LÁNCON BELÜLI ELEMZÉS ISMERTETÉSE: MIT MUTATNAK A METRIKÁK?
Fedezd fel a kriptovalutákban a láncon belüli metrikák erejét és korlátait
A láncon belüli elemzés (on-chain analysis) a nyilvános blokklánc-adatok értékelésének folyamatát jelenti a piaci szereplők tevékenységének és viselkedésének értékelése érdekében. Mivel a kriptovaluták, mint például a Bitcoin és az Ethereum, nyilvános főkönyveken működnek, minden tranzakció, hálózati interakció és tokenátutalás tárolódik és láthatóvá válik a blokkláncon keresztül. Az elemzők, befektetők és kereskedők ezeket az adatpontokat – úgynevezett láncon belüli metrikáknak – használják fel, hogy betekintést nyerjenek a piac mögöttes állapotába, a felhasználói hangulatba és az eszközárak lehetséges jövőbeli mozgásaiba.
A hagyományos pénzügyi rendszerekkel ellentétben, ahol a belső működés gyakran átláthatatlan marad, a blokklánc-technológia lehetővé teszi bárki számára, aki rendelkezik a megfelelő eszközökkel, hogy részletesen feltárja a tranzakciós előzményeket és a tárca-tevékenységeket. Ez az átláthatóság teszi a blokklánc-adatokat egyedülállóan értékessé a feltörekvő trendek megértéséhez, a manipulatív viselkedések észleléséhez és a befektetői bizalom értékeléséhez.
A láncon belüli elemzés az adattudományt, a közgazdaságtant és a viselkedéspszichológiát ötvözi, hogy képet alkotzon a digitális eszköz ökoszisztémákról. Az elemzők az érmék mozgásának, mennyi ideig maradnak tétlenül, vagy ki halmoz fel vagy oszt el eszközöket, előrejelzéseket készítenek, azonosítják a bika- vagy medvepiaci eltéréseket, és megerősítik a technikai vagy alapvető kutatásokat.
A láncon belüli adatok főbb kategóriái a következők:
- Tranzakcióalapú mutatók – Napi tranzakciós volumen, tranzakciós díjak, mempool mérete
- Címalapú mutatók – Aktív címek, új címek, pénztárca egyenlegek
- Kínálati mutatók – Megsemmisült érmenapok, realizált kapitalizáció, HODL hullámok
- Viselkedési mutatók – Tőzsdei be-/kiáramlások, bálna aktivitás, bányász viselkedés
API-k és speciális eszközök, például a Glassnode, a CryptoQuant és az IntoTheBlock segítségével a láncon belüli elemző platformok a blokklánc adatait diagramokká, arányokká és vizuális irányítópultokká összesítik és szintetizálják a stratégiai célok érdekében. elemzés.
A láncon belüli mérőszámok betekintést nyújtanak a felhasználói viselkedésbe, a hálózat érettségébe és a potenciális piaci trendekbe. Objektivitásuk és ellenőrizhetőségük értékes kiegészítőivé teszik őket a technikai és hangulatelemző eszközöknek. Bár önmagukban nem prediktívek, a láncon belüli adatok olyan mintákat tárhatnak fel, amelyek a piaci hangulatra, a tőkeáramlásra és a potenciális fordulópontokra utalnak.
1. Befektetői hangulat és tartási minták
Az olyan mérőszámok, mint a HODL hullámok, a megsemmisített érmenapok száma és az érme átlagos kora segítenek meghatározni, hogy a hosszú távú tulajdonosok eladnak vagy felhalmoznak-e. A régebbi érmék mozgásának növekedése profitrealizálásra vagy pánikeladásra utalhat, míg a hosszú távú tulajdonosok folyamatos felhalmozása bizalomra utal.
2. Tőzsdei aktivitás
A tőzsdékre történő befizetések és kifizetések nyomon követése nyomokat adhat a szándékról. Például a tőzsdei beáramlások növekedése jellemzően eladási nyomásra utal, míg a kiáramlások azt jelezhetik, hogy a kereskedők hideg tárcákban biztosítják a pénzüket, amit gyakran bikapiaci jelként értelmeznek.
3. Hálózathasználat és állapot
Az olyan mutatók, mint a tranzakciók volumene, az aktív címek száma és az Ethereum gázdíjai, a szerves hálózatkihasználtságot jelzik. Ezen adatok folyamatos növekedése gyakran növekvő elfogadást, a blokkterület iránti nagyobb igényt vagy a felhasználói elköteleződés növekedését jelzi.
4. Bányász viselkedése
A bányásztárca-egyenlegek, a hashráta és a bányászati bevételek tükrözik a hálózat ösztönző dinamikáját. Ha a bányászok elkezdik eladni az érméket, esetleg piaci stressz vagy csökkent jövedelmezőség miatt, az medvejelző lehet. Ezzel szemben a bányászok felhalmozását gyakran az árak emelkedésében való bizalomként értelmezik.
