุนรายใหม่เหล่านี้ (สิ่งจูงใจในการใช้จ่าย)
กำไร (และขาดทุน) ที่เกิดขึ้นจริงถูกล็อคโดยนักลงทุนรายใหม่ (การใช้จ่ายจริง)

เราเริ่มต้นด้วยอัตราส่วนกำไร/ขาดทุนของอุปทานสำหรับผู้ถือระยะสั้น (STH-SPLR) ซึ่งรวบรวมความสมดุลระหว่างอุปทานที่ถืออยู่ในกำไรและขาดทุนสำหรับนักลงทุนรายใหม่

💡

กรอบการวิเคราะห์ความเสี่ยง

ความเสี่ยงสูงมาก 🟥
STH-SPLR มากกว่า 9 บ่งชี้ว่า 90% ของเหรียญนักลงทุนใหม่มีกำไร ทำให้เกิดแรงจูงใจในการใช้จ่าย (STH-SPLR > 9)

มีความเสี่ยงสูง 🟧
STH-SPLR อยู่ระหว่าง 1 ถึง 9 ซึ่งบ่งชี้ว่าระหว่าง 50% ถึง 90% ของเหรียญนักลงทุนใหม่มีกำไร และมีความเสี่ยงปานกลางในการใช้จ่าย (1 < STH-SPLR < 9)

ความเสี่ยงต่ำ 🟨
STH-SPLR อยู่ระหว่าง 0.11 ถึง 1 ซึ่งบ่งชี้ว่าระหว่าง 10% ถึง 50% ของอุปทานของนักลงทุนใหม่อยู่ในผลกำไร ส่งผลให้ส่วนใหญ่อยู่ใต้น้ำในการถือครองของพวกเขา (0.11 < STH-SPLR <1)

ความเสี่ยงต่ำมาก 🟩 STH-SPLR ตกลงต่ำกว่า 0.11 ซึ่งบ่งชี้ว่ามากกว่า 90% ของอุปทานของนักลงทุนใหม่นั้นขาดทุน ซึ่งเป็นเรื่องปกติของตลาดหมีระยะสุดท้าย (STH-SPLR < 0.11)

ตัวบ่งชี้นี้เพิ่งส่งสัญญาณก ความเสี่ยงสูงมาก 🟥 เงื่อนไขระหว่างกลางต.ค. 2023 ถึงกลางม.ค. 2024 เนื่องจากการเก็งกำไร ETF ถึงจุดสูงสุด สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่านักลงทุนรายใหม่ส่วนใหญ่สามารถทำกำไรได้ ซึ่งบ่งบอกถึงความน่าจะเป็นที่เพิ่มขึ้นในการทำกำไร สิ่งนี้ได้เย็นลงสู่ความเป็นกลางตั้งแต่นั้นมา ความเสี่ยงต่ำ 🟨 ช่วง.

ล็อคกำไรระยะสั้น

ขั้นตอนต่อไปคือการมุ่งเน้นไปที่การใช้จ่ายจริงของผู้ถือระยะสั้นเหล่านี้ โดยวัดจากเลนส์ของกำไรหรือขาดทุนที่เกิดขึ้นจริง แผนภูมิด้านล่างเน้นตัวอย่างของระบบการทำกำไรสูง 🟩 (หรือการสูญเสีย 🟥) ตั้งแต่เดือนมกราคม 2016 ดังที่แสดงไว้ ช่วงเวลาที่การใช้จ่ายสูงเหล่านี้มีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นพร้อมกับทั้งการขึ้นลงที่แข็งแกร่งและการปรับฐาน

เราแปลงและทำให้ตัวชี้วัดเหล่านี้เป็นมาตรฐานโดยใช้ฟังก์ชัน Z-Score 90 วัน ซึ่งทำให้กิจกรรมในสกุลเงิน USD ของผู้ถือระยะสั้นเป็นมาตรฐาน เทคนิคนี้ช่วยในการระบุเมื่อการใช้จ่ายของผู้ถือครองระยะสั้นอยู่นอกสุดขั้วทางสถิติ ซึ่งสามารถแปลเป็นรูปแบบด้านบนและด้านล่างที่เป็นไปได้ภายในตลาด

