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Realized Cap 是什麼？

Realized Cap，又稱已實現市值，是指「把每一單位的 BTC 乘以上次轉移時的價格，然後加總」。

簡單來說：每次轉移都可視為一筆「交易」，因此將對應顆數的 BTC 乘以上次轉移的價格，就相當於那筆交易花費了多少成本。將這些成本加起來，就可以得到 Realized Cap 了。

Realized Cap 圖表

Realized Price 是什麼？

Realized Price（RP），又稱已實現價格，是把「Realized Cap 除以當前 BTC 流通量」所得出的數字。

我們可以解讀成：「全市場買 BTC 的總成本 / 買了多少顆 BTC」。

換句話說，這就是「全市場的 BTC 平均成本」。順帶一提，當價格低於 RP 時都是不錯的抄底機會！

Realized Price 圖表

（價格小於 Realized Price）

MVRV 是什麼？

MVRV，是 MV 除以 RV 的意思，代表的是市場的獲利狀況。

MV 是指當前的 BTC 市值，也就是「市價 x 流通量」；而 RV 則是 Realized Cap。

同時，把公式中的分子分母同時除以流通量的話，就會發現 MVRV 也可表示成「市價 / RP」。舉例來說：若 MVRV = 2，代表市場平均獲利 100%。

LTH 是什麼？

LTH = Long Term Holder，在 Glassnode 的定義是「持有時間超過 155 日的 BTC」。

至於為何是 155 日，Glassnode 在官網有給出詳細的解釋；由於內容較為複雜，在此先按下不表，有興趣的讀者可以自行閱讀。

LTH-RP 介紹

LTH-RP，就是長期持有者的 Realized Price，也就是他們的平均持倉成本。算法是將 LTH-Realized Cap 除以流通量。

如下圖所示，淺綠色是全市場的 Realized Price，深綠色則是 LTH 的 Realized Price，長期持有者的持有成本通常會低於全市場的平均成本。

Realized Price 與 LTH-RP 的比較

LTH-MVRV 介紹

代表長期持有者的獲利狀況，和 MVRV 的計算方式大同小異，LTH-MVRV 的算法是「當前市值 / LTH-Realized Cap」，也可以寫成「當前市價 / LTH-Realized Price」。

如下圖所示，LTH-MVRV 的變化通常比 MVRV 更明顯，這是因為 LTH 的獲利通常都比較豐厚（就是比較會賺錢的意思）。

MVRV 與 LTH-MVRV 的比較，橘色線是 LTH-MVRV，黃色線是 MVRV

LTH-MVRV 的抄底應用

當 LTH-MVRV < 1（或者說市價低於 LTH-RP）時，代表就連長期持有者平均都是虧錢的，通常這種時候就是一個不錯的抄底時機。

如下圖所示，我把 LTH-MVRV < 1 的時候標註出來，對應到的幾乎都是周期性的大底部。在設計抄底策略的時候，可以考慮把這個指標納入考量～TLDR

• 本篇文章將針對 Realized Profit 這個鏈上指標進行介紹
• Realized Profit 顯示市場每天獲利離場的量體
• 巨量的 Realized Profit 通常只會由低成本籌碼持有者造成
• 頂部通常伴隨著巨量的 Realized Profit

Realized Profit & Realized Loss 介紹

Realized Profit，中譯「已實現利潤」，是以每個 BTC 最後轉移時的價格，與前一次轉移時的價格為依據，計算每天有多少 BTC 進行獲利了結。將這些 BTC 獲利了結的利潤總量加總，就能得到每天的 Realized Profit。

