摘要：从历史表现来看，MVRV是一个神准的指标，可以从大周期上告诉你市场的底部和顶部。围绕MVRV的一系列指标，对于长期投资者具有重要参考意义。相对传统金融市场，加密资产领域有一些独有指标，这源于区块链技术特性。具体体现在对区块链链上数据的利用上，其中MVRV就是一个非常有特色的指标。
下文将从RV指标入手来对MVRV进行详细释义，之后对比BTC-MVRV、LTC-MVRV、BCH-MVRV在牛熊周期的不同表现，最后分析MVRV的三个变种指标MVRVZ-Score、RVT和VWAP比率。
一、什么是RV、MVRV？
MVRV是一个相对指标，为流通市值和已实现市值的比率，由MuradMahmudov&DavidPuell首次提出，其表达式为：
MVRV=MV/RV
其中，
RealizedCap
是
基于UTXO模型，所计算的是链上所有币“最后移动时对应价值”的加总
。相对于流通市值来说，RV有以下几点好处：
减少了已退出流通部分的影响
考虑了链上每个币流动时的市场价值
可间接反映长期持有者的筹码成本
实际数据处理过程中，为了避免粉尘攻击对UTXO的影响，RV指标的计算要复杂一些，具体做了以下几点处理：
芯动科技称下半年发BTC矿机 能效比达到20多W/T:7月5日下午芯动科技Innosilicon销售总监汪生林在杭州区块链国际周会议现场透露，Innosilicon将于2020下半年推出新一代比特币矿机，能效比达到20多W/T。预计仍将采用三星8nm芯片。目前全行业能效比最高的比特币矿机为比特大陆发布的S19 Pro，能效比达到29.5W/T，采用台积电7nm芯片。如果芯动真的能够达到这一指标，或将成为全行业能效比最高的一款矿机。芯动之前发布的性能最强的比特币矿机为T4，能效比为44W/T。（吴说区块链）[2020/7/5]
对于UTXO余额增加时所移动的币，所转入币的价值以移动时的价格来计算
对于UTXO余额减少时所移动的币，转出将会“激发”该UTXO内所有的币，该UTXO内所有币的价值，由已被移动时所对应的市场价格来计算
举个例子。截至今日，某比特币钱包余额，在2016年5月、2017年4月、2018年3月、2019年2月、2020年1月发生了五笔转入或转出，对应金额分别是+10BTC、+6BTC、-3BTC、-5BTC、+1BTC。则该钱包内所有BTC的RV计算值如下表：
来源：QKL123
也就说，根据金额的转入或转出的不同归属，该地址余额的已实现市值为24000美元。假如不区分转入或转出，则对应的已实现市值为64000美元。比较而言，区分转入转出后的24000美元，比64000美元更能反映该地址的持币成本。
Cetus Launchpad将于5月15日上线Suia(SUIA):5月11日消息，据官方公告，Cetus Launchpad 第二期上线项目为 Suia(SUIA)。Suia 是一个建立在 Sui 网络上的社交 dApp，目前拥有超过 20 万笔交易和 30 多万用户。[2023/5/12 14:58:23]
因为RV可以近似的衡量市场上所有比特币持有者的长期成本，所以在市场对比特币需求不断增长的大背景下，通常会低于MV。RV与MV所差出来的“市值”背后，可能是短期市场上的供给者，也可能是长期市场上的托底者。所以，MVRV比率间接了反映二级市场上比特币供需的失衡程度，进而可以反映市场价格被低估或高估的程度。
二、MVRV与牛熊周期
(1)比特币牛熊周期与BTC-MVRV
来源：QKL123
纵观比特币十年多的价格走势，整体呈现不断上涨的趋势。从大周期上来看，可以将其划分为三个牛熊周期：
第一个周期，2010年07月至2011年6月，比特币价格从0.05美元左右上涨到191.81美元，之后快速下跌至2011年11月的2.29美元
第二个周期，比特币价格从2011年12月的2.3美元左右震荡上涨至2013年11月的1149.14美元，之后大幅下跌至2015年8月的203.86美元
声音 | 嘉兴丝绸：芯动科技产品不涉及数字货币或区块链:嘉兴丝绸在互动平台上表示，公司参股的芯动科技的产品主要应用在高端工业、国防军工等领域，不涉及数字货币或区块链领域。（第一财经）[2019/9/26]
第三个周期，2015年08月至2018年12月，价格从200美元左右不断上涨至19500美元左右，之后不断探底
近十年以来MVRV比率基本维持在1-3之间，其峰值低谷与牛熊市的峰值低谷基本吻合。下面对比BTC-MVRV在三个牛熊周期期间的不同表现。
来源：QKL123
第一个周期期间，特别是在2011年6月牛市之前，MVRV表现极不稳定，大体维持在2-8之间。这是比特币市场早期不成熟的一种表现，一方面市场炒作投机比例大，另一方面是很多链上移动的比特币也表现出极大的不稳定，包括其中有很多比特币可能在此期间发生丢失。随着比特币价格快速下行，MVRV也出现大幅回落，最低降至历史最低点0.4。
来源：QKL123
