Bài viết này là bài viết thứ 8 trong loạt bài Học viện dữ liệu On-Chain, với tổng cộng 10 bài viết. Đưa bạn từng bước hiểu phân tích dữ liệu on-chain, chào mừng các độc giả quan tâm theo dõi loạt bài viết này. (Tóm tắt: Học viện dữ liệu trên chuỗi (6): Phương pháp định giá kỳ diệu BTC mới với sự tham gia ARK (I) ) (Bổ sung cơ bản: Học viện dữ liệu trên chuỗi (7): Phương pháp định giá kỳ diệu BTC mới với sự tham gia ARK (II) Loạt giá TLDR Cointime sẽ được chia thành ba bài viết, đây là bài thứ ba Rất khuyến khích đọc ít nhất bài viết đầu tiên trong loạt bài này! Bài viết này sẽ giới thiệu một phương pháp quan sát hàng đầu khác về Cointime Price Chia sẻ mô hình cá nhân: Mô hình quan sát tỷ lệ phân phối giá Cointime Đánh giá ngắn gọn về nội dung của hai bài viết đầu tiên Trong loạt bài viết về Cointime Price, bài đầu tiên giải thích nguyên tắc cơ bản của Cointime Price và đưa ra ứng dụng tạo đáy; Phần thứ hai bắt đầu từ quan điểm "độ lệch giá so với Giá Cointime" và chia sẻ mô hình Độ lệch giá Cointime được thiết kế cá nhân với bạn và sử dụng mô hình này làm bộ lọc tín hiệu ở đầu quan sát. Nếu bạn là người đọc lần đầu tiên của loạt bài viết này, bạn nên đọc ít nhất bài viết đầu tiên trước, nếu không có khả năng có độ trễ trong việc hiểu trong phần tiếp theo. Phương pháp ứng dụng trốn tránh hàng đầu: Mô hình tỷ lệ phân phối hàng ngày của giá Cointime Đầu tiên, quy luật giá Cointime Trước khi tiếp tục, chúng ta hãy xem biểu đồ của Cointime Price: Độc giả cẩn thận sẽ thấy rằng sự thay đổi về Giá Cointime thực sự có đầy đủ các đặc điểm rõ ràng: "Tăng mạnh ⭢ Giai đoạn nền tảng ⭢ Tăng mạnh ⭢ Thời gian nền tảng ⭢ ..." Theo nội dung bài viết đầu tiên trong loạt bài này, chúng ta có thể biết: "Giá Cointime sẽ chỉ thay đổi nhanh chóng khi những người nắm giữ dài hạn phân phối một số lượng lớn lần", và bản thân Cointime Price tương đương với "chi phí trung bình của thời gian chip có trọng số trên thị trường", trong giai đoạn phân phối, những người nắm giữ còn lại trên thị trường vì chấp nhận phân phối, dẫn đến chi phí cao hơn, phản ánh trong biểu đồ sẽ là sự tăng nhanh chóng của Cointime Price. Tận dụng tính năng này, chúng tôi đã thiết kế một chỉ báo để quan sát tỷ lệ phân phối và tạm thời đặt tên là "Tỷ lệ phân phối hàng ngày của giá Cointime". 2. Mô hình tỷ lệ phân phối hàng ngày của giá Cointime Để đo lường tốc độ thay đổi, chúng tôi sử dụng công thức đơn giản nhất ở đây: Tỷ lệ phân phối hàng ngày = (Giá Cointime hôm nay - Giá Cointime ngày hôm qua) / Giá Cointime hôm nay Giá trị tính toán sau đó được làm mịn bởi đường trung bình động. Viết công thức này vào Glassnode mang lại biểu đồ sau: Chúng ta có thể thấy rằng mỗi khi một nhà lãnh đạo thị trường tăng giá tăng, nó phải đi kèm với tỷ lệ thanh toán cao của Giá Cointime. Ngoại trừ một tỷ lệ phân phối cao gần đáy vào năm 2019, một khi có tỷ lệ phân phối cao trong thời gian còn lại, đó là tín hiệu cho những người nắm giữ dài hạn để tăng tốc phân phối. Đối với tỷ lệ phân phối cao trong năm 2019, trên thực tế nó sẽ không khiến chúng ta đánh giá sai, bởi vì tại thời điểm đó, ngay cả khi bạn không nhìn vào các chỉ số khác, bạn có thể biết rằng nó không thể là "đỉnh" chỉ bằng cách nhìn vào giá. Thứ ba, tỷ lệ phân phối hàng ngày ở đầu lịch sử Theo lẽ thường, mỗi khi BTC xuất hiện ở đỉnh lớn theo chu kỳ, thường không chỉ có một phân phối, cho dù từ URPD, Lợi nhuận thực hiện、... và các chỉ số khác có thể được nhìn thấy. Nó cũng có ý nghĩa logic, bởi vì phân phối luôn là một quá trình, không phải là một sự kiện có thể