原文タイトル：《オンチェーンデータ学堂（七）：一罠新しい、Arkが参加した研究の $BTC 神奇価格理論 (II)》

原文作者：ベグ氏、オンチェーンデータアナリスト

Cointime Price にまだ不慣れな場合は、最初の記事を読むことをお勧めします：《オンチェーンデータ学堂（六）：罠の新しい、Ark が参加した研究の BTC 神奇な価格付け方法論 (I)》

#TLDRの

• 本記事は、Cointime Priceに関する3回シリーズの第2回です。

• 本文では、Cointime Price の逃げ頂における応用方法について紹介します。

• 本文では個人が設計した偏差モデルについて紹介します

1. Cointime価格の簡単なレビュー

Cointime Priceのコンセプトは、BTCの公正価格を評価するために「時間加重」アプローチを使用するCointime Economicsから派生しています。

単純なLTH（長期保有者）やSTH（短期保有者）と比較して、Cointime Priceはより弾力性があり、より敏感です。また、このモデルは古代に失われたBTCの影響を効果的に排除することができます。

第一篇文章詳細にCointime Priceとその底打ちアプリケーションについて説明しました。すでに概念を理解しているなら、正式に今日のテーマに入ります：逃げ頂アプリケーション

2. Escape to the Topの適用方法論:Cointime価格偏差モデルの設計

Cointime Price Deviation（Cointime Price 偏離度）は、私がオンチェーンデータを研究する際に独自に設計したモデルの一つであり、毎週の逃げ頂分析の週報に適用されています。

関連ツイート：[逃げるモデルの紹介](

以下では、モデル設計の原理と、このモデルを使用してBTCのトップを判断する方法について説明します。本記事のすべての内容はオリジナルの研究であり、研究プロセスは容易ではありませんので、皆様のご支援をお願い申し上げます。

1. 現物価格がCointime価格から乖離する度合いを定量化する

なぜ偏差を測定する必要があるのか？

• Cointime Price は、BTC の真のポジションコストを高く表し、特に長期保有者（LTH）のポジションコストを示します。

• 長期保有者はCointime価格に大きな影響を与えるため、BTCの現在の価格がCointime価格よりも大幅に高い場合、長期保有者の利食いの機会が増加し、ペイアウト行動を引き起こす可能性があります。

· 計算式:乖離率=(現在価格-コインタイム価格)/現在価格

· 観測乖離率(配当性向)

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図のように、配分比率曲線（紫線）を得ることができます。配分比率が高いときは、通常 BTC のトップに対応していることがわかります。

では、「高位」をどのように定義するのでしょうか？次に、統計学的手法を使ってこの問題を解決します。

2. Cointime価格偏差極値の定義

歴史データを観察すると、Deviationの高値は固定されていないことがわかります。各牛市のサイクルで、Deviationのピークはわずかに下降しています。したがって、「高値」を単に固定の数値で定義することは厳密ではありません。

解決において、私は統計学の「標準偏差」の概念を採用しています：

· 履歴偏差データの平均と標準偏差を計算します。

· 「平均 + n 標準偏差」を「高 (トップ信号)」と定義し、しきい値として表します。

· Deviation データを移動平均でスムージングし、ノイズを減らします。

· Deviationの移動平均値がThresholdを超えたとき、トップシグナルが発生します。

· なぜ標準偏差を採用するのか？

· 偏差の履歴の動きには、平均回帰の特性があります(図を参照)。

· 標準偏差はボラティリティを測定し、BTCの価格変動が小さくなると、Thresholdも動的に調整され、より弾力性を持ちます。

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上の図のように、上記の処理を行った後、このような図を得ることができます。

· 追記事項:

• 第 2 点「均値 + n 個の標準偏差」中の n は調整可能なパラメータです：n が大きくなるほど、ピーク信号が現れる確率は低くなり、モデルはより厳しくなります。

• 第 3 点の移動平均スムージング処理：主に市場の短期的な変動をフィルタリングし、信号の信頼性を高める。

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3. トップ逃避信号の例

図のように、紫線（配布比率）がオレンジ線（Threshold）を超えると、対応するBTC価格はしばしば段階的なトップにあります。

III. まとめ

この記事はCointime Priceシリーズの第2回であり、前回の概念を引き継ぎ、個人がCointime Priceを利用して罠を設計する方法を共有しています。

· コアポイントをまとめる：

• Cointime Price Deviationは、Cointime PriceからのBTCスポット価格の偏差を定量化することにより、BTCのトップを決定するために使用され、長期保有者のパイエンジンに推測します。

• 「標準偏差」手法を用いてトップ信号を動的に定義し、モデルの適応性を高める。

• モデルは週報に実際に適用されており、BTCの高値シグナルを効果的にキャッチすることができます。

次のステップ:

• 本シリーズの第3篇では、Cointime Priceの逃げ切りにおける応用について引き続き探求します。お楽しみに。

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