オンチェーン分析は、2025年の暗号通貨の価格の動きを予測するための高度なツールキットに進化しました。[wallet]の活動、取引量、そして取引所のフローは、価格の動きが現れる前に市場のセンチメントを明らかにする強力なリーディング指標として機能しています。研究は、組み合わせたアプローチが特に短期から中期の価格の軌道において優れた予測精度をもたらすことを示しています。
さまざまなオンチェーンメトリクスの予測力は、次のように定量化できます:
| メトリック | 予測タイムフレーム | 信頼性スコア | |--------|---------------------|-------------------| |MVRV比率 |中期 (1-3 months) |85パーセント| | クジラ取引 | 短期 (1-7日) | 78% | | 取引所のネットフロー | 短期 (1-14日) | 82% | | 新しいアドレスの成長 | 長期 (3-6ヶ月) | 73% |
経験的なバックテストは、取引所のフローを監視することが、蓄積と分配のフェーズに関する重要な洞察を提供することを明らかにしています。取引所のステーブルコインの準備高が増加すると、これは潜在的な買い圧力を示し、しばしば重要な価格上昇の前触れとなります。逆に、取引所からの大口ビットコインまたは()[Ethereum]の流出は、通常、機関の蓄積と売り圧力の減少を示します。
Token Metricsの分析によると、これらのオンチェーン指標は2026年までにビットコインの価格予測が$150,000-$230,000の範囲であることを支持しており、蓄積パターンは短期的なボラティリティにもかかわらず長期保有者の間での信頼の高まりを示しています。
クジラの行動分析は、市場のダイナミクスに対する重要な影響を明らかにし、特に暗号通貨環境において顕著です。オンチェーンの指標と大口注文の流れは、これらの機関投資家を追跡するための重要なデータを提供し、彼らの行動は価格の動きや市場のボラティリティと直接関連しています。
研究は、クジラの取引パターンが価格を操作し、システムリスクを生み出すことができることを示しています。特にクジラによる清算がビットコインのボラティリティを悪化させます。逆に、これらの同じアクターによる戦略的流動性注入は市場の変動を緩和することができ、クジラの活動と市場の安定性との間に複雑な関係を生み出します。
| データソース | 機能 | マーケットインサイト | |-------------|--------------|----------------| | アーカムインテリジェンス | リアルタイムのウォレットの動き | 機関の信頼指標 | | Nansen | トランザクションフロー分析 | レバレッジポジショントラッキング | | WhaleStream | ETF活動モニタリング | ゴールド市場のダイナミクス |
逆境の結果経路(AOPs)フレームワークは、これらの影響を理解するためのメカニズム的基盤を提供します。例えば、クジラが2025年第3四半期に310百万()[XRP]トークンを追加したとき、保有量は81.1億XRPに達し、強い機関投資家の信頼を示しました。同様に、MVRV比率は2025年第2四半期の売られ過ぎの状態を強調し、機関投資家が介入して市場を安定させるきっかけとなりました。これは、クジラの行動がより広範な市場の動きに対するリーディング指標として機能することを示しています。
実証研究は、ブロックチェーンネットワークの活動指標と暗号資産の評価との間に強い相関関係があることを一貫して示しています。研究によると、オンチェーン指標は価格の動きや時価総額の強力な予測因子として機能します。たとえば、取引量やアクティブアドレスは、主要なネットワーク全体でトークンの価値とポジティブな関係を示すことがよくあります。
主要ネットワーク指標と評価パラメータの関係は、歴史的データにおいて観察することができます。
| ネットワークメトリック | 評価影響 | 相関強度 | |----------------|------------------|---------------------| | 取引量 | 価格/時価総額 | 強いポジティブ | | アクティブアドレス | 価格/流動性 | 中程度から強い | | ネットワーク手数料 | 価格の動き | 変動 | | ネットワークサイズ | 長期的リターン | ポジティブ |
(の価格の動きは、複数の研究によると、そのブロックチェーンメトリクスと密接に関連しています。同様に、イーサリアムネットワークの使用は、そのトークンのパフォーマンスに直接影響します。これらのオンチェーンメトリクスを組み込んだ深層学習モデルは、暗号通貨の評価予測において効果的であることが証明されています。より高い取引量は、通常、価格上昇期の前に市場の関心が高まっていることを示します。手数料の動向は、ネットワークの混雑や効率に関する洞察を提供し、投資家のセンチメントに影響を与えます。これらの相関関係を分析するGateユーザーは、単なる投機ではなく、基本的なブロックチェーン活動に基づいてより情報に基づいた取引決定を行うための貴重な洞察を得ることができます。
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オンチェーンデータ分析は、2025年の暗号資産価格の動きをどのように予測できるか?