được hoàn thành nhanh chóng. Như bạn có thể thấy trong biểu đồ trên, khi bạn xuất hiện ở trên cùng, tỷ lệ phân phối hàng ngày sẽ tăng đáng kể hơn một lần. Trong chu kỳ tăng giá này, tỷ lệ phân phối hàng ngày đã tăng tốc một lần vào tháng 3/2024, điều này cũng có thể được xác nhận bởi dữ liệu của Lợi nhuận thực hiện, cho thấy một số người nắm giữ dài hạn đã chốt lời tại thời điểm đó. Tháng 3/2024 là đợt tăng nhanh đầu tiên về tỷ lệ phân phối trong đợt này; Vào tháng 11 cùng năm, trong quá trình Trump đắc cử và tăng giá nhanh chóng, tỷ lệ phân phối một lần nữa cho thấy sự gia tăng nhanh chóng. Từ góc độ phân tích dữ liệu on-chain, đây chắc chắn là một dấu hiệu cảnh báo đáng xem. Kết luận Trên đây là tất cả về học viện dữ liệu on-chain (tám) và việc chia sẻ loạt Cointime Price đã kết thúc. Độc giả quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về phân tích dữ liệu trên chuỗi, hãy nhớ theo dõi loạt bài viết này! Nếu bạn muốn xem thêm nội dung giảng dạy và phân tích dữ liệu trên chuỗi, vui lòng theo dõi tài khoản Twitter (X) của tôi! Hy vọng bài viết này giúp ích cho bạn, cảm ơn bạn đã đọc. Tin liên quan Học viện dữ liệu on-chain (1): Bạn có biết chi phí trung bình của BTC trên toàn thị trường là bao nhiêu không? Học viện dữ liệu on-chain (II): Chi phí cho những người Hodlers luôn kiếm tiền là bao nhiêu? Học viện dữ liệu on-chain (3): Các nhà sản xuất ở phía dưới có kiếm được lợi nhuận không? Học viện dữ liệu on-chain (VIII): Một bộ phương pháp định giá thú vị mới cho BTC với nghiên cứu ARK! (III) Bài viết này được xuất bản lần đầu tiên trong "Xu hướng năng động - Phương tiện truyền thông tin tức Blockchain có ảnh hưởng nhất" của BlockTempo.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Dữ liệu học viện trên chuỗi (Tám): Một bẫy mới, phương pháp định giá BTC kỳ diệu do ARK tham gia nghiên cứu! (III)
Bài viết này là bài viết thứ 8 trong loạt bài Học viện dữ liệu On-Chain, với tổng cộng 10 bài viết. Đưa bạn từng bước hiểu phân tích dữ liệu on-chain, chào mừng các độc giả quan tâm theo dõi loạt bài viết này. (Tóm tắt: Học viện dữ liệu trên chuỗi (6): Phương pháp định giá kỳ diệu BTC mới với sự tham gia ARK (I) ) (Bổ sung cơ bản: Học viện dữ liệu trên chuỗi (7): Phương pháp định giá kỳ diệu BTC mới với sự tham gia ARK (II) Loạt giá TLDR Cointime sẽ được chia thành ba bài viết, đây là bài thứ ba Rất khuyến khích đọc ít nhất bài viết đầu tiên trong loạt bài này! Bài viết này sẽ giới thiệu một phương pháp quan sát hàng đầu khác về Cointime Price Chia sẻ mô hình cá nhân: Mô hình quan sát tỷ lệ phân phối giá Cointime Đánh giá ngắn gọn về nội dung của hai bài viết đầu tiên Trong loạt bài viết về Cointime Price, bài đầu tiên giải thích nguyên tắc cơ bản của Cointime Price và đưa ra ứng dụng tạo đáy; Phần thứ hai bắt đầu từ quan điểm "độ lệch giá so với Giá Cointime" và chia sẻ mô hình Độ lệch giá Cointime được thiết kế cá nhân với bạn và sử dụng mô hình này làm bộ lọc tín hiệu ở đầu quan sát. Nếu bạn là người đọc lần đầu tiên của loạt bài viết này, bạn nên đọc ít nhất bài viết đầu tiên trước, nếu không có khả năng có độ trễ trong việc hiểu trong phần tiếp theo. Phương pháp ứng dụng trốn tránh hàng đầu: Mô hình tỷ lệ phân phối hàng ngày của giá Cointime Đầu tiên, quy luật giá Cointime Trước khi tiếp tục, chúng ta hãy xem biểu đồ của Cointime Price: Độc giả cẩn thận sẽ thấy rằng sự thay đổi về Giá Cointime thực sự có đầy đủ các đặc điểm rõ ràng: "Tăng mạnh ⭢ Giai đoạn nền tảng ⭢ Tăng mạnh ⭢ Thời gian nền tảng ⭢ ..." Theo nội dung bài viết đầu tiên trong