從鏈上數據看，這輪週期已經見頂了嗎？

Colin認為，當前比特幣已經具備頂部形成的條件。

主持人：
Alex
， Mint Ventures研究合夥人

嘉賓：
Colin
，自由交易員、鏈上數據研究者

錄製時間：2025.2.15

大家好，歡迎來到由Mint Ventures發起的WEB3 Mint To Be。 在這裡，我們持續追問和深度思考，在WEB3世界裏澄清事實、探清現實、尋找共識。 為大家分清熱點背後的邏輯，提供穿透事件本身的洞察，引入多元的思考角度。

聲明：本期播客我們所討論的內容不代表各位嘉賓所在機构的觀點，所提到的項目也不構成任何投資建議。

Alex：
本期節目有點特殊，因為之前我們討論了許多關於特定賽道或項目的話題，也交流了一些週期性敘事，比如之前我們談到過meme。 但今天我們要討論的是鏈上資料分析，尤其是BTC的鏈上資料分析。 我們將近距離地審視它的作用原理、關鍵名額，學習它的方法論。 在今天的節目中，我們會提到許多關於名額的概念，將這些概念列在文字版本的開頭，以方便大家理解。

本期播客提到的一些數據名額和概念：

Glassnode： 一個常用的鏈上資料分析平臺，需要付費。

已實現市場價格（Realized Price）：基於比特幣最後一次鏈上移動時的價格加權計算得到，反映比特幣的鏈上歷史成本，適合評估市場的整體盈利/虧損狀態。

URPD： 已實現價格分佈。 用於觀察BTC籌碼的價格分布情况。

RUP（Relative unrealized profit）： 相對未實現收益。 用來衡量比特幣市場中，所有持幣者的未實現利潤占總市值的比率。

Coinwww.gushiio.com True Markewww.gushiio.coman Price ： 一個基於Coinwww.gushiio.com Economics體系的鏈上均價名額，旨在通過引入比特幣的&ldquo； 時間權重&rdquo； 來更準確地評估BTC的長期價值，相比BTC的當前市場價格，和已實現市場價格（Realized Price），Coinwww.gushiio.com體系下的True Markewww.gushiio.coman Price還綜合考慮時間的影響，適合BTC大週期下的價格。

Shiller ECY： 由諾貝爾經濟學獎得主羅伯特&middot； 席勒提出的估值名額，用以評估股市的長期回報潜力，並衡量股票相對於其他資產的吸引力，由席勒本益比名額（CAPE）改良而來，主要考量了利率環境的影響。

學習鏈上資料分析的契機

Alex：
今天我們邀請到的嘉賓是自由交易員、鏈上數據研究者Colin，先請Colin跟我們的聽眾打個招呼吧。

Colin：
大家好，首先感謝Alex的邀請。 我當初接到這個邀約的時候多少是有一點驚訝的，因為我本身是一個無名的小散戶，也沒有什麼特別的頭銜，就默默在做自己的交易。 我的名字叫Colin，我在Twitter上經營一個帳號叫做貝格先生，平時主要會分享一些鏈上數據的教學，針對現時市况的分析，還有一些交易概念的分享。 我對自己的定位大概有三個：第一個是事件驅動型的交易者，我平時會思考事件驅動型的交易策略； 第二個是鏈上數據的分析師，這個部分也是我主要平常會在Twitter上分享的內容； 第三個比較保守，我自稱為指數投資者，我會選擇把部分資金配寘在美股的大盤，通過這部分資金去投資的Beta降低我資產曲線整體的波動，同時保持整體部位一定的防禦性。 以上大概就是我對自己的定位。

Alex：
感謝Colin的自我介紹。 我邀請Colin參與節目是因為在Twitter上看到他關於比特幣的鏈上資料分析，很有啟發。 這是之前我們談論比較少的話題，也是我自己的板塊中比較欠缺的部分。 我看了他寫的系列文章，覺得邏輯清晰、言之有物，所以我就去邀請他了。 要提醒大家的是，今天無論是我還是嘉賓的觀點，在節目中都帶有很强的主觀性，且資訊和觀點都可能在未來發生改變，不同的人對同樣的數據和名額可能會有不同的解讀。 本期內容不作為任何投資建議。 本節目會提及一些資料分析平臺，僅作為個人使用的分享和舉例，不作為商業推薦。 本節目沒有收到任何平臺的商業贊助。 我們進入正題，來聊聊加密資產的鏈上資料分析。 剛才說到Colin是一比特交易員，那你是在什麼情况下開始接觸和學習加密資產的鏈上資料分析的呢？

Colin：
這個問題我想應該拆成兩個部分來回答。 首先第一個，我認為身邊無論是誰，只要是想要進入或者已經進入金融市場的人，包括我自己，最主要的目標應該都是賺錢，利用盈利改善自己的生活品質。 所以我的理念一直都很一致，就是什麼東西能够對我的盈利帶來幫助，我就去學什麼。 通過這種管道提升我整體交易系統的期望值，簡單來說就是什麼東西能賺錢，我就去學。 第二塊呢，一開始會接觸到鏈上數據單純就是誤打誤撞，我大概六七年前的時候，當時是完全不懂，這個看一下，那個看一下。 在摸索各個領域的時候，我看到很有趣的研究理論就想要去學，當時也是無意間看到比特幣有一個所謂的鏈上資料分析這個領域，我就開始去學習、去研究。 學到後期，我會結合在其他領域學到的知識，主要是量化交易開發的部分，把它結合到鏈上數據，然後去開發一些交易的模型，最後再把這些模型融入到我自己的交易系統當中。

Alex：
那你正式開始接觸鏈上資料分析到目前為止，比較系統的學習跟研究大概已經多少年了呢？

Colin：
我覺得這個不好定義，其實我一直都沒有真正系統性地學過。 因為從以前到現在，我自己有遇到一個問題，就是我其實完全沒有看到任何系統性的教學。 從最一開始看到這個領域的時候，可能真的是好幾年前了，我那個時候就有發現，但沒有深入去研究，就看了兩三篇文章知道了這個東西。 過了一段時間之後，我又回來看到一些更深入的內容，那個時候我在專注研究其他東西，又回來這裡，看到這個蠻有趣，我就繼續研究下去。 沒有一個系統性學習的時間，就是東凑西凑這樣子。

