Rusty mining equipment in a barren landscape
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比特币在6月5日供应亏损超50%后进入历史底部

CryptoQuant的RCV Z-score为-2.35,增加了第二个晚期熊市信号,但数据集对50%的触发点存在分歧。

作者:AI News Crypto Editorial Team阅读 4 分钟

比特币在6月5日一个关键的链上压力指标突破了之前周期的阈值后,进入了一个历史定义的“底部窗口”。另一个成本基础压缩模型也显示出深度负值,尽管亏损供应触发器取决于交易者使用的数据集。

关键要点

  • 比特币在6月5日,持有未实现损失的供应量超过了50%的阈值,这一水平在历史上通常在之前的周期中会在101天内预示宏观底部的到来。
  • 截至7月17日,已经过去了42天,使得当前周期的触发后阶段成为历史上最长的例子之一。
  • CryptoQuant的亏损供应读数在7月17日为46%,与用于开始倒计时的>50%的框架形成了实时差异。
  • CryptoQuant的实现市值方差模型显示标准化Z-score为-2.35,属于其历史范围的底部6%,并与之前子-2.0阶段的强劲未来12个月回报相关联。

供应损失在6月5日超过50%——历史倒计时标志

K33研究指出,截至6月5日,超过一半的比特币供应处于未实现亏损状态,将50%这一线视为历史上开始倒计时至宏观熊市底部的一个制度标志。

指标“亏损供应”跟踪的是链上成本基础高于当前市场价格的币的比例。在K33的历史框架中,一旦亏损供应超过50%,比特币的宏观底部通常会在不超过101天内到达。

这种框架很重要,因为它将模糊的“晚期熊市”叙述转化为一个时间限制的窗口。它本身并没有为低点设定日期或价格。

过去周期在“底部窗口”停留的时间有多长

K33引用的例子显示,在50%触发后存在广泛的分散。2022年熊市底部在13天后到达,而2018年则花费了23天。异常值是2014年,当时比特币在达到阈值后继续下降了101天。

截至7月17日,自6月5日触发以来已经过去了42天。这使得当前窗口在所引用的历史例子中是第二长的,这使得时机风险在历史最大值内保持开放,而不是暗示立即的底部。

K33还认为,供应损失超过50%现象后的一年回报“往往非常稳健”。这对长期定位是积极的,但并没有消除在窗口内出现额外下行的可能性。

CryptoQuant的RCV Z-Score达到-2.35,成本基础压缩加深

第二个信号来自CryptoQuant的实现市值方差(RCV)模型,该模型将实现市值与市场市值进行比较,以评估投资者成本基础与当前估值之间的拉伸或压缩程度。

CryptoQuant将RCV模型描述为处于其历史范围的底部6%,标准化的RCV Z-score为-2.35。贡献者Crazzyblockk直截了当地总结了这一解释:“当该方差压缩到深度负z-score领域时,在反弹期间建立的情感溢价在很大程度上已被定价。该指标不读取叙述,而是读取资本的分布。”

CryptoQuant还将Z-score低于-2.0的延长时间与强劲的前瞻性回报联系在一起,表示:“每次模型在-2.0 z-score以下停留的时间较长,2018年末、2022年中、2015年初,均在前瞻性十二个月回报超过75%之前。”该模型可能达到的极端历史锚点是2018年11月,当时“2018年11月的-4.68几乎正好落在比特币的周期底部附近$3,792。”

交易者可以跟踪的信号:供应损失和低于-2.0的时间

第一个实际问题是触发器本身。截止到7月17日,CryptoQuant的供给损失读数为46%,这与用于启动K33在6月5日倒计时的>50%阈值相冲突。对于使用50%作为时机工具的交易者来说,数据集和采样选择并不是一个脚注,而是信号。

接下来是时钟。如果将6月5日视为起点,那么与历史上引用的101天最大值相比,天数计数成为框定“晚”与“仍有余地”的最清晰方式。

在成本基础方面,实时变量是持久性。CryptoQuant自己的说法取决于RCV Z-score是否在较长时间内保持在-2.0以下,以及它是否相对于引用的-4.68低谷趋向更极端的读数。

这些链上制度信号目前确认了什么——又没有确认什么

我将这些视为制度标志,而不是时机判断。重要的阈值是50%的供给损失线,但数据包已经显示出为什么交易者会被“干净”的链上触发器切割。一组数据说市场在6月5日突破了这一点,另一组在7月17日显示为46%。如果触发条件依赖于数据源,那么可交易的优势在于一致性,而不是头条。

CryptoQuant的-2.35 RCV Z-score更像是情绪催化剂,而不是根本性的变化。真正的考验是市场是否能在那种压缩的成本基础制度中保持足够长的时间,以类似于之前的低于-2.0的阶段,以及6月5日的窗口是否能在单一数据集中干净地追踪,而信号不会在脚下移动。

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