Lucida is a quantitative hedge fund. Falcon is a Web3 investment infra.
LUCIDA & FALCONLUCIDA：用多因子模型去选赛道、选币种
投资小币种，无论是一级还是二级，我把整个过程分成四个部分：选、买、管、卖。『 选 』选包括两部分，选赛道和选币种。『 买 』买有两种方式，一级或者二级，这两个需要的核心能力不一样，一级看重行业资源，二级看重投研能力，目前我没看到，二者各有优劣，目前没看到两个能力都有的机构，这里不展开讲。『 管 』管是指管理投资组合。包括对冲风险、增强收益、调仓等等。『 卖 』卖不解释了。如果你是屯币者或者对某类资产有特殊信仰，当我没说。仅靠逻辑分析，不太靠谱这四块里最难的还是选。市场中的小币种太多，光CMC收录的就有9000多个，再怎么筛选，潜在的投资标的也得有大几十个。 关于选赛道和选币种，我发现目前行业的主流做法还是靠逻辑分析。列一堆看好某个赛道和币种的理由作为买某类资产的依据，这算不上错，但是有缺陷。首先，当你处在某个时间截面下，你都能找到无数个看多或看空某一赛道和资产的理由，因为凡事都是一体两面的，所以靠逻辑分析还是主观的，再深入讨论下去就成辩论了，二是不定量，缺乏客观数据的支撑。关于多因子模型，80%靠算法，20%靠经验我希望通过多因子模型去解决“选”的问题。 市场是有统计规律的，为什...
LUCIDA & FALCON用多因子策略构建强大的加密资产投资组合 #理论基础篇#
前言在去年6月份，我设想了用多因子模型去择币的简单构思。 https://mirror.xyz/lucidafund.eth/UdOfxxKgD_Xuc_KrvGvsjrWZZCwKlWPAYNx991ZgmIA nft://undefined/undefined/undefined?showBuying=true&showMeta=true 一年后，我们已经着手研发针对加密资产市场的多因子策略，并把整体的策略框架写成系列的文章《用多因子策略构建强大的加密资产投资组合》。 本系列的大体框架如下（不排除微调的可能）：一、多因子模型理论基础 二、单因子构建因子数据预处理数据筛选异常值处理：极值、错误值、空值标准化中性化：行业、市场、市值因子有效性判断信息比率IC、收益率、夏普比率、换手率三、大类因子合成因子共线性分析正交消除因子共线性经典加权方法→合成因子等权、滚动IC加权、IC_IR加权合成因子的测试：收益率、分组收益率、因子值加权收益率、合成因子IC、分组换手率其他加权方法（因子与收益率存在非线性关系）：机器学习、强化学习（由于加密货币行业的特殊性，不考虑）四、风险组合优化以下是...
LUCIDA & FALCONLUCIDA：用多因子模型去选赛道、选币种
投资小币种，无论是一级还是二级，我把整个过程分成四个部分：选、买、管、卖。『 选 』选包括两部分，选赛道和选币种。『 买 』买有两种方式，一级或者二级，这两个需要的核心能力不一样，一级看重行业资源，二级看重投研能力，目前我没看到，二者各有优劣，目前没看到两个能力都有的机构，这里不展开讲。『 管 』管是指管理投资组合。包括对冲风险、增强收益、调仓等等。『 卖 』卖不解释了。如果你是屯币者或者对某类资产有特殊信仰，当我没说。仅靠逻辑分析，不太靠谱这四块里最难的还是选。市场中的小币种太多，光CMC收录的就有9000多个，再怎么筛选，潜在的投资标的也得有大几十个。 关于选赛道和选币种，我发现目前行业的主流做法还是靠逻辑分析。列一堆看好某个赛道和币种的理由作为买某类资产的依据，这算不上错，但是有缺陷。首先，当你处在某个时间截面下，你都能找到无数个看多或看空某一赛道和资产的理由，因为凡事都是一体两面的，所以靠逻辑分析还是主观的，再深入讨论下去就成辩论了，二是不定量，缺乏客观数据的支撑。关于多因子模型，80%靠算法，20%靠经验我希望通过多因子模型去解决“选”的问题。 市场是有统计规律的，为什...
LUCIDA & FALCON用多因子策略构建强大的加密资产投资组合 #理论基础篇#
前言在去年6月份，我设想了用多因子模型去择币的简单构思。 https://mirror.xyz/lucidafund.eth/UdOfxxKgD_Xuc_KrvGvsjrWZZCwKlWPAYNx991ZgmIA nft://undefined/undefined/undefined?showBuying=true&showMeta=true 一年后，我们已经着手研发针对加密资产市场的多因子策略，并把整体的策略框架写成系列的文章《用多因子策略构建强大的加密资产投资组合》。 本系列的大体框架如下（不排除微调的可能）：一、多因子模型理论基础 二、单因子构建因子数据预处理数据筛选异常值处理：极值、错误值、空值标准化中性化：行业、市场、市值因子有效性判断信息比率IC、收益率、夏普比率、换手率三、大类因子合成因子共线性分析正交消除因子共线性经典加权方法→合成因子等权、滚动IC加权、IC_IR加权合成因子的测试：收益率、分组收益率、因子值加权收益率、合成因子IC、分组换手率其他加权方法（因子与收益率存在非线性关系）：机器学习、强化学习（由于加密货币行业的特殊性，不考虑）四、风险组合优化以下是...