โปรดทราบว่าเพื่อปรับปรุงการมองเห็นของตัวบ่งชี้ความเสี่ยงนี้ เราได้กลับค่า z-score ของการสูญเสียที่เกิดขึ้นแล้ว (คูณด้วย -1)

💡

กรอบการวิเคราะห์ความเสี่ยง

ความเสี่ยงสูงมาก 🟥
STH ใน Profit Z-Score มากกว่า +2 ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่สูงกว่าค่าเฉลี่ย 90D ซึ่งบ่งชี้ถึงการรับผลกำไรอย่างมีนัยสำคัญ (STH-Realized Profit Z-Score > 2)

มีความเสี่ยงสูง 🟧
STH ใน Profit Z-Score อยู่ระหว่างค่าเฉลี่ย 90D และระดับส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน +2 ซึ่งบ่งชี้ถึงการขายทำกำไรเล็กน้อย (1 < STH-Realized Profit Z-Score < 2)

ความเสี่ยงต่ำ 🟨
STH ใน Profit Z-Score ลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 90D ซึ่งบ่งชี้ถึงการลดลงอย่างเห็นได้ชัดในการทำกำไร ซึ่งมักจะจับคู่กับการขาดทุนที่เกิดขึ้นจริงที่เพิ่มขึ้น (STH-Realized Profit Z-Score < 1)

ความเสี่ยงต่ำมาก 🟩
เช่นเดียวกับหมวดหมู่ความเสี่ยงต่ำ 🟨 STH ใน Profit Z-Score ลดลงต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 90D ขณะเดียวกัน การขาดทุนที่รับรู้เพิ่มขึ้นสูงกว่าค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน +2 ที่สูงกว่าค่าเฉลี่ย 90D (STH-Realized Profit Z-Score < 1 และ STH-Realized Loss Z-Score > 2 โดยสังเกตด้านการมองเห็นแบบกลับหัว)

การแก้ไขล่าสุดเป็น 38 ดอลลาร์หลังจากการเปิดตัว ETF ทำให้ความเสี่ยงด้านตลาดลดลงอย่างเห็นได้ชัดตามตัวชี้วัดนี้ Z-Score กำไรที่เกิดขึ้นจริงของ STH ปัจจุบันอยู่ที่ -1.22 ในขณะที่คะแนน Z-Score กำไรที่เกิดขึ้นจริงของ STH อยู่ที่ -0.24 ซึ่งจะทำให้โครงสร้างตลาดปัจจุบันอยู่ใน ความเสี่ยงต่ำ 🟨 ระบอบการปกครอง

มือเก่าล็อกกำไร

เราได้แนะนำกรอบการทำงานที่คล้ายกับการประเมินความเสี่ยงของผู้ถือครองระยะสั้นข้างต้น เว้นแต่จะมุ่งเน้นไปที่ผู้ถือครองระยะยาว (LTH) ในรายงานก่อนหน้านี้ (WOC-22-2023). เป้าหมายคือการประเมินเมื่อระดับของกำไรที่ยังไม่เกิดขึ้นจริงของผู้ถือระยะยาวได้ก้าวไปสู่ระดับสุดขั้วทางสถิติ แล้วติดตามว่ากลุ่มประชากรตามรุ่นนี้เพิ่มการใช้จ่ายตามนั้นหรือไม่

ตัวบ่งชี้แรกจะวัดองค์ประกอบกำไรที่ยังไม่รับรู้ของ LTH โดยใช้อัตราส่วน MVRV ของผู้ถือระยะยาว วิธีนี้จะวัดความแตกต่างระหว่างราคาตลาดและเกณฑ์ต้นทุน LTH เฉลี่ย

💡

กรอบการวิเคราะห์ความเสี่ยง

ความเสี่ยงสูงมาก 🟥
LTH-MVRV มากกว่า 3.5 บ่งชี้ว่า LTH อยู่ในกำไรที่ยังไม่ได้กระจายโดยเฉลี่ย 250% ช่วงนี้มักจะถึงเมื่อตลาดเรียกคืน ATH ก่อนหน้า (LTH-MVRV > 3.5)

