Агрегатный анализ за пределами цены: Glassnode Global Metrics

insights.glassnodeОпубликовано 2026-06-03Обновлено 2026-06-03

Введение

Крипторынок фрагментирован, и традиционный анализ с использованием простых агрегированных данных страдает от структурных разрывов при изменении состава активов. Glassnode представляет решение — **Glassnode Global Metrics**, набор нормализованных индексов, которые обеспечивают непрерывность данных при еженедельном ребалансировании корзин активов (по рыночной капитализации: крупные, средние, малые и все монеты). **Индексы против сырых данных:** * **Рыночная капитализация малых активов (2024):** В сырых данных успешные монеты покидают корзину, искажая картину. Индекс же выявил значительный рост сегмента малой капитализации. * **Индекс SOPR (прибыль/убыток при тратах):** Индекс глобального SOPR для альткойнов показывает более стабильные показатели, чем сырые данные, и выявляет тренд: в каждом цикле инвесторы в крупные активы фиксируют всё меньшую прибыль. * **Открытый интерес в деривативах:** Индекс позволяет сравнить волатильность левериджа: сегменты средней и малой капитализации демонстрируют резкие всплески во время спекулятивных эпизодов. **Доступ к данным:** Метрики доступны через API Glassnode в двух форматах: "сырые" агрегаты (для абсолютных значений) и нормализованные индексы (для анализа трендов и сравнения корзин). В текущем релизе представлены четыре метрики для четырёх корзин активов.

Совокупный анализ рынка стал сложной задачей с тех пор, как пространство цифровых активов фрагментировалось на тысячи активов, секторов и быстро меняющиеся когорты по рыночной капитализации. По мере того как активы растут в цене, падают, запускаются или исчезают, агрегированные временные ряды метрик развивают структурные разрывы, затрудняющие долгосрочный анализ.

Ранее мы демонстрировали мощь глобальных представлений, которые агрегируют метрики по всему рынку, с помощью нашего Multi-Asset Explorer. Теперь мы расширили эту структуру Glassnode Global Metrics — набором формально ребалансируемых агрегированных метрик с непрерывной нормализацией индексов, доступных через API.

В этой статье мы представляем структуру, рассматриваем несколько примеров по рыночной капитализации, прибыльности и позициям на деривативах, и показываем, что выявляют индексы с поправкой на непрерывность по сравнению с сырыми агрегатами.

Что такое Glassnode Global Metrics?

Global Metrics — это агрегированные ончейн-метрики и рыночные метрики, вычисляемые для нескольких криптовалют, организованных в настраиваемые корзины. Корзины могут быть определены порогами рыночной капитализации, рейтингом топ-N (по любой метрике) или тегами активов (секторы, категории). Они решают фундаментальную проблему в криптоаналитике: как отслеживать ончейн- и рыночные метрики для высокодинамичной группы активов с течением времени без искусственных разрывов, вызванных изменениями состава корзины, в отличие от индексов, которые фокусируются только на цене.

Мы предоставляем два типа вывода для каждой метрики:

  • Сырые агрегаты (Raw Aggregates): Истинные значения в исходных единицах, сохраняющие экономический смысл (например, USD для рыночной капитализации, количество для активных адресов).
  • Индексы (Indices): Временные ряды, скорректированные с учетом масштабного фактора и нормализованные к базе (base 100), для анализа трендов и сравнения между корзинами.

Что выявляют индексы

Структура рынка: всплеск малой капитализации в 2024 году

Наиболее наглядная демонстрация важности индексов с поправкой на непрерывность — сегмент малой капитализации в 2024 году. На рисунке ниже представлена Общая рыночная капитализация: сырой агрегат (USD, логарифмическая шкала) для всех четырех корзин: Все монеты, Крупная, Средняя и Малая капитализация, с наложенной ценой BTC.

Просмотр живой метрики

Сравните с Индексом общей рыночной капитализации: масштабированный индекс (база 100) для тех же четырех корзин. Каждый сегмент начинается со 100, поэтому линии напрямую сопоставимы как кратные роста.

Просмотр живой метрики

Сырой ряд малой капитализации содержит структурное смещение: всякий раз, когда актив малой капитализации показывает хорошие результаты, он в конечном итоге пересекает порог в $100 млн и покидает корзину, забирая с собой свои достижения. Другими словами, "победители уходят". Сырой агрегат по своей сути не способен зафиксировать ралли малой капитализации.

Индекс нейтрализует этот эффект. В 2024 году сегмент малой капитализации резко взлетел, что в значительной степени невидимо в сыром ряду. Этот скачок был обусловлен платформами для почти мгновенного создания токенов и последовавшей за ними манией мем-коинов.

Тот же график также подчеркивает расхождение между сегментами: в то время как крупная капитализация держалась относительно хорошо, сегменты альткоинов вошли в затяжной спад. Обе части становятся читаемыми только в индексе.

Настроения на фиксацию прибыли: SOPR альткоинов против SOPR BTC

Spent Output Profit Ratio (SOPR), который измеряет, перемещаются ли монеты в ончейне с прибылью (выше 1) или с убытком (ниже 1), — это один из самых ясных случаев, когда глобальная метрика добавляет ценность по сравнению с версией для одного актива. SOPR для BTC и медианный SOPR по корзинам альткоинов часто расходятся, и спред между ними сам по себе становится сигналом.

На следующем рисунке показан Медианный SOPR: сырой агрегат для всех четырех корзин, с наложенной ценой BTC. SOPR колеблется около 1.