當然，如果最後轉移時的價格低於前一次轉移時的價格，則會被計為 Realized Loss（已實現虧損）。

Realized Profit & Realized Loss 圖表

巨量的 Realized Profit 通常只會由低成本籌碼持有者造成

如下圖所示：由於高成本籌碼持有者，本身的利潤空間並不大，因此當他們進行出售時，能產生的 Realized Profit 並不多。

所以，當我們看到 巨量的 Realized Profit 時，通常意味著有低成本籌碼在拋售 BTC。

Realized Profit 計算示意圖

頂部通常伴隨著巨量的 Realized Profit

當大量的 低成本籌碼持有者，都將手中的 BTC 進行拋售時，我們就會在圖表上看到聚集性的巨量已實現利潤。

此時，由於市場上剩餘的都是 高成本接盤 的參與者，市價與他們的成本價較為接近，一旦情緒稍微出現轉變，就更容易使他們恐慌拋售，造成價格連鎖下跌，形成頂部。

URPD 是什麼？

URPD，全稱 UTXO Realized Price Distribution。

由於 BTC 具有獨特的 UTXO 區塊鏈結構，

使我們可以在鏈上追蹤到傳統金融市場中無法得到的數據。

URPD 圖表 就是基於這個原理衍生出的指標，

我們可以在圖表上看到每個價位對應的籌碼數量，

相當於顯示了「每枚 $BTC 的買入成本」。

URPD、籌碼換手、積累與派發

理解了 URPD 的概念後，

接著我們可以根據每日 URPD 的變化，

觀察不同價位籌碼的 換手狀況。

舉個例子：

下圖一是 5 月 1 日 的 URPD 圖表，

圖二則是 10 月 1 日 的 URPD 圖表。

價格在經歷 五個月的寬幅震盪 後，

可以很明顯地看到低成本籌碼向上派發的現象。

URPD、籌碼換手、積累與派發（2）

歷史上，在頂部出現時，通常伴隨著低成本的高額獲利籌碼派發接近尾聲；

而在底部時，則會看到大量的籌碼在相對狹窄的區間進行積累。

因此，在進行分析時，

URPD 常可搭配其他數據（如已實現利潤、MVRV 等）一同觀察，

將思考邏輯整合，從更全面的角度理解市場。

支撐、阻力、共識

當單一價格區間開始堆積大量籌碼時，

說明這個區間已逐漸形成供需上的共識。

一旦後續價格迅速上漲離開該區間，

由於該區間存在大量籌碼換手，

因此很可能在未來提供支撐效果；

反之，若價格跌破該區間，

則該區間中的籌碼將變成套牢籌碼，

未來價格上漲時，可能成為阻力位。

PSIP 是什麼？

PSIP，全稱 Percent Supply in Profit，定義是「流通的 $BTC 中，處於獲利狀態籌碼的占比」。

計算方式：

透過「比較每個 $BTC 的上次轉移價與現價」來區分獲利與虧損籌碼。

當現價高於某個 $BTC 的上次轉移價時，則此$BTC 會被記為獲利籌碼。

如果多數籌碼都在虧錢……？

PSIP 的一個重要應用場景是抄底。當多數籌碼都在虧錢時，通常是個不錯的抄底時機

邏輯很直觀：

在其他條件相同的情況下，獲利者越多，市場上的獲利了結賣壓也就越大，反之亦然。

如下圖所示，歷史上 $BTC 在 PSIP < 50% 的時間點被標註出來，可以看出抄底時機還是非常精準的

那如果多數籌碼都在獲利呢？

如下圖所示，獲利籌碼占比最高值是 100%，因此僅憑高 PSIP 很難直接判斷頂部。

這邊分享一個有趣的邏輯： 「觀察 PSIP 與價格的相關性變化」

一、Cointime Price 基礎介紹

Cointime Price 的概念最早源自 2023/08/23，由 Ark Invest 和 Glassnode 合作研究的「Cointime Economics」提出。

Cointime Price 計算邏輯相對複雜，本文將盡量深入淺出地向各位介紹原理。

Cointime Price = 針對 $BTC 獨特 UTXO 結構設計的定價模型

在傳統定價方法中，BTC 作為區塊鏈網路，無論是出塊還是轉帳交易，都涉及一個驗證過程。而 Cointime Price 與傳統定價方式不同，採用了「時間加權」的計算方式。

Cointime Price 計算邏輯（如圖二，綠線即為 Cointime Price）

Cointime Price 計算中涉及三個關鍵概念：

· Coin Blocks Created（CBC）：

CBC = 在區塊 N 生成時，流通的 BTC 總量。

· Coin Blocks Destroyed（CBD）：

當 BTC 發生轉移時，視作 destroyed，計算方式是：轉移 BTC 數量 × 持有時間（經歷多少個區塊），即得到 CBD（時間加權的 BTC 數量）。

· Coin Blocks Stored（CBS）：

CBS = CBC - CBD，可理解為「未被花費的 BTC 時間加權總量」。

在公式計算時，分子的 Cointime Value Destroyed，是將 CBD 乘以轉移時的 BTC 價格，可得出「交易時的 BTC U 本位價值」。

· Cointime Price 主要特性

· 時間加權設計：當長期持有者大量轉移 BTC（派發）時，Cointime Price 變化速度會加快。

· 買方視角分析： 公式中的分子代表市場上「時間加權後的花費總額」，將其除以 CBS，可得出市場籌碼的時間加權平均成本。

· 排除遺失籌碼影響：因 CBD 計算轉移行為，未發生轉移的 BTC 不計入，因此不會受到遠古遺失 BTC 的影響。

二、與 LTH-RP 的比較

=

LTH-RP vs. Cointime Price

· LTH-RP 的計算方式：

• Glassnode 設定 LTH = 持有時間 > 155 天的 BTC
• LTH-RP = 這些 LTH BTC 的平均成本
• 局限性：僅針對長期持有者，定義較為粗糙。

