BTC オンチェーン資料分析：このサイクルはすでに天井を打ちましたか？

BTCは現在、トップが形成された状況にあります。この記事は、Mint VenturesによるPodcastからのもので、Foresight Newsが転載しました。（前提：暗号化ファンドが19週ぶりに純流出、BTCは9.2万ドルのサポートレベルを再テストする必要がある？）（補足：アルトコイン市場価値が過去2週間で2340億ドルも消失し、「過去最悪」とGlassnodeが報告：すでに熊市に陥っている）皆さん、Mint Venturesが主催するWEB3 Mint To Beへようこそ。ここでは、私たちはデプス思考を続け、WEB3の世界で事実を明らかにし、現実を探し、コンセンサスを見つけます。ホットスポットの背後の論理を整理し、出来事自体を貫く洞察を提供し、多角的な思考視点を導入します。 Alex：今回の番組は少し特別です。以前は特定のトラックやプロジェクトについて多く話し合い、周期的なナラティブもいくつか共有してきました。たとえば、以前はMEMEについて話しましたが、今日はオンチェーンデータ分析に焦点を当てます。特にBTCのオンチェーンデータ分析について話します。その作用原理や重要指標について間近で検証し、その方法論を学びます。今回の番組では、多くの指標に関する概念が提示され、これらの概念はテキスト版の冒頭に列挙されており、理解を助けるようになっています。 今回のPodcastで言及されたいくつかのデータ指標と概念： Glassnode：よく使われるオンチェーンデータ分析プラットフォームで、有料です。 実現価格（Realized Price）：BTCの最後のオンチェーン移動時の価格加重計算に基づいており、BTCのオンチェーンの歴史的なコストを反映し、市場全体の収益/損失状況を評価するのに適しています。 URPD：実現価格分布。BTCのチップの価格分布状況を観察するために使用されます。 RUP（Relative unrealized profit）：相対的な未実現収益。BTC市場全体の未実現利益が全体の市場価値に占める割合を測定するのに使用されます。 Cointime True Market Mean Price：Cointime Economicsシステムに基づくオンチェーン平均価格指標で、BTCの「時間重み」を導入することで、BTCの長期的な価値をより正確に評価し、現在の市場価格や実現価格に加えて、時間の影響も総合的に考慮しており、BTCの大周期での価格に適しています。 Shiller ECY：ノーベル経済学賞受賞者ロバート・シラーによる評価指標で、株式市場の長期的なリターンのポテンシャルを評価し、株式の他の資産に対する魅力を測定し、CAPE指標を改良したもので、金利環境の影響を主に考慮しています。 オンチェーンデータ分析を学ぶきっかけ Alex：今日は、自由なトレーダーでありオンチェーンデータ研究者であるColinをゲストに迎えました。Colin、リスナーに挨拶してください。 Colin：皆さん、まずはAlexの招待に感謝します。この招待を受けたときは少し驚いたのですが、私自身が無名の小売投資家であり、特に特筆すべき肩書もないため、静かに取引を行っていました。私の名前はColinで、TwitterでMr. Beggというアカウントを運営しており、主にオンチェーンデータのチュートリアル、現在の市況の分析、およびいくつかの取引コンセプトを共有しています。私のポジショニングについては大まかに3つあります：第一に、イベント駆動型のトレーダーであり、通常はイベント駆動型の取引戦略を考えます。第二に、オンチェーンデータアナリストであり、これは私が主にTwitterで共有しているコンテンツです。最後に、比較的保守的な指数投資家として位置付けており、一部の資金を米国株式市場の大型株に配置し、この資金を使用してポートフォリオ全体の変動を抑制することを選択しています。以上が私のポジショニングの大まかな内容です。 Alex：Colinの自己紹介に感謝します。私がColinを番組に招待した理由は、彼のBTCに関するオンチェーンデータ分析をTwitterで見たことで、非常に示唆に富んでいたからです。これは以前あまり話題になっていなかったことであり、私自身のゾーンで比較的不足している部分でした。彼が執筆したシリーズの記事を読んで、論理が明確で内容が濃いと感じたので、彼を招待しました。皆さんにお知らせしておきたいのは、今回の番組では、私やゲストの視点が非常に主観的であり、情報や視点は将来変わる可能性があり、同じデータや指標に対して異なる解釈をすることがあります。今回の内容は投資アドバイスとして提供されるものではありません。番組ではいくつかのデータ分析プラットフォームに言及しますが、これは個人利用のみの共有と例示であり、ビジネス推奨ではありません。番組はいかなるプラットフォームからも商業的なスポンサーシップを受けていません。それでは本題に入り、暗号化資産のオンチェーンデータ分析についてお話ししましょう。さきほどColinはトレーダーであると述べられましたが、暗号化資産のオンチェーンデータ分析を学んだり接触したりするきっかけは何でしたか？ Colin：この質問には2つの部分があると思います。まず第一に、私は金融市場に参入するかすでに参入している人であれば、自分を含め誰もが主な目標はお金を稼ぐことであり、利益を得て自分の生活を向上させることだと考えています。私の理念は常に一貫しており、私の利益に貢献するものについて学ぶことです。つまり、何が利益をもたらすかに焦点を当てて学んでいます。次に、オンチェーンデータに接触する最初のきっかけは偶然でした。およそ6〜7年前のことで、その当時はまったく理解しておらず、あれこれ見ているだけでした。さまざまな領域を探索する中で、興味深い研究理論を見つけて学びたいと思い、その時にBTCに関連するオンチェーンデータ分析という領域を見つけ、学び始めました。後には他の領域で学んだ知識を組み合わせて、主に量化取引開発の部分に焦点を当て、オンチェーンデータに組み込んで取引モデルを開発し、最終的にそれらのモデルを自分の取引システムに組み込んでいます。 Alex：では、オンチェーンデータを学んで現在の投資実戦に応用するまでには、おおよそどれくらいの時間がかかりましたか？ Colin：これはあまり明確に定義するのが難しいですが、おおよそ2回のBTCサイクルに近い時間がかかったと思います... それも…