Автор: Марио Шрёк, Glassnode; Компиляция: Тао Чжу, Золотая экономика
Введение
Прозрачный блокчейн биткойна позволяет проводить детальный анализ токенов и поведения держателей. Путем анализа возраста неиспользованных выходов транзакций (UTXO) и их вероятности расходования, мы можем углубиться в динамику экосистемы биткойна. В этой статье рассматривается степенная зависимость между сроком действия UTXO и вероятностью покупки и продажи, раскрывающая предсказуемые модели хранения и торговли токенами с течением времени.
Почему этот анализ важен
Понимание поведения расходов UTXO биткойна предоставляет трейдерам, инвесторам и аналитикам мощные инсайты. Раскрывая предсказуемые модели контроля над спящими монетами, вы можете:
Улучшение инвестиционных стратегий: предсказание потенциальных изменений ликвидности и лучшее измерение рыночного настроения.
Улучшение анализа на блокчейне: использование математической структуры для дополнения традиционных показателей LTH/STH.
Предсказание поведения держателей: определение того, когда токены могут снова выйти на рынок, информирование о времени сделок или решений.
Будь то оптимизация торговых алгоритмов, анализ рыночных тенденций или совершенствование инвестиционных подходов, эта структура может предоставить вам ясные, основанные на данных преимущества в экосистеме биткойна.
Что такое UTXO и вероятность расходования?
Сердцем блокчейна биткойна является модель UTXO. UTXO представляет собой неиспользованные выходы транзакций — по сути, это биткойны, которые были получены, но еще не потрачены. Каждая транзакция биткойна использует существующие UTXO в качестве входов и создает новые UTXO в качестве выходов. Эти UTXO можно рассматривать как токены, хранящиеся на определенном адресе, ожидающие использования в будущих транзакциях.
Анализируя сроки этих UTXO (количество дней с момента создания), мы можем сделать выводы о поведении держателей в сети. Одним из основных понятий этого анализа является вероятность расходования, которая измеряет вероятность того, что UTXO с заданным возрастом будет потрачен в любую указанную дату. Этот показатель количественно оценивает, как биткойны перемещаются в экосистеме и как эволюционирует поведение держателей.
Методология
Набор данных и количество UTXO
Наш анализ основан на данных UTXO биткойна с 2015 по ноябрь 2024 года. На протяжении этого периода каждый день мы рассчитываем количество UTXO для каждого возможного возраста, от одного дня до 10 лет (примерно 3650 дней). Мы ограничиваем максимальный возраст до 10 лет, чтобы избежать шума, присущего данным очень старых UTXO.
Расчет вероятности расходов
Чтобы определить вероятность расходования, мы сравниваем количество UTXO с определенным возрастом в один день с количеством UTXO следующего более старого возраста на следующий день. Расходуемая часть рассчитывается следующим образом:
Счет расходов = 1 - (количество UTXO с возрастом N на T день) / (количество UTXO с возрастом N-1 на T-1 день)
Эта формула представляет собой долю UTXO с возрастом N-1, которые не появляются на следующий день в качестве UTXO с возрастом N, что означает, что они были потрачены.
Затем мы рассчитываем среднюю вероятность расходования для каждой возрастной группы по всему набору данных, а также стандартную ошибку среднего значения. Рисунок 1 наглядно показывает средние показатели расходов по возрасту токенов.
Динамика степенной зависимости в логарифмическом пространстве
Чтобы лучше понять связь между возрастом UTXO и вероятностью расходования, мы построили данные в логарифмическом пространстве. Это преобразование полезно, поскольку степенные зависимости в двукратном логарифмическом пространстве отображаются в виде прямой линии, что облегчает их идентификацию и анализ. Рисунок 2 показывает двукратный логарифмический график вероятности расходования.
Подгонка степенной зависимости
Мы проводим линейную регрессию по двукратным логарифмическим данным, чтобы количественно оценить степенную зависимость. Мы используем метод взвешенных наименьших квадратов для регрессии, где веса пропорциональны квадрату количества UTXO, деленному на квадрат стандартной ошибки среднего. Это взвешивание учитывает изменения надежности данных из-за различий в размере выборки и дисперсии.
Наклон регрессионной линии соответствует показателю степенной зависимости, указывая на скорость снижения вероятности расходования с возрастом. Рисунок 3 показывает подгонку регрессии.
Анализ остатков для оценки качества подгонки
Чтобы оценить качество подгонки степенной зависимости в различных возрастных группах, мы проанализировали остатки, то есть разницу между наблюдаемыми средними показателями расходов и нашими предсказанными значениями модели. Построение остатков помогает нам выявить паттерны или системные отклонения модели. Рисунок 4 показывает функциональную зависимость остатков от возраста UTXO.
Мы наблюдали очень небольшие остатки у UTXO возрастом около 200 дней, что указывает на высокую предсказуемость этой выборки. Это согласуется с плавным переходом от краткосрочных держателей (STH) к долгосрочным держателям (LTH). S-образная функция моделирует этот переход для достижения плавного изменения поведения держателей. Центр этого перехода находится на отметке 155 дней, что представляет собой соотношение 50-50 между классификациями STH и LTH. Примерно на 200 днях завершение перехода от STH к LTH достигает 99%.
Наш анализ показывает, что модель степенной зависимости почти идеально соответствует токенам STH, пока они полностью не превращаются в LTH. Для токенов LTH возрастом до 3-4 лет (вторая переходная зона) модель все еще остается в хорошем состоянии (с небольшими отклонениями). Эти отклонения указывают на то, что вероятность расходов для промежуточной группы LTH немного выше, чем предсказанная моделью.
