本文為 鏈上數據學堂 系列文章第 6 篇，共有 10 篇。第 6 篇至第 8 篇將為 Cointime Price 系列文章，相對於前五篇的內容進階許多，如果是第一次閱讀「鏈上數據學堂系列文章」、想學習鏈上分析知識的讀者，建議可以從前五篇先開始閱讀。 （前情提要：鏈上數據學堂（一）：你知道全市場的 BTC 平均成本是多少嗎？ ） （背景補充：鏈上數據學堂（二）：老是賺錢的 Hodlers 們，他們買 BTC 的成本是多少？ ）   TLDR Cointime Price 系列文章將分為三篇，這是第一篇 本文將介紹 Cointime Price 的基礎原理與抄底應用 Cointime Price 是一種嶄新且高效的 BTC 定價方法 相對於 Realized Price 更嚴格、相對於 LTH-RP 更敏感 Cointime Price 基礎介紹 Cointime Price 的概念源自於 2023 / 08 / 23，在由 Ark Invest 和 Glassnode 合作出產的「Cointime Economics」中提出。 Cointime Price 本身的計算邏輯相對複雜，本文將盡量以深入淺出的方式向各位進行表述。 Cointime Price 是針對 BTC 獨特的 UTXO 結構所設計的定價模型，在本文，我打算撇除複雜的計算過程，直接向各位介紹原理。 簡單來說，由於 BTC 本身是一條區塊鏈，因此不論是產出區塊、轉帳交易，都會有一個驗證的過程。 而 Cointime Price 與傳統的鏈上定價方式不同，採用了「時間加權」的作法： 如上圖所示，綠線即是 Cointime Price，計算公式如圖。 其中涉及三個概念： Coin Blocks Created（CBC） 在第 n 個區塊的 CBC = 當時 BTC 的流通量 Coin Blocks Destroyed（CBD） 當對應數量的 BTC 出現轉移行為時，判定為 destroyed，將轉移的 BTC 數量乘上這些 BTC 持有的時間（轉移前經過了多少個區塊時間），即可得到 CBD，在此可將 CBD 解讀成「經過時間加權的 BTC 數量」 Coin Blocks Stored（CBS） CBS = CBC 總和 – CBD 總和，可理解為「未被花費的 BTC 時間加權數量」 上圖中，公式的分子，即是將每次轉移時產生的 CBD 乘上對應數量後，進行加總。 根據上述，可得出三個 Cointime Price 的特性： 因為時間加權的設計，故當長期持有者大量轉移（派發）時，Cointime Price 的變化速率會上升 因為交易是一買一賣，從買方的角度來看，公式中的分子，也可視為目前市場上「時間加權後的花費總額」；將此數值除以 CBS 後，即可得出「場上籌碼經時間加權處理後的平均成本」 因為 CBD 考慮了轉移行為，不轉移就不會產生 CBD，故有效排除了遠古時期丟失籌碼的影響 與 LTH-RP 的比較 在先前的文章中，我曾針對 LTH-RP 進行介紹，簡單來說 LTH-RP 就是長期持有者購買 BTC 的平均成本。 由於 Glassnode 針對 LTH 的定義是「持有時間 > 155 天的籌碼」，因此只能針對「長期」給出一個相對粗糙的定義；而 Cointime Price 則是直接考慮了「轉移行為產生時，該籌碼持有了多長的時間」，因此相對於 LTH-RP，Cointime Price 的表現更為精確、敏感。 如上圖所示：每次主升浪到來之時，Cointime Price 總是能提前 LTH-RP 一步反應，更能即時表明派發行為的出現。因此本人在分析上，其實更青睞採用 Cointime Price 對市場進行剖析。 抄底應用 前面提過，Cointime Price 是透過時間加權的方式，去針對 BTC 做一個公允的定價。 既然如此，一旦市價跌破了 Cointime Price，意味著市價已經比 BTC 的真實價值還低，這通常是一個不錯的抄底時機。 如下圖：我將歷史上 BTC 價格低於 Cointime Price 的時間點標出，可以看到對應的都是不錯的進場機會。 結語 以上就是鏈上數據學堂（六）的全部內容，後續還會有兩篇針對 Cointime Price 的詳細教學，有興趣更深入學習鏈上數據分析的讀者，記得務必追蹤本系列文章！ 如果想看到更多關於鏈上數據的分析、教學內容，也歡迎追蹤我的推特（X）帳號！ 希望本文有幫助到你，感謝閱讀。 相關報導 鏈上數據學堂（三）：底部吸籌的莊家們獲利了結了嗎？ 鏈上數據學堂（四）：視覺化的 BTC 籌碼價位分布圖 鏈上數據學堂（五）：到底有多少人在賺？帶你了解客觀情緒指標 PSIP！ 〈鏈上數據學堂（六）：一套嶄新、ARK 參與研究的 BTC 神奇定價方法論（I）〉這篇文章最早發佈於動區BlockTempo《動區動趨-最具影響力的區塊鏈新聞媒體》。