LUCIDA & FALCON用多因子策略构建强大的加密资产投资组合 #数据预处理篇#
前言书接上回，我们发布了《用多因子策略构建强大的加密资产投资组合》系列文章的第一篇 - 理论基础篇，本篇是第二篇 - 数据预处理篇。 在计算因子数据前/后，以及测试单因子的有效性之前，都需要对相关数据进行处理。具体的数据预处理涉及重复值、异常值/缺失值/极端值、标准化和数据频率的处理。一、重复值数据相关定义：键（Key）：表示一个独一无二的索引。eg. 对于一份有全部token所有日期的数据，键是“token_id/contract_address - 日期”值（Value）：被键索引的对象就称之为“值”。诊断重复值的首先需要理解数据“应当”是什么样子。通常数据的形式有：时间序列数据（Time Series）。键是“时间”。eg.单个token5年的价格数据横截面数据（Cross Section)。键是“个体”。eg.2023.11.01当日crypto市场所有token的价格数据面板数据（Panel）。键是“个体-时间”的组合。eg.从2019.01.01-2023.11.01 四年所有token的价格数据。原则：确定了数据的索引（键），就能知道数据应该在什么层面没有重复值。检...
Lucida is a quantitative hedge fund. Falcon is a Web3 investment infra.
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自加密市场缩水近2万亿美元后，前段时间整体的上涨引发了部分市场观察人士对于底部的猜测。鉴于历史上加密资产有过多次集体飙升，事后又被证明不过是熊市的反弹，市场对于恐慌的抛售是否结束仍存在很多分歧。
考虑到加密资产与美股几乎同步，再加上通胀爆炸、美联储加息缩表的大背景下，加密资产的投资决策似乎变得更加艰巨。但一切真的无迹可寻吗？
投机奇才André Kostolany曾说过：「崩盘通常是暴涨的前导，暴涨都以崩盘收尾，一再重复。」
金融市场的一条核心规律就是均值回归，只要市场不消亡，就一定存在周期更迭、牛熊交替，历史虽然不会相同，但会相似。
一直以来，我们都在寻找如何正确评估加密资产价值的方法，由于多数资产是在链上流转，而区块链公开、透明的特性就意味着有丰富的数据和指标可供挖掘、分析和参考。
在本文中，我们试图回溯本轮牛市（蓄势-暴涨-突破6.4万美元-崩盘-调整-再次暴涨-创6.9万美元新高-二度崩盘）的整个发展周期，并佐以链上数据和指标，希望能从中剥离出值得收藏和关注的数据，帮助大家拨开迷雾，更全面、深入地了解加密世界。
传统市场有α收益和β收益一说，其中β收益指的是获取市场的平均回报，如S&P 500、上证指数，而α收益则是投资中高于或低于市场平均水平的部分，通常用来考察主动投资的能力。
放到加密行业，由于BTC的市占率较高，熊市时甚至超过了70%，再加上其他加密资产与BTC的相关性高，很多投资者将BTC作为计价本位，故BTC就代表了行业指数，持有BTC即可获得β收益。
我们以BTC 3次减半日（2012-11-28、2016-07-04和2020-05-12）作为参照点，又以每轮BTC创下新高和新低作为分界点，绘制出下图。
可以看出：
1）每轮减半周期分为5个阶段，分别是牛市、熊市、积累、扩张和再积累；
2）熊市触底与减半日差不多相隔1年或1年半；
3）熊市是建仓的好机会；
4）熊市并不意味着死气沉沉，反而会出现一轮小高峰（Expansion）；
5）当前正处于熊市中后期，若不出意外，将于Q4迎来积累（Accumulation）；
6）3次减半周期内，BTC的最大回撤分别是94%、86%和84%，而本轮BTC最大跌幅为74%，考虑到美联储加息、缩表的宏观背景，以及过往「刻舟求剑」式的熊市时长（当前时间维度上仍存在2-4个月的偏差），故价格仍存在一定的下降空间。
7）每一轮大牛市都会大幅超过上一轮牛市的最高点，解套上一轮牛市中买入成本不佳的投资者，所以业内有句老话讲：比特币从不套人。
熊市里，泡沫被大幅出清，在这里建仓意味着成本不会太高，也是安全垫和高收益的来源，我们需要做的就是等待牛市的到来。
实际上，多数人难以做到这一点，毕竟熊市建仓是反人性的。但如果仍然相信加密市场，能顶住煎熬、忍住冷清，熊市将是一场极具性价比的参与机会。
既然明确了我们身处熊市，那跌到哪里才是BTC的「绝对底部」呢？而在什么时候卖出才算「卖在高点」呢？