มีความเสี่ยงสูง 🟧
LTH-MVRV ซื้อขายระหว่าง 1.5 ถึง 3.5 โดยทั่วไปภาวะนี้จะเห็นได้ในช่วงแรกของทั้งตลาดหมีและตลาดกระทิง (1.5 < LTH-MVRV <3.5)

ความเสี่ยงต่ำ 🟨
LTH-MVRV ซื้อขายระหว่าง 1.0 ถึง 1.5 ซึ่งบ่งชี้ว่า LTH จะทำกำไรได้เพียงเล็กน้อยโดยเฉลี่ย ซึ่งเป็นเรื่องปกติในช่วงตลาดหมีระยะสุดท้ายและตลาดกระทิงระยะเริ่มต้น (1 < LTH-MVRV <1.5)

ความเสี่ยงต่ำมาก 🟩
LTH-MVRV ซื้อขายต่ำกว่า 1.0 เนื่องจากราคาสปอตลดลงต่ำกว่าเกณฑ์ต้นทุน LTH เฉลี่ย สิ่งนี้มักเน้นย้ำถึงสถานะของความอ่อนล้าของผู้ขายและการยอมจำนนของนักลงทุน (LTH-MVRV < 1)

หลังจากการฟื้นตัวที่ท้าทายนับตั้งแต่ FTX ล่มสลาย ตัวบ่งชี้นี้ได้ก้าวไปสู่ 2.06 เข้าสู่ มีความเสี่ยงสูง 🟧 ระบอบการปกครอง. ตามที่ระบุไว้ ระดับเหล่านี้มักพบเห็นได้ในช่วงแรกของตลาดกระทิง เนื่องจากนักลงทุนระยะยาวกลับมาสู่ระดับความสามารถในการทำกำไรที่ค่อนข้างมีความหมาย

การใช้จ่ายของผู้ถือระยะยาว

ในขั้นตอนสุดท้ายของการศึกษาการวิเคราะห์ความเสี่ยงนี้ เราได้สร้างตัวบ่งชี้ไบนารีเพื่อประเมินว่าการใช้จ่าย LTH เพิ่มขึ้นในอัตราที่ยั่งยืนเมื่อใด Long-Term Holder Sending Binary Indicator (LTH-SBI) ติดตามช่วงเวลาที่การใช้จ่าย LTH เพียงพอที่จะลดอุปทาน LTH ทั้งหมดในช่วงระยะเวลา 7 วันที่ยั่งยืน

เมื่ออุปทาน LTH ลดลง บ่งชี้ถึงการนำอุปทานที่อยู่เฉยๆ ระยะยาวกลับเข้าสู่การไหลเวียนของของเหลวอีกครั้ง โดยทำหน้าที่ชดเชยกับอุปสงค์ใหม่

💡

กรอบการวิเคราะห์ความเสี่ยง

ความเสี่ยงสูงมาก 🟥
LTH-SBI ขึ้นไปสูงกว่า 0.85 บ่งชี้ว่า LTH ได้เพิ่มการใช้จ่ายในช่วง 6 วันจาก 7 วันที่ผ่านมา รูปแบบนี้เกี่ยวข้องกับมือเก่าที่คว้าโอกาสในการล็อกกำไรในราคาที่สูงขึ้น (LTH-SBI > 0.85)

มีความเสี่ยงสูง 🟧
LTH-SBI ซื้อขายระหว่าง 0.50 ถึง 0.85 บ่งชี้ว่าการใช้จ่าย LTH เพิ่มขึ้นเล็กน้อยอย่างน้อย 3.5 จาก 7 วันที่ผ่านมา (0.50 < LTH-SBI < 0.85)

ความเสี่ยงต่ำ 🟨
LTH-SBI ซื้อขายระหว่าง 0.14 ถึง 0.50 ซึ่งบ่งชี้ว่าการใช้จ่าย LTH ค่อนข้างน้อยเกิดขึ้นในสัปดาห์ที่ผ่านมา (0.14 < LTH-SBI < 0.50)