Alex：
瞭解，那你從學習鏈上數據到把它應用到你實際的投資實戰當中，這個已經持續大概多少時間了呢？

Colin：
這個界限比較難界定，但我覺得接近兩輪比特幣的週期&hellip；& hellip; 也不能算兩輪吧，要看你是從牛市還是熊市開始定義。 大概是從2020、2019左右開始接觸，但那個時候沒有實際應用，因為我不敢，那時候對這個東西還不太熟，但是已經開始學。

鏈上資料分析的價值和原理

Alex：
明白。 我們接下來會談到很多具體關於鏈上資料分析的概念，包括一些指數，你日常在使用的鏈上數據觀測平臺一般是哪一些？

Colin：
我現在主要用一個網站，就是Glassnode。 先簡單講一下，它是需要付費的。 有兩個付費的等級，一個是專業版的比較貴，我記得一個月要800多美金。 第二個我有點忘記了，一個月大概三十幾U到四十幾U。 它還有一個免費版，但免費版能看到的資訊其實很少。 當然除了Glassnode還有很多其他的，我最後選擇它是因為起初在篩選和研究的時候，這個網站最對得上我的胃口。

Alex：
明白，我在看了Colin的很多資訊之後，我自己也去注册了Glassnode，成為他們的付費會員。 確實我感覺他們的數據非常豐富，另外即時性也比較好。 那麼我們來聊第二個問題，剛講到你是一個交易員嘛，你重視的是它對投資實戰的幫助。 那麼鏈上資料分析在你的投資當中的核心價值是什麼？ 背後的原理是什麼？ 請你給我們介紹一下。

Colin：
好的。 首先先講第一個，就是鏈上資料分析的價值跟原理。 這兩個我打算合併在一起講，因為其實蠻簡單的。 我們的傳統金融市場，不管是交易股票、期貨、債券選擇權、甚至房地產，或者是一些原物料，比特幣跟它們有一個最根本性的差別，就是它採用的是區塊鏈科技。 這個科技最重要、最常被大家拿出來說的價值就是它的透明性。 所有這些比特幣的轉移資訊是公開透明的，所以你可以直接在鏈上看到比如說300個比特幣從一個地址轉到另一個地址，這是可以在區塊鏈瀏覽器上查到的。 雖然我沒有辦法知道這一串地址背後是誰，但是這個不重要，因為其實沒有任何一個單一個體可以影響整個比特幣的價格走勢跟它的趨勢。 所以正常來說，我們去研究鏈上數據的時候，看的是這個市場的整體，是看他的趨勢，看群體的共識跟行為。 即便我不知道這個地址或者那個地址的背後是誰，但我可以通過匯總全部的地址去分析他們這些籌碼的流向，看他們是否已經獲利了結或者是停損，他們的盈利狀況怎麼樣，虧損狀況怎麼樣，他們更傾向於在哪一個價位買入大量的比特幣或者他們不喜歡在哪一個價位買入比特幣，這些數據其實都是看得到的。 這個是我認為比特幣鏈上資料分析相對於其他金融市場來講最大的價值，因為其他市場做不到這件事。

Alex：
確實這點很重要。 像我們做加密投資，跟我們看股票或者其他產品一樣，同樣要去分析基本面。 就像你剛剛所說的，鏈上數據是透明的，所有人都可以去觀測。 如果其他的專業投資人都去看鏈上的數據，你不看，那就相當於你在投資當中比別人少一項很重要的武器。

鏈上資料分析的難點

Alex：
在你實戰去做鏈上資料分析的時候，你覺得它主要的難點和挑戰可能是什麼？

Colin：
我覺得這個問題問得非常好，我打算分成兩個部分來回答。 首先第一個部分是比較好解决的，是在學習上會有一個比較困難的點，就是基礎知識。 對於多數人來說，包括當時的我，因為我前面有提過，很難找到一個真正系統性的教學。 當然我沒有去線下詢問有沒有這一類的付費課程，但是有的話我應該也不太敢買，因為我自己做交易到現在，我其實不太會付費去購買一些課程。 我沒有接觸過任何系統性教學的課程，所以其實所有的內容都是要自己去挖掘、去探索。 鏈上數據的種類有很多，在研究的過程中，我自己的理念是會去把每一個我看過的名額背後的計算管道跟原理都搞清楚。 這其實是一個非常花時間的過程，因為你光看到某一個名額，它會給你一個計算公式，我的想法是去推敲出這個計算公式背後到底在想什麼，它幹嘛要這樣子設計。 我把這一些名額搞清楚之後，接下來還要做第二件事情叫篩選。 如果有量化策略開發相關經驗的人或者有研究過名額相關的人，其實就會知道一件事情，就是很多名額的相關性是非常高的。 相關性太高會造成一個問題，就是你在判讀上很容易產生雜訊，或者你會過度解讀。 舉例來說好了，假設我今天有一個逃頂的系統，這個逃頂的系統可能有1號到10號的10個訊號，假設如果1號到4號的相關性太高，會造成一個問題。 例如說比特幣的價格今天發生了某一種行為或者是變化，它可能會直接讓1號到4號同時亮燈，這個其實就很麻煩。 因為如果他們相關性太高，這就是一個必然的現象。 如果今天10個燈裡面亮了4個，你就說這很危險，但其實這不太合理，因為本來就會亮啊。 如果你沒有根據相關性把它們做切割的話，這個現象是非常容易發生的。 我在研究完每個名額跟數據的原理之後，其實直接看計算公式就知道它們的相關性高不高，我根據相關性把它切割。 例如說這5個相關性很高，那我就會把它稍微切割篩選一下，最後選出一兩個。