5. Kínálateloszlás és bálnaállomány
A kínálat koncentrációjának elemzése a tárcaméretek között központosított irányítást vagy decentralizált eloszlást mutathat. Figyelemre méltó, hogy a bálnatárca-felhalmozódás nagy ugrásai bikapiaci jelekre utalhatnak, ha alacsony piaci aktivitással időzítik.
6. Mempool elemzés
A mempool összesíti a meg nem erősített tranzakciókat. A magas mempool torlódás emelkedő díjakkal együtt a láncon belüli csúcskeresletet jelezheti, míg a csökkenő állapot a felhasználói aktivitás csökkenését vagy a hálózati szolgáltatások iránti alacsonyabb keresletet sugallhatja.
Összességében ezek az információk nem garantálják a jövőbeni ármozgásokat, de fokozzák a helyzetfelismerést. Segítenek érvényesíteni az árfolyam-emelkedések mögött meghúzódó meggyőződést, vagy figyelmeztetnek az eladási oldal mögöttes kockázataira a felfelé irányuló trendek során.
Bár a láncon belüli mérőszámok hatékonyak, jelentős korlátokkal és vakfoltokkal rendelkeznek. A kizárólag a láncon belüli adatokra való támaszkodás félreértelmezésekhez vagy elmulasztott jelekhez vezethet, különösen akkor, ha külső tényezők játszanak erősebb szerepet a piaci dinamikájában.
1. Ár iránya
Annak ellenére, hogy kontextust biztosítanak a piaci körülményekhez, a láncon belüli mérőszámok nem determinisztikus eszközök. Nem tudják biztosan megjósolni az árak alakulását – csak a potenciális valószínűségeket mérik fel. Például, míg a tőzsdékről érkező nagy kiáramlások általában emelkedő irányúak, nem feltétlenül vezetnek azonnali árfolyam-emelkedéshez, ha a makrogazdasági hangulat negatív.
2. Láncon kívüli tevékenység
Számos kulcsfontosságú pénzügyi tevékenység a láncon kívül történik, például a tőzsdén kívüli (OTC) kereskedés, a DeFi protokollstratégiák vagy a letéti pénztárca mozgása. A láncon belüli mérőszámok nem nyújtanak betekintést ezekbe a területekbe, ami korlátozza a piaci ökoszisztéma teljes képének megragadásának lehetőségét.
3. Tárca identitás és szándék
A blokkláncok álnevesek. Bár az elemzők nyomon követhetik a tárca viselkedését, nem tudják tökéletesen meghatározni a tranzakciók mögött álló identitást vagy szándékot. Ez az átláthatatlanság kétértelműséget okoz – vajon az a nagy tranzakció egy bálnafelhalmozás, egy OTC kereskedési elszámolás vagy egy tőzsdei újraegyensúlyozó forró tárcák?
4. A mozgás mögötti indítékok
A tranzakciók számos, a piaci hangulattól független indokot tükrözhetnek – adózási strukturálás, biztonsági intézkedések, protokollfrissítések vagy belső alapkonszolidációk. Ezen mozgások kontextus nélküli értelmezése helytelen feltételezésekhez vezethet.
5. Hamisítás és mosott kereskedés
Bár gyakoribb a központosított tőzsdéken, az olyan viselkedések, mint a hamisítás vagy a hamis tranzakciós volumen létrehozása, továbbra is torzíthatják a láncon belüli mutatókat, különösen az alacsony tranzakciós költségekkel vagy gyenge észlelési mechanizmusokkal rendelkező blokkláncokon.
6. Időbeli késleltetés
A blokkláncon belüli elemzés természeténél fogva reaktív. A mutatók azt tükrözik, ami történt, nem pedig azt, ami hamarosan történni fog. Bár léteznek vezető indikátorok (pl. tőzsdei folyamatok), a legtöbb adat a múltbeli viselkedést mutatja, ami megnehezíti a valós idejű stratégiai válaszokat.
7. Kontextuális értelmezés
Ugyanaz a mutató különböző jelentésekkel bírhat a piaci ciklus fázisától függően. Például a bányászok kiáramlásának megugrása az egyik kontextusban medvés lehet, de egy másikban semleges, ha egybeesik a protokollfrissítési kifizetéssel vagy a bányászati műveletek földrajzi áthelyezésével.
Tehát, bár hasznosak, a blokkláncon belüli mutatókat a makro trendekkel, a hangulatindikátorokkal és a hagyományos piacelemző eszközökkel együtt kell használni. A diszkréció és a tapasztalat továbbra is létfontosságú a blokklánc-adatok értelmezésekor.
