原文标题：《Glassnode 丨大部分用户仍在持续买入 BTC ?》
随着长期持有者大幅放缓卖出，比特币的价格持续在 5 万美金以上，新的持有人群也出现了。
比特币从最高点 58,328 美元跌至日内最低点 50,929 美元。尽管如此，长期持有者大幅放缓了卖出，长期持有币开始成熟，交易所的持续流出表明积累并没有放缓。
本周我们看到了币种在链上成熟的信号，因为在本轮牛市中较早进入流通之外的币种现在已经积累了很长时间。许多人正在成为分类为长期持有者 (LTH) 币的路上。这些是新一代持有者的第一个迹象，这些人是在 2020 年和 2021 年进入的。
本周我们看到 1 个月到 6 个月之间的币持续增长。这些代表着整个牛市中积累的币开始成熟。一旦一枚比特币的年龄（持有）超过 5-6 个月，它越来越有可能保持休眠状态，一旦寿命超过 155 天，就会被重新归类为长期持有者（LTH）币。这使得在寻找新的持有者的实力和成长性时，3 个月到 6 个月之间的年龄段相当重要。
区块链初创公司GigLabs完成800万美元A轮融资:8月9日消息，专注于体育和娱乐市场的区块链初创公司GigLabs宣布完成800万美元A轮融资，投资方信息暂未披露。
GigLabs 联合创始人 Douglas Dimola 透露，他们计划利用这笔融资探索NFT数字营销并构建能与客户共享价值的Web3工具。目前，GigLabs的合作伙伴包括新闻媒体CNN、NBA亚特兰大老鹰队和Turner Sports，美国航空集团公司旗下ConciergeKey客户奖励计划也使用GigLabs的软件为会员提供NFT。（bizjournals）[2022/8/10 12:13:55]
一些价格背景，因为比特币市场的变化特别快。
6 个月前的价格是 1 万 8 千美元 (低于 2 万美元 ATH)。
3 个月前的价格是 2.66 万美金（第一次大回调前）。
1 个月前的价格是 4.77 万美金（第二次重大回调的底部）。
附注：你能相信 6 个月前的价格是 1.8 万吗！
下面的持有波浪图显示，寿命在 1 个月到 6 个月之间的币的成交量已经超过 9.51% 的供应量，从三个月前开始明显加速。价格在 1.08 万到 5.88 万之间的币购买量目前占总供应量的 25.43%，且没有放缓的迹象（持有波段趋势向上）。
Glassnode：ETH盈利地址数达一个月高点:金色财经消息，Glassnode数据显示，ETH盈利地址数达一个月高点，七日均值为45,260,283.143。[2022/7/20 2:25:26]
这表明了从顶部买入已经正常化，事实上，这些组合持有波的整体形态看起来和价格图一模一样，只是向右移动了 1 个月。这里传递的信息是，在整个牛市中，投资者和交易者都在持续买入 BTC。
持有波浪图
下图显示了这两个年龄段的币种到期量。1 个月-3 个月年龄段的币（累计在橙色区域）增长了+83 万 BTC，而 3 个月-6 个月年龄段的比特币（累计在蓝色区域）增长了+394.5 万 BTC。
一百万到六百万动态供应对比图
我们最强大的指标之一是非流动性供应变化，它显示了从流通状态（容易交易）进入非流通性状态的 30 天供应变化。这可能是由于持有者积累的原因，但更重要的是，币随着其寿命的增加而成熟。
Glassnode：比特币投资者在美联储3月加息前对冲风险:2月15日消息，据glassnode链上周报显示，比特币投资者正在对冲风险，以防止美联储在3月份加息。在glassnode跟踪的所有交易平台中，期货期限结构一直到3月份都趋于平缓，与美联储提出的预期加息一致，表明投资者对美元紧缩导致更广泛的经济影响的不确定性。截至2022年底的期货目前的年化溢价仅为6%，表明市场远未预期短期内会出现看涨冲动。[2022/2/15 9:53:56]
绿色条形是流通币转为持有状态（积累）。
红色条形是持有币转为流通状态（卖出）。
这张图看的是月度变化，所以我们需要将柱状图（变化率）与之前 30 天的价格区间进行对比，看看哪里是持有者实力增强的时期。
对于过去 6 个月的供需平衡，我们可以做如下观察。
累积率超过+13 万 BTC/ 月，在整个牛市中一直保持着。
持币者在从 1.2 万美金到 1.8 万美金的反弹中感到紧张，并卖出了一些币。
由于价格突破了上个周期的 ATH，大量币种成熟 / 持有（+207k BTC/ 月），如方框#3 中的大绿条所示（与方框#4 中的价格有关）。
Glassnode：本次市场暴跌导致BTC链上已实现损失超过21.8亿美元，创历史第三高:金色财经报道，据区块链分析公司Glassnode最新分析数据显示，上周末的市场暴跌导致比特币链上已实现损失超过21.8亿美元，为BTC链上第三大已实现损失。比特币链上最大的一次已实现损失发生在2020年6月，当时金额达到34.5亿美元，第二次发生在2020年5月，已实现损失规模为26.5亿美元，目前第四大已实现损失发生在2020年3月，规模为13.8亿美元。此外，Glassnode还分析了BTC长期持有者的供应量变化，结果发现此类用户的总持有量在过去一周没有发生变化，因此判断本次市场抛售可能有短期持有者导致。此外，交易所流入量也从五月份的1万枚BTC减少到2000-3200枚BTC，有约四分之一的期货合约被关闭。[2021/12/6 12:54:20]
