Maaari bang Mahulaan ng On-Chain Data ang mga Siklo ng Bitcoin?

Ang mga pamilihang pinansyal ay ginagalaw ng sikolohiya at mga aksyon ng mga institusyon at retail na mamumuhunan. Ibig sabihin, ang pagsusuri ng dami ng transaksyon, mga pattern, at iba pang datos ay maaaring napakahalaga para sa mga mangangalakal at mamumuhunan sa paghula ng mga susunod na galaw ng presyo.

Ang Bitcoin ay isa sa pinaka-matagumpay na bagong kategorya ng mga asset sa kasaysayan, at naiiba sa tradisyunal na mga asset tulad ng mga stock at ginto sa ilang paraan, gaya ng agarang transaksyon at matematikal na limitadong suplay. Isang hindi gaanong pinag-uusapang pagkakaiba ay kung gaano ka-transparent ang merkado at mga transaksyon ng Bitcoin at mga cryptocurrency sa pangkalahatan.

Sa teorya, maaari nitong bigyan ang mga mamumuhunan ng ibang paraan upang pag-aralan ang mga siklo ng merkado, kung saan bawat transaksyon ay nakarehistro at “naalala” na bukas para sa pag-access sa pampublikong ledger.

Isang bagong papel pang-ekonomiyang pananaliksik na inilathala ng mga mananaliksik mula sa University of Vaasa (Finland) at University of Turin (Italy) ang nagsusuri sa potensyal ng pamamaraang ito. Nailathala ito sa Research In International Business and Finance¹, sa pamagat na “Using on-chain data to predict Bitcoin cycles”.

Pagpapa-hula ng mga Merkado

Dahil ang paghula ng mga presyo sa pamilihang pinansyal ay maaaring napaka-kita, maraming pansin ang ibinigay sa paksang ito. Gayunpaman, nahihirapan ang tradisyunal na mga modelo ng pananalapi na ipaliwanag ang paggalaw ng presyo ng mga crypto asset.

Ito ay dahil, taliwas sa mga stock, ang mga crypto ay walang likas na halaga na nakatali sa isang kumpanya at potensyal na hinaharap na dibidendo. Gayundin, hindi sila katulad ng mga pambansang pera, na apektado ng desisyon ng central bank at ng lakas o kahinaan ng pambansang ekonomiya.

Sa halip, ang presyo ng mga crypto ay karamihan ay pinapagana ng damdamin, kahit na ang pangunahing gamit para sa mga transaksyon o bilang imbakan ng halaga ay, siyempre, ang mas malalim na dahilan ng halaga ng mga cryptocurrency.

Sa tradisyunal na mga merkado, ang mga paggalaw ng presyo na pinapagana ng damdamin ay karaniwang hinuhulaan mula sa mga hindi direktang proxy tulad ng mga survey o mga indikador na batay sa media. Ngunit ang mga blockchain ay nagbibigay ng transparent at hindi madaling baguhin na ledger ng mga transaksyon, na nag-aalok ng mapapatunayang tala ng pag-uugali ng mamumuhunan.

Upang sagutin ang tanong kung kapaki-pakinabang ba ang on-chain data sa paghula ng mga presyo ng Bitcoin, gumamit ang mga mananaliksik ng tatlong on-chain, batay-sa-trading na sukat. Sinukat nila ang mga ito sa tatlong pangunahing siklo ng merkado.

Pagsusukat ng Sentimento ng Bitcoin

Pangkalahatang-ideya ng mga Sukatan

Sinusuri ng mga mananaliksik ang mga presyo ng Bitcoin mula Disyembre 7, 2013, hanggang Abril 12, 2025, na sumasaklaw sa tatlong kumpletong siklo ng merkado: 2015, 2018, at 2022.

Ang tatlong indikador na ginamit sa pag-aaral na ito ay:

• Net Unrealized Profit/Loss (NUPL) ratio
• Market Value to Realized Value Z-score (MVRV Z-score)
• Cumulative Value Days Destroyed (CVDD).