這第一部分其實算好解决的，不算是主要的難點。 第二個部分才是真正的挑戰，就是關於鏈上數據的部分，你要怎麼跟身邊的人或者是對自己證明你的觀點是正確的呢？ 我這裡可能要舉一個比較粗俗一點的例子，但很好理解。 我之前有在推文上寫過，其實量化領域這一塊都會告訴你說交易是不太能刻舟求劍的。 那我之前有舉過一個例子是這樣子，假設今天有一個很奇怪的交易策略，它的進場標準是，假設我家裡養的狗狗叫了兩聲，然後外面在下雨，那我就進場做多。 結果我根據這個策略去回測，回測了1000次，發現勝率有95%，還遠遠地擊敗大盤，那這個策略有人敢用嗎？ 其實蠻奇怪，莫名其妙狗叫，然後外面在下雨，就可以做多，然後勝率還這麼高。 這個其實有一個名詞叫做倖存者偏差。 如果你今天沒有辦法給它任何邏輯支撐的話，即便樣本數足够，其實這個策略是不能用的。 有些人會反駁說可是它回測1000次，勝率有95%，回測結果就是支持這個策略是可以用的。 那我剛才有提到所謂的倖存者偏差，簡單來講，假設我連丟一個硬幣丟了10次，10次都是正面的幾率其實是1/1024，換句話說，平均每1024個人都在做這件事情的時候就會有1個人成功，連續丟出4次正面這種狀況其實就是所謂的倖存者，其他1023個人在做這件事情的時候是失敗的，我們其實不會看到，我們看到的永遠都是成功的那一些案例。 回到剛剛Alex的問題，就是所謂的主要難點在哪裡。 因為我們看的主要都是大級別的共識跟趨勢，回顧比特幣的歷史，最明顯的三個週期頂部也就是2013年、2017年跟2021年的兩個頂部，這樣加一加也才4個樣本數，是絕對不够的。 既然樣本數不够，如果我們今天再去刻舟求劍，看2013年某個名額有到過哪裡，2017年某個名額到過哪裡，所以今年也要到哪裡，這是不合理的。 因為樣本數已經完全不够，如果這個時候我們還不賦予它邏輯去做研究的話，你的理論是非常容易失誤的。 有一個最主要的問題就是，面對歷史這麼少的樣本數，我必須要用演繹法的管道而不是單純用歸納法的管道去研究。 我研究完之後，根據演繹法得出一個結論，需要讓時間去證明我的看法到底是對的還是錯的。 如果是對的，那說明我前面演繹推論的過程可能是合理的。 如果是錯的，那我還需要繼續去修正前面的演繹邏輯。 但是如果今天只是單純根據歸納法，其實多數散戶都最喜歡做這件事情，覺得以前走勢跟現在走勢長得很像，所以後面應該要暴漲或者暴跌，這其實不合理。 回到最一開始講的第一句話，我覺得最大的難題就是我要向別人證明或者向我自己證明我的推論是正確的，所以我無時無刻都必須去修正我的邏輯跟假設，然後去查到底有沒有瑕疵的部分。 因為比特幣太年輕了，所以在鏈上資料分析這一塊永遠都會面臨樣本數不足的問題，這個時候其實你在研究上就不得不採用單純只有演繹法，也是用邏輯的管道去推論它，然後等待時間來證明自己的判斷。 這是我現時遇到的最大的難點。

重點關注的鏈上名額

Alex：
明白，我覺得聽了還是很有啟發的。 剛剛我跟您請教的問題也是之前我開始看Glassnode上面各種各樣的名額的時候的一些困惑。 它的名額如此之多，我應該以哪個名額作為我的交易參考呢？ 因為很多名額有各種各樣的計算邏輯嘛。 我後續自己傾向於去挑選那些名額的邏輯，跟你剛剛提到的邏輯蠻像。 就是首先我要看這個名額背後的運算邏輯，以及我要覺得這個邏輯是講得通的，而不是回測抽出來說好像這個名額很准，以後就以這個准的名額去預測未來。 像你所說的演繹法當中的參攷性需要更大一些，才可以作為我們主要去採納的名額。 那麼經過你剛剛談的這些心得，在你現時日常對比特幣的分析當中，有哪些鏈上名額是你長期以來一直在關注或者說你覺得是比較重要的？

Colin：
這個問題其實我前面有說過，我會儘量根據相關性去做篩選。 我平常看的鏈上數據名額很多，那我今天從不同維度，也就是儘量從相關性低的部分，折開成三個層面來分別介紹。

第一個我會長期關注且重點關注的一定是URPD這個名額。 它是一個圖表，呈現的管道是一排柱狀圖，橫軸是比特幣的價格，縱軸是比特幣的數量。 假設我們今天在9萬的位置看到一根很高很大的柱體，那我們就會知道有非常大數量的比特幣是在這個位置做建倉的，也就是他們買入的成本，那根柱狀圖會顯示他們在這個價位買入的比特幣的數量有多少。 所以其實根據這件事就能一眼看出，假設10萬以上的堆積量非常多，那我們就可以知道很多人在10萬以上買入。 這個URPD的圖表主要有兩個觀察的重點。 第一個就是最簡單的籌碼結構。 假設今天我看到現在的市况是8.7萬左右，8.7萬上方已經堆積了非常大量的籌碼，根據上個禮拜的數據應該是440萬個，那我們就知道在這個區間內存在非常大量的換手，或者說有人在這邊買入了。 那既然有人買入，就很有可能形成一定的共識。 在這種大量堆積的區間裡面，很容易對價格形成一個吸引力的效果，也就是說價格很可能在這個區間裡面一直震盪，往下跌也很容易過一段時間就會修復，然後漲回來。 如果往上漲，下麵的籌碼都已經全部變成浮盈狀態，那他們其實就容易賣賣賣，做短線交易，然後把價格再賣回來。 所以它其實就很容易在這個區間裡面做震盪。 這是第一個觀察重點。 第二個觀察重點是我們可以透過URPD去觀察比特幣派發的過程。 所謂的派發就是在早期熊市的時候，以低價位買入比特幣的那些籌碼，然後他們把手上便宜的籌碼往上賣，那我就把這個過程定義成派發。 假設今天在10萬的這個價位多了30萬個籌碼，成本在2萬的籌碼，假設是2萬，剛好也减少了30萬個，那我們其實就可以看出來，成本2萬的人今天賣了30萬個，他們的賣出平均價格大概在10萬。 我們就可以看到低成本的那些籌碼平常是否出現一些劇烈變動。 當然現在價格是10萬、9萬多，所以他們出現劇烈變動一定是降低，不會是新增，因為現在價格區間是在9萬多，不會到2萬多，所以那邊只會减少，不會新增。 所以我們就可以根據這件事情去觀察派發的速率，大概是這個意思。 這是我第一個會長期關注的名額。