Просмотр живой метрики

Сравните с Медианным SOPR: масштабированный индекс (база 100) для тех же четырех корзин.

Просмотр живой метрики

Сырой ряд рассказывает следующую историю: SOPR для малой капитализации падает до уровней, сопоставимых с медвежьими рынками 2018 и 2022 годов, в то время как крупная и средняя капитализация держались лучше в последних циклах. Индекс добавляет дополнительный нюанс: поскольку подорожавшие монеты малой капитализации продолжают покидать корзину, переходя в более высокие сегменты, сырой ряд преувеличивает, насколько плохи настроения для активов, которые фактически остаются.

Скорректированный с учетом этого, настрой для малой капитализации более стабилен, чем кажется. Для крупной и средней капитализации такая поправка не применяется, и то, что выявляет индекс, — это подлинный долгосрочный тренд: в каждом цикле средний держатель устоявшихся активов извлекает немного меньше прибыли, чем в предыдущем. Поскольку больше предложения блокируется в долгосрочном хранении, меньше его проходит с прибылью.

Вместо того чтобы полагаться на выбранные токены как на прокси для настроений на альткоинах, глобальный индекс SOPR предоставляет считывание на уровне когорты напрямую. Нет необходимости выборочно выбирать отдельные токены.

Позиционирование на деривативах: Open Interest

Open Interest (OI) измеряет общую стоимость непогашенных контрактов бессрочных фьючерсов и служит полезным прокси для концентрации кредитного плеча на рынке.

На рисунке ниже представлен Общий Open Interest: сырой агрегат (USD, логарифмическая шкала) для всех четырех корзин, данные с 2022 года.

Просмотр живой метрики

Сравните с Индексом общего Open Interest: масштабированный (база 100) для тех же четырех корзин.

Просмотр живой метрики

Крупная капитализация доминирует в открытом интересе в абсолютном выражении; большая часть кредитного плеча находится на самых крупных, наиболее ликвидных активах. Однако индекс делает поведение более мелких сегментов сопоставимым: открытый интерес средней и малой капитализации гораздо более волатилен, резко взлетая во время спекулятивных эпизодов и так же быстро сокращаясь. Эти всплески служат полезным ранним предупреждающим сигналом о каскадном риске в более хрупких частях рынка.

Структура с поправкой на непрерывность облегчает изоляцию этих сдвигов, отделяя изменения в поведении кредитного плеча от изменений в составе когорты.

Набор Glassnode Global Metric

Четыре метрики активны с этим выпуском, каждая вычисляется для всех четырех корзин, всего шестнадцать временных рядов. Все используют еженедельный ребалансинг и равновзвешенность.

Корзины — это сегменты по рыночной капитализации, используемые на протяжении всей статьи:

  • Все монеты (All Coins) (без фильтра)
  • Крупная капитализация (Large Cap) (≥$1 млрд)
  • Средняя капитализация (Mid Cap) ($100 млн – $1 млрд)
  • Малая капитализация (Small Cap) (<$100 млн).

Фильтрация по правам, даты начала и выбор между агрегацией суммой или медианой описаны в приложении.

Доступ к данным через API

Каждая метрика публикуется в двух формах. 1) Сырой агрегат (raw aggregate) сохраняет исходные единицы (разрывы при ребалансировках) и предназначен для абсолютного измерения размеров и снимков на определенный момент времени. 2) Индекс (index) является масштабированным, с базой 100 и непрерывным, что делает его более подходящим для анализа трендов и сравнения между корзинами.

Сырые и индексные версии обслуживаются с отдельных конечных точек, и каждая конечная точка возвращает все корзины для этой метрики:

https://api.glassnode.com/v1/metrics/global/{metric}_{aggregation}_{rebalancing}_{weighting}_raw
https://api.glassnode.com/v1/metrics/global/{metric}_{aggregation}_{rebalancing}_{weighting}_index

Полные детали запроса см. в документации Glassnode API. Структура является расширяемой (планируются дополнительные метрики, альтернативные взвешивания и корзины секторов на основе тегов), но четыре метрики, перечисленные выше, активны уже сегодня, и они уже привносят дисциплину непрерывности традиционных ценовых индексов в ончейн- и рыночные данные для рынка, который становится все более мультиактивным.

Методология

Полные детали по выбору корзин, фильтрации прав, формулам масштабного фактора и нормализации индексов — пожалуйста, обратитесь к своему аккаунт-менеджеру для доступа.


  • Подписывайтесь на нас в X для своевременных обновлений и анализа рынка
  • Присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу для регулярных рыночных инсайтов
  • Для ончейн-метрик, дашбордов и алертов посетите Glassnode Studio

Отказ от ответственности: Этот отчет предназначен только для информационных и образовательных целей. Анализ представляет собой ограниченное исследование случая со значительными ограничениями и не должен толковаться как инвестиционная рекомендация или окончательные торговые сигналы. Паттерны прошлой производительности не гарантируют будущих результатов. Всегда проводите тщательную проверку и учитывайте множество факторов перед принятием инвестиционных решений.

Связанные с этим вопросы

QЧто представляют собой Glassnode Global Metrics и какую основную проблему они решают?

AGlassnode Global Metrics — это набор агрегированных ончейн-метрик и рыночных показателей, рассчитываемых для множества криптовалют, сгруппированных в настраиваемые корзины (например, по рыночной капитализации). Они решают фундаментальную проблему аналитики в криптовалютной