目前已经有很多可以用来识别底部和顶部区间的数据指标，如ahr999、MVRV，这些指标的本质是根据BTC前几轮周期的历史数据对其今后的价格进行一个横向估值，在低估时买入，高估时卖出。
1）ahr999囤币指标
囤币指标通过用当前价格对比「200日定投成本」与「拟合价格」来衡量价格的相对高低，数值大小代表了价格的偏离程度，数值越小代表价格越低，反之亦然。
当指标在0.45-1.2时，适合定投；低于0.45时，适合抄底。截至撰稿，定投线在3.77万美元，抄底线在2.31万美元。
2）MVRV Ratio
MVRV比率（Market Value to Realized Value Ratio）是另一个较准预测底部区间的指标，主要是借助BTC已实现市值（Realized Value）来辅助判断当下价格偏离程度的指标。
已实现市值是将UTXO汇总，并根据每个UTXO最后一次移动时的BTC的市场价格汇总计算得出，可以近似地衡量市场上所有BTC持有者的长期成本。
在市场对BTC需求持续增加的背景下，通常RV会低于MV，所以MVRV的比率间接反映了二级市场的失衡程度，进而可以反映市场价格被低估或高估的程度。当MVRV小于1时，意味着市场被低估。
在2020年1月-至今的本轮牛熊周期内，MVRV仅出现过2次低于1的情况，分别是3.12-3.18，以及6.13-7.17。此轮BTC虽触及18,000美元下方后开启拉升，但美联储利率决议公布在即，截至撰稿，MVRV在1以上待了仅7日后，又回落到0.98。
3）200周均线
200周均线，即1400日均线，通常被认为是一条动态变化的BTC的底，因为前几轮熊市的大底恰好都在200周均线附近。
自诞生以来，BTC一共触碰了5次200周均线，分别是2015.01.14-2015.01.18、2015.08.18-2015.10.05、2018.12.14-2018.12.16、2020.03.12-2020.03.19、2022.06.13-2022.07.24，有的是触碰即反弹，有的则是徘徊了1-2个月的时间，但从未有效跌破。
而用上帝视角回溯，这几次触碰200周均线的点，几乎都是历史上的最佳买点。目前，200周均线，也就是1400日均线在22,705美元的位置。
4）持币地址数，透露「阶级立场」
根据不同地址持有的BTC余额，我们将holder简单分为：
• 散户（0.001-0.1 BTC）
• 中产（100-1k BTC）
• 巨鲸（1k-10k BTC）
• 超级巨鲸（10k-100k BTC）
由于不同净值用户对市场的影响力不同，专业度不同，掌握的信息也就不同，对周期的敏感度也会不一样，进而对我们预判牛熊的参考意义也不同。
（1）散户
散户持币数波动基本呈现跟随币价的规律，且减持落后于币价回落，参考意义不大。
（2）中产
在2018年BTC价格见顶前后的牛熊周期中我们可以看出，属于「中产」，即持有100-10k BTC的地址们（深棕箭头）在牛市顶峰前（深灰箭头）开始减持。但到了熊市底部，「中产」仍在继续减持，与BTC走势形成背离，可见对市场底部没有形成共识。
2020年牛市开启后，「中产」也比较「后知后觉」，在2021年年底BTC价格触顶后对于市场后期的判断也没有领先性，基本与市场同频。总体来看，中产整体对周期的判断略强于散户，但对牛熊周期的判断参考意义不是很大。
（3）巨鲸
余额越多的地址意味着对风险的偏好越低，减持的时间也会更早，这也就是我们在2017年、2021年和2022年都能看到巨鲸较中产提前减仓。
2018年熊市底部期间，在其他用户不断抛售的时候，巨鲸在不断吸筹，21年2月开始减持，5.19前「恰巧」巨鲸又有一波减持，在BTC触及新高后，巨鲸整体处于减持状态。可见，巨鲸对底部的判断十分笃定、一致，且顶端出货十分聪明，属于这一周期的Smart Money。
（4）超级巨鲸
BTC超级巨鲸们对牛熊周期似乎没有那么敏感，或者说对价格的走势没有很强的共识。2018年牛市见顶前有过减持趋势，但整体在高点增持，操作令人疑惑。在本轮牛市周期中撤出的时间较早，暂时没有从超级巨鲸们的行为中观察到价格预判的信号。
可以看出，在2020-2021年的上涨周期中，持有1k-10k BTC的巨鲸是这轮上涨的中坚力量，且对顶端有提前预判的能力，**持有100-1k BTC的中产在中期接力，散户为顶端贡献最后的力量。**综上，1k-10kBTC巨鲸对牛熊周期较为敏感，有明显的周期预判价值。
接下来我们看看稳定币赛道的链上数据情况。
稳定币是链接加密世界与外部的桥梁，我们可以通过观察稳定币赛道的整体情况，来判断市场属于增量/存量/缩量状态。
