BTC链上数据见顶？专家深度分析！

BTC 链上数据分析：自由交易员与链上数据研究者的深度探讨

主持人： Alex Mint Ventures 研究合伙人

嘉宾： Colin 自由交易员，链上数据研究者

录制时间： 2025.2.15

声明： 本期内容不代表嘉宾所在机构观点，提及项目不构成任何投资建议。

Alex：欢迎来到 Mint Ventures 的 WEB3 Mint To Be。今天我们聚焦 BTC 的链上数据分析，探讨其原理、关键指标和方法论。

本期播客提及的数据指标和概念：

• Glassnode： 常用链上数据分析平台（付费）。
• 已实现市场价格（Realized Price）： 基于 BTC 最后一次链上移动时的价格加权计算，反映链上历史成本，评估市场整体盈利/亏损状态。
• URPD： 已实现价格分布，观察 BTC 筹码的价格分布情况。
• RUP（Relative Unrealized Profit）： 相对未实现收益，衡量 BTC 市场中所有持币者的未实现利润占总市值的比率。
• Cointime True Market Mean Price： 基于 Cointime Economics 体系的链上均价指标，通过引入 BTC 的“时间权重”来评估长期价值。
• Shiller ECY： 评估股市长期回报潜力，衡量股票相对于其他资产的吸引力。

学习链上数据分析的契机

Alex：今天请到自由交易员、链上数据研究者 Colin。Colin，跟听众打个招呼吧。

Colin：大家好，感谢 Alex 邀请。我 Twitter 账号是贝格先生，平时分享链上数据教学、市况分析和交易概念。我的定位是：事件驱动型交易者、链上数据分析师、指数投资者。

Alex：感谢 Colin。在 Twitter 上看到你对比特币的链上数据分析，很有启发。提醒大家，节目中观点带有主观性，数据和观点可能在未来改变，不同人对同样的数据和指标可能有不同解读。本期内容不作为任何投资建议。我们进入正题，你是什么情况下开始接触和学习加密资产的链上数据分析的？

Colin：目标是赚钱，什么能帮助盈利就学什么。接触链上数据是误打误撞，六七年前开始摸索，看到有趣的研究理论就想学。后来结合量化交易开发，开发交易模型，融入自己的交易系统。

Alex：正式开始接触链上数据分析到目前为止，比较系统的学习跟研究大概已经多少年了呢？

Colin：没有真正系统性地学过，东凑西凑。

Alex：那你从学习链上数据到把它应用到你实际的投资实战当中，这个已经持续大概多少时间了呢？

Colin：大概是从 2020、2019 左右开始接触，但那个时候没有实际应用，因为我不敢，那时候对这个东西还不太熟，但是已经开始学。

链上数据分析的价值和原理

Alex：你日常在使用的链上数据观测平台一般是哪一些？

Colin：主要用 Glassnode（付费）。有两个付费等级，专业版比较贵，一个月要 800 多美金。第二个我有点忘记了，一个月大概三十几 U 到四十几 U。它还有一个免费版，但免费版能看到的资讯其实很少。

Alex：链上数据分析在你的投资当中的核心价值是什么？背后的原理是什么？

Colin：比特币采用区块链技术，价值在于透明性。所有比特币的转移信息是公开透明的，可以在链上看到。虽然我不知道地址背后是谁，但是没有任何单一个体可以影响整个比特币的价格走势跟它的趋势。研究链上数据看的是市场整体趋势、群体共识和行为。可以通过汇总全部地址分析筹码流向，看是否获利了结或停损，盈利或亏损状况，更倾向于在哪一个价位买入大量的比特币或者不喜欢在哪一个价位买入比特币，这些数据其实都是看得到的。这是比特币链上数据分析相对于其他金融市场来讲最大的价值，因为其他市场做不到这件事。

Alex：链上数据是透明的，所有人都可以观测。如果其他专业投资人都去看链上的数据，你不看，那就相当于你在投资当中比别人少一项很重要的武器。

链上数据分析的难点

Alex：在你实战去做链上数据分析的时候，你觉得它主要的难点和挑战可能是什么？

Colin：分两个部分。首先，学习上的困难在于基础知识，很难找到系统性教学。所有的内容都要自己去挖掘、去探索。链上数据的种类有很多，研究的过程中，我自己的理念是会去把每一个我看过的指标背后的计算方式跟原理都搞清楚。这其实是一个非常花时间的过程，因为你光看到某一个指标，它会给你一个计算公式，我的想法是去推敲出这个计算公式背后到底在想什么，它干嘛要这样子设计。接下来还要做第二件事情叫筛选。如果有量化策略开发相关经验的人或者有研究过指标相关的人，其实就会知道一件事情，就是很多指标的相关性是非常高的。相关性太高会造成一个问题，就是你在判读上很容易产生杂讯，或者你会过度解读。我根据相关性把它切割。