loạt bài này, chúng ta có thể biết: "Giá Cointime sẽ chỉ thay đổi nhanh chóng khi những người nắm giữ dài hạn phân phối một số lượng lớn lần", và bản thân Cointime Price tương đương với "chi phí trung bình của thời gian chip có trọng số trên thị trường", trong giai đoạn phân phối, những người nắm giữ còn lại trên thị trường vì chấp nhận phân phối, dẫn đến chi phí cao hơn, phản ánh trong biểu đồ sẽ là sự tăng nhanh chóng của Cointime Price. Tận dụng tính năng này, chúng tôi đã thiết kế một chỉ báo để quan sát tỷ lệ phân phối và tạm thời đặt tên là "Tỷ lệ phân phối hàng ngày của giá Cointime". 2. Mô hình tỷ lệ phân phối hàng ngày của giá Cointime Để đo lường tốc độ thay đổi, chúng tôi sử dụng công thức đơn giản nhất ở đây: Tỷ lệ phân phối hàng ngày = (Giá Cointime hôm nay - Giá Cointime ngày hôm qua) / Giá Cointime hôm nay Giá trị tính toán sau đó được làm mịn bởi đường trung bình động. Viết công thức này vào Glassnode mang lại biểu đồ sau: Chúng ta có thể thấy rằng mỗi khi một nhà lãnh đạo thị trường tăng giá tăng, nó phải đi kèm với tỷ lệ thanh toán cao của Giá Cointime. Ngoại trừ một tỷ lệ phân phối cao gần đáy vào năm 2019, một khi có tỷ lệ phân phối cao trong thời gian còn lại, đó là tín hiệu cho những người nắm giữ dài hạn để tăng tốc phân phối. Đối với tỷ lệ phân phối cao trong năm 2019, trên thực tế nó sẽ không khiến chúng ta đánh giá sai, bởi vì tại thời điểm đó, ngay cả khi bạn không nhìn vào các chỉ số khác, bạn có thể biết rằng nó không thể là "đỉnh" chỉ bằng cách nhìn vào giá. Thứ ba, tỷ lệ phân phối hàng ngày ở đầu lịch sử Theo lẽ thường, mỗi khi BTC xuất hiện ở đỉnh lớn theo chu kỳ, thường không chỉ có một phân phối, cho dù từ URPD, Lợi nhuận thực hiện、... và các chỉ số khác có thể được nhìn thấy. Nó cũng có ý nghĩa logic, bởi vì phân phối luôn là một quá trình, không phải là một sự kiện có thể được hoàn thành nhanh chóng. Như bạn có thể thấy trong biểu đồ trên, khi bạn xuất hiện ở trên cùng, tỷ lệ phân phối hàng ngày sẽ tăng đáng kể hơn một lần. Trong chu kỳ tăng giá này, tỷ lệ phân phối hàng ngày đã tăng tốc một lần vào tháng 3/2024, điều này cũng có thể được xác nhận bởi dữ liệu của Lợi nhuận thực hiện, cho thấy một số người nắm giữ dài hạn đã chốt lời tại thời điểm đó. Tháng 3/2024 là đợt tăng nhanh đầu tiên về tỷ lệ phân phối trong đợt này; Vào tháng 11 cùng năm, trong quá trình Trump đắc cử và tăng giá nhanh chóng, tỷ lệ phân phối một lần nữa cho thấy sự gia tăng nhanh chóng. Từ góc độ phân tích dữ liệu on-chain, đây chắc chắn là một dấu hiệu cảnh báo đáng xem. Kết luận Trên đây là tất cả về học viện dữ liệu on-chain (tám) và việc chia sẻ loạt Cointime Price đã kết thúc. Độc giả quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về phân tích dữ liệu trên chuỗi, hãy nhớ theo dõi loạt bài viết này! Nếu bạn muốn xem thêm nội dung giảng dạy và phân tích dữ liệu trên chuỗi, vui lòng theo dõi tài khoản Twitter (X) của tôi! Hy vọng bài viết này giúp ích cho bạn, cảm ơn bạn đã đọc. Tin liên quan Học viện dữ liệu on-chain (1): Bạn có biết chi phí trung bình của BTC trên toàn thị trường là bao nhiêu không? Học viện dữ liệu on-chain (II): Chi phí cho những người Hodlers luôn kiếm tiền là bao nhiêu? Học viện dữ liệu on-chain (3): Các nhà sản xuất ở phía dưới có kiếm được lợi nhuận không? Học viện dữ liệu on-chain (VIII): Một bộ phương pháp định giá thú vị mới cho BTC với nghiên cứu ARK! (III) Bài viết này được xuất bản lần đầu tiên trong "Xu hướng năng động - Phương tiện truyền thông tin tức Blockchain có ảnh hưởng nhất" của BlockTempo.