本文為 鏈上數據學堂 系列文章 第 8 篇，共有 10 篇。帶您一步步認識鏈上數據分析，歡迎有興趣的讀者追蹤本系列文章。（前情提要：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） ）（背景補充：鏈上數據學堂（七）：一套嶄新、ARK 參與研究的 BTC 神奇定價方法論（II） ）
本文目錄
TLDR前兩篇文章內容的簡易複習逃頂應用方法論：Cointime Price 日派發率模型一、Cointime Price 的規律二、Cointime Price 日派發率模型三、歷史頂部的日派發率狀況結語
TLDR
Cointime Price 系列文章將分為三篇，這是第三篇強烈建議至少先閱讀過本系列文章的第一篇！本文將介紹 Cointime Price 的另一種頂部觀測方式個人模型分享：Cointime Price 派發速率觀測模型
前兩篇文章內容的簡易複習
在 Cointime Price 系列文章中，第一篇針對了 Cointime Price 的基礎原理進行說明，並給出了一個抄底的應用；
而第二篇則是從「價格偏離 Cointime Price 的幅度」的視角切入，和各位分享了個人設計的 Cointime Price Deviation 模型，並以此模型作為觀測頂部的一個訊號過濾器。
如果是第一次閱讀本系列文章的讀者，建議至少先閱讀過第一篇，否則後續在理解上很可能出現卡頓的狀況。
逃頂應用方法論：Cointime Price 日派發率模型
一、Cointime Price 的規律
在往下講之前，我們先再來看一眼 Cointime Price 的圖表：
細心的讀者應該有發現，Cointime Price 的變化其實有一個滿明顯的特徵：
「急遽上升 ⭢ 平台期 ⭢ 急遽上升 ⭢ 平台期 ⭢ …」
根據本系列第一篇文章的內容，我們可以知道：
「Cointime Price 只有在長期持有者大量進行派發時會快速變化」，而 Cointime Price 本身又相當於「市場上籌碼時間加權後的平均成本」，在派發階段，場上剩餘的持有者因為接受派發，導致成本提高，體現在圖表上的就會是 Cointime Price 的快速上升。
利用這個特性，敝人設計了一個用來觀測派發速率的指標，暫且將其命名為「Cointime Price 日派發率」。
二、Cointime Price 日派發率模型
要衡量變化速率，敝人在此採用了最簡單的公式：
日派發率 = （今日 Cointime Price – 昨日 Cointime Price）/ 今日 Cointime Price
再對計算所得的數值，進行均線平滑化的處理。
將這個公式寫入 Glassnode 後，可得到以下圖表：
我們可以看到，每次牛市主升浪出現時，必然伴隨 Cointime Price 的高派發率。
除了 2019 年有一次在接近底部時也出現高派發率以外，其餘時間一旦出現高派發率，就是長期持有者加速派發的訊號。
至於 2019 年那次的高派發率，實務上並不會讓我們產生誤判，因為當時就算不看其他指標，單看價格也能知道那邊不可能是「頂部」。
三、歷史頂部的日派發率狀況
按常理而言，每次 BTC 在週期性的大頂部出現時，通常不會只進行一次派發，這點不論從 URPD、Realized Profit、… 等指標都能看出。
邏輯上也成立，因為派發永遠是一個過程，而不是一個能夠快速完成的事件。
如上圖所示，在頂部出現時，日派發率都會出現不只一次的大幅提升。
而在本輪牛市週期中，日派發率曾在 2024 年 3 月出現過一次加速，這點在 Realized Profit 的數據上也能得到印證，說明當時確實有部分長期持有者進行獲利了結。
2024 年三月是本輪出現的第一次派發率高速提升；而在同年的 11 月，川普當選、價格快速拉升的過程中，派發率再次出現高速提升的狀況。
從鏈上數據分析的角度而言，這無疑是一個值得關注的警訊。
結語
以上就是鏈上數據學堂（八）的全部內容，Cointime Price 系列的分享至此告一段落。
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。
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