Glassnode: Tuổi đồng tiền ảnh hưởng như thế nào đến mô hình mua bán BTC?

Tác giả: Mario Schröck, Glassnode, Glassnode; Dịch: Thái Châu, Tiền Đen

Giới thiệu

Blockchain trong suốt của Bitcoin cho phép phân tích chi tiết về sự thay đổi của token và hành vi của chủ sở hữu. Bằng cách kiểm tra tuổi của đầu ra giao dịch chưa được tiêu (UTXO) và xác suất chi tiêu của chúng, chúng ta có thể hiểu sâu hơn về động lực của hệ sinh thái Bitcoin. Bài viết này nghiên cứu mối quan hệ mũ lực giữa thời hạn UTXO và xác suất mua bán, tiết lộ mô hình dự đoán được của việc nắm giữ và mua bán token theo thời gian.

Tại sao phân tích này quan trọng

Hiểu hành vi chi tiêu UTXO của Bitcoin cung cấp những hiểu biết mạnh mẽ cho các nhà giao dịch, nhà đầu tư và nhà phân tích. Bằng cách tiết lộ mô hình dự đoán được kiểm soát của tiền đang nằm im, bạn có thể:

• Cải thiện chiến lược đầu tư: Dự đoán sự thay đổi tiềm năng về thanh khoản và đo lường tình hình thị trường tốt hơn. Cải thiện phân tích trên chuỗi: Tận dụng các khung toán học để bổ sung cho các số liệu LTH / STH truyền thống.
• Dự đoán hành vi người giữ: Xác định khi nào token có thể quay trở lại lưu thông, thông báo thời gian giao dịch hoặc quyết định.

Cho dù bạn đang tối ưu hóa thuật toán giao dịch, phân tích xu hướng thị trường hay hoàn thiện phương pháp đầu tư, nguyên tắc này đều cung cấp lợi thế rõ ràng và dựa trên dữ liệu cho bạn trong hệ sinh thái Bitcoin.

UTXO và xác suất tiêu

Nhân tố cốt lõi của blockchain Bitcoin là mô hình UTXO. UTXO đại diện cho đầu ra giao dịch chưa được chi tiêu - về bản chất là các khối Bitcoin đã được nhận nhưng chưa được chi tiêu. Mỗi giao dịch Bitcoin sẽ tiêu thụ UTXO hiện có như một đầu vào và tạo ra UTXO mới như một đầu ra. Những UTXO này có thể được coi là các đồng token được lưu trữ tại địa chỉ cụ thể, đang chờ được sử dụng trong các giao dịch trong tương lai.

Thông qua việc phân tích thời hạn của các UTXO (số ngày kể từ khi tạo ra), chúng ta có thể suy đoán các mẫu hành vi của các chủ sở hữu trong mạng. Một khái niệm cơ bản trong phân tích này là xác suất chi tiêu, nó đo lường khả năng một UTXO trong một thời điểm bất kỳ được chi tiêu vào bất kỳ ngày nào. Chỉ số này định lượng cách di chuyển của Bitcoin trong hệ sinh thái và sự tiến triển của hành vi chủ sở hữu.

Phương pháp论

tập dữ liệu và số UTXO

Phân tích của chúng tôi dựa trên dữ liệu Bitcoin UTXO từ năm 2015 đến tháng 11 năm 2024. Trong mỗi ngày trong khoảng thời gian này, chúng tôi sẽ tính toán số lượng UTXO có thể có cho mỗi độ tuổi tiền từ một ngày đến 10 năm (khoảng 3.650 ngày). Chúng tôi giới hạn tuổi tiền tối đa là 10 năm để tránh nhiễu loạn tự nhiên trong dữ liệu UTXO rất cũ.

Tỷ lệ chi tiêu tính toán

Để xác định xác suất chi tiêu, chúng tôi so sánh số lượng UTXO với tuổi đồng tiền cụ thể của một ngày cụ thể với số lượng UTXO với tuổi đồng tiền cao hơn vào ngày tiếp theo. Phần tính toán tiêu thụ như sau:

花费分数 = 1 - (Số lượng UTXO có độ tuổi T như N) / (Số lượng UTXO có độ tuổi T-1 như N-1)

Công thức này biểu thị tỷ lệ của UTXO có tuổi của N-1 không xuất hiện như một UTXO có tuổi N vào ngày thứ hai, điều này có nghĩa là chúng đã được tiêu dùng.

Sau đó, chúng tôi tính toán tỷ lệ chi tiêu trung bình của mỗi độ tuổi trong toàn bộ tập dữ liệu, cùng với sai số chuẩn của giá trị trung bình. Hình 1 hiển thị trực quan tỷ lệ chi tiêu trung bình theo tuổi đồng tiền.

trong không gian log-log của động lực học mũ luật

Để hiểu tốt hơn mối quan hệ giữa tuổi của UTXO và tỷ lệ tiêu thụ, chúng tôi đã vẽ dữ liệu trong không gian logarit. Chuyển đổi này hữu ích vì mối quan hệ mũ trong không gian logarit được hiển thị dưới dạng một đường thẳng, dễ dàng nhận biết và phân tích hơn. Hình 2 hiển thị biểu đồ logarit kép của tỷ lệ tiêu thụ.

