币圈资讯如何分析“短期持有者”的盈亏状态?

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本文目录导读:

币圈资讯如何分析“短期持有者”的盈亏状态?-第1张图片-易欧app-全球最大的比特币交易所【官方网站】

  1. 核心指标:STH-MVRV 与 STH-SOPR
  2. 亏损状态分析:识别“投降”与底部
  3. 盈利状态分析:识别“贪婪”与顶部风险
  4. 结合市场结构与情绪
  5. 总结分析流程:

在币圈分析“短期持有者”(Short-Term Holders,简称 STH)的盈亏状态,是判断市场情绪、抛压风险和潜在顶部/底部的重要链上分析方法。短期持有者被定义为持币时间少于 155 天的钱包地址(这一标准由 Glassnode 等链上数据平台提出,大致对应比特币的一个完整牛熊周期中的短线波段周期)。

分析 STH 的盈亏状态,核心是观察他们的成本基础与当前价格的相对关系,以及亏损/盈利的极端程度,以下是具体的分析框架和关键指标:

核心指标:STH-MVRV 与 STH-SOPR

  • STH-MVRV(短期持有者市值与实现价值比):
    • 定义:当前市值 / 短期持有者的总成本基础(实现市值)。
    • 分析逻辑:
      • STH-MVRV > 1:短期持有者整体处于盈利状态,当该数值极高(如 >1.35)时,往往意味着市场过热,STH 获利丰厚,容易引发获利了结的抛压。
      • STH-MVRV < 1:短期持有者整体处于亏损状态,当该数值跌破 1 并持续下行,说明近期买入者被套牢。
      • 关键支撑/阻力:STH-MVRV = 1 对应的价格(即短期持有者平均成本线)是重要的心理和技术支撑位,牛市中,价格往往在此处获得支撑;一旦跌破,则可能引发恐慌性抛售。
  • STH-SOPR(短期持有者支出产出利润率):
    • 定义:短期持有者在链上花费代币时,卖出价格与买入成本的比值。
    • 分析逻辑:
      • SOPR > 1:卖出时盈利,若 SOPR 多次测试 1 并反弹,说明市场在成本线附近有较强买盘承接。
      • SOPR < 1:卖出时亏损(割肉),当 STH-SOPR 长时间低于 1,且出现极端低值(如 <0.95),往往意味着恐慌盘涌出,可能接近阶段性底部(投降式抛售)。

亏损状态分析:识别“投降”与底部

当短期持有者处于亏损状态时,重点观察亏损的深度和持续时间:

  • STH 亏损供应量占比:统计处于亏损状态的 STH 代币占总流通量的比例,当该比例急剧上升并达到历史极端高位时,说明大量近期买入者被深套。
  • STH 恐慌性抛售(Capitulation):结合交易所流入量和 STH-SOPR 观察,STH 在亏损状态下大量将代币转入交易所并卖出(SOPR 极低),这通常是“洗盘”或“底部投降”的信号,历史上,STH 的大规模亏损实现往往发生在局部底部附近。
  • 平均成本线支撑测试:价格跌破 STH 平均成本线后,若能在下方企稳并重新收复该线,说明空头力量衰竭,市场情绪修复。

盈利状态分析:识别“贪婪”与顶部风险

当短期持有者处于盈利状态时,重点观察获利了结的动机:

  • STH 盈利供应量占比:当绝大多数 STH 处于盈利状态(如占比 >90%),市场情绪通常极度乐观,此时需警惕“浮盈抛压”——一旦价格出现停滞或微跌,这些持有者可能迅速获利了结。
  • STH-MVRV 过热区间:当 STH-MVRV 进入历史高位区间(如 >1.4),表明短期投机泡沫严重,市场容易发生剧烈回调。
  • 利润实现速度:通过观察 STH-SOPR 的高位数值,判断获利了结的猛烈程度,SOPR 极高且伴随交易所流入量激增,通常是短期顶部的警示信号。

结合市场结构与情绪

  • 与长期持有者(LTH)的对比:LTH 在派发(卖出),而 STH 在接盘且处于亏损状态,说明市场结构脆弱;反之,若 LTH 持有不动,STH 在亏损中割肉,往往是筹码从弱手向强手转移的过程。
  • 资金费率与未平仓合约:链上 STH 盈亏数据需结合衍生品市场,STH 普遍亏损,但永续合约资金费率为负且未平仓合约量高,可能意味着空头拥挤,存在轧空反弹的可能。

总结分析流程:

  1. 看方向:STH-MVRV 大于 1 还是小于 1?(整体盈亏)
  2. 看极端值:是否处于历史过热(>1.4)或恐慌(<0.9)区间?
  3. 看成本线:当前价格与 STH 平均成本线的关系(支撑/阻力)。
  4. 看行为:STH-SOPR 是否显示大规模割肉或获利了结?
  5. 看背离:价格创新高/新低时,STH 盈亏状态是否出现背离?

风险提示:链上指标具有滞后性,且短期持有者的定义(155天)可能随市场周期变化而调整,建议将 STH 盈亏数据与宏观环境、技术面关键点位结合使用,避免单一指标决策。

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