· Cointime Price 的計算方式：

• 直接考慮每個 BTC 發生轉移時的持有時間
• 比較 LTH-RP 更精確、更敏感

Cointime Price vs. LTH-RP 在市場走勢中的表現

如圖三，每次市場主升浪到來之前，Cointime Price 總是比 LTH-RP 更早反應，更能即時體現籌碼派發行為的出現。

因此，在個人分析中，我更偏向使用 Cointime Price 進行市場研判。在我每週發布的市場周報中，我設計的頂部模型也包含了 Cointime Price 這一指標。

三、應用一：抄底

Cointime Price = 時間加權後的 BTC 公允定價，所以當市價跌破 Cointime Price 時，意味著 市場價格低於 BTC 的真實價值，通常是一個 不錯的抄底機會。

· 歷史數據驗證

如圖四，我標註出 BTC 價格低於 Cointime Price 的時間點，可以看到這些時刻往往是較好的進場時機。

一、Cointime Price 簡要複習

Cointime Price 概念源自 Cointime Economics，採用「時間加權」的方式評估 BTC 的公允價格。

相比單純的 LTH（長期持有者）和 STH（短期持有者），Cointime Price 更具彈性，且更加敏感，同時，該模型還能有效排除遠古時期已丟失 BTC 的影響。

第一篇文章詳細介紹了 Cointime Price 及其抄底應用，如果已經理解概念，那就正式進入今天的主題：逃頂應用

二、逃頂應用方法論：Cointime Price 偏離度模型設計

Cointime Price 偏離度（Cointime Price Deviation）是我在研究鏈上數據時自行設計的模型之一，並已被應用在每週逃頂分析的周報中。

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下文將講解模型設計原理，以及如何利用該模型判斷 BTC 頂部。本文所有內容均為原創研究，研究過程不易，還請各位多多支持

1. 量化現價與 Cointime Price 的偏離程度

為什麼要衡量偏離程度？

• Cointime Price 高度代表 BTC 籌碼的真實持倉成本，特別是長期持有者（LTH）的持倉成本。
• 由於長期持有者對 Cointime Price 影響更大，當 BTC 現價大幅高於 Cointime Price 時，長期持有者的獲利了結動機上升，可能引發派發行為。

· 計算公式：偏離率 =（現價 - Cointime Price）/ 現價

· 觀察偏離率（派發比率）

如圖，我們可以得到派發比率曲線（紫線）。我們可以看到：每當派發比率處於高位，往往對應 BTC 頂部。

那麼，如何定義「高位」呢？接下來，我們用統計學方法來解決這個問題

2. Cointime Price Deviation 極端值定義

如果我們觀察歷史數據，會發現 Deviation 的高位並不固定，在每輪牛市中，Deviation 峰值都略有下降。因此，單純使用固定數值來定義「高位」是不嚴謹的。

在解決上，我採用統計學「標準差」的概念：

· 計算歷史 Deviation 數據的均值和標準差。

· 定義「均值 + n 個標準差」為「高位（頂部信號）」，記作 Threshold。

· 對 Deviation 數據進行均線平滑化，減少噪音。

· 當 Deviation 的均線值 > Threshold 時，觸發頂部信號。

· 為何採用標準差？

· Deviation 的歷史走勢具有均值回歸的特性（如圖）。

· 標準差衡量波動性，當 BTC 價格波動變小時，Threshold 也會動態調整，更具彈性。

如上圖，進行上述的處理後，我們可以得到這樣一張圖。

· 補充說明

• 第 2 點「均值 + n 個標準差」中的 n 為可調參數：當 n 越大，頂點信號出現的機率越低，模型更嚴格。
• 第 3 點的均線平滑處理：主要過濾市場短期波動，提高信號可靠性。

3. 逃頂信號範例

如圖，當紫線（派發比率）超出橙線（Threshold）時，對應的 BTC 價格往往處於階段性頂部。

三、結語

本文是 Cointime Price 系列的第二篇，延續前文的概念，分享了個人如何利用 Cointime Price 設計逃頂模型。

· 核心觀點總結：

• Cointime Price Deviation 透過量化 BTC 現價與 Cointime Price 的偏離，推測長期持有者的派發動機，用於判斷 BTC 頂部。
• 採用「標準差」方法動態定義頂部信號，確保模型更具適應性。
• 模型已實際應用於周報，並能有效捕捉 BTC 高位信號。