第二個我想要介紹一個名額叫做RUP，它的中文叫做相對未盈利的狀態。 這個名額其實就一個目的，幫助我們衡量整體市場的盈利狀況，就是整個市場對於現在比特幣這個價格對應的盈利的狀況。 比如說你到底賺了多少，或者是賺不多，或者賺很多，大概是這個概念。 這個名額的原理其實非常簡單，因為透過所謂的區塊鏈透明的機制，我們可以追跡到大部分籌碼買入的價格。 我們可以透過這些籌碼買入的價格跟現在的價格做比較。 假設他買入在5萬，現在價格是10萬，我們就會知道這一個比特幣現時是賺錢的，那我們就把它賺多少錢計算出來。 例如說有10個比特幣買在5萬，然後現在是10萬，1個就賺5萬，10個就賺了50萬。 我們把這些浮動盈虧全部加總起來，然後把這個數位根據現在的市值去做一個標準化，那我們就可以得到一個介於0跟1之間的數位。 那0跟1之間就很好觀測，假設今天RUP很高，例如0.7、0.68、0.75，那我們就知道市場現在整體的盈利狀況很高，可能會讓更多人想要獲利了結。 所以RUP太高，通常會被我們視為一個相對的警訊。

第三個維度我想要聊的是一個市場的公允的估價模型。 市面上其實存在非常多不一樣的比特幣估價模型，每個模型其實都會採用不一樣的方法去評估這個比特幣的公允價值。 所謂的公允價值其實就是一個比特幣到底值多少錢。 我看完那麼多模型，我覺得最經得起考驗的是Coinwww.gushiio.com Price模型。 這個名詞其實我沒有在其他地方看過它的中文翻譯。 簡單來說，我們常常聽到一個名字叫做木頭姐Cathie Wood，她旗下的ARK Invest，和鏈上數據網站，也就是我剛才提到的Glassnode，這個概念是他們兩方一起合作出產的一份文獻裡面提到的。 這個模型最大的特點在於它引入了時間加權的概念，然後去計算比特幣的公允價值。 算出來的數位有兩個主要的用法，第一個很簡單就是抄底。 假設今天在熊市的過程中，跌跌跌，最後跌破了Coinwww.gushiio.com Price給出的估值，那我剛才有說過，這個數位其實就是一個比特幣到底應該值多少錢。 如果今天跌破了這個位置，相當於你買在一個非常划算的位置。 根據歷史回測，根據它的邏輯其實都能看出來，每當價格跌破Coinwww.gushiio.com Price的時候，其實都是一個非常好的抄底的位置。 第二個應用是逃頂，我們可以去透過監測現時的價格跟Coinwww.gushiio.com Price的價格，它的距離有多遠。 如果它偏離Coin www.gushiio.com Price太多的話，我們就可以去評估說，這個偏離度如果太大了，是不是代表市場有可能已經接近頂部了。 以上三個維度分別是籌碼結構、盈利狀態跟公允估價模型，就是我想要分享的三個名額還有面向。

如何看待數據打架的情况

Alex：
好的，剛剛已經講得非常清楚了。 可能很多用戶會問一個問題，剛剛您這邊列的三個關注名額可能代表了不同的面相，也符合剛剛您所說的他們之間的相關度沒有那麼高，所以可以放在一起作為一個參攷名額。 那麼假設這樣的名額在實際運用當中發生了分歧的情况，比方說可能名額一覺得現時已經處在一個派發的情况，名額二、三可能顯示現時距離頂部，從週期來看似乎還沒有那麼高。 在這種情況下，你會怎麼去處理數據打架的情况？

Colin：
我覺得這其實不只是在鏈上資料分析領域，在其他例如說技術分析領域或者說宏觀領域，都有可能遇到所謂打架的狀況。 那在鏈上這一塊，我個人的處理管道很簡單，我會賦予不同的層面不同的權重。 其中我最看重的其實是籌碼結構的部分，也就是派發的進度。 因為其實盈利狀態來講，它也是去輔助我觀察到底市場那些低成本的籌碼，在熊市期間，例如說在15000、16000買入的比特幣籌碼，他們到底派發完了沒有。 有一個很特別的現象是在比特幣歷年的每一次週期中，其實都會出現兩次非常明顯的大規模的派發。 例如以2024年來講，最明顯的案例是去年的3月到4月那個時候，其實從盈利狀態來講，你一定可以看到那個時候出現大規模的派發。 可是如果我今天只看到了大規模的派發，那我下一個問題就要去思考，他們派發完了嗎？ 一切的判斷的準則都是從這個問題出發。 如果他們出現了大規模派發，但還沒有派發完，那我就可以很安心地告訴自己牛市還沒有結束。 像我在去年3到4月的時候，比特幣一路沖上7萬多，我其實還蠻興奮的，因為牛市終於來了，創新高了。 結果後來就開始一路震盪大概超過半年的時間。 那個時候我去觀察這些數據是得不出見底的結論的，頂多充其量就是第一次派發。 然後很多數據也是，像我之前有發一些中期的分析和籌碼結構的分析，那個時候其實根據短期持有者平均成本，他的那個狀況都是跟真正牛市結束是不太一樣的。 所以我那個時候其實是很安心的。 那你說數據打架，他現在說派發了，那我到底是不是要逃頂？ 其實不用，因為主要的問題還是我剛才講的那一個：派發結束了沒有。 以這個問題去做每一個名額篩選的標準，去做判斷的基準，其實就可以很容易得出這個結論，就是即便派發出現了，而且還很大規模，但我只要去判斷他結束了沒有。 用這個去當準則就可以很有效地去處理所謂數據打架的問題。

Alex：
那我們現在擬定一個場景，比方說現時我們看URPD，它這個名額假設已經出現了兩次派發，比較像剛剛你說的情况，去年3、4月份一次，然後年底12月到1月也有一個派發的高峰。 假設就是它出現了這種派發的情况，但是可能另外兩個估值名額就沒有那麼高，出現這種情況的時候，你剛剛說會賦予它不同的權重，那你是會根據權重的占比去减一部分的倉呢，還是說會把三個名額統一思考之後，不根據權重進行倉位的調整，而是在關鍵的時候做出一到兩次重要的決策？

