Laut BlockBeats untersucht der Artikel den URPD-Indikator, ein Werkzeug, das in der On-Chain-Datenanalyse verwendet wird, um die Preisverteilung von Bitcoin über verschiedene Haltekosten hinweg zu verstehen. URPD, oder UTXO Realized Price Distribution, nutzt die einzigartige Blockchain-Struktur von Bitcoin, um Einblicke zu bieten, die in traditionellen Finanzmärkten nicht verfügbar sind. Dieser Indikator ermöglicht es Analysten, die Verteilung der Bitcoin-Bestände auf verschiedenen Preisniveaus zu beobachten und zeigt effektiv die Anschaffungskosten jedes Bitcoins.
Der URPD-Indikator ist entscheidend für die Analyse des Umsatzes, der Akkumulation und der Verteilung von Bitcoin-Beständen. Durch die Untersuchung täglicher Veränderungen im URPD können Analysten verfolgen, wie Bitcoin-Chips zu unterschiedlichen Preisniveaus ausgetauscht werden. Zum Beispiel zeigt der Vergleich von URPD-Diagrammen vom 1. Mai und 1. Oktober eine auffällige Verteilung von Niedrigkosten-Chips nach einer Phase von Preisschwankungen.
Historisch gesehen tritt eine signifikante Verteilung von Niedrigkosten-, Hochgewinn-Chips in der Nähe von Markthochs auf, während die Akkumulation in engeren Bereichen an Markttiefs stattfindet. URPD kann zusammen mit anderen Daten, wie realisierten Gewinnen und MVRV, verwendet werden, um ein umfassendes Verständnis der Marktdynamik zu erlangen.
Wenn eine große Anzahl von Chips innerhalb eines bestimmten Preisbereichs akkumuliert, deutet dies auf einen wachsenden Konsens in Angebot und Nachfrage hin. Wenn die Preise stark über diesen Bereich hinaus steigen, können die akkumulierten Chips zukünftige Unterstützung bieten. Umgekehrt, wenn die Preise unter diesen Bereich fallen, könnten die Chips gefangen werden und möglicherweise als Widerstand bei zukünftigen Preiserhöhungen fungieren.
Der Artikel schließt mit der Aufforderung an die Leser, die an der On-Chain-Datenanalyse interessiert sind, die Serie für tiefere Einblicke zu verfolgen. Er lädt die Leser auch ein, den sozialen Medien des Autors zu folgen, um mehr Bildungsinhalte zur On-Chain-Datenanalyse zu erhalten.