ความเสี่ยงต่ำมาก 🟩
LTH-SBI ต่ำกว่า 0.14 บ่งชี้ว่าการใช้จ่าย LTH มีน้อยที่สุด และอุปทานรวมลดลงเป็นเวลา 1 วันหรือน้อยกว่าในช่วงสัปดาห์ที่ผ่านมา (LTH-SBI < 0.14)

การเก็งกำไรของ ETF พุ่งขึ้นสู่ระดับ 48.4 ดอลลาร์ ส่งผลให้ตัวบ่งชี้ความเสี่ยงนี้เกิดขึ้น ความเสี่ยงต่ำ 🟨 เข้าสู่ มีความเสี่ยงสูง 🟧 ช่วง. ค่าปัจจุบันคือ 0.7 ซึ่งบ่งบอกถึงระดับการใช้จ่ายที่สูงขึ้นของ LTH เนื่องจากนักลงทุนและ ETF มีการปรับสมดุลใหม่ (เช่นจาก GBTC) โอนกรรมสิทธิ์เหรียญ

สรุป

ในส่วนนี้ เราได้พัฒนาขั้นตอนในการประเมินความเสี่ยงของการขาดทุนในตลาด Bitcoin ปัจจัยเสี่ยงเหล่านี้จะพิจารณาชุดข้อมูลและพฤติกรรมนักลงทุนที่หลากหลาย ซึ่งช่วยสร้างกรอบการทำงานสำหรับนักวิเคราะห์และนักลงทุน

แม้ว่าตัวบ่งชี้แต่ละตัวจะสามารถใช้แยกกันได้ แต่การรวมกันมักจะให้ภาพรวมสถานะของตลาดที่ครอบคลุมมากขึ้น แผนภูมิด้านล่างรวบรวมสิ่งเหล่านี้ไว้ในมุมมองแผนที่ความร้อนของตัวบ่งชี้ความเสี่ยงต่างๆ ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา จากนี้ เราสามารถเปรียบเทียบตัวบ่งชี้กับด้านบนและด้านล่างที่น่าสังเกตได้ ซึ่งสามารถมองเห็นจุดบรรจบกันที่สำคัญได้

ระดับและการเปลี่ยนแปลงมีจุดมุ่งหมายเพื่อเป็นแนวทางเบื้องต้น และควรทำซ้ำโดยนักวิเคราะห์และผู้ปฏิบัติงานเพื่อปรับให้เหมาะสมสำหรับจุดสนใจเฉพาะ

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: รายงานนี้ไม่ได้ให้คำแนะนำการลงทุนใดๆ ข้อมูลทั้งหมดจัดทำขึ้นเพื่อเป็นข้อมูลและการศึกษาเท่านั้น การตัดสินใจลงทุนจะไม่ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ให้ไว้ที่นี่ และคุณเป็นผู้รับผิดชอบแต่เพียงผู้เดียวสำหรับการตัดสินใจลงทุนของคุณเอง

ยอดคงเหลือของการแลกเปลี่ยนที่นำเสนอได้มาจากฐานข้อมูลฉลากที่อยู่ที่ครอบคลุมของ Glassnode ซึ่งรวบรวมผ่านข้อมูลการแลกเปลี่ยนที่เผยแพร่อย่างเป็นทางการและอัลกอริธึมการจัดกลุ่มที่เป็นกรรมสิทธิ์ แม้ว่าเรามุ่งมั่นที่จะรับรองความถูกต้องสูงสุดในการแสดงยอดคงเหลือของการแลกเปลี่ยน สิ่งสำคัญคือต้องทราบว่าตัวเลขเหล่านี้อาจไม่ได้รวมปริมาณสำรองของการแลกเปลี่ยนทั้งหมดเสมอไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อการแลกเปลี่ยนละเว้นจากการเปิดเผยที่อยู่อย่างเป็นทางการของพวกเขา เราขอแนะนำให้ผู้ใช้ใช้ความระมัดระวังและวิจารณญาณเมื่อใช้ตัวชี้วัดเหล่านี้ Glassnode จะไม่รับผิดชอบต่อความคลาดเคลื่อนหรือความไม่ถูกต้องที่อาจเกิดขึ้น โปรดอ่านประกาศความโปร่งใสของเราเมื่อใช้ข้อมูลการแลกเปลี่ยน.