Colin：
我自己的做法是前者，因為其實沒有任何一個人可以知道說現在到底是不是真正的頂部，沒有人可以逃在那個最高的位置，如果有的話就太厲害，我一定會想要認識一下。 頂部，我個人的解讀它是一個緩慢的過程，雖然你去看日線圖的話感覺到很快，但其實如果人身處在當下，比如說你身處在69000那個時候，上一輪週期的頂部，你不會感受到現在就是頂部了。 我們只能根據數據做一個判斷說，現在有可能具備頂部形成的條件。 所以根據這個前提，我其實是會做分段立場的。 例如說在我認為頂部條件已經逐漸開始成熟的時候，一旦我在這個期間內看到了某一個名額給了我一個警訊，例如我之前在Twitter上分享過一個RUP的背離，我就會去做相對應的減倉。 當然這個減倉的幅度一開始就要先事前製定好，不可能說現在背離了，不知道减多少就隨便减一點，不會這樣的。 我會先擬定好一個大概，例如說我把倉位分成4份，然後一旦出現了什麼樣類型的警訊，我就會先减掉其中一份，第二個警訊出來我再减掉一份。 同時我會規劃，最後一份資金不管怎樣一定得出場。 比如說熊市已經確定結束了，但是其他警訊都還沒出現，我們需要製定一個極端的，最後逃跑的策略去做篩選。

Alex：
明白，還是根據不同的警訊觸發，我們去逐步離場、減倉。

Colin：
是的。

對BTC在本輪週期的位置判斷及依據

Alex：
明白。 我近期也一直在關注你的Twitter帳號，你日常也會根據剛剛談到的這些名額，包括這些名額背後的理念去踐行自己的交易實踐。 現在我們看比特幣，已經在91000到109000這個區間震盪了快三個月了。 現時市場上對於這個價格區間段是有蠻大的分歧的，不像是在12月、1月，大家覺得這次牛市遠遠沒有結束，要衝到15萬、20萬甚至30萬，很多很積極的觀點。 現時市場的分歧很大，有的人認為BTC本輪頂部就在10萬左右，但有些人呢認為這個週期的BTC還沒有見頂，2025年還是會有主昇浪。 那麼根據你現時的綜合的判斷，你的看法是什麼？ BTC處在我們這一輪大週期的一個什麼位置？ 然後支持你判斷的數據來源是哪些？

Colin：
在回答這個問題之前，可能要先打一個預防針，我其實是非常看空2025年的。 我認為BTC現時已經處在一個具備頂部形成的條件了。 其實我知道很多人，包含我身邊的一些參與者，他們在2024年的所謂的比較特別的牛市的過程中，收益狀況其實並不好，因為2024年整體市場的跑法跟以往的每一次週期都不太一樣，最明顯的一點是沒有山寨季。 這點讓很多人受傷，包含我身邊的一些非專業交易員的朋友，他們也有進來參與這個市場，其實他們在山寨幣上面受到不少的虧損。 為什麼會這樣子？ 2024年我們稍微回顧一下，在年初的時候有出現過一次山寨行情，第二次是出現在去年的11月，也就是川普那時候當選美國總統。 這兩次的山寨行情其實相比我們前幾輪的週期，有一個很大的很明顯的點，就是它們的持續性其實都不太好。 甚至在去年11、12月的那一波行情，山寨幣完全不是全面上漲，它是一個非常明顯的板塊輪動。 那個時候有Defi板塊，漲完之後換老幣，例如說XRP，然後萊特幣什麼的，那個板塊輪動是非常明顯的。 從這件事情我們就可以看出來，2024年的這一輪牛市，如果大家認為他是牛市的話，這一輪週期其實跟以往是有非常大的差距的。 還有一種理論是說牛市結束前一定會有一個所謂的山寨季，那其實我自己認為，你沒有辦法說山寨季出現，牛市才能結束，這顯然是沒有强相關的。 我們就不太能以此來作為牛市是否結束的判斷。 前面提過鏈上資料分析有一個本身的短板，就是樣本數永遠都不夠。 我們單純拿歷史的狀況去類推今天的市場，其實就是一個刻舟求劍的做法，不太好。 如果你要刻舟求劍的話，13年、17年、21年頂部應該要出現在年底左右，根據時間來看的話。

我個人認為現在其實已經具備所謂的頂部形成的條件。 原因非常複雜，我用到很多的名額跟數據去做判斷。 我簡單講幾個比較覈心的。 首先第一個，就是我們剛剛提到的籌碼結構，也就是URPD的圖表。 我們可以看到一件事情，在2022年，還有2023年累積的那一些低成本的籌碼，那個時候他們在低位買入很大量的BTC，時至今日為止已經有非常多的籌碼被做派發。 講白話一點，就是他們已經賣掉了，他們不玩了。 可能有些聽眾會有個問題啊，就是他們賣了關我什麼事？ 有個觀念可能要跟各位解釋一下，每一輪牛市結束的時候，幾乎每一次都是因為那一些低成本籌碼派發結束了，然後牛市就跟著結束了。 這個地方有一個比較不直觀的點，不是因為他們砸盤牛市才結束，正是因為價格一直上漲，他們一路賣，賣到後面他們賣完了，然後價格停下來了，牛市就要結束。 這不是單純我拍腦袋說一定是這樣，其中是有一個邏輯的。 假設今天在市場上參與的每一個BTC籌碼都是高成本的籌碼，例如說9萬以上買入的，然後5萬、2萬、3萬那些買入的籌碼都已經跑掉了。 這個時候只要價格沒有出現很明顯或者很強勢的主昇浪的行情，就算是單純做一個所謂的寬幅震盪，例如說去年的7萬到5萬之間的那一個震盪幅度，或者說現在大概9萬到10.9萬這個幅度裡面做震蕩，都會讓這一些高成本的籌碼的持倉壓力非常大。 持倉壓力大就會導致一個問題出現，價格現在大概95000、96000吧，假設今天跌到89000，其實不到10%，但是這些籌碼的壓力就很大，他們甚至很多都是短線交易者，一旦壓力大，可能就會選擇賣出，那賣出就導致價格出現進一步下跌，下跌的話又讓其他高成本籌碼扛不住壓力，他們又賣了，那就會造成一個連鎖反應的情况。 這個就是我認為從URPD這個圖表上面看到的，就是很多低成本籌碼都已經做派發。

