Glassnode解析：币龄对比特币交易模式有何影响？

　　比特币的透明性允许对其代币的流动和持有者行为进行详细分析。通过研究未花费交易输出(UTXO)的年龄和支出概率，我们可以洞察比特币生态系统的动态。本文探讨了UTXO时限与买卖概率之间的幂律关系，揭示了随时间推移持有和交易代币的可预测模式。

　　为什么这个分析重要 了解比特币的UTXO支出行为对于交易者、投资者和分析师等提供了宝贵的见解。通过识别控制货币休眠的可预测模式，可以：

　　增强投资策略：预测潜在的流动性变化，更好地衡量市场情绪。

　　改进链上分析：利用数学框架补充传统的LTH/STH指标。

　　预测持有者行为：确定代币何时可能重新进入流通，为交易或决策提供时间信息。

　　什么是UTXO和支出概率 比特币区块链的核心是UTXO模型，代表未花费的交易输出——即已收到但尚未花费的比特币。每笔比特币交易都会消耗现有的UTXO作为输入，并创建新的UTXO作为输出。通过分析这些UTXO的时限(自创建以来的天数)，我们可以推断网络中持有者的行为模式。支出概率是衡量给定时间的UTXO在任何给定日期被支出的可能性的指标。

　　方法论

　　数据集和UTXO计数：分析基于2015年至2024年11月的比特币UTXO数据，计算每个可能币龄的UTXO数量。

　　计算支出率：通过比较特定币龄的UTXO数量与下一个更高币龄的UTXO数量来确定支出概率。

　　对数-对数空间中的幂律动力学：在对数空间中绘制数据，以识别和分析UTXO币龄和支出率之间的关系。

　　拟合幂律：对双对数数据进行线性回归，量化幂律关系。

　　分析残差：评估幂律在不同币龄组中的拟合质量。

　　按时间排列的幂律 研究代币支出概率的幂律动态是否随时间变化，通过跟踪同一天出生的UTXO组来分析不同时期的代币支出率如何演变。

　　对链上分析的影响 这些发现提供了关于币龄和支出概率的持续视角，补充了现有的LTH/STH框架。幂律关系体现了从活跃交易到长期持有的逐渐转变，为分析师和投资者提供了更丰富的见解。

　　量化热供应假设 根据数据，评估了一个简单的预测启发式：如果UTXO小于7天，则假设该UTXO将在当天使用，否则假设它不会被花掉。这种启发式方法的准确率高达98%。

　　总结 分析表明，比特币UTXO支出行为受强大的幂律动态控制，旧代币被支出的可能性逐渐降低。幂律关系几乎完美地适合较年轻的代币，并且对于币龄长达四年的代币来说仍然保持良好。这一发现通过提供关于从活跃交易逐渐转向长期持有的连续数学视角，增强了现有的LTH/STH框架，为投资者行为和代币休眠随时间推移提供了宝贵的见解。随着比特币的不断发展，幂律模型为链上分析提供了一个以数学为基础的框架，使人们能够更深入地了解UTXO的生命周期动态。