第二个部分才是真正的挑战，就是关于链上数据的部分，你要怎么跟身边的人或者是对自己证明你的观点是正确的呢？

因为我们看的主要都是大级别的共识跟趋势，回顾比特币的历史，最明显的三个周期顶部也就是 2013 年、2017 年跟 2021 年的两个顶部，这样加一加也才 4 个样本数，是绝对不够的。既然样本数不够，如果我们今天再去刻舟求剑，看 2013 年某个指标有到过哪里，2017 年某个指标到过哪里，所以今年也要到哪里，这是不合理的。因为样本数已经完全不够，如果这个时候我们还不赋予它逻辑去做研究的话，你的理论是非常容易失误的。面对历史这么少的样本数，我必须要用演绎法的方式而不是单纯用归纳法的方式去研究。我研究完之后，根据演绎法得出一个结论，需要让时间去证明我的看法到底是对的还是错的。

重点关注的链上指标

Alex：在你目前日常对比特币的分析当中，有哪些链上指标是你长期以来一直在关注或者说你觉得是比较重要的？

Colin：我会尽量根据相关性做筛选。从不同维度，也就是尽量从相关性低的部分，拆分成三个层面来分别介绍。

1. URPD： 筹码结构。横轴是比特币的价格，纵轴是比特币的数量。在 9 万的位置看到一根很高很大的柱体，那我们就会知道有非常大数量的比特币是在这个位置做建仓的，也就是他们买入的成本。观察筹码结构和比特币派发的过程。

2. RUP： 相对未盈利的状态。衡量整体市场的盈利状况。我们可以透过这些筹码买入的价格跟现在的价格做比较。把这些浮动盈亏全部加总起来，然后把这个数字根据现在的市值去做一个标准化，那我们就可以得到一个介于 0 跟 1 之间的数字。假设今天 RUP 很高，例如 0.7、0.68、0.75，那我们就知道市场现在整体的盈利状况很高，可能会让更多人想要获利了结。

3. Cointime Price： 市场的公允估价模型。引入时间加权的概念，计算比特币的公允价值。算出数字的两个主要用法，第一个很简单就是抄底。第二个应用是逃顶，我们可以去透过监测目前的价格跟 Cointime Price 的价格，它的距离有多远。

如何看待数据打架的情况

Alex：假设这些指标在实际运用当中发生了分歧的情况，你会怎么去处理数据打架的情况？

Colin：我会赋予不同的层面不同的权重。其中我最看重的是筹码结构的部分，也就是派发的进度。Everything 的判断的准则都是从这个问题出发。如果他们出现了大规模派发，但还没有派发完，那我就可以很安心地告诉自己牛市还没有结束。以这个问题去做每一个指标筛选的标准，去做判断的基准，其实就可以很容易得出这个结论，就是即便派发出现了，而且还很大规模，但我只要去判断他结束了没有。用这个去当准则就可以很有效地去处理所谓数据打架的问题。

Alex：那我们现在拟定一个场景，比方说目前我们看 URPD，它这个指标假设已经出现了两次派发，比较像刚刚你说的情况，去年 3、4 月份一次，然后年底 12 月到 1 月也有一个派发的高峰。假设就是它出现了这种派发的情况，但是可能另外两个估值指标就没有那么高，出现这种情况的时候，你刚刚说会赋予它不同的权重，那你是会根据权重的占比去减一部分的仓呢，还是说会把三个指标统一思考之后，不根据权重进行仓位的调整，而是在关键的时候做出一到两次重要的决策？

Colin：我自己的做法是前者，因为其实没有任何一个人可以知道说现在到底是不是真正的顶部，没有人可以逃在那个最高的位置，如果有的话就太厉害，我一定会想要认识一下。我其实是会做分段立场的。例如说在我认为顶部条件已经逐渐开始成熟的时候，一旦我在这个期间内看到了某一个指标给了我一个警讯，例如我之前在 Twitter 上分享过一个 RUP 的背离，我就会去做相对应的减仓。

对 BTC 在本轮周期的位置判断及依据

Alex：你认为 BTC 处在我们这一轮大周期的一个什么位置？支持你判断的数据来源是哪些？

Colin：我其实是非常看空 2025 年的。我认为 BTC 目前已经处在一个具备顶部形成的条件了。

1. 筹码结构（URPD）： 2022 年和 2023 年累积的低成本筹码已被大量派发。每一轮牛市结束时，几乎每一次都是因为那些低成本筹码派发结束了，然后牛市就跟着结束了。

2. RUP： 衡量市场盈利状况的指标。如果各位有兴趣，可以去查阅来看，它很有趣，就是如果你把它的线跟价格线放在一起看的话，它们的相关性非常非常高，几乎就是一起走的。一旦 RUP 出现了一个所谓的背离的状况的时候，其实就说明市场状况已经出现改变了。