二、逃頂應用方法論：Cointime Price 日派發率

1. Cointime Price 的規律

在繼續往下講之前，我們先來看一下 Cointime Price 的圖表：

細心的讀者應該已經發現，Cointime Price 的走勢其實有一個很明顯的特徵：「急劇上升——平台期——急劇上升——平台期…」

根據系列第一篇的內容我們知道：

Cointime Price 只有在長期持有者大量派發時才會快速上升，而 Cointime Price 本質上相當於「市場籌碼時間加權後的平均成本」，在派發階段，場上剩餘的持有者接受派發導致持倉成本上升，體現在圖表上就是 Cointime Price 的快速上升。

利用這一特性，筆者設計了一個觀察派發速率的指標，暫時命名為「Cointime Price 日派發率」。

2. Cointime Price 日派發率指標

要衡量變化速率，筆者採用了最簡單的公式：（今日 CP - 昨日 CP）/ 今日 CP 再對計算結果進行均線平滑處理（*註：CP 為 Cointime Price 的簡寫）

將這個公式寫入 glassnode 後，可得到以下圖表：

我們可以看到，每次牛市主升浪的出現，都伴隨著 Cointime Price 的高派發率。除了 2019 年在接近底部時出現過一次高派發率，其他時間只要出現高派發率，通常就是長期持有者加速派發的信號。至於 2019 年那次，實際操作上並不會導致誤判，因為當時光看價格走勢就能知道那邊不可能是頂部

3. 歷史頂部的日派發率狀況 & 當前市場階段

按照常理來說，每次 #BTC 在周期性頂部出現時，通常不會只有一次「派發」。不管從 UPDR、Realized Profit 等指標都可以看出這一點，這在邏輯上也成立，因為派發是一個過程，而不是一蹴而就的事件。

一、什麼是 RUPL？

RUPL，全稱 Relative Unrealized Profit & Loss，中文為「相對未實現損益」。該指標可以拆解為兩部分：RUP 和 RUL。

以 RUP 的計算方式為例：

1、比較當前價格與每一枚 $BTC 最後轉移時的價格，將「現價 > 最後轉移價格」的籌碼歸類為獲利籌碼。

2、將每個獲利籌碼的獲利額乘上對應數量，得到 Unrealized Profit（未實現利潤）。

3、最後將該數據基於當時市值進行標準化處理。

換句話說，Unrealized Profit 就是當前市場上的總未實現利潤；而 RUP 是將其根據市值標準化，以便橫向比較各時期市場的獲利情況。RUL 的算法與 RUP 相同，本文不再贅述。

如上圖一，綠色線為 RUP，紅色線為 RUL。可以看到：價格與 RUP 高度正相關，與 RUL 高度負相關。這很直觀，因為隨著幣價上漲，獲利籌碼及未實現利潤自然增加。

但如果進一步觀察上圖，會發現 RUL 在某些時間段會高於 RUP（即紅線高於綠線，如圖中黃色框處），這表示市場整體處於未實現虧損狀態，那麼這些時間段是否具有特殊意義？請繼續往下閱讀

二、RUPL 的抄底應用

承上，有句話說得好：「別人恐懼時我貪婪」，當市場大多數籌碼處於虧損狀態時，或許就是我們進場收集籌碼的好時機。

如上圖二，我將圖一中 RUL > RUP 的時間段標記出來後繪製了該圖表。可以清楚看到：當 RUL > RUP 時，幾乎都處於歷史性的周期底部。

這並非刻舟求劍，其邏輯在於：

「當市場整體處於虧損狀態時，意味著持有大量低價籌碼的投資者已基本完成派發；而被套牢的投資者往往因為價格過低不願意割肉，這兩種情緒交織，導致賣壓大幅下降，因此只要稍有買盤介入，就可能推動趨勢反轉並開始上漲。」

這個邏輯與先前分享的 LTH-RP 抄底策略非常相似，有興趣的讀者可參考這篇貼文：《鏈上數據學堂（二）：老是賺錢的 Hodlers 們，他們買 BTC 的成本是多少？》