Hợp đồng mũ

Chúng tôi thực hiện hồi quy tuyến tính trên dữ liệu đôi log để định lượng mối quan hệ mũ luật. Chúng tôi sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu có trọng số để thực hiện hồi quy, trong đó trọng số tỷ lệ thuận với bình phương của số UTXO chia cho bình phương của độ lệch chuẩn trung bình. Phương pháp này cân nhắc trọng lượng đó đến sự thay đổi trong độ tin cậy của điểm dữ liệu do kích thước mẫu và phương sai khác nhau gây ra.

Độ dốc của đường hồi quy tương ứng với chỉ số luật mũ, cho biết tốc độ giảm đi của xác suất tiêu thụ theo tuổi tác. Hình 3 thể hiện sự vừa vặn của đường hồi quy.

Phân tích sai số để đánh giá chất lượng phù hợp

Để đánh giá chất lượng phù hợp của phân phối mũ trong các nhóm tuổi đồng tiền khác nhau, chúng tôi phân tích phần dư, tức là sự khác biệt giữa tỷ lệ chi tiêu trung bình quan sát được và giá trị dự đoán của mô hình của chúng tôi. Việc vẽ phần dư giúp chúng tôi xác định mẫu hoặc sai lệch hệ thống của mô hình. Hình 4 cho thấy mối quan hệ giữa phần dư và tuổi đồng tiền UTXO.

Chúng tôi quan sát thấy rằng độ lệch của UTXO khoảng 200 ngày rất nhỏ, cho thấy hàng đợi này có tính dự đoán cao. Điều này tương thích với sự chuyển đổi từ người nắm giữ ngắn hạn (STH) sang người nắm giữ dài hạn (LTH). Hàm hình S được sử dụng để mô hình hóa sự chuyển đổi này, để có sự chuyển đổi mượt mà của hành vi người nắm giữ. Điểm trung tâm của sự chuyển đổi này là ngày thứ 155, đại diện cho tỷ lệ giữa STH và LTH là 50-50. Khoảng 200 ngày, tỷ lệ hoàn thành chuyển đổi từ STH sang LTH là 99%.

Phân tích của chúng tôi cho thấy mô hình luật lực phù hợp gần như hoàn hảo với token STH cho đến khi chúng hoàn toàn chuyển đổi thành token LTH. Đối với token LTH có tuổi đến 3-4 năm (vùng chuyển đổi thứ hai), mô hình này vẫn giữ được trạng thái tốt (sai số nhỏ). Những sai số này cho thấy khả năng chi tiêu của nhóm LTH trung hạn cao hơn so với khả năng dự đoán của mô hình.

Tuy nhiên, đối với các nhà sở hữu dài hạn (ULTH) - các token đã được nắm giữ hơn một chu kỳ cắt nửa xấp xỉ - chúng tôi quan sát thấy sự sai lệch đáng kể so với mô hình. Cụ thể, khả năng chi tiêu quan sát thấp hơn khả năng dự đoán theo luật mũ. Điều này cho thấy xu hướng nắm giữ các token này lớn hơn, có thể do niềm tin nắm giữ mạnh mẽ hoặc khả năng mất mát một số token trong số chúng.

the power law arranged by time

Chúng tôi nghiên cứu xem liệu động lực mũ phân phối của xác suất chi tiêu token có thay đổi theo thời gian từ một góc nhìn khác. Chúng tôi không tính trung bình số lượng UTXO của mỗi độ tuổi token trong tất cả các ngày, mà chỉ theo dõi nhóm UTXO sinh trong cùng một ngày. Dựa trên các nhóm ngày này, chúng tôi có thể phân tích sự biến đổi tỷ lệ chi tiêu token trong các giai đoạn khác nhau của lịch sử Bitcoin.

Đối với mỗi nhóm, chúng tôi tính tỷ lệ tiêu thụ hàng ngày dựa trên tuổi của đồng tiền trong nhóm. Sau đó, chúng tôi tiến hành hồi quy tuyến tính trên xác suất chi tiêu hai lần của mỗi nhóm. Bỏ qua các nhóm dữ liệu mà thời gian tồn tại gần đây nhỏ hơn 10 ngày sẽ dẫn đến khoảng 3600 nhóm còn lại và tương ứng với hồi quy tuyến tính.

Mỗi hệ số xác định quyết định (R2) được quy định mức độ phù hợp của mô hình mũ với dữ liệu hàng đợi đó. Độ dốc của mỗi đường có thể giúp chúng ta hiểu được tốc độ giảm tỷ lệ tiêu thụ khi tuổi đồng xu tăng lên. Hình 5 biểu diễn giá trị R2 và độ dốc của từng nhóm ngày theo thời gian.