Ang unang dalawang sukatan ay nag-uugnay ng mga presyo sa pinagsamang cost basis ng mga hawak (realized value) at maaaring ma-interpret sa pamamagitan ng mga mekanismo ng behavioral finance.

Ang CVDD ay sumasalamin sa pag-uugali ng mga long-term na hawak dahil kinukuha nito ang paggastos ng mga matagal nang hawak na mga coin at samakatuwid nagbibigay ng impormasyon tungkol sa capitulation ng mga long-term na hawak sa panahon ng matinding pesimismo.

Sa pangkalahatan, ang ideya ay suriin ang damdamin ng mga mamumuhunan, kung saan ang labis na optimismo ay maaaring magdulot ng labis na pagkuha ng panganib at pagtaas ng presyo na maaaring maging bula, na sumasabog kapag nag-panik ang mga mamumuhunan, at bumabagsak ang mga presyo nang malayo sa likas na halaga.

Sa mga crypto, ang aktibidad ng search engine at social media ay kabilang sa mga pinaka-prominenteng pinagmumulan ng pagsusuri ng damdamin. Ngunit ang on-chain data ay sa huli naglalaman ng patunay ng nasabing damdamin na nagiging aksyon.

Net Unrealized Profit/Loss Ratio

Ang NUPL ratio ay tinatantya ang bahagi ng mga coin na kasalukuyang hawak na may hindi pa natutupad na kita o pagkalugi.

Dahil dito, ang mataas na halaga (higit sa 0.75) ay nagpapahiwatig ng posibleng tuktok ng merkado, kung saan ang euforikong damdamin ay nagdudulot ng paghawak ng malalaking hindi pa natutupad na kita. Gayundin, ang mababang halaga ay karaniwang nauugnay sa takot at capitulation sa ibabang bahagi ng merkado.

Market Value to Realized Value Z-score

Ang MVRV Z-score ay sumusuri kung ang isang coin ay undervalued o overvalued kumpara sa kanyang “fair value,” at ito ay isang malawak na ginagamit na on-chain metric.

Upang gawin ito, pinagsasama nito ang 3 sukatan:

• Market value (MV): Presyo ng Bitcoin na pinarami ng bilang ng mga coin na nasa sirkulasyon.
• Realized value (RV): Pagtatantiya sa bawat coin sa presyo kung kailan ito huling inilipat on-chain at pagsasama-sama ng lahat ng coin na nasa sirkulasyon.
• Z-score: Ipinapantay ang paglihis sa pagitan ng MV at RV gamit ang standard deviation ng market value.

Ipinapahiwatig ng indikator na ang mga kalahok sa merkado ay humahawak ng malalaking hindi pa natutupad na kita sa panahon ng bull market, kapag ang market value ng Bitcoin ay tumataas nang malaki higit sa kanyang realized value.

Ang iskor na mas mababa sa -0.2 ay itinuturing na estado ng mataas na takot at kawalan ng katiyakan. Ang exit threshold na 5-7 ay nagmamarka na ang karaniwang kalahok ay humahawak ng malalaking hindi pa natutupad na kita, na lumilikha ng behavioral pressure patungo sa pagkuha ng kita na historikal na nagkakatugma sa mga tuktok ng siklo.

Cumulative Value Days Destroyed

Ang CVDD ay binuo mula sa Coin Days Destroyed (CDD), isang sukatan na binibigyan ng timbang ang mga transaksyon batay sa dami ng mga coin na inilipat at kung gaano katagal ito hinawakan.

Mas tiyak, sinusukat nito ang bilang ng mga coin na inilipat na pinarami ng bilang ng araw mula noong huling inilipat ang mga coin na iyon. Ang CVDD ay pinagsasama ang aktibidad na ito sa paglipas ng panahon

Maaari itong maging lalo na kapaki-pakinabang upang sukatin ang ibabang bahagi ng merkado, dahil sinusuri nito kung kailan nag-capitulate ang mga long-term na hawak.

Maaari bang Mahulaan ng On-Chain Data ang Presyo ng Bitcoin?

