> Título original: "Escola de Dados na Cadeia (II): Os Hodlers que sempre ganham dinheiro, qual é o custo de compra do $BTC?"
> Autor original: Sr. Beg, analista de dados na cadeia
Este é o segundo artigo da série de artigos da escola de dados na cadeia, totalizando 10 artigos. Convidamos os leitores interessados a acompanhar esta série de artigos sobre análise de dados na cadeia.
Leitura relacionada "na cadeia Dados da Escola (1): Você sabe qual é o custo médio do BTC em todo o mercado?"
TLDR
Este artigo dará continuidade ao conceito de MVRV apresentado no artigo anterior, introduzindo o LTH-MVRV.
LTH = Long Term Holder, definido como a detenção de BTC por mais de 155 dias.
LTH-MVRV representa o status de rentabilidade dos detentores de longo prazo
LTH-RP representa o custo médio dos detentores de longo prazo
Vamos entrar no conteúdo a seguir!
O que é LTH?
LTH = Long Term Holder, na definição do Glassnode é "BTC que é mantido por mais de 155 dias."
Quanto ao motivo de ser 155 dias, a Glassnode fornece uma explicação detalhada em seu site; devido à complexidade do conteúdo, deixo isso de lado por enquanto, e os leitores interessados podem ler por conta própria.
Introdução ao LTH-RP
LTH-RP, ou seja, o Preço Realizado dos Detentores de Longo Prazo, que é o custo médio de suas posições. O algoritmo divide o LTH-Realized Cap pelo volume em circulação.
Como mostrado na figura abaixo, o verde claro é o Preço Realizado de todo o mercado, enquanto o verde escuro é o Preço Realizado de LTH. O custo de posse dos detentores de longo prazo costuma ser inferior ao custo médio de todo o mercado.
> Comparação entre o Preço Realizado e o LTH-RP
LTH-MVRV Introdução
Representa a situação de lucro dos detentores de longo prazo e a forma de cálculo do MVRV é bastante semelhante. O algoritmo LTH-MVRV é "valor de mercado atual / LTH-Realized Cap", que também pode ser escrito como "preço de mercado atual / LTH-Realized Price".
Como mostrado na figura abaixo, a variação do LTH-MVRV geralmente é mais evidente do que a do MVRV, pois os lucros do LTH costumam ser bastante altos (ou seja, tende a ser lucrativo).
> Comparação entre MVRV e LTH-MVRV, a linha laranja é LTH-MVRV, a linha amarela é MVRV
Aplicação de compra de LTH-MVRV
Quando LTH-MVRV < 1 (ou seja, o preço de mercado está abaixo do LTH-RP), isso significa que até mesmo os investidores de longo prazo estão, em média, perdendo dinheiro, e geralmente esse é um bom momento para comprar na baixa.
Como mostrado na figura abaixo, marquei quando LTH-MVRV < 1, que corresponde quase sempre a grandes fundos cíclicos. Ao projetar uma estratégia de compra em baixa, pode-se considerar incluir esse indicador na avaliação ~
> LTH-MVRV < 1 correspondente ao preço
Conclusão
Acima estão todos os conteúdos da Escola de Dados na Cadeia (Parte Dois). Os leitores interessados em aprender mais sobre análise de dados na cadeia, lembrem-se de seguir esta série de artigos!
Se você quiser ver mais análises e conteúdos educativos sobre dados na cadeia, sinta-se à vontade para seguir minha conta no Twitter (X)!
Espero que este artigo tenha sido útil para você, obrigado pela leitura.
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Ybaser
· 04-04 01:53
Muito obrigado pela sua informação. Atenciosamente
na cadeia dados acadêmicos (II): os Hodlers que sempre ganham dinheiro, qual é o custo que eles pagaram pelo BTC?
> Título original: "Escola de Dados na Cadeia (II): Os Hodlers que sempre ganham dinheiro, qual é o custo de compra do $BTC?"
> Autor original: Sr. Beg, analista de dados na cadeia
Este é o segundo artigo da série de artigos da escola de dados na cadeia, totalizando 10 artigos. Convidamos os leitores interessados a acompanhar esta série de artigos sobre análise de dados na cadeia.
Leitura relacionada "na cadeia Dados da Escola (1): Você sabe qual é o custo médio do BTC em todo o mercado?"
TLDR
Este artigo dará continuidade ao conceito de MVRV apresentado no artigo anterior, introduzindo o LTH-MVRV.
LTH = Long Term Holder, definido como a detenção de BTC por mais de 155 dias.
LTH-MVRV representa o status de rentabilidade dos detentores de longo prazo
LTH-RP representa o custo médio dos detentores de longo prazo
Vamos entrar no conteúdo a seguir!
O que é LTH?
LTH = Long Term Holder, na definição do Glassnode é "BTC que é mantido por mais de 155 dias."
Quanto ao motivo de ser 155 dias, a Glassnode fornece uma explicação detalhada em seu site; devido à complexidade do conteúdo, deixo isso de lado por enquanto, e os leitores interessados podem ler por conta própria.
Introdução ao LTH-RP
LTH-RP, ou seja, o Preço Realizado dos Detentores de Longo Prazo, que é o custo médio de suas posições. O algoritmo divide o LTH-Realized Cap pelo volume em circulação.
Como mostrado na figura abaixo, o verde claro é o Preço Realizado de todo o mercado, enquanto o verde escuro é o Preço Realizado de LTH. O custo de posse dos detentores de longo prazo costuma ser inferior ao custo médio de todo o mercado.
> Comparação entre o Preço Realizado e o LTH-RP
LTH-MVRV Introdução
Representa a situação de lucro dos detentores de longo prazo e a forma de cálculo do MVRV é bastante semelhante. O algoritmo LTH-MVRV é "valor de mercado atual / LTH-Realized Cap", que também pode ser escrito como "preço de mercado atual / LTH-Realized Price".
Como mostrado na figura abaixo, a variação do LTH-MVRV geralmente é mais evidente do que a do MVRV, pois os lucros do LTH costumam ser bastante altos (ou seja, tende a ser lucrativo).
>
Comparação entre MVRV e LTH-MVRV, a linha laranja é LTH-MVRV, a linha amarela é MVRV
Aplicação de compra de LTH-MVRV
Quando LTH-MVRV < 1 (ou seja, o preço de mercado está abaixo do LTH-RP), isso significa que até mesmo os investidores de longo prazo estão, em média, perdendo dinheiro, e geralmente esse é um bom momento para comprar na baixa.
Como mostrado na figura abaixo, marquei quando LTH-MVRV < 1, que corresponde quase sempre a grandes fundos cíclicos. Ao projetar uma estratégia de compra em baixa, pode-se considerar incluir esse indicador na avaliação ~
> LTH-MVRV < 1 correspondente ao preço
Conclusão
Acima estão todos os conteúdos da Escola de Dados na Cadeia (Parte Dois). Os leitores interessados em aprender mais sobre análise de dados na cadeia, lembrem-se de seguir esta série de artigos!
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Espero que este artigo tenha sido útil para você, obrigado pela leitura.
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