图中蓝线是主流以美元计价的稳定币的增发量曲线，具体包括USDT、USDC、BUSD、DAI、TUSD、USDP，这6种稳定币的市值占总体稳定币赛道的99%以上，故可以近似理解为是稳定币赛道的整体表现。
我们发现，本轮牛市伴随着大量的稳定币增发，说明大量的外部市场的资金涌入加密市场，将市场带入「增量市场」的状态。
在2021年11月，BTC见顶69,000美元之后不久，稳定币也停止了增发，开始缓慢赎回。
稳定币的总发行量由2020年1月1日的5.2B美元，增长至2022年3月20日的最高点163.5B美元，涨幅为31.3倍。BTC的总市值由2020年1月1日的130.4B美元，增长至2021年11月10日的最高点1,221.7B美元，增长率为9.4倍。
仅观察稳定币整体的发行情况是不够的，因为曲线趋势还是整体向上的，无法用来预测市场。LUCIDA自拟了一个「稳定币增发速率因子」，来预测市场。
稳定币增发速率因子 = ( ∑当日稳定币总发行量 - ∑上一日稳定币总发行量 ) / ∑上一日稳定币总发行量
下图是稳定币增发速率因子的时间序列图表，2017年和2020年的两轮大牛市，稳定币增发速率都位于0轴之上，且增发密集。
并且图表还显示，2020年2月-4月开始，稳定币增发速率的增长就相对明显，早于牛市起涨点的，这对于市场预判有指导意义。
公链始终是加密用户热衷的投资赛道，在本轮市场从牛市到逐渐转熊的过程中，公链数据指标因市场环境变化而产生的波动为公链投资提供了一个良好的分析样本。我们选取了本轮市场变化中比较具有代表性的公链，从链上数据的角度回顾这些公链的表现，试图分析哪些数据指标对于公链投资具有指导意义。
在牛市中，资金杠杆率高，有实力的公链依靠种种运营手段和激励措施，可以轻易制造出市场热度，形成DApp数量和用户数量上升带来的增长飞轮。在本轮牛市开启初期，从各大公链的指标中都可以看到这样增长飞轮的出现。
这种增长飞轮指的是开发者数量增长和用户数量增长结合带来的正循环，开发者数量的增加为公链带来更多可用的DApp，从而吸引更多的用户参与投资获取收益；同时用户数量的增加也会吸引更多的开发者参与公链生态的开发。
作为公链最直接的用户，开发者和用户的链上行为活跃度可以作为衡量公链质量的直接指标。
以Avalanche C-Chain为例，在牛市开启初期，验证合约地址数量迅速增加，代表着开发者涌入公链生态进行开发。随着开发者数量的增加，日均交易数也逐渐增加，意味着普通用户的进入。
值得注意的是，AVAX价格在2021年12月达到ATH后，验证合约地址数量快速下降，而日均交易数仍保持高位，可见相较于用户地址数和日均交易数，开发者活跃度是衡量公链生态质量的先行指标。
当熊市到来，由于流动性枯竭和热点效应的消失，大量热钱从投机领域撤出，此时只有那些技术实力和生态建设被投资者长期看好的公链，才能在币价大幅下跌中维持一定的总锁仓量。
总锁仓量是衡量各公链链上资金沉淀度的指标，总锁仓量高意味着更多的用户愿意将自己的资金放在公链的协议中，是用户信任度的一种表现，同时也意味着公链生态能够为用户的资金提供更高的效用。
在熊市到来后，各公链都遭遇了总锁仓量大幅下降：
可以发现，**相较于用户数量的下降，公链总锁仓量的下降对币价的影响更大。**Fantom链总锁仓金额较2021年最高值下降幅度最大（93.3%），FTM 5日日均币价较高点下降也最高。
作为对比，Near Aurora尽管经历了最严重的用户流失（99%），但币价的下跌幅度仍不及Fantom。而作为主流公链的Ethereum，BNB Chain和Polygon，尽管总锁仓量也大幅下降，但其用户留存度明显更高，币价的下跌幅度相比于新兴公链也更小。
在使用标准化的指标衡量各公链质量的时候，应当意识到，当前公链的竞争已经从早期对性价比和基础设施的竞争过渡到了更高复杂的生态系统竞争。
当前新生公链都有差异化的定位，有着不同的运营策略、技术特征和利基市场，对开发者也有着不同的激励措施，这些差异化的特征虽无法被标准化的指标所衡量，但仍是影响公链发展的重要因素。
比如，在将总锁仓量作为衡量公链的指标时，可以发现许多锁仓量是追随流动性挖矿的高额激励而来。如果将锁仓量划分为「激励型」锁仓量和「非激励型」锁仓量，用户因为高额激励而提供的「激励型」锁仓量往往并不长久，一旦激励开始下降，用户就会撤离资金。
「激励型」锁仓量对这轮市场中许多公链的表现影响巨大，以Fantom为代表的一些公链在牛市期间都发布了以锁仓量为激励标准的激励措施，这些激励政策使得开发者热衷于在协议内设置奖励机制，为锁仓量的提供者设置高于标准的年化收益。