Nhìn chung, phân phối mũi tên rất phù hợp vào các ngày khác nhau, chứng minh tính nhất quán của sự phát triển này theo thời gian. Tuy nhiên, có những thời kỳ cụ thể có chất lượng phù hợp thấp hơn, mặc dù không có sự tương quan rõ ràng với biến động giá trong những thời kỳ này. Chúng tôi quan sát được rằng xác suất chi tiêu trong năm 2019 (giá trị độ dốc nhỏ hơn) đã được kéo dài trước. Một giải thích có thể là, những nhà đầu tư mua vào trong trường hợp giảm 80% từ ATH vào năm 2017 là những nhà đầu tư dài hạn, do đó tỷ lệ chi tiêu của họ cao hơn so với trường hợp thông thường.

Tác động đến phân tích trên chuỗi

Những phát hiện này cung cấp một cái nhìn liên tục về tuổi của đồng tiền và xác suất chi tiêu, bổ sung cho khung LTH/STH hiện có. Mối quan hệ mũ luật phản ánh sự chuyển đổi dần dần từ giao dịch tích cực đến việc nắm giữ lâu dài.

Đáng chú ý là mô hình này hoàn hảo cho đồng tiền trẻ hơn gần như tuyệt đối, và vẫn duy trì tốt đối với đồng tiền có tuổi đời khoảng bốn năm (chỉ có độ lệch nhỏ). Vượt qua tuổi đời này, sự lệch lạc của mô hình trở nên đáng kể hơn, cho thấy rằng các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến hành vi chi tiêu của người nắm giữ trong thời gian dài hơn.

Một quy tắc kinh nghiệm rõ ràng và trực quan là sức mạnh của đồ thị hàm mũ gần gũi với 1: khi tuổi thọ của token tăng lên 10 lần, xác suất tiêu tốn của nó sẽ giảm khoảng 10 lần. Các giá trị mô hình gần đúng trong bảng dưới đây là minh chứng cho điều này:

Sự suy giảm dần dần của xác suất chi tiêu dự đoán được này làm nổi bật một mẫu hành vi như vậy: Các token trẻ hơn được giao dịch hoặc đầu cơ tích cực, trong khi các token cũ hơn trở nên ngủ quên hơn theo thời gian. Bằng việc áp dụng quan điểm liên tục này, các nhà phân tích và nhà đầu tư hiểu rõ hơn về việc giảm dần hoạt động chi tiêu theo thời gian của các token, từ đó tăng cường sự giải thích về dữ liệu trên chuỗi và hành vi của nhà đầu tư.

Giả định cung cấp nhiệt lượng hóa học

Dựa trên dữ liệu của chúng tôi, chúng tôi đánh giá một heuristics dự đoán đơn giản:

Nếu UTXO nhỏ hơn 7 ngày, giả sử UTXO đó sẽ được sử dụng trong ngày. Nếu không, giả sử nó sẽ không được sử dụng.

Sử dụng dữ liệu lịch sử, phương pháp này có độ chính xác lên đến 98%, điều này cho thấy rằng nó có thể dự đoán chính xác xem UTXO có được tiêu thụ trong hầu hết các trường hợp. Tuy nhiên, do sự mất cân đối của bộ dữ liệu, các con số chính xác cao có thể dẫn đến một số sự hiểu lầm - mỗi ngày đều có một lượng lớn UTXO chưa được sử dụng.

Tổng kết

Phân tích của chúng tôi cho thấy hành vi chi tiêu UTXO của Bitcoin được kiểm soát bởi một quy luật mũ mạnh mẽ, khả năng chi tiêu của token cũ giảm dần. Mối quan hệ mũ hoàn hảo hầu như hoàn hảo cho các token trẻ, và vẫn duy trì tốt đối với token có tuổi đến bốn năm (chỉ có đôi chút sai lệch nhỏ). Đối với những người nắm giữ trong thời gian dài hơn, sai lệch so với mô hình trở nên rõ rệt hơn, điều này cho thấy khả năng chi tiêu thậm chí còn thấp hơn so với dự đoán của mô hình. Điều này cho thấy những yếu tố khác như niềm tin nắm giữ mạnh mẽ hoặc token bị mất sẽ ảnh hưởng đến hành vi chi tiêu của những UTXO cổ nhất.

Phát hiện này tăng cường khung LTH/STH hiện có bằng cách cung cấp một góc nhìn toán học liên tục về sự chuyển từ giao dịch hoạt động sang giữ lâu dài. Luật mũ cung cấp một quy tắc kinh nghiệm chính xác: Khi tuổi thọ của token tăng lên mười lần, khả năng tiêu tốn của nó giảm khoảng mười lần. Sự suy giảm xác suất chi tiêu có thể dự đoán này cung cấp cái nhìn quý giá về hành vi của nhà đầu tư và sự ngủ đông của token theo thời gian.

Với sự phát triển không ngừng của Bitcoin, mô hình phân phối mũ đã cung cấp một khung tương tự toán học cho phân tích trên chuỗi, giúp con người có thể hiểu sâu hơn về động lực vòng đời UTXO.