第二個也是我剛剛提到的名額叫做RUP，用來衡量市場盈利狀況的一個名額。 這個名額如果各位有興趣，可以去查閱來看，它很有趣，就是如果你把它的線跟價格線放在一起看的話，它們的相關性非常非常高，幾乎就是一起走的。 這其實是很合理的一件事情，因為價格越高，持倉成本盈利狀況會越高，兩條線的形狀會幾乎一模一樣。 所以價格越高，RUP就會跟著越高； 價格變低，RUP就會跟著越低，這個很簡單。 但是一旦RUP出現了一個所謂的背離的狀況的時候，其實就說明市場狀況已經出現改變了。 什麼叫做背離呢？ 比如說比特幣漲到9萬，然後回檔再漲到10萬，創出了一個更高的高點，但是RUP在10萬的時候，卻沒有在9萬的時候那麼高，反而是往下走了，這個就是所謂的RUP變低了，但是價格變高了的狀況。 那就很奇怪為什麼會出現這種狀況？ 唯一可以合理去解釋這件事情的邏輯只有一個，就是我們剛才講過，RUP是用未實現盈利去算，市場上主要大量的未實現盈利其實都是由那些低成本籌碼貢獻出來的。 例如說你今天在16000買入一個比特幣，現在96000，光這一個比特幣的浮盈就是8萬。 但是如果你今天在86000買入比特幣，現在96000，這一個也才1萬，所以比例上主要的貢獻都是由那些低成本籌碼做的。 所以一旦你價格更高，但RUP反而更低的話，代表一定有一部分甚至蠻大量的低成本籌碼是在前面就已經先賣掉，導致你後續價格更高的時候，這些低成本籌碼因為已經離場了，所以他們把部分的未實現盈利變成了已實現盈利，所以在RUP上看不到，那就會導致RUP更低，產生一個背離。 這一點可以幫助我在解讀RUP上面得到一個驗證，就是確實真的有低成本籌碼離場。

第三個面相的話，鏈上數據其實還有很多可以談的，但是我個人分享另外一個比較獨特的一個觀點，叫做美國的股票市場。 如果有人對股票市場有研究的話，其實會知道股市有所謂的一個估值的概念，也就是本益比，或者說市盈率。 估值這個方法有很多不一樣的變形，我個人參攷的名額叫做Shiller ECY，這個名額來自耶魯大學的席勒教授，他衡量的是股票標的相對於債券標的的殖利率，這個名額是他在2020年疫情發生之後發表的一篇論文裡面提到的。 因為他認為他之前的另外一個模型或者說數據叫做Shiller PE，叫做席勒本益比。 他認為那個模型在疫情後，因為全球市場的結構的改變，很多狀況其實都跟以前不一樣了，所以他又發明了一個新的名額叫Shiller ECY，去衡量這個市場，然後發現這個名額預測效果確實比較好。 簡單來講一句話，這個名額現時顯示美國股票市場的估值已經有一點太高了。 這裡要澄清一件事情，估值高不代表一定要下跌，估值高之後還可以更高，還可以再更高。 但是它衡量的是類似一個光譜的概念，就是它現在越來越接近危險區。 其實現在接近的位置是一個相對我認為蠻危險的位置。 股票市場的估值，現時主要都是由最熱門的話題，也就是AI來貢獻的。 前段時間有一個DeepSeek，它橫空殺出一個措手不及，讓美國股票市場的估值突然出現一波下修。 但其實在這一點上面，我自己在中短期內是偏悲觀的。 因為DeepSeek雖然對長期來講是一個籌碼下降，當然對AI產業是絕對的利好，但是在短期內，我認為這個估值效應不會這麼快就結束，所以我認為估值仍然存在下修的空間。 美股市場如果不好，那作為小弟的比特幣自然臉色也不會太好看。 不過這些都是我個人的偏見，個人的Bias，供各位參攷。

Alex：
好的，剛剛Colin講得非常詳細，他這邊的觀點我們再簡單梳理一下。 他認為現時這個價位區間已經符合了很多以往估值見頂或者是價格見頂的一些條件，包括他剛剛提到了籌碼派發的一些情况，未實現盈利比的情况，以及他還引用了傳統金融市場這邊席勒教授的ECY的名額，他認為現時是符合見頂很多迹象的。

如何入門鏈上資料分析

Alex：
今天我們前面已經聊到了很多關於鏈上數據的分析原理，包括怎麼樣去觀測一些常用資料，以及這些數據怎麼樣去實戰。 我們的很多聽眾可能之前並沒有深入研究過這個概念或者系統，那麼假設有一個初學者跟您請教，說Colin我覺得你今天講的非常吸引我，我也想從頭開始去學這門知識，輔導我自己去做BTC的一些投資，你會給他們一個什麼樣的學習建議，讓他們去開啟這一段學習？