这种直接激励开发者从而带动公链生态发展的措施让这些公链在牛市中迅速繁荣，但在熊市里随着流动性的枯竭，这些公链也受到了很强的反噬。
相比之下，**链上生态活跃度和锁仓量等指标更适合判断当前公链发展的态势。**而在进行公链市场的二级投资时，还应当评估公链当前的发展态势是否可以持续，需要结合定量和定性分析，综合评估一条公链对资金、开发者、应用、用户的支持力度和吸引力。
接下来分析以ERC20为代表的Altcoins资产。
在《500万行数据盘点Crypto三年大牛市@LUCIDA》中，LUCIDA盘点了过去三年涨幅最好的资产，其中有很多都是ERC20资产，LUCIDA以AAVE为例，讨论链上数据在ERC20类币种投资上的价值。
蓝线代表AAVE代币的价格，橙线是LUCIDA以某统计维度标记的独立投资者的持仓量占比，具体的算法是：该类持币地址余额 / 该币种的当日总流通量。
在2021年5月-6月，由于整体市场暴跌的影响，AAVE的币价也跌幅严重，但是从6月开始，LUCIDA所标记的聪明的独立投资者开始逐步建仓，在反弹中获利颇丰，并在11月市场马上进入新一轮暴跌之前，全部清仓离场。
由此可见，链上数据的标签系统是整体链上数据很重要的一环，我们可以通过对某类标签行为的解读，来预测价格的走势。
在二级市场投资，一个常见的情况是：某些数据或因子有时变得突然预测不准了，不好用了。各类因子都会面临短暂或长期失效的可能，总结下来有这么几个原因：
高波动率时量价因子会更有效，低波动率时基于均值回归的反转因子会更有效，熊转牛时小市值因子更好用…不同类型因子的效益会随市场状态的变化而变化。
OrderBook因子更适用于短期预测，稳定币增发速率因子（前文所写）更适用于长期预测…不同因子也适用于不同的时间框架。
LUCIDA依稀记得，2019年曾有个神指标：多空杠杆率。这个指标当时在短周期预测成功率非常的高，但过去三年，它的预测准确率却下降了很多。首先，2019年是基于存量资金博弈的市场格局中，其次，当所有人会用这个指标的时候，那么对手盘又是谁呢？
综上所述，市场中并不存在一招鲜吃遍天的招数，能够适时地灵活使用各种数据，才是衡量一名基金经理或交易员水平高低的硬指标。
「历史不会重演，但总会惊人的相似」，富有经验的投资者往往深谙这句谚语的力量。无论是从技术面，亦或是基本面分析，对于身处变幻莫测的加密市场的投资者而言，对市场保持敬畏应当置于首要位置，而在作出决策的过程中，如果能挖掘到一些有价值的链上数据，显然能让我们事半功倍，更早地发现有价值的项目或内容，从而更好地指导投资。
LUCIDA是一家Crypto领域的量化对冲基金，主体位于开曼群岛，在2018年4月进入Crypto市场并进行二级市场投资，主营CTA、统计套利、期权等金融衍生品策略，同时为高净值客户提供资管服务，不定期发布深度投研报告。
Twitter：@ZnQ_626 / @lucidafund
website：https://www.lucida.fund
自加密市场缩水近2万亿美元后，前段时间整体的上涨引发了部分市场观察人士对于底部的猜测。鉴于历史上加密资产有过多次集体飙升，事后又被证明不过是熊市的反弹，市场对于恐慌的抛售是否结束仍存在很多分歧。
考虑到加密资产与美股几乎同步，再加上通胀爆炸、美联储加息缩表的大背景下，加密资产的投资决策似乎变得更加艰巨。但一切真的无迹可寻吗？
投机奇才André Kostolany曾说过：「崩盘通常是暴涨的前导，暴涨都以崩盘收尾，一再重复。」
金融市场的一条核心规律就是均值回归，只要市场不消亡，就一定存在周期更迭、牛熊交替，历史虽然不会相同，但会相似。
一直以来，我们都在寻找如何正确评估加密资产价值的方法，由于多数资产是在链上流转，而区块链公开、透明的特性就意味着有丰富的数据和指标可供挖掘、分析和参考。
在本文中，我们试图回溯本轮牛市（蓄势-暴涨-突破6.4万美元-崩盘-调整-再次暴涨-创6.9万美元新高-二度崩盘）的整个发展周期，并佐以链上数据和指标，希望能从中剥离出值得收藏和关注的数据，帮助大家拨开迷雾，更全面、深入地了解加密世界。
传统市场有α收益和β收益一说，其中β收益指的是获取市场的平均回报，如S&P 500、上证指数，而α收益则是投资中高于或低于市场平均水平的部分，通常用来考察主动投资的能力。
放到加密行业，由于BTC的市占率较高，熊市时甚至超过了70%，再加上其他加密资产与BTC的相关性高，很多投资者将BTC作为计价本位，故BTC就代表了行业指数，持有BTC即可获得β收益。
