市場變化與比特幣持有者的決策_SOP:SOPH

感性是更為主導的力量

在加密領域，公鏈的數據都是透明的，這給市場分析帶來前所未有的透明度和準確度。不過，人們往往更愿意相信所謂的消息面，各種市場的噪音滿天飛，在這種情況下，人們容易搖擺不定，最后發現各種操作猛如虎，最后結果呢？

這也不奇怪，人們做決策大部分來自于感性，而不是理性。休謨說過，

“我寧愿毀滅世界也不愿劃傷自己的手指。這與理性并不沖突。”

純理性的判斷是不存在的，感性和經驗往往是決定人們行為的最重要因素。如果從市場的角度，這本身就是一種事實，也是值得尊重的現象。但在真正的分析中，我們需要盡可能去除各種偏見，盡可能屏蔽各種噪音，盡可能從人們的行為層面去觀察市場的真正信號，而不是隨波逐流。這對于決策來說非常有幫助。

經過十多年的發展歷史，比特幣鏈上的數據越來越豐富。以太坊土壤上則開出DeFi之花，其數據增長更是迅猛。這些數據就是真正的寶藏。這里潛藏了大量的價值數據有待挖掘。

下面我們參考了Glassnode的圖表數據，進行部分指標的簡單闡述。一是關于SOPR，二是長期持有者在不同市場情況下的頭寸變化的整體趨勢。

a16z合伙人：企業家和開發者活動比市場價格更重要，a16z在打持久戰:10月27日消息，針對《華爾街日報》披露a16z加密基金在今年上半年蒸發了約40%的價值，該基金負責人Chris Dixon回應稱，a16z雖然虧損但仍看好加密貨幣，而且正在打持久戰，因為區塊鏈服務的大規模采用還沒有到來。Chris Dixon表示，我看的不是價格，我關注的是企業家和開發者的活動，這是核心指標。

Chris Dixon今年八月在接受英國《金融時報》采訪時稱，他更愿意將市場低迷視為投資機會，因為經濟低迷使Web3投資更具吸引力。[2022/10/27 11:47:23]

SOPR用來觀察btc持有者的整體獲利情況。SOPR（Spent Output Profit Ratio）是指BTC的花費支出利潤率。

比特幣采用的是UTXO模式（未花費支出），而不是賬戶模式，人們可以發現特定地址什么時候收到UTXO，因此可以發現每個未花費支出（UTXO）最初買入價格。由于比特幣的這一設計，人們可以利用它來發現市場上的參與者實現了多少利潤或虧損。

社交應用Parler在其新NFT市場DeepRedSky中發行特朗普相關NFT:3月2日消息，社交應用Parler宣布推出其新的Solana NFT市場DeepRedSky，并在該市場發行美國前總統特朗普相關的NFT以吸引加密用戶。該系列名為“Official CryptoTrump Club（官方加密特朗普俱樂部）。根據DeepRedSky的說法，每個CryptoTRUMP都是獨一無二的，展示的是出現在各種場景中的特朗普圖像。在1萬個NFT集合中，有250個被歸類為極為罕見的NFT。（Decrypt）[2022/3/2 13:31:19]

最常規的SOPR計算方式是將給定區塊所有輸入*當前價格/所有輸入*最初價格，最初價格是指每個UTXO的最初價格。如果大于1則平均來說處于盈利狀態，如果小于1則平均來說，處于虧損狀態，如果等于1則處于盈虧平衡狀態。大于1越多，其收益也越高，反之，小于1越多，則損失越大。其公式如下：

（SOPR的計算公式，Glassnode）

軟件開發公司AppSwarm推出NFT市場NFT DogeHub:12月22日消息，軟件開發公司AppSwarm近日宣布推出NFT DogeHub。

NFT DogeHub提供一個NFT平臺，允許Dogecoin持有者在市場上購買NFT和元宇宙產品，如音樂、藝術品、房地產、收藏品、虛擬世界和游戲產品。

該公司還打算與其他NFT內容創作者和藝術畫廊合作，這些創作者和藝術畫廊希望將其NFT收藏品出售給Dogecoin持有者。此外，AppSwarm還將在未來幾天推出其首批NFT產品。（BTC Peers）[2021/12/22 7:56:54]

為了提升SOPR數據的參考質量，一些數據統計服務商也會將其一些生命周期不到1個小時的中繼交易過濾掉，也就形成了SOPR的變體aSOPR（調整后的SOPR）。

下圖來自于Glassnode，除了SOPR和aSOPR之外，它還通過人群提取，將短期持有人的SOPR拿出來比較，也就是持有時間小于155天之內的BTC持有人，正是下圖所說STH-SOPR。

韋氏評級：接下來的幾天將是對比特幣和整個市場的關鍵測試:2月26日消息，加密評級機構韋氏評級（Weiss Crypto Ratings）發推稱，接下來的幾天將是對比特幣和整個市場的關鍵測試。 目前，至少對于比特幣而言，多頭仍然受到青睞。[2021/2/26 17:55:57]

（aSOPR和STH-SOPR的比較，Glassnode）

從上圖中我們可以看到，一年來隨著BTC價格的變化，aSOPR和短期持有人SOPR（STH-SOPR）曲線的變化趨勢。

可以看出：

就兩者的SOPR來看，其市場整體的平均盈利在這一年表現都不錯，只在2020年9月中下旬的較短時期和2021年5月19日之后，出現了虧損，剩余時間整體都處于獲利狀態。