Colin：
好的，其實我到目前為止已經接收過數十條私訊來問類似的問題。 我個人的建議一直都是一樣的。 首先我的強項主要有兩個，第一個強項就是鏈上數據，第二個我自認為的強項是技術分析領域。 其實多數人來詢問我的時候，通常都是拿著一個線圖，畫了一些形態學或者畫了一個名額，MACD啊，RSI啊，他們拿這些東西來問我有沒有辦法把這個東西跟鏈上數據觀點做一個配合。 其實我這邊一定要先給一個建議，我個人是非常不建議新手從技術分析領域開始學習的。 主要的原因很簡單，因為流派實在是太多了，然後很多流派裡面的部分的觀點是經不起科學的考驗。 因為他們就是單純的歸納法，背後沒有邏輯，就很容易回到我剛剛講的那個狗叫加下大雨的例子，其實完全有可能是倖存者偏差，但是一般的新手是沒有能力去區別這個到底是真的能用還是其實就是一個倖存者偏差。 我個人的建議是，鏈上數據是一個非常適合新手的領域，學習的管道我等下會提到。 我認為他適合新手的原因很簡單，因為第一個，其實多數的身邊的散戶，或者說我們的這些交易員，其實不是一個全職的交易員，多數人可能是一些高中生、大學生或者上班族，他們其實是有自己的本業的。 那如果你沒有辦法花大量的時間做所謂的盯盤這件事情上面的話，其實鏈上數據的交易角色就很適合你。 因為我們剛才前面有提過，鏈上數據觀測的級別很大，至少都是日線級別起跳，那既然你觀測的是日線級別，那就代表你因為鏈上訊號而做出操作，比如說買或賣的頻率其實是非常低的，你不需要一天做5筆交易、10筆交易，你可能一年頂多就做個四五次而已，所以我覺得這點在觀測上，其實是非常符合學生或是上班族的生活作息的。 你不用花太多時間，每天可能固定抽半個小時到一個小時出來去觀察設定的這些警訊，你觀察這些數據有沒有出現什麼樣不同的變化。 第二個部分就是如何學習，我前面有提過，我在自己學習的過程中，其實到今天為止，我都沒有看過任何一個免費的、系統性的教學。 教學很多，但沒有系統性的。 他可能會給你一篇文章，寫很長，介紹一兩個名額，很詳細，那其實我覺得這些文章都很棒，但是問題在於你還是沒有一個從0到1的一個架構，所以在學習上其實蠻痛苦的，就是這個標看起來很厲害，那我要不要學，要不要深入研究。 下一個名額看起來也很厲害，那我到底要從哪一個開始學？ 我自己的做法就是土法煉鋼，我比較直接，因為我一開始不知道哪一個好哪一個壞，我就全部都學。 我每個都把原理扒開來看，我就去看計算原理到底是什麼，為什麼作者要設計這樣子的一個公式，他想要看到什麼東西，這個公式真的能幫助他看到他想看的東西嗎？ 這個很花時間。 把這些名額都看完之後，你要去篩選。 但是對於新手來講，這個過程非常需要耐心，要真的一個一個慢慢去看。 因為交易本來就不是一件很容易的事情。 就我現時看下來，不管是簡體還是繁體，中文區能給到的資源都蠻少的。 所以我這邊的建議是，如果你要研究某個名額，如果你可以找到原作者的文章，那是最好，就儘量不要去看別人的，原作者自己絕對是對那個名額最理解的人。 如果真的找不到，至少要把他的公式看完。 剛剛提到的Glassnode的網站裡面有一個專欄叫做Weekly onchain，他們每週會根據一些不同的名額，不是固定名額，會去發一個類似週報的形式分享現時的市况是怎麼樣，為什麼他們會覺得現在市况是這樣。 那你就可以從上面看到各式各樣的名額，你可以每個名額都抓下來研究，會有一個很大的學習素材庫。 我的Twitter上面有一些教學，稱不上系統性，如果有興趣的話也可以看一下。

Alex：
還是蠻系統的，我一直在follow你的更新，好像已經寫到十多篇了，基本上每一期講一個名額概念吧，大家也可以去看一下。 還有一個問題，剛剛提到你的身份第一個是交易員嘛，今天我們花了大量的篇幅聊鏈上數據對於交易的幫助。 但是實際上你在交易的時候，除了鏈上數據名額的分析之外，你是不是會參攷一些別的要素？ 比如說宏觀，比如說比特幣的一些基本面的事件，可能像美國的州財政甚至是國家財政對比特幣的儲備都在推進。 除了鏈上資料分析之外，別的名額作為你交易的參攷，在你整個的交易決策當中各自占的權重大概會是多少呢？

Colin：
好的，我覺得這個問題非常有深度。 首先，以我的系統來講，鏈上數據部分其實對我的倉位配寘來說，可以想成是一個獨立的系統。 我會有一個比較大長尾的所謂的現貨配寘，甚至我在熊市底部會稍微讓它有一點杠杆的效果，例如說1.5倍、1.3倍左右。 這是一個系統，這個系統主要的交易決策依據在於鏈上數據。 鏈上數據會提供給我一個大方向的框架，我會知道現在到底是市場的初期、中期還是後期，是牛市還是熊市，它提供了一個大方向的指引的效益。 其他部分的話，我剛才前面有提到，我另外一個強項是技術分析的部分。 這個部分其實沒有辦法講太多，因為它太複雜，很多流派跟一些前提假設都要先講清楚，如果不講清楚，就會很容易誤導別人。 技術分析的部分，我會拿來做短單到中期的交易單都有可能。 技術分析在我自己的交易系統裡面主要起到的作用是去細化最後的進場點，就是假設我今天已經確認我要做某一個機會了，這筆交易機會我最終到底要進場在哪裡，我會想辦法用技術分析的管道去細化我的進場點。 我隨便舉例，這不是財務建議啊，假設2000到2600的乙太坊是可以進場，我認為它之後一定會上漲。 那假設我是上帝，我知道會上漲，當然買入就好了。 但是因為我不是上帝，所以我會想辦法在這個區域間透過技術分析的管道去得到一個我認為更滿意的進場點。 至於這個數位是多少，我每次都要做一次評估，所以沒有辦法確切得到一個數據，但是我會有一套衡量的基準。 再來是宏觀層面的部分，我比較關注的是全球市場的供應鏈跟美國聯儲會的決策，因為其實美國現時還是在金融市場上具有比較大的影響力，他們昇降息的預期都會對風險市場造成非常嚴重的影響。 比如說像最近CPI數據開出來不太好，風險市場就會做出相對應的一個定價，因為市場都是提前定價，他們在交易預期，不可能等到真的降息之後才漲，也不可能等到真的昇息之後才跌，都會有一個提前的預期，那些期貨交易員或者是選擇權交易員都會對這個市場的整體的判斷去做一個定價。 所以這部分也是我會比較關注的，但是我的宏觀並不像我的技術分析或是鏈上數據那麼深入，這塊算是我相對的弱項。 最後還有一個是剛剛Alex提到的消息面或者說基本面，所謂的戰畧儲備的這些消息。 這個部分其實就回到我剛開頭說的我本身比較愛做的事情，就是我會去設計一些事件驅動型的交易策略。 這個就是針對特定的事件去做一些確定性比較高的交易機會。 我舉一個例子，像去年5月大概下旬的時候，彭博有一個高級的ETF分析師叫Eric，市場上很關注他的發文，他突然在東八區時間半夜3點多發了一篇帖文說乙太坊ETF通過幾率調整到75%，那個時候原本全市場都是預期乙太坊ETF不會過。 他這條消息一出來，24小時內乙太坊漲了20%，上漲的價值幅度直接超過Solana，非常厲害。 像這種消息出現之後，我其實第一個想到的就是要開始準備找時間去切入做一個事件驅動型交易，就是準備做多Solana的同時去做空ETH。 這個背景其實很簡單，因為全世界都知道ETF要過了，它是一個非常大的利好，所以乙太坊馬上拉盤，這個很簡單。 真正要思考的事情是下一個是誰？ 以當時的市場環境來說，其實萊特幣跟狗狗幣的支持度或者說呼聲都沒有Solana來的高。 那個時候，我第一個瞄準的就是Solana，然後在那段時間大概過了一周之後，我開始佈局Solana對ETH的long short策略的交易機會。 簡單來講就是用合約去做多Solana，然後做空ETH，去做兩者之間匯率的價格的漲勢。 我認為下一個預期炒作的已經是Solana了，因為乙太坊已經是確定事實。 假設乙太坊真的過了，那Solana必然會收到一波相關上漲。 有些人可能會說，你這個想法經得起考驗嗎？ 我不敢說100%，但是有一個最明顯的例子就是在2024年1月，我不知道有多少人發現比特幣ETF通過的那一天，乙太坊暴漲，那個時候匯率也是直接暴漲，我沒記錯的話24小時內ETH對BTC的匯率上漲了大概快30個百分點。 很多人就有疑問，比特幣ETF過了，關乙太坊什麼事？ 下一個炒作就是乙太坊。 所以這個就是所謂的其中一種事件驅動型的交易。 回到Alex的問題，我覺得關注消息或者基本面這一部分太難量化，所以我個人會更傾向去設計一些event driven的strategy去應對這一些可能存在市場不效率定價的操作空間的機會。

