Glassnode: Як вік монети впливає на режим купівлі-продажу BTC?

Автор: Mario Schröck, Glassnode, Glassnode; переклад: Тао Чжу, Золота Фінансова

Вступ

Прозорий блокчейн Bitcoin дозволяє детально аналізувати зміни токенів та поведінку власників. Шляхом перевірки віку невитрачених транзакційних виходів (UTXO) та ймовірності їх витрати, ми можемо глибоко зрозуміти динаміку екосистеми Bitcoin. У цій статті розглянуто степеневу залежність між терміном дії UTXO та ймовірністю купівлі-продажу, розкриваючи передбачувані моделі утримання та торгівлі токенами з плином часу.

Чому цей аналіз дуже важливий

Зрозуміння витрат UTXO Bitcoin надає потужні уявлення для трейдерів, інвесторів, аналітиків тощо. Шляхом виявлення передбачуваних моделей, які контролюють сплячу валюту, ви можете:

• Покращена інвестиційна стратегія: Прогнозування потенційних змін ліквідності та краще вимірювання ринкового настрою.
• **Покращення аналізу на ланці: ** Використання математичної моделі для доповнення традиційних показників LTH/STH.
• Прогнозування поведінки власників: визначення часу, коли токен може повернутися в обіг, повідомлення про час для угод або прийняття рішень.

Незалежно від того, чи ви оптимізуєте торгові алгоритми, аналізуєте ринкові тенденції чи вдосконалюєте інвестиційні методи, ця ​​рамка може надати вам чітку, даними підтверджену перевагу в екосистемі Bitcoin.

Що таке UTXO та ймовірність витрат?

Основою біткойн-блокчейну є модель UTXO. UTXO означає невитрачений вихід транзакції - це, по суті, блок біткойнів, які були отримані, але ще не були витрачені. Кожна транзакція з біткойну витрачає існуючі UTXO як вхідні дані і створює нові UTXO як вихідні дані. Ці UTXO можна розглядати як монети, які зберігаються на певній адресі і очікують використання в майбутніх транзакціях.

Аналізуючи терміни (кількість днів з моменту створення) цих UTXO, ми можемо зробити припущення про поведінкові патерни учасників мережі. Одним з основних понять в цьому аналізі є ймовірність витрати, яка вимірює ймовірність, що UTXO буде витрачений в будь-яку дату в заданий час. Цей показник оцінює спосіб переміщення біткойну в екосистемі та розвитку поведінки учасників.

Методологія

набори даних та підрахунок UTXO

Наш аналіз базується на даних UTXO Bitcoin з листопада 2015 року по листопад 2024 року. На кожен день в цьому періоді ми обчислюємо кількість UTXO для кожного можливого віку монети від одного дня до 10 років (приблизно 3650 днів). Ми обмежуємо максимальний вік монети до 10 років, щоб уникнути вродженого шуму в дуже старих даних UTXO.

Розрахунок відсотку витрат

Для визначення ймовірності витрат ми порівнюємо кількість UTXO певного віку в певний день з кількістю UTXO наступного вищого віку на наступний день. Розрахунок частини, яка використовується, наведено нижче:

Витрати відсотка = 1 - (Кількість UTXO з монетами T за день N) / (Кількість UTXO з монетами T-1 за день N-1)

Дана формула вказує на те, що відсоток UTXO з віком N-1, які не з’явилися як UTXO з віком N на наступний день, означає, що вони були витрачені.

Потім ми обчислюємо середній відсоток витрат для кожного вікового діапазону в усьому наборі даних, а також стандартну помилку середнього значення. На рисунку 1 інтуїтивно показано середній відсоток витрат, розподілений за віком.

! [zfcytNkRslbtjwO9oGaoIksvEKPNggCjoP6iGVPV.jpeg] (https://img.jinse.cn/7334360_watermarknone.png «7334360»)

Показники степеневої динаміки в просторі логарифмів-логарифмів

Для кращого розуміння взаємозв’язку між віком монети UTXO та швидкістю витрат, ми побудували дані в логарифмічному просторі. Цей перехід є корисним, оскільки степеневі закономірності в логарифмічному просторі відображаються як пряма лінія, що полегшує їх визначення та аналіз. Рисунок 2 показує двохлогарифмічну діаграму швидкості витрат.