第二个周期期间，MVRV伴随价格的回升而回升，在1.4达到第一个峰值，但随后的价格下跌使其回落至低点0.85。之后一路上行最高达到5.6以上，对应牛市结束前的两个价格峰值。熊市低谷对应的MVRV大多徘徊在0.8至0.9之间。MVRV长时间小于1，说明很多长期持有者都已陷入亏损状态，对应市场出现熊转牛的反转时期。
来源：QKL123
第三个周期期间，随着比特币价格不断上升，MVRV在牛市顶点附近出现大于4的极端情况。之后比特币进入熊市，MVRV在2018年11月至2019年3月的熊市低谷维持在0.7至0.9之间。在04月初突破1，迎来了一轮上涨行情。然而，MVRV最高上升至06月底的2.57后伴随价格回落，特别是在新冠疫情黑天鹅的作用下，该值短时跌破1后快速反弹至1.3左右。虽然目前比特币价格已处于历史上的较低水平，但不排除二次探底的可能。
(2)莱特币与比特现金的MVRV表现
来源：QKL123
莱特币诞生于2011年11月，相对比特币诞生晚了近三年。2013年期间，LTC-MVRV类似BTC-MVRV在第一个周期的表现，维持在一个较高的水平，但整体水平要低于后者。而且，2015年初和2018年末的熊市低点所对应的LTC-MVRV低至0.1和0.3。但2017年底牛市顶点所对应的LTC-MVRV，却和BTC-MVRV接近。出现这种情况，一方面是因为莱特币的市值相对较小，更容易受到市场情绪的影响，使得LTC-MVRV受价格影响较大，表现出更大的波动性；另一方面是因为市场更认可比特币，莱特币的相对估值偏低，使得LTC-MVRV长期表现出较低水平。
来源：QKL123
BCH于2017年从比特币社区分裂，牛市之前的BCH-MVRV主要在2-6之间大幅变动，类似比特币早期的表现。牛市过后，BCH-MVRV随着价格波动下降，在2018年底最低降至0.22。在2019年4月一波上涨行情之后，于当年6月底达到1.6的峰值，和LTC-MVRV的表现类似。但目前BCH-MVRV在0.8左右，而LTC-MVRV在0.6左右，也就说
比特现金的相对估值要比莱特币高一些，但依然不如比特币。
三、MVRV指标的三个变种
MVRVZ-Score
MVRVZ-Score由Awe＆Wonder首次给出，是在MVRV指标基础上进一步优化得出的一个衍生指标。MVRVZ-Score是为了体现市值与已实现市值的偏离程度，实质为市值与已实现市值之间的标准偏差。计算公式如下：
其中，StdDev(MV)为市值的标准偏差。用法和MVRV类似，用于判断比特币是否被严重高估或者低估。Awe＆Wonder在文章中指出，该指标用于判断趋势方向的准确率高达90%。
来源：QKL123、Glassnode
由于标准偏差对短期极端变化起到平滑作用,所以，MVRVZ-Score相对MVRV更平缓一些。而且，更能反映长期趋势的变化，在对趋势判断的准确率上会有一定的提升。另外，相对于MVRV比率的周期变化，MVRVZ-Score的使用会更直观。如图，绿色区间对应的是市场底部区间，红色区间对应的是市场见顶区间。
RVT比率
RVT比率由DavidPuell最早创建,为可实现市值和链上交易额的比值。和MVRV的不同之处是，RVT是利用可实现市值作为分子，并利用链上交易额作为分母。计算公式如下：
RVT=RV/TV
其中，TV为链上交易额。因为加密资产市场在过去十年间主要是受到二级市场投机需求的带动，链上交易量和二级市场市值有较强的关联性。所以，
RVT
比率和MVRV用法类似，都可以用来判断长周内的市场底部和顶部。
来源：QKL123、Woobull
观察过去十年间RVT的表现，2012年、2015年和2019年的熊市筑底阶段所对应的RVT基本在0.010至0.013之间，2011年、2013年和2017年的几个价格峰值都在0.110以上。与MVRV相比较，对大周期牛熊底点和顶点的判断上，RVT要差一些。但RVT对一些阶段性的高低点判断，相对MVRV要明确一些。
链上VWAP比率
链上VWAP比率(VWAPR)是市场价格与链上VWAP的比值，而链上VWAP可以看作RV的变种。其计算公式如下：
VWAPR=价格/VWAP
其中，VWAP全称为成交量加权平均价，是按照一定时间内价格交易量的加权。具体计算方法是将价格乘以对应成交量之后求和，再除以成交量总和，最后得到比值VWAP。这里的VWAP不同于二级市场的VWAP，而是一个链上数据计算指标。
来源：QKL123、Woobull
因计算周期的不同，VWAPR会有所不同：短周期加权值可以用来判断短期的高点或低点，而长周期的适合判断大周期上的高点和低点。这里只将365日的加权值与MVRV进行对比。观察过往十年的VWAPR可以发现，2012年、2015年和2019年的熊市底点附近所对应的VWAPR值都低于0.4，2011年、2013年和2017年的峰值都在3.0以上。可以看出，VWAPR与MVRV的判断准确性极为接近，但前者会根据选取周期不同变得灵活多变。
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