オンチェーン指標は価格の動きのリーディングインジケーターとして
オンチェーン分析は、2025年の暗号通貨の価格の動きを予測するための高度なツールキットに進化しました。[wallet]の活動、取引量、そして取引所のフローは、価格の動きが現れる前に市場のセンチメントを明らかにする強力なリーディング指標として機能しています。研究は、組み合わせたアプローチが特に短期から中期の価格の軌道において優れた予測精度をもたらすことを示しています。
さまざまなオンチェーンメトリクスの予測力は、次のように定量化できます:
| メトリック | 予測タイムフレーム | 信頼性スコア | |--------|---------------------|-------------------| |MVRV比率 |中期 (1-3 months) |85パーセント| | クジラ取引 | 短期 (1-7日) | 78% | | 取引所のネットフロー | 短期 (1-14日) | 82% | | 新しいアドレスの成長 | 長期 (3-6ヶ月) | 73% |
経験的なバックテストは、取引所のフローを監視することが、蓄積と分配のフェーズに関する重要な洞察を提供することを明らかにしています。取引所のステーブルコインの準備高が増加すると、これは潜在的な買い圧力を示し、しばしば重要な価格上昇の前触れとなります。逆に、取引所からの大口ビットコインまたは()[Ethereum]の流出は、通常、機関の蓄積と売り圧力の減少を示します。
Token Metricsの分析によると、これらのオンチェーン指標は2026年までにビットコインの価格予測が$150,000-$230,000の範囲であることを支持しており、蓄積パターンは短期的なボラティリティにもかかわらず長期保有者の間での信頼の高まりを示しています。
クジラの行動分析と市場ダイナミクスへの影響
クジラの行動分析は、市場のダイナミクスに対する重要な影響を明らかにし、特に暗号通貨環境において顕著です。オンチェーンの指標と大口注文の流れは、これらの機関投資家を追跡するための重要なデータを提供し、彼らの行動は価格の動きや市場のボラティリティと直接関連しています。
研究は、クジラの取引パターンが価格を操作し、システムリスクを生み出すことができることを示しています。特にクジラによる清算がビットコインのボラティリティを悪化させます。逆に、これらの同じアクターによる戦略的流動性注入は市場の変動を緩和することができ、クジラの活動と市場の安定性との間に複雑な関係を生み出します。
| データソース | 機能 | マーケットインサイト | |-------------|--------------|----------------| | アーカムインテリジェンス | リアルタイムのウォレットの動き | 機関の信頼指標 | | Nansen | トランザクションフロー分析 | レバレッジポジショントラッキング | | WhaleStream | ETF活動モニタリング | ゴールド市場のダイナミクス |
逆境の結果経路(AOPs)フレームワークは、これらの影響を理解するためのメカニズム的基盤を提供します。例えば、クジラが2025年第3四半期に310百万()[XRP]トークンを追加したとき、保有量は81.1億XRPに達し、強い機関投資家の信頼を示しました。同様に、MVRV比率は2025年第2四半期の売られ過ぎの状態を強調し、機関投資家が介入して市場を安定させるきっかけとなりました。これは、クジラの行動がより広範な市場の動きに対するリーディング指標として機能することを示しています。
ネットワーク活動と資産の評価の相関関係
実証研究は、ブロックチェーンネットワークの活動指標と暗号資産の評価との間に強い相関関係があることを一貫して示しています。研究によると、オンチェーン指標は価格の動きや時価総額の強力な予測因子として機能します。たとえば、取引量やアクティブアドレスは、主要なネットワーク全体でトークンの価値とポジティブな関係を示すことがよくあります。
主要ネットワーク指標と評価パラメータの関係は、歴史的データにおいて観察することができます。
| ネットワークメトリック | 評価影響 | 相関強度 | |----------------|------------------|---------------------| | 取引量 | 価格/時価総額 | 強いポジティブ | | アクティブアドレス | 価格/流動性 | 中程度から強い | | ネットワーク手数料 | 価格の動き | 変動 | | ネットワークサイズ | 長期的リターン | ポジティブ |
(の価格の動きは、複数の研究によると、そのブロックチェーンメトリクスと密接に関連しています。同様に、イーサリアムネットワークの使用は、そのトークンのパフォーマンスに直接影響します。これらのオンチェーンメトリクスを組み込んだ深層学習モデルは、暗号通貨の評価予測において効果的であることが証明されています。より高い取引量は、通常、価格上昇期の前に市場の関心が高まっていることを示します。手数料の動向は、ネットワークの混雑や効率に関する洞察を提供し、投資家のセンチメントに影響を与えます。これらの相関関係を分析するGateユーザーは、単なる投機ではなく、基本的なブロックチェーン活動に基づいてより情報に基づいた取引決定を行うための貴重な洞察を得ることができます。