! [ssEVrSe58BL02pN8GxhgCnbkZ2CUrqSjT5HICqIA.jpeg] (https://img.jinse.cn/7334362_watermarknone.png «7334362»)

Приблизний ступінь

Ми використовували лінійну регресію для кількісної оцінки степеневого закону для двійкових даних. Ми використовували зважену найменшу квадратичну регресію, де вага пропорційна квадрату кількості UTXO, поділеної на квадрат середньої стандартної помилки. Ця вагова функція враховує зміну надійності точок даних через відмінності у розмірі вибірки та дисперсії.

Нахил регрессионной линии соответствует показателю степени, что указывает, насколько быстро вероятность потребления убывает с возрастом. Рисунок 3 показывает подгонку регрессии.

! [Z89CqJ9480ianNDr8tsAfa0E2jkzZTlJ0VbWfLKu.jpeg] (https://img.jinse.cn/7334363_watermarknone.png «7334363»)

Аналіз залишків для оцінки якості підгонки

Для оцінки якості пристосування степеневого закону до різних вікових груп монет, ми проаналізували залишкові дані, тобто розрізнення між спостережуваними середніми рівнями витрат та передбаченими нашою моделлю значеннями. Побудова діаграми залишкових даних допомагає нам виявити закономірності або системні відхилення моделі. На рис. 4 показано функціональний зв’язок між залишковими даними та віком UTXO.

! [8LjanP3kwYRsaKrrdLiDwRoXc8CW62XTEeRZ9pbj.jpeg] (https://img.jinse.cn/7334364_watermarknone.png «7334364»)

Ми спостерігаємо за дуже малим залишком UTXO приблизно 200 днів, що свідчить про високу прогностичність цієї черги. Це відповідає поступовому переходу від тривалих до короткотермінових тримачів (STH). Функція S моделює цей перехід, щоб забезпечити плавний перехід у поведінці тримачів. Центральна точка цього переходу є позначка 155 днів, що відображає співвідношення 50-50 між класифікацією STH та LTH. Приблизно на 200 день, перехід від STH до LTH завершується на 99%.

Наш аналіз показує, що степенева модель майже ідеально підходить для токенів STH, поки вони не повністю перетворяться на LTH. Для токенів LTH з тривалістю від 3 до 4 років (друга перехідна зона) ця модель все ще є ефективною (з невеликим відхиленням). Ці відхилення свідчать про те, що ймовірність витрат серед середньострокової групи LTH трохи вища, ніж передбачено моделлю.

Проте для тривалого тримання (ULTH) - токенів, що тривають понад приблизно один період зменшення напівника, ми спостерігаємо більш помітне відхилення від моделі. Зокрема, ймовірність витрат, спостережена, нижче ймовірності, передбаченої степеневим законом. Це свідчить про більшу схильність до утримання цих токенів, що може бути викликано сильними віруваннями в утримання або можливістю втрати деяких токенів.

Показниковий закон, впорядкований за часом

Ми досліджуємо, як змінюється динаміка степеневого розподілу ймовірності витрат токенів з іншого кута зору з плином часу. Ми не усереднюємо кількість UTXO для кожного віку монети на всі дати, але відстежуємо групу UTXO, народжених в той же день. За допомогою цих груп дат ми можемо проаналізувати, як розподіл витрат токенів в різні періоди історії Bitcoin змінюється.

Для кожної групи ми щоденно обчислюємо рівень споживання з плином часу в залежності від віку монет у групі. Потім ми проводимо лінійну регресію витрат на двійковий логарифм ймовірності витрат кожної групи окремо. Ігнорування груп даних, які мають строк виживання менше 10 днів з моменту останнього запису, призводить до залишку приблизно 3600 груп та відповідного регресійного аналізу.

Кожен коефіцієнт детермінації (R2) повернення показує ступінь відповідності степеневої моделі даним черги. Кут кожної лінії дозволяє нам зрозуміти швидкість зменшення швидкості споживання зі зростанням віку монети. На рис. 5 показано значення R2 та кут нахилу кожного набору дат з плином часу.

