比特幣的“最高指標”失效了嗎？

編譯：白話區塊鏈

在最近的牛市中，許多最受歡迎的比特幣頂部指標未能觸發，這讓觀察者質疑基礎數據是否已經“失效”。本文分析了一些廣泛使用的工具，探討了它們在本輪週期中表現不佳的原因，並概述了如何根據比特幣不斷轉型的市場結構來調整它們。

價格工具預測

在 Bitcoin Magazine Pro 的價格預測工具指標上，最近的牛市從未達到幾個歷史上可靠的頂部模型，例如Delta Top、Terminal Price和Top Cap（晚上甚至上一個週期中也未在）。使用兩條移動平均線乘以 5 的比特幣投資者工具也未經過測試，而Pi Cycle Top指標雖然受到許多交易者的密切關注，但未能提供準確的計時或價格信號。這導致了可以理解的疑問：這些模型是否已經停止工作，或者比特幣是否已經超越它們？

**圖1：**歷史上可靠的頂部模型，例如Top Cap、Delta Top和Terminal Price，在本輪牛市週期中未達到。

比特幣是一種不斷演變的資產，其市場結構、流動性和參與者的參與都在變化。假設數據已起作用，不如更恰當地從不同的角度和時間範圍來調整這些指標。目標不是放棄這些工具，而是讓它們更穩健、更能響應一個不再像年那樣提供相同指數級漲早和週期頂部行情的市場。

從固定到動態

MVRV Z-Score 2年滾動指標一直是識別市場過熱情況的核心工具，但在本輪週期中，它並沒有很好地引領牛市的高峯。當比特幣首次突破$73,000–$74,000區域時，該指標出​​現了一次大漲，但未能爲後期的漲提供一個清晰的退出信號。目前，該指標正在軸線有記錄以來最超賣的讀數。

**圖 2：**通常可靠的 MVRV Z-Score 2 年滾動指標未能在週期觸發退出信號。

爲了解決這個缺陷，MVRV Z-Score 可以重新布局爲 6 個月滾動基礎，而不是兩年，仍對近期情況更敏感，同時以已實現的價值動態爲基礎。除了每週回溯期外，放棄固定閾值而改用基於動態的分布的區間也很有幫助。通過稀疏在不同的 Z-Score 水平上方或下面所佔用天數的比重，可以標記出例如頂部的 5% 區域，以及下方的 5%本輪週期中，當比特幣首次突破 100,000 美元時，該指標確實在上限區域發出了信號，並且從歷史上看，進入頂部 5% 區域的走勢與週期恢復得相當好，即使它們沒有捕捉到理想的最高點。

**圖3：**經過重新調整的6個月MVRV Z-Score，帶有目標化的上下百分，提供了更及時的買入/賣出信號。

反應更快

除了估值工具，像Coin Days Destroyed (幣天分析師)這樣的基於活動的指標，可以通過整個週期其回溯期來提高其效用。90天移動平均的幣天分析師量歷史上一直追蹤長期持有者的大規模出貨潮，但由於當前週期的走勢更爲謹慎且波動性加大，30天移動平均線通常會提供更多參考價值的信息。由於比特幣不再提供相同的拋物線式漲，指標需要更快地反應，以反映更淺、但仍然重要的盈利回吐和投資者輪換浪潮。

**圖 4：**事實證明，30 日移動平均線的幣天推測量對鏈上動態的反應更快。

修復最近的讀數，並可能在本輪週期歷史達到新高之前的漲，30天幣天輿指標幾乎在週期高峯時觸發。它處於比特幣首次穿越約73,000–74,000美元時，價格突破100,000美元時觸發，有效地標記了所有關鍵的出貨浪潮。雖然這很容易事後觀察，但它強化了一個觀點：鏈上供需信號仍然相關；任務是根據當前的波動率和市場深度來推測它們。

已支出增量盈利比（SOPR）

支出產出利潤率（SOPR）提供了另一個關於已實現盈虧結的角度，但原始數據列可能很混亂，具有波動的尖峯、盈虧的均值回歸，以及在漲和牛市中期投降期間的大幅波動。爲了提取更多可操作的信息，可以修正用28天（月度）的SOPR變化。這種平滑的替代方案突出在短期窗口內，最終的實現趨勢當達到極端水平時，從而導致了週期波動的波動。

**圖5：**對SOPR指標應用28日移動平均線可以平滑數據，減少多餘的“噪音”，並準確識別局部頂部。

評估最近的週期，月度SOPR變化在比特幣首次突破$73,000–$74,000區域時、再次突破$100,000時，以及在$120,000區域附近，都產生了明顯的高峯。雖然這些都沒有完美地捕捉到最終的最高點，但它們都與週期疲勞相一致的強烈促進了結束壓力階段。利用月度變化而不是原始指標，使得信號更加清晰，尤其是當與比特幣對股票和黃金的購買力進行跨資產觀察時。

結論

事後看來，在整個牛市中流行的頂部指標，如果通過正確的視角和適當的時間框架來簡化，它們確實發揮了作用。關鍵原則依然是：對數據做出反應，不要試圖預測。而等待任何單一指標完美地頂部預測，不如使用一籃子經過調整的指標標籤，並通過力和不斷變化的市場動態的視角來解釋，這樣可以增加識別比特幣何時過熱以及何時過渡到更有利的積累階段的概率。未來幾個月將重點關注完善這些模型，以確保它們不僅在歷史上有效，而且在未來也能保持誠信的準確性。

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