Alex：
瞭解，感謝Colin非常有邏輯、有條理的講解，他把每一個操作策略背後的思考管道，包括可能適用什麼樣的場景都講得非常清楚。 看得出他有非常豐富的工具箱，也知道在什麼樣的場景下使用什麼樣的工具，而不是憑感覺做出一個很模糊的決策。

鏈上數據研究者的日常

Alex：
那麼來到最後一個問題，你作為一個交易員，作為一個鏈上的數據分析師，你典型的工作的一天大概是怎麼樣的？ 除了關注鏈上數據之外，你可能還會再看哪些資訊或者使用哪些工具？

Colin：
好的，這個問題蠻有趣的，因為其實我自己平時的一天蠻無趣蠻枯燥的。 我的作息沒有很正常，但是我會儘量讓自己在美股開盤的時間醒著，這個原因很簡單，因為美國股票市場開盤的時候通常都是Crypto market這邊流動性最好的時候。 如果我的體力還允許，我會在這個時段去找有沒有一些短線的交易機會。 這個其實是從好幾年前就已經養成的一個習慣。 白天如果我真的很累了，我就會稍微睡覺補眠，因為其實白天錯過行情的機會比較低，在晚上錯過行情的幾率會比較高，看盤也比較有價值。 其實各位可以發現，每個週末或者是平日白天，亞洲時間的白天，其實盤面震盪多數的情况下是比較無聊的，就是橫在那邊，也沒有什麼交易量，流動性很差，所以這就是為什麼儘量在半夜醒著。 我平常起床之後，我會在早上起床，除了觀察像Alex說的，就是我一定會觀察鏈上數據有沒有出現什麼變化以外，我會觀察跟記錄一些額外想看的數據。 除了k線圖，我一定會定期把我平常有關注的交易的標的，那些幣全部都掃過一遍以外，我還會手動記錄美國比特幣跟乙太坊ETF的淨流入流出狀況，還有就是市場的波動率，恐慌貪婪指數我會看一下，因為它算是另外一個衡量市場情緒的有被量化過的名額。 還有就是合約市場的持倉量。 如果今天出現極端的暴漲或者暴跌的時候，我可能還會去看清算量，就是liquidation。 這些數據我全部都會記錄下來，我對這些數據是蠻敏感的。 剩下的數據就是看有沒有額外的事件發生，一旦發生，我就想去看這個數據有沒有發生什麼變動。 正常來講固定的就是我剛才講的那一些，合約市場的持倉量、市場波動度、恐慌貪婪名額、ETF的淨流入流出，大概是這一些。 還有一個數據我也蠻愛看的，就是Coinbase相對於主流交易所，例如說Binance，例如說OKX，這些交易所的合約的報價，他們有沒有存在溢價或是折價的狀況。 這也是我個人認為可以被量化的一個情緒名額，情緒針對的是美方資金的情緒，就是美國那邊人的情緒。 比如說Coinbase的溢價很明顯的話，那說明他們的買盤可能比較强，這件事情在川普當選的時候發生得非常明顯。 這些數位如果出現什麼異動，我其實每天都在觀察，我要保持這個敏感度，一旦發現了就開始思考，這個到底是無來由的還是其實裡面存在一些交易機會。 除了以上記錄這些數據的時間，其他時間我還會盯盤，因為前面我提過，技術分析算是我比較少數可以拿來說嘴的一個小強項。 我會花一小段時間，例如說幾個小時做盯盤，然後觀察我每天規劃跟修正的交易計畫有沒有達到我預想的位置。 如果接近了或者已經達到了，我當下就會全神貫注盯著盤面，看我想看的數據。 或者是交易計畫有沒有出現偏離，需要做修正。 我有兩個螢幕，另外一個螢幕我就開著Twitter，經營Twitter上我自己的貝格先生的帳號。 交易以外的部分其實蠻無聊的，我偶爾會出去跑步，但頻率沒有很高，目的是為了讓我有在動，不要整天都沒有運動，剩下的時間還是以陪伴家人為主。 所以我的一天其實蠻無聊的，沒有什麼特別引人注目的點，因為交易其實就是我的工作，所以我跟一般的上班族或者說學生其實沒有太大的區別，主要就是在工作，然後下班，吃飯，睡覺，大概就是這樣子。

Alex：
明白，剛剛Colin講了他一天的工作，其中的信息量以及他的腦力的工作量是蠻大的，只不過他可能把它固定化、模組化了，所以每天大腦不需要特別的啟動就可以去做一系列重要的工作，包括數據的跟進等等。 他對於每一個時段做什麼樣的事情都有習慣化，有一個很清晰的安排，讓自己可以更快進入一個狀態。 我們也能够觀測到一點，就是Colin自己對於交易、投資，以及商業世界，他是很有好奇心的，從當中獲得的不只是金錢，我感覺到他是有很多樂趣在的。 我覺得這麼一個狀態是一個好的交易員、好的投資者很重要的天賦。 感謝Colin今天來節目跟我們分享這麼多關於鏈上資料分析也好，投資也好，交易也好的一系列思考跟很體系化的講解，希望以後的節目我們可以再邀請Colin給我們講更多其他方面的知識。 謝謝Colin。

Colin：
Alex太客氣了，只是分享個人的觀點而已，謝謝。

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