! [6FeBfhJdGt2GgIRQcYQI8VHRIkWoMF8PBCKLDhzG.jpeg] (https://img.jinse.cn/7334383_watermarknone.png «7334383»)

Загалом, степеневий закон добре підходить для різних дат, що підтверджує цю динаміку, що з часом залишається стійкою. Однак, на певних періодах спостерігається низька якість підгонки, хоча немає явної кореляції зі зміною цін в ці періоди. Ми спостерігаємо, що ймовірність витрат протягом 2019 року (з меншою кутовим коефіцієнтом) передчасно збільшується. Одним з можливих пояснень є те, що інвестори, які купилися в 2017 році за падіння ATH -80%, зробили це для довгострокової інвестиції, тому їхня швидкість витрат вища, ніж зазвичай.

Вплив на аналіз ланцюга

Ці відкриття надають постійний огляд стажу монет та ймовірності витрат, доповнюючи існуючу структуру LTH/STH. Степеневий закон відображає поступову трансформацію від активних угод до довгострокового утримання.

Варто зазначити, що ця модель майже ідеально підходить для молодших токенів, і все ще добре підходить для токенів з віком приблизно чотири роки (лише дуже невеликий відхил). Поза цим віком відхилення моделі стають більш помітними, що свідчить про те, що інші фактори можуть впливати на витрати власників у довгостроковій перспективі.

Степеневе закономірності зі схилом, що наближається до 1, надає чітке та очевидне емпіричне правило: при збільшенні відношення тривалості токена до витрат на нього у десять разів, ймовірність витрат зменшується приблизно в десять разів. Приблизні значення моделі в таблиці нижче пояснюють це.

! [VOaUg7lHvQD57LKkaWv4c2hRH8LmKkGUbbHpcVQg.jpeg] (https://img.jinse.cn/7334389_watermarknone.png «7334389»)

Такий прогнозований спад ймовірності витрат вказує на такий візерунок поведінки: молоді токени активно торгуються або спекулюються, тоді як старі токени з часом стають все більше сплячими. Приймаючи таку тривалу перспективу, аналітики та інвестори отримують більш глибоке розуміння зменшення витрат зі старінням токенів, що посилює їх розуміння ланцюжкових даних та поведінки інвесторів.

ґлобалізація квазі-теплових постачань

За нашими даними, ми оцінюємо простий евристичний прогноз:

Якщо UTXO менше 7 днів, то припускається, що цей UTXO буде використано в той день. В іншому випадку вважається, що він не буде витрачено.

З використанням історичних даних цей евристичний метод досягає точності до 98%, що свідчить про його здатність правильно передбачати, чи буде витрачений UTXO у більшості випадків. Однак через незбалансованість набору даних, висока точність може призвести до певного заблудження - щодня велика кількість невитрачених UTXO.

Заключення

Наш аналіз показує, що поведінка витрат UTXO Bitcoin контролюється потужною динамікою степеневого закону, ймовірність витрати старого токена поступово зменшується. Степеневий зв’язок майже ідеально підходить для більш молодих токенів і все ще добре підходить для токенів, які існують протягом чотирьох років (з дуже невеликим відхиленням). Для тривалих тримачів, які володіють токенами понад цей термін, відхилення від моделі стає ще більш помітним, що свідчить про те, що ймовірність витрати навіть нижча, ніж передбачено моделлю. Це свідчить про те, що інші фактори, такі як сильна віра в утримання або загублені токени, впливають на поведінку витрат найстаріших UTXO.

Це відкриття, шляхом надання послідовної математичної перспективи щодо поступового переходу від активних угод до довгострокового утримання, посилило існуючу LTH/STH рамку. Степеневий закон надає точне емпіричне правило: зі збільшенням тривалості токена вдесятеро ймовірність його витрат зменшується приблизно вдесятеро. Цей передбачуваний спад ймовірності витрат надає цінне уявлення про поведінку інвесторів та сплячість токенів з плином часу.

З розвитком біткойна степенева модель надає математичну основу для аналізу ланок, що дозволяє глибше розуміти динаміку життєвого циклу UTXO.