三、抄底模型設計邏輯分享

接下來，我們暫時不看 RUL，單獨觀察 RUP 圖表，可以發現 RUP 在歷史底部時有一個較為接近的數值區間：

舉個例子，我在圖表中加入一條 0.4 的水平線，可以明顯看到 RUP < 0.4 的區域。（這裡的 0.4 是模型參數，可調，後續還會提到）

既然發現 RUP 存在明顯的底部區間，我們可以將 RUP < 0.4 這個條件疊加到前面的 RUP < RUL 條件上，進行二次信號過濾，得到以下結果：

這是模型設計中常用的方式，目的是透過信號篩選達到更精準的效果，讓模型輸出的信號更具參考價值。

上圖顯示的是（RUP < 0.4）+（RUP < RUL）兩個條件的組合，雖然過濾效果不算非常顯著，但仍能看出比單獨使用 RUP < RUL 更嚴謹。如果將 0.4 調小（比如設為 0.38），模型會更嚴格，但參數調優過程中要注意過度擬合（overfitting）問題，因為一味根據歷史數據微調模型，可能導致模型未來失效。

補充：Overfitting 即「過度擬合」，類似我們常說的刻舟求劍。

四、結語

本文是 RUPL 系列的第 1 篇，主要介紹了 RUPL 指標的定義及計算方式，並分享了基於該指標設計的抄底模型邏輯。

二、RUPL 的逃頂應用

正如前篇文章結語所說，今天的文章，我將分享一個 RUPL 在逃頂上的強大用法。在這個用法中，我們只需要用到 RUP，暫時不需要理會 RUL：

當 RUP 與 $BTC 價格走勢出現背離時，很可能意味著頂部出現

1、精確來說，當 $BTC 價格創出更高的高點，但 RUP 卻創出較低的高點時，背離即成立。

2、其邏輯在於：

前篇文章提到，RUP 的計算需要先加總市場上的 Unrealized Profit。大量籌碼持有者的 Unrealized Profit 遠高於少量籌碼持有者，按理來說，當價格創出更高的高點時，RUP 也應該跟著上升。但如果出現上述的背離（價格更高，市場的獲利狀態反而較低），那麼唯一的可能就是「持有大量籌碼的持有者已經開始出售籌碼，進行派發」。

3、此邏輯與 Realized Profit 類似，可以作為交叉驗證的參考。關於 Realized Profit 的介紹，可以參考以下文章：《鏈上數據學堂（三）：底部吸籌的庄家們獲利了結了嗎？》

以上就是「為何 RUP 背離可以作為頂部信號」的邏輯說明，不過使用時仍需注意：對於市場階段的判斷，最正確的做法應結合其他鏈上指標一起觀察，才能最大程度避免「以管窺天」的誤區。

三、歷史周期頂部詳細分析

了解了 RUP 背離的邏輯後，如果不實際驗證，那都只是紙上談兵。所以在這一部分，我將帶大家回顧 $BTC 的歷次歷史性頂部：

2013 年牛市頂部

如上圖，綠色線是 RUP，黑色線是 BTC 價格。在頂部發生時，價格與 RUP 出現了「三段式背離」，隨著價格連續創出兩次更高高點，對應的 RUP 卻連續創出較低高點，完全符合前面描述的 RUP 背離頂部信號。

2017 年牛市頂部

如圖，在 2017 年的頂部中，同樣出現了 RUP 的背離信號。在這次頂部中，RUP 在價格達到最高點時，出現了一次 RUP 背離；隨後在價格掙扎反彈時，又出現了第二次背離，算是給足了逃命機會。

2021 年牛市頂部

如圖，2021 年出現了較為特殊的「雙頂結構」。我分別針對兩次頂部進行分析。第一頂，情況與 2013 年類似，出現了「三段式背離」；第二頂，同樣在頂部期出現了一次 RUP 背離。

以上，目前出現過的三次歷史性周期頂部，無一例外都出現了 RUP 背離，當然，這並不代表未來每次頂部一定會出現背離，但就目前數據來看，每次都未曾例外。那… 這一輪呢？

四、2025 年潛在頂部：當前市場階段分析

這裡直接上圖：

可以看到，在這一輪周期中，目前已經出現過「一次」RUP 背離的頂部信號了。結合逃頂周報的內容，或是從 URPD、Cointime Price、Realized Profit 等數據中，其實都能或多或少發現一些頂部出現的跡象。

稍微值得樂觀的是：根據前三輪頂部，除了 2021 年第二頂以外，2013、2017、2021 年第一頂，都至少出現過兩次背離，而目前只出現了一次。

因此，根據歷史規律，如果短期內 $BTC 價格再創一次新高，極大概率會出現類似 2013、2021 年第一頂的三段式背離。屆時無疑是值得所有讀者們重點關注的逃頂機會