我们以BTC 3次减半日（2012-11-28、2016-07-04和2020-05-12）作为参照点，又以每轮BTC创下新高和新低作为分界点，绘制出下图。
可以看出：
1）每轮减半周期分为5个阶段，分别是牛市、熊市、积累、扩张和再积累；
2）熊市触底与减半日差不多相隔1年或1年半；
3）熊市是建仓的好机会；
4）熊市并不意味着死气沉沉，反而会出现一轮小高峰（Expansion）；
5）当前正处于熊市中后期，若不出意外，将于Q4迎来积累（Accumulation）；
6）3次减半周期内，BTC的最大回撤分别是94%、86%和84%，而本轮BTC最大跌幅为74%，考虑到美联储加息、缩表的宏观背景，以及过往「刻舟求剑」式的熊市时长（当前时间维度上仍存在2-4个月的偏差），故价格仍存在一定的下降空间。
7）每一轮大牛市都会大幅超过上一轮牛市的最高点，解套上一轮牛市中买入成本不佳的投资者，所以业内有句老话讲：比特币从不套人。
熊市里，泡沫被大幅出清，在这里建仓意味着成本不会太高，也是安全垫和高收益的来源，我们需要做的就是等待牛市的到来。
实际上，多数人难以做到这一点，毕竟熊市建仓是反人性的。但如果仍然相信加密市场，能顶住煎熬、忍住冷清，熊市将是一场极具性价比的参与机会。
既然明确了我们身处熊市，那跌到哪里才是BTC的「绝对底部」呢？而在什么时候卖出才算「卖在高点」呢？
目前已经有很多可以用来识别底部和顶部区间的数据指标，如ahr999、MVRV，这些指标的本质是根据BTC前几轮周期的历史数据对其今后的价格进行一个横向估值，在低估时买入，高估时卖出。
1）ahr999囤币指标
囤币指标通过用当前价格对比「200日定投成本」与「拟合价格」来衡量价格的相对高低，数值大小代表了价格的偏离程度，数值越小代表价格越低，反之亦然。
当指标在0.45-1.2时，适合定投；低于0.45时，适合抄底。截至撰稿，定投线在3.77万美元，抄底线在2.31万美元。
2）MVRV Ratio
MVRV比率（Market Value to Realized Value Ratio）是另一个较准预测底部区间的指标，主要是借助BTC已实现市值（Realized Value）来辅助判断当下价格偏离程度的指标。
已实现市值是将UTXO汇总，并根据每个UTXO最后一次移动时的BTC的市场价格汇总计算得出，可以近似地衡量市场上所有BTC持有者的长期成本。
在市场对BTC需求持续增加的背景下，通常RV会低于MV，所以MVRV的比率间接反映了二级市场的失衡程度，进而可以反映市场价格被低估或高估的程度。当MVRV小于1时，意味着市场被低估。
在2020年1月-至今的本轮牛熊周期内，MVRV仅出现过2次低于1的情况，分别是3.12-3.18，以及6.13-7.17。此轮BTC虽触及18,000美元下方后开启拉升，但美联储利率决议公布在即，截至撰稿，MVRV在1以上待了仅7日后，又回落到0.98。
3）200周均线
200周均线，即1400日均线，通常被认为是一条动态变化的BTC的底，因为前几轮熊市的大底恰好都在200周均线附近。
自诞生以来，BTC一共触碰了5次200周均线，分别是2015.01.14-2015.01.18、2015.08.18-2015.10.05、2018.12.14-2018.12.16、2020.03.12-2020.03.19、2022.06.13-2022.07.24，有的是触碰即反弹，有的则是徘徊了1-2个月的时间，但从未有效跌破。
而用上帝视角回溯，这几次触碰200周均线的点，几乎都是历史上的最佳买点。目前，200周均线，也就是1400日均线在22,705美元的位置。
4）持币地址数，透露「阶级立场」
根据不同地址持有的BTC余额，我们将holder简单分为：
• 散户（0.001-0.1 BTC）
• 中产（100-1k BTC）
• 巨鲸（1k-10k BTC）
• 超级巨鲸（10k-100k BTC）
由于不同净值用户对市场的影响力不同，专业度不同，掌握的信息也就不同，对周期的敏感度也会不一样，进而对我们预判牛熊的参考意义也不同。
（1）散户
散户持币数波动基本呈现跟随币价的规律，且减持落后于币价回落，参考意义不大。
（2）中产
在2018年BTC价格见顶前后的牛熊周期中我们可以看出，属于「中产」，即持有100-10k BTC的地址们（深棕箭头）在牛市顶峰前（深灰箭头）开始减持。但到了熊市底部，「中产」仍在继续减持，与BTC走势形成背离，可见对市场底部没有形成共识。
2020年牛市开启后，「中产」也比较「后知后觉」，在2021年年底BTC价格触顶后对于市场后期的判断也没有领先性，基本与市场同频。总体来看，中产整体对周期的判断略强于散户，但对牛熊周期的判断参考意义不是很大。
（3）巨鲸
余额越多的地址意味着对风险的偏好越低，减持的时间也会更早，这也就是我们在2017年、2021年和2022年都能看到巨鲸较中产提前减仓。
2018年熊市底部期间，在其他用户不断抛售的时候，巨鲸在不断吸筹，21年2月开始减持，5.19前「恰巧」巨鲸又有一波减持，在BTC触及新高后，巨鲸整体处于减持状态。可见，巨鲸对底部的判断十分笃定、一致，且顶端出货十分聪明，属于这一周期的Smart Money。
（4）超级巨鲸
BTC超级巨鲸们对牛熊周期似乎没有那么敏感，或者说对价格的走势没有很强的共识。2018年牛市见顶前有过减持趋势，但整体在高点增持，操作令人疑惑。在本轮牛市周期中撤出的时间较早，暂时没有从超级巨鲸们的行为中观察到价格预判的信号。
可以看出，在2020-2021年的上涨周期中，持有1k-10k BTC的巨鲸是这轮上涨的中坚力量，且对顶端有提前预判的能力，**持有100-1k BTC的中产在中期接力，散户为顶端贡献最后的力量。**综上，1k-10kBTC巨鲸对牛熊周期较为敏感，有明显的周期预判价值。
接下来我们看看稳定币赛道的链上数据情况。
稳定币是链接加密世界与外部的桥梁，我们可以通过观察稳定币赛道的整体情况，来判断市场属于增量/存量/缩量状态。
图中蓝线是主流以美元计价的稳定币的增发量曲线，具体包括USDT、USDC、BUSD、DAI、TUSD、USDP，这6种稳定币的市值占总体稳定币赛道的99%以上，故可以近似理解为是稳定币赛道的整体表现。
我们发现，本轮牛市伴随着大量的稳定币增发，说明大量的外部市场的资金涌入加密市场，将市场带入「增量市场」的状态。
在2021年11月，BTC见顶69,000美元之后不久，稳定币也停止了增发，开始缓慢赎回。
稳定币的总发行量由2020年1月1日的5.2B美元，增长至2022年3月20日的最高点163.5B美元，涨幅为31.3倍。BTC的总市值由2020年1月1日的130.4B美元，增长至2021年11月10日的最高点1,221.7B美元，增长率为9.4倍。
仅观察稳定币整体的发行情况是不够的，因为曲线趋势还是整体向上的，无法用来预测市场。LUCIDA自拟了一个「稳定币增发速率因子」，来预测市场。
稳定币增发速率因子 = ( ∑当日稳定币总发行量 - ∑上一日稳定币总发行量 ) / ∑上一日稳定币总发行量
下图是稳定币增发速率因子的时间序列图表，2017年和2020年的两轮大牛市，稳定币增发速率都位于0轴之上，且增发密集。
并且图表还显示，2020年2月-4月开始，稳定币增发速率的增长就相对明显，早于牛市起涨点的，这对于市场预判有指导意义。
公链始终是加密用户热衷的投资赛道，在本轮市场从牛市到逐渐转熊的过程中，公链数据指标因市场环境变化而产生的波动为公链投资提供了一个良好的分析样本。我们选取了本轮市场变化中比较具有代表性的公链，从链上数据的角度回顾这些公链的表现，试图分析哪些数据指标对于公链投资具有指导意义。
在牛市中，资金杠杆率高，有实力的公链依靠种种运营手段和激励措施，可以轻易制造出市场热度，形成DApp数量和用户数量上升带来的增长飞轮。在本轮牛市开启初期，从各大公链的指标中都可以看到这样增长飞轮的出现。
这种增长飞轮指的是开发者数量增长和用户数量增长结合带来的正循环，开发者数量的增加为公链带来更多可用的DApp，从而吸引更多的用户参与投资获取收益；同时用户数量的增加也会吸引更多的开发者参与公链生态的开发。
作为公链最直接的用户，开发者和用户的链上行为活跃度可以作为衡量公链质量的直接指标。
以Avalanche C-Chain为例，在牛市开启初期，验证合约地址数量迅速增加，代表着开发者涌入公链生态进行开发。随着开发者数量的增加，日均交易数也逐渐增加，意味着普通用户的进入。
值得注意的是，AVAX价格在2021年12月达到ATH后，验证合约地址数量快速下降，而日均交易数仍保持高位，可见相较于用户地址数和日均交易数，开发者活跃度是衡量公链生态质量的先行指标。
当熊市到来，由于流动性枯竭和热点效应的消失，大量热钱从投机领域撤出，此时只有那些技术实力和生态建设被投资者长期看好的公链，才能在币价大幅下跌中维持一定的总锁仓量。
总锁仓量是衡量各公链链上资金沉淀度的指标，总锁仓量高意味着更多的用户愿意将自己的资金放在公链的协议中，是用户信任度的一种表现，同时也意味着公链生态能够为用户的资金提供更高的效用。
在熊市到来后，各公链都遭遇了总锁仓量大幅下降：
可以发现，**相较于用户数量的下降，公链总锁仓量的下降对币价的影响更大。**Fantom链总锁仓金额较2021年最高值下降幅度最大（93.3%），FTM 5日日均币价较高点下降也最高。
作为对比，Near Aurora尽管经历了最严重的用户流失（99%），但币价的下跌幅度仍不及Fantom。而作为主流公链的Ethereum，BNB Chain和Polygon，尽管总锁仓量也大幅下降，但其用户留存度明显更高，币价的下跌幅度相比于新兴公链也更小。
在使用标准化的指标衡量各公链质量的时候，应当意识到，当前公链的竞争已经从早期对性价比和基础设施的竞争过渡到了更高复杂的生态系统竞争。
当前新生公链都有差异化的定位，有着不同的运营策略、技术特征和利基市场，对开发者也有着不同的激励措施，这些差异化的特征虽无法被标准化的指标所衡量，但仍是影响公链发展的重要因素。
比如，在将总锁仓量作为衡量公链的指标时，可以发现许多锁仓量是追随流动性挖矿的高额激励而来。如果将锁仓量划分为「激励型」锁仓量和「非激励型」锁仓量，用户因为高额激励而提供的「激励型」锁仓量往往并不长久，一旦激励开始下降，用户就会撤离资金。
「激励型」锁仓量对这轮市场中许多公链的表现影响巨大，以Fantom为代表的一些公链在牛市期间都发布了以锁仓量为激励标准的激励措施，这些激励政策使得开发者热衷于在协议内设置奖励机制，为锁仓量的提供者设置高于标准的年化收益。
这种直接激励开发者从而带动公链生态发展的措施让这些公链在牛市中迅速繁荣，但在熊市里随着流动性的枯竭，这些公链也受到了很强的反噬。
相比之下，**链上生态活跃度和锁仓量等指标更适合判断当前公链发展的态势。**而在进行公链市场的二级投资时，还应当评估公链当前的发展态势是否可以持续，需要结合定量和定性分析，综合评估一条公链对资金、开发者、应用、用户的支持力度和吸引力。
接下来分析以ERC20为代表的Altcoins资产。
在《500万行数据盘点Crypto三年大牛市@LUCIDA》中，LUCIDA盘点了过去三年涨幅最好的资产，其中有很多都是ERC20资产，LUCIDA以AAVE为例，讨论链上数据在ERC20类币种投资上的价值。
蓝线代表AAVE代币的价格，橙线是LUCIDA以某统计维度标记的独立投资者的持仓量占比，具体的算法是：该类持币地址余额 / 该币种的当日总流通量。
在2021年5月-6月，由于整体市场暴跌的影响，AAVE的币价也跌幅严重，但是从6月开始，LUCIDA所标记的聪明的独立投资者开始逐步建仓，在反弹中获利颇丰，并在11月市场马上进入新一轮暴跌之前，全部清仓离场。
由此可见，链上数据的标签系统是整体链上数据很重要的一环，我们可以通过对某类标签行为的解读，来预测价格的走势。
在二级市场投资，一个常见的情况是：某些数据或因子有时变得突然预测不准了，不好用了。各类因子都会面临短暂或长期失效的可能，总结下来有这么几个原因：
高波动率时量价因子会更有效，低波动率时基于均值回归的反转因子会更有效，熊转牛时小市值因子更好用…不同类型因子的效益会随市场状态的变化而变化。
OrderBook因子更适用于短期预测，稳定币增发速率因子（前文所写）更适用于长期预测…不同因子也适用于不同的时间框架。
LUCIDA依稀记得，2019年曾有个神指标：多空杠杆率。这个指标当时在短周期预测成功率非常的高，但过去三年，它的预测准确率却下降了很多。首先，2019年是基于存量资金博弈的市场格局中，其次，当所有人会用这个指标的时候，那么对手盘又是谁呢？
综上所述，市场中并不存在一招鲜吃遍天的招数，能够适时地灵活使用各种数据，才是衡量一名基金经理或交易员水平高低的硬指标。
「历史不会重演，但总会惊人的相似」，富有经验的投资者往往深谙这句谚语的力量。无论是从技术面，亦或是基本面分析，对于身处变幻莫测的加密市场的投资者而言，对市场保持敬畏应当置于首要位置，而在作出决策的过程中，如果能挖掘到一些有价值的链上数据，显然能让我们事半功倍，更早地发现有价值的项目或内容，从而更好地指导投资。
LUCIDA是一家Crypto领域的量化对冲基金，主体位于开曼群岛，在2018年4月进入Crypto市场并进行二级市场投资，主营CTA、统计套利、期权等金融衍生品策略，同时为高净值客户提供资管服务，不定期发布深度投研报告。
Twitter：@ZnQ_626 / @lucidafund
website：https://www.lucida.fund
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