币的成熟和持有增加今天仍在继续，本周变化率达到+195k BTC/ 月。
Glassnode：比特币大额交易目前处于统治地位:8月11日消息，据Glassnode最新分析显示，目前比特币大额交易处于统治地位，自2020年9月以来，价值超过100万美元的链上大额交易的主导地位已经从过去的30%上升到70%。随着币价在7月下旬降至2.9万美元的低点，100万至1000万美元的交易组明显飙升，主导地位上升了20%，1,000万美元以上的交易量的主导地位也随之飙升，也上升了20%，这种现象支持了价格反弹。此外，Glassnode发现币龄较大的比特币最近基本上处于休眠状态，这表明这些大额交易更有可能是积累者而不是卖家，而且对价格来说也是相当有建设性意义。
?另一方面，规模小于100万美元的交易已经从之前的70%下降到大约现在30%-40%，自2020年以来，机构和高净值资本（大额交易的主导者）正在将比特币网络带入到一个新时代。[2021/8/11 1:48:55]
流通供应变化实时图
CDD 图
我们也可以在 CDD 指标中看到这种行为，该指标衡量币交易量是大于、还是小于长期平均水平。这里我们应用了 7 天移动平均线，显示过去三个月确实有低于平均水平的趋势，表明 LTHs 正在持有更多，卖出更少。
CDD 实时图
最后，我们来看一下 Liveliness，这是一个考察链上宏观活动的指标。它将累积的链上活动与协议的累积寿命进行比较。与 Liveliness 相关的最重要的观察是当前的趋势方向。
下行趋势（绿色）: 累积的比特币天数比卖出的多这意味着持有行为占主导地位。
陡峭的上升趋势（红色）。卖出的天数明显多于累积的天数。这意味着长期持有者正在大量卖出。
温和的上升趋势（橙色）：卖出的比特币天数比累积的多。这意味着长期持有者们正在消费，但并不急于退出。
横向（蓝色）：这意味着长期持币者正在消费，但并不急于退出。累积和持有的天数平衡，说明持有在增加，尤其是相对于之前的上升趋势。
自第一次从 4.2 万美元跌至 2.9 万美元以来，我们看到 LTH 支出明显放缓。这一点，与强烈的积累信号一起显示出供需平衡，这与我们之前看到的任何牛市周期都不同。
就在你认为供应动态还不够刺激的时候 ...... 让我们深入研究一下交易所平衡。
随着越来越多的币种积累并转移到长期存储中，交易所余额一直处于持续下降趋势，这已经不是什么秘密。仅在过去的 12 个月里，就有超过 3.27% 的流通 BTC 供应量迁移出交易所，进入第三部分钱包。
其中部分币种将由持币者自我托管，而其他币种将由专业托管机构代为持有。
汇率余额占供应比例实时图
在过去的一年里，只有两个主要的交易所出现了累计的正流入（余额增加），即 Binance 和 Gemini。这两家交易所共吸引了超过 27 万 BTC 的资金流入，占其总余额的比例大幅增加。Gemini 流入的相当一部分也将与 Gemini 的机构托管解决方案相关，这进一步增加了长期存储的供应量。
汇率余额（叠加）实时图表
同时，其余主要交易所在过去一年中，合计流出超过 61.6 万 BTC。仅?Coinbase?和 Huobi 之间，合计流出约 40 万 BTC，完全抵消了 Gemini 和 Binance 的正向流入。
这说明了 2020 年 3 月以来交易所余额缩水的幅度。
特别值得关注的是 Coinbase 上的币种余额，这是美国机构积累币种的首选场所。下图是过去一年 Coinbase 上 BTC 余额的情况。
我们可以看到，在 2020 年 12 月，游戏发生了变化。随着 BTC 价格接近上一周期 ATH 的 2 万美金，市场信心增强，开始了机构的积累。这始于 12 月撤回的 37.4k BTC。
在随后的几个月里，一个令人难以置信的阶梯式「鲸鱼成本平均」模式出现了，因为每个月都积累了数万枚币。这种余额变化的一致性、频率和规模在链上数据中的发挥令人震惊，也真正体现了今年机构的正向积累。
观察链上的供需动态是一个迷人的过程。通过币的寿命，考虑年龄段和消费行为以及交易所余额，我们可以建立一个整个网络中币的整体流动模型。
重要的是要记住监测交易所流入和流出是一个动态系统，数据不完善。关键是要将所有这些指标视为指示性的，并在更广泛的宏观趋势和背景下考虑。在 Glassnode，我们的目标是尽可能地呈现最高质量和最准确的数据，并使用像这样的出版物来帮助我们的指标的背景。
撰文：CHECKMATE? ?翻译：李翰博
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