Mga Resultang Nailathala

Ang ilang sinubukang NULP na estratehiya ay lahat na humigit kumpara sa buy-and-hold na estratehiya. Bukod sa mas mataas na kita, lahat din nila ay nagpakita ng mas maliit na drawdown. Ang pinaka-agresibong NULP na estratehiya ang lumabas na pinaka-kumikita.

Ang MVRV Z-score ay nagpakita rin ng mas mahusay at matatag na risk-adjusted performance kumpara sa buy-and-hold na benchmark. Higit nilang nalampasan ang mga NUPL-based na estratehiya sa lahat ng sukatan, bagaman may ilang karagdagang volatility sa ilang kaso.

Ang mga CVDD na estratehiya ay napatunayang kayang tuklasin ang mga ibabang bahagi ng siklo sa lahat ng kalakalan at window ranges, na nilalampasan ang karamihan sa mga random na pagpasok.

Sa p-value na 99%, ito ay nagpapahiwatig na bagaman ang CVDD ay karaniwang pumapasok nang napakalapit sa ibaba, ang mga panahon ng paghawak nito ay minsan ay mas mahaba kaysa sa ideal, na nagbabawas ng annualized performance.

Ang mga resulta ay nagpapahiwatig na ang lahat ng tatlong sukat ay may predictive value, kung saan ang MVRV Z-score ang nagbigay ng pinakamalakas na pangkalahatang risk-adjusted performance at ang CVDD ay lalong kapaki-pakinabang para sa pagtukoy ng ibabang bahagi ng merkado.

Sa pangkalahatan, ipinapakita ng pag-aaral na oo, ang on-chain data ay naglalaman ng ekonomikong makabuluhang impormasyon tungkol sa pag-uugali ng merkado ng Bitcoin.

Mga Limitasyon

Hindi dapat nakakagulat na ang mga market indicator ng overbought o oversold na sitwasyon ng mga Bitcoin market ay nakakatulong sa trading nang mas mahusay kaysa sa buy-and-hold na estratehiya. Pagkatapos ng lahat, kung ang mga indicator na ito ay walang dagdag na bentahe, matagal na nang itinigil ng mga mangangalakal ang paggamit sa mga ito.

Gayunpaman, hindi sila isang kristal na bola, at malamang na ang mas sopistikadong pamamaraan na pinagsasama ang maraming indicator ay magkakaroon ng mas mahusay na performance, kabilang ang iba pang uri bukaside sa on-chain na mga indicator.

Aminado rin ang artikulo ng pananaliksik na kailangan pa ng karagdagang trabaho upang suriin ang ugnayan sa pagitan ng on-chain data at mga presyo para sa iba pang asset, tulad ng Ethereum, Solana, at XRP.

Gayundin, ang iba pang on-chain na sukatan ay hindi pa nasusuri nang siyentipiko.

AI Dirusption?

Sa huli, ang pag-usbong ng mga LLM (Large Language Model) at AI sa pangkalahatan ay maaaring magdulot ng pagkagambala sa pattern na sinubukan mula 2013.

Ang mga LLM ay patuloy na ginagamit ng mga retail at institusyonal na mamumuhunan upang bigyang-kahulugan ang kondisyon ng merkado at magproseso ng impormasyon, na may potensyal na palakasin ang mga behavioral bias. Ito ay maaaring radikal na baguhin ang dinamika ng mga on-chain sentiment signal na sinuri dito.

Kaya dapat mag-ingat ang mga crypto investor na huwag maging labis na kumpiyansa sa pagiging maaasahan ng mga indicator na gumana noon, dahil ang mga merkado ay patuloy na nagbabago, lalo na ngayon, habang ang mga bagong analytical tool tulad ng AI ay maaari ring baguhin ang estruktura ng mga merkado.

Kaya, tulad ng lagi sa pamumuhunan, ang diversipikasyon at pag-alala na ang “past performances are not a proof of future results” ay mahalaga.

Pag-aaral na Binanggit

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