Bisakah Data On-Chain Memprediksi Siklus Bitcoin?

Pasar keuangan digerakkan oleh psikologi dan tindakan institusi serta investor ritel. Ini berarti bahwa menganalisis volume transaksi, pola, dan data lainnya dapat sangat berharga bagi pedagang dan investor dalam memprediksi pergerakan harga di masa depan.

Bitcoin telah menjadi salah satu kategori aset baru paling sukses dalam sejarah, dan berbeda dari aset tradisional seperti saham dan emas dalam beberapa cara, seperti transaksi instan dan pasokan yang dibatasi secara matematis. Salah satu perbedaan yang kurang dibahas adalah seberapa transparan pasar dan transaksi Bitcoin serta cryptocurrency secara umum.

Secara teori, hal ini dapat memberi investor cara berbeda untuk mempelajari siklus pasar, dengan setiap transaksi tercatat dan “diingat” terbuka untuk diakses dalam buku besar publik.

Sebuah makalah riset ekonomi baru yang dipublikasikan oleh peneliti di University of Vaasa (Finlandia) dan University of Turin (Italia) menyelidiki potensi metode ini. Makalah tersebut diterbitkan dalam Research In International Business and Finance¹, dengan judul “Using on-chain data to predict Bitcoin cycles”.

Memprediksi Pasar

Karena memprediksi harga pasar keuangan dapat sangat menguntungkan, perhatian yang signifikan telah diberikan pada topik ini. Namun, model keuangan tradisional kesulitan menjelaskan pergerakan harga aset kripto.

Hal ini karena, tidak seperti saham, kripto tidak memiliki nilai intrinsik yang terkait dengan perusahaan dan potensi dividen di masa depan. Demikian pula, mereka tidak sama dengan mata uang nasional, yang dipengaruhi oleh keputusan bank sentral dan kekuatan atau kelemahan ekonomi nasional.

Sebaliknya, harga kripto sebagian besar dipengaruhi oleh sentimen, meskipun kegunaan dasar untuk transaksi atau sebagai penyimpan nilai tentu saja merupakan alasan mendasar nilai cryptocurrency.

Di pasar tradisional, pergerakan harga yang dipengaruhi sentimen biasanya disimpulkan dari proksi tidak langsung seperti survei atau indikator berbasis media. Namun, blockchain menyediakan buku besar transaksi yang transparan dan tahan manipulasi, menawarkan catatan yang dapat diverifikasi tentang perilaku investor.

Untuk menjawab pertanyaan apakah data on-chain berguna untuk memprediksi harga Bitcoin, para peneliti menggunakan tiga ukuran berbasis on-chain dan perdagangan. Mereka mengukurnya selama tiga siklus pasar utama.

Mengukur Sentimen Bitcoin

Gambaran Umum Metrik

Para peneliti menganalisis harga Bitcoin dari 7 Desember 2013 hingga 12 April 2025, yang mencakup tiga siklus pasar lengkap: 2015, 2018, dan 2022.

Tiga indikator yang digunakan dalam studi ini adalah:

• Rasio Net Unrealized Profit/Loss (NUPL)
• Z-score Nilai Pasar terhadap Nilai Realisasi (MVRV Z-score)
• Cumulative Value Days Destroyed (CVDD).

Dua metrik pertama mengaitkan harga dengan basis biaya agregat pemegang (nilai realisasi) dan dapat ditafsirkan melalui mekanisme keuangan perilaku.

CVDD mencerminkan perilaku pemegang jangka panjang karena menangkap pengeluaran koin yang disimpan lama dan dengan demikian memberikan informasi tentang kapitulasinya pemegang jangka panjang selama periode pesimisme ekstrem.

Secara keseluruhan, ideanya adalah mengevaluasi sentimen investor, di mana over-optimisme dapat memicu pengambilan risiko berlebihan dan kenaikan harga yang dapat berkembang menjadi gelembung, yang kemudian pecah ketika investor panik, dan harga jatuh jauh di bawah nilai intrinsik.

Dalam kripto, aktivitas mesin pencari dan media sosial merupakan salah satu sumber utama analisis sentimen. Namun data on-chain pada akhirnya berisi bukti bahwa sentimen tersebut berubah menjadi tindakan.

Laba/Rugi Tidak Terealisasi Bersih Rasio

Rasio NUPL memperkirakan proporsi koin yang saat ini dipegang dengan laba atau rugi yang belum terealisasi.

Dengan demikian, nilai tinggi (di atas 0,75) mengindikasikan potensi puncak pasar, dengan sentimen euforia yang menyebabkan pemegang memiliki keuntungan tidak terealisasi yang signifikan. Sebaliknya, nilai rendah biasanya terkait dengan ketakutan dan kapitulasinya pada dasar pasar.

Z-score Nilai Pasar terhadap Nilai Realisasi

MVRV Z-score menilai apakah sebuah koin undervalued atau overvalued relatif terhadap “nilai wajar”nya, dan merupakan metrik on-chain yang banyak digunakan.