3. Shiller ECY： 美国的股票市场。这个指标目前显示美国股票市场的估值已经有一点太高了。美股市场如果不好，那作为小弟的比特币自然脸色也不会太好看。

如何入门链上数据分析

Alex：假设有一个初学者跟您请教，说 Colin 我觉得你今天讲的非常吸引我，我也想从头开始去学这门知识，辅导我自己去做 BTC 的一些投资，你会给他们一个什么样的学习建议，让他们去开启这一段学习？

Colin：我个人是非常不建议新手从技术分析领域开始学习的。因为流派实在是太多了，然后很多流派里面的部分的观点是经不起科学的考验。链上数据是一个非常适合新手的领域，学习的方式我等下会提到。他适合新手的原因很简单，因为第一个，其实多数的身边的散户，或者说我们的这些交易员，其实不是一个全职的交易员。那如果你没有办法花大量的时间做所谓的盯盘这件事情上面的话，其实链上数据的交易角色就很适合你。你不用花太多时间，每天可能固定抽半个小时到一个小时出来去观察设置的这些警讯，你观察这些数据有没有出现什么样不同的变化。

对于新手来讲，这个过程非常需要耐心，要真的一个一个慢慢去看。就我目前看下来，不管是简体还是繁体，中文区能给到的资源都蛮少的。

所以我这边的建议是，如果你要研究某个指标，如果你可以找到原作者的文章，那是最好，就尽量不要去看别人的，原作者自己绝对是对那个指标最理解的人。如果真的找不到，至少要把他的公式看完。刚刚提到的 Glassnode 的网站里面有一个专栏叫做 Weekly onchain，他们每周会根据一些不同的指标，不是固定指标，会去发一个类似周报的形式分享目前的市况是怎么样，为什么他们会觉得现在市况是这样。那你就可以从上面看到各式各样的指标，你可以每个指标都抓下来研究，会有一个很大的学习素材库。我的 Twitter 上面有一些教学，称不上系统性，如果有兴趣的话也可以看一下。

Alex：实际上你在交易的时候，除了链上数据指标的分析之外，你是不是会参考一些别的要素？在你整个的交易决策当中各自占的权重大概会是多少呢？

Colin：以我的系统来讲，链上数据部分其实对我的仓位配置来说，可以想成是一个独立的系统。技术分析的部分，我会拿来做短单到中期的交易单都有可能。技术分析在我自己的交易系统里面主要起到的作用是去细化最后的进场点。

再来是宏观层面的部分，我比较关注的是全球市场的供应链跟美国联储会的决策，因为其实美国目前还是在金融市场上具有比较大的影响力，他们升降息的预期都会对风险市场造成非常严重的影响。

最后还有一个是消息面或者说基本面，所谓的战略储备的这些消息。这个部分其实就回到我刚开头说的我本身比较爱做的事情，就是我会去设计一些事件驱动型的交易策略。这个就是针对特定的事件去做一些确定性比较高的交易机会。

链上数据研究者的日常

Alex：你作为一个交易员，作为一个链上的数据分析师，你典型的工作的一天大概是怎么样的？

Colin：我的作息没有很正常，但是我会尽量让自己在美股开盘的时间醒着，因为美国股票市场开盘的时候通常都是 Crypto market 这边流动性最好的时候。我会在早上起床，除了观察链上数据有没有出现什么变化以外，我会观察跟记录一些额外想看的数据。除了 k 线图，我一定会定期把我平常有关注的交易的标的，那些币全部都扫过一遍以外，我还会手动记录美国比特币跟以太坊 ETF 的净流入流出状况，还有就是市场的波动率，恐慌贪婪指数我会看一下，因为它算是另外一个衡量市场情绪的有被量化过的指标。还有就是合约市场的持仓量。如果今天出现极端的暴涨或者暴跌的时候，我可能还会去看清算量，就是 liquidation。这些数据我全部都会记录下来，我对这些数据是蛮敏感的。

还有一个数据我也蛮爱看的，就是 Coinbase 相对于主流交易所，例如说 Binance，例如说 OKX，这些交易所的合约的报价，他们有没有存在溢价或是折价的状况。这也是我个人认为可以被量化的一个情绪指标，情绪针对的是美方资金的情绪，就是美国那边人的情绪。

除了以上记录这些数据的时间，其他时间我还会盯盘，因为技术分析算是我比较少数可以拿来说嘴的一个小强项。我会花一小段时间，例如说几个小时做盯盘，然后观察我每天规划跟修正的交易计划有没有达到我预想的位置。我也有两个荧幕，另外一个荧幕我就开着 Twitter，经营 Twitter 上我自己的贝格先生的账号。

Alex：感谢 Colin 今天来节目跟我们分享这么多关于链上数据分析也好，投资也好，交易也好的一系列思考跟很体系化的讲解，希望以后的节目我们可以再邀请 Colin 给我们讲更多其他方面的知识。谢谢 Colin。

Colin：Alex 太客气了，只是分享个人的观点而已，谢谢。