相對于平均水平的aSOPR，STH-SOPR的表現要差，且在一年時間內持續如此，僅就平均相對而言，短期持有者的策略并不是好的策略。

動態 | 加密交易所ErisX B輪融資2000萬美元 新資金投入加密衍生品市場:據The Block消息，4月30日，加密交易所ErisX B輪融資2000萬美元，Castle Island Ventures、Dragonfly Capital Partners和紐約數字投資集團(new York Digital Investment Group)等參與投資。ErisX表示，新投資將投入到加密衍生品市場，該市場計劃于今年年底啟動。[2019/4/30]

目前SOPR除了上述的區分之外，有些分析商還會根據人群進行細分。比如長期持有者的SOPR，大鯨魚的SOPR等等，只要你能想到的，都可以進行細分，甚至可以根據活躍時區，細分出東方用戶的SOPR，西方用戶的SOPR等等。

此外，這一指標可以結合相應人群頭寸的變化，可以看出這部分持有者的整體決策行為，從而制定更好的應對策略。

BTC長期持有者的頭寸變化，可以看出其市場操作行為。根據Glassnode的定義，其長期持有者是指至少155天沒動過的地址。我們可以看看glassnode發布的圖：

（BTC長期持有者在不同市場階段的表現，Glassnode）

從上圖可以看出：

當價格處于較為明顯的加速上漲時，長期持有者們的頭寸整體趨于下降，這在2017年5月到2018年1月之間、2020年5月到9月之間、以及2021年初到2021年5月之間，都出現過類似現象。

這說明，一旦市場出現較大幅度的上漲，較長時間的持有者們中的一部分開始售出。這里需要考慮的一點是，Glassnode定義的長期持有者為155天未動的地址，從這個角度，其中的部分人作為整體不能完全算作為長期持有者。可以考慮將長期持有者的持有時間從155天，提升至365天甚至730天以上，可能呈現出來的結果又會不同。

即便如此，我們也可以看到部分較長時間持有者的操作習慣，就是市場上漲時逐步賣出，市場下跌時逐步買入。

從5月19日之后，隨著BTC的價格在下降，長期持有者從整體上來看，其頭寸在增長，也就是說，在他們的看法中，目前的價格處于低位，是積累更多代幣的階段。這種積累行為在2018年到2020年5月之前是主旋律。

雖然目前的積累跟2018年的積累看上去類似，不過，需要注意的是，往往積累階段的價格高于其售出階段的價格，并不是所有的售出最終會帶來更好的結果，這需要對售出和買入時期有極高的時機把握。事后看上去簡單，但其實操作起來并不容易。

在2018年和2019年市場最底部的時候，長期持有者的整體頭寸反而在下降，這說明，即便在長期持有者中也并不是所有人都足夠堅定。在市場最為動蕩的階段，被洗出去的不僅可能是短期操作者，也可能是不夠堅定的長期持有者。

從過去十年多的歷史看，雖然BTC的價格波動較大，但包括長期持有者在內的操作者會對市場形成一定的均衡作用。在上漲時減少持有，在下跌時增加持有。除非黑天鵝事件，這會對上漲或下跌都形成一定的牽制。

從整體看，售出期的價格并不一定比積累期的價格高多少，這意味著，即便是上漲時售出，下跌時買入，真正獲利的人群并不是多數人，很多人可能在這樣的操作中反而有損失。僅從歷史上來看，持有時間越長，其獲利的概率越大，收益率越高。這意味著，相對而言，除非是交易高手，對于普通用戶來說，持有可能是更好的策略。

（BTC長期持有者的頭寸變化趨勢，Glassnode）

從上面這張圖，我們可以看到長期持有者從2016年9月到2021年5月的持有BTC的總量變化，也可以看出一些事情：

2017年底和18年初，上個周期的歷史高點，長期持有者持有的BTC達到歷史最低點的860萬個，占總流通供應量的51%；此后進入了積累階段，BTC長期持有者作為整體持續處于積累階段。

2021年5月19日這一輪大跌中，長期持有者持有總量為1090萬個，占總流通供應量的58%，是近兩年來的最低點，即便如此，也高于上個周期低點時的數量，如今長期持有者再次進入積累階段。

雖然每次下跌幅度都很大，不過價格高點也將積累階段的價格大大提升。從歷史來看，即便是下跌，每個周期的底部價格也相應得到極大的提升。

從長期持有者的行為來看，長期持有者對BTC未來存在足夠信心。一是，部分長期持有者幾乎從來不動，以積累為主；二是，部分長期持有者雖然在市場高點時候逐步賣出獲利，但在市場低點時逐步買入，其目的在于積累更多，并不是直接離場。

在區塊鏈鏈上有很多豐富的數據，背后隱藏了很多人們的操作行為模式，不過還沒有得到充分挖掘，其中的數據可以給我們更多信號，而不是噪音。

最后需要注意的是，任何數據本身都只是反映特定情況下的某種現實，無法反映全貌，即便假設能反映全貌，短期內也會發生突變的可能性，所以，任何時候都不能刻舟求劍。在信息無法充分的情況下，所有信號都只是參考而已，只是概率，不能作為必然。

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