Тем не менее, для долгосрочных держателей (ULTH) — токенов, превышающих примерно один цикл уменьшения вдвое — мы наблюдали более значительное отклонение от модели. В частности, наблюдаемая вероятность расходов ниже вероятности, предсказанной степенной зависимостью. Это говорит о большей склонности держать эти токены, возможно, из-за сильной веры в хранение или из-за высокой вероятности утраты некоторых из этих токенов.
Степенная зависимость по времени
Мы исследуем, изменяется ли динамика степенной зависимости вероятности расходов токенов с течением времени с другой точки зрения. Мы не усредняем количество UTXO каждого возраста по всем датам, а отслеживаем группы UTXO, которые родились в один и тот же день. На основе этих групп дат мы можем анализировать, как менялась вероятность расходов токенов в разные периоды истории биткойна.
Для каждой группы мы ежедневно рассчитываем вероятность расходования по мере увеличения возраста группы. Затем мы проводим линейную регрессию для двукратной логарифмической вероятности расходования каждой группы. Игнорирование групп данных с недавним временем жизни менее 10 дней приводит к примерно 3600 оставшимся группам и соответствующим линейным регрессиям.
Коэффициент детерминации (R2) каждого регрессионного анализа показывает, насколько хорошо модель степенной зависимости соответствует данным этой выборки. Наклон каждой линии позволяет нам понять, насколько быстро скорость расходования снижается с увеличением возраста монет. На рисунке 5 показаны значения R2 и наклоны линий для каждой группы дат с течением времени.
В целом, степенная зависимость хорошо применима в разные даты, подтверждая согласованность этой динамики с течением времени. Тем не менее, в определенные периоды наблюдается более низкое качество подгонки, хотя нет явной корреляции с изменением цен в эти периоды. Мы наблюдали, что вероятность расходов в течение всего 2019 года (с меньшими значениями наклона) была предвосхищена. Возможным объяснением может быть то, что инвесторы, купившие в условиях падения цены на 80% с ATH в 2017 году, делали это с намерением долгосрочных инвестиций, поэтому их уровень расходов был выше, чем обычно.
Влияние на анализ на блокчейне
Эти находки предоставляют постоянную перспективу о возрасте токенов и вероятности их расходования, дополняя существующую структуру LTH/STH. Степенная зависимость иллюстрирует постепенный переход от активной торговли к долгосрочному хранению.
Стоит отметить, что модель почти идеально соответствует более молодым токенам и все еще сохраняет хорошее качество для токенов возрастом около четырех лет (с небольшими отклонениями). После этого возраста отклонение модели становится более заметным, что указывает на то, что другие факторы могут влиять на поведение расходов долгосрочных держателей.
Наклон, близкий к 1, в степенной зависимости предоставляет ясное и интуитивное эмпирическое правило: с каждым увеличением возраста токена в десять раз его вероятность расходования уменьшается примерно в десять раз. Приблизительные значения модели в таблице иллюстрируют это.
Эта предсказуемая вероятность расходования подчеркивает поведенческую модель: более молодые токены активно торгуются или спекулируются, в то время как более старые токены становятся все более спящими с течением времени. Применяя эту постоянную перспективу, аналитики и инвесторы получают более глубокое понимание того, как с возрастом токенов постепенно снижается активность расходов, что усиливает интерпретацию данных на блокчейне и поведения инвесторов.
Квантование гипотезы о горячем предложении
На основе наших данных мы оценили простую предсказательную эвристику:
Если UTXO меньше 7 дней, предполагается, что этот UTXO будет использован в тот же день. В противном случае предполагается, что он не будет потрачен.
Используя исторические данные, эта эвристическая методология показывает точность до 98%, что указывает на то, что она в подавляющем большинстве случаев правильно предсказывает, будут ли UTXO потрачены. Тем не менее, из-за дисбаланса в наборе данных высокие цифры точности могут быть несколько обманчивыми — в любой день может существовать множество неиспользованных UTXO.
Резюме
Наш анализ показывает, что поведение расходов UTXO биткойна контролируется мощной динамикой степенной зависимости, при этом вероятность расходования старых токенов постепенно снижается. Степенная зависимость почти идеально соответствует более молодым токенам и все еще сохраняет хорошее качество для токенов возрастом до четырех лет (с небольшими отклонениями). Для долгосрочных держателей, превышающих этот возраст токена, отклонение от модели становится более заметным, что указывает на то, что вероятность расходования даже ниже, чем предсказывает модель. Это говорит о том, что другие факторы, такие как сильная вера в хранение или утраченные токены, могут влиять на поведение расходов этих самых старых UTXO.
Это открытие, предоставляя непрерывную математическую перспективу перехода от активной торговли к долгосрочному хранению, усиливает существующую структуру LTH/STH. Степенная зависимость предоставляет точное эмпирическое правило: с каждым увеличением возраста токена в десять раз его вероятность расходования уменьшается примерно в десять раз. Эта предсказуемая вероятность расходов предоставляет ценную информацию о поведении инвесторов и о том, как токены становятся спящими с течением времени.
С продолжающимся развитием биткойна модель степенной зависимости предоставляет математически обоснованную структуру для анализа на блокчейне, позволяя более глубоко понять динамику жизненного цикла UTXO.