Untuk melakukannya, ia menggabungkan 3 metrik:

• Nilai pasar (MV): Harga Bitcoin dikalikan dengan jumlah koin yang beredar.
• Nilai realisasi (RV): Menilai setiap koin pada harga saat terakhir kali dipindahkan on-chain dan menjumlahkan semua koin yang beredar.
• Z-score: Menstandarisasi deviasi antara MV dan RV dengan standar deviasi nilai pasar

Indikator ini menunjukkan bahwa peserta pasar memegang keuntungan tidak terealisasi yang besar selama fase pasar bullish, ketika nilai pasar Bitcoin naik secara signifikan di atas nilai realisasinya.

Skor di bawah -0,2 dianggap sebagai kondisi ketakutan dan ketidakpastian yang tinggi. Ambang keluar 5-7 menandakan bahwa peserta rata-rata memegang keuntungan tidak terealisasi yang besar, menghasilkan tekanan perilaku untuk mengambil keuntungan yang secara historis bertepatan dengan puncak siklus.

Hari Nilai Terkumulasi yang Dihancurkan

CVDD dibangun di atas Coin Days Destroyed (CDD), sebuah metrik yang memberi bobot pada transaksi berdasarkan jumlah koin yang dipindahkan dan berapa lama koin tersebut disimpan.

Lebih tepatnya, ia mengukur jumlah koin yang dipindahkan dikalikan dengan jumlah hari sejak koin tersebut terakhir dipindahkan. CVDD mengagregasi aktivitas ini seiring waktu.

Ini dapat sangat berguna untuk mengukur dasar pasar, karena menilai kapan pemegang jangka panjang melakukan kapitulasinya.

Bisakah Data On-Chain Memprediksi Harga Bitcoin?

Hasil yang Diterbitkan

Beberapa strategi NULP yang diuji semuanya mengungguli strategi beli dan tahan. Selain menghasilkan pengembalian yang lebih tinggi, mereka juga menunjukkan penurunan nilai (drawdown) yang lebih kecil. Strategi NULP yang paling agresif ternyata paling menguntungkan.

MVRV Z-score juga menunjukkan kinerja yang superior dan kuat setelah disesuaikan risiko dibandingkan dengan patokan beli dan tahan. Mereka mengungguli strategi berbasis NUPL di semua metrik, meskipun dengan volatilitas tambahan pada beberapa kasus.

Strategi CVDD terbukti mampu mengidentifikasi dasar siklus di semua perdagangan dan rentang jendela, mengalahkan sebagian besar entri yang dipilih secara acak.

Dengan nilai p sebesar 99%, ini menunjukkan bahwa meskipun CVDD biasanya masuk sangat dekat dengan dasar, periode kepemilikannya kadang lebih lama dari yang ideal, yang mengurangi kinerja tahunan.

Hasil ini menunjukkan bahwa ketiga ukuran tersebut memiliki nilai prediktif, dengan MVRV Z-score menghasilkan kinerja risiko-tersesuaikan secara keseluruhan yang paling kuat dan CVDD tampak sangat informatif untuk mengidentifikasi dasar pasar.

Secara keseluruhan, studi ini menunjukkan bahwa ya, data on-chain mengandung informasi ekonomi yang bermakna tentang perilaku pasar Bitcoin.

Keterbatasan

Tidak mengherankan bahwa indikator pasar yang menunjukkan situasi overbought atau oversold pada pasar Bitcoin membantu perdagangan lebih baik daripada strategi beli dan tahan. Bagaimanapun, jika indikator tersebut tidak memberikan keuntungan tambahan, para pedagang akan berhenti menggunakannya sejak lama.

Namun, mereka bukanlah bola kristal, dan kemungkinan besar pendekatan yang lebih canggih dengan menggabungkan beberapa indikator akan memiliki kinerja yang lebih unggul, termasuk jenis lain selain indikator on-chain.

Artikel penelitian tersebut juga mengakui bahwa lebih banyak pekerjaan diperlukan untuk menganalisis hubungan antara data on-chain dan harga aset lain, seperti Ethereum, Solana, dan XRP.

Demikian pula, metrik on-chain lainnya belum dievaluasi secara ilmiah.

AI Dirusption?

Terakhir, munculnya LLM (Large Language Model) dan AI secara umum dapat mengganggu pola yang diuji kembali sejak 2013.

LLM semakin banyak digunakan oleh investor ritel dan institusional untuk menafsirkan kondisi pasar dan memproses informasi, dengan potensi memperkuat bias perilaku. Hal ini dapat secara radikal mengubah dinamika sinyal sentimen on-chain yang dibahas di sini.

Jadi investor kripto harus berhati-hati agar tidak terlalu yakin pada keandalan indikator yang berhasil di masa lalu, karena pasar terus berkembang, terutama saat ini, karena alat analitik baru seperti AI juga dapat mengubah struktur pasar.

Jadi, seperti biasa dalam investasi, diversifikasi dan mengingat bahwa “kinerja masa lalu bukan bukti hasil di masa depan” akan tetap penting.

Studi yang Dirujuk

^{1. Klaus Grobys, Sebastian Näsman, dan Davide Sandretto. Using on-chain data to predict Bitcoin cycles. Research in International Business and Finance. September 2026. Artikel: 103486. Volume: Volume 89. 10.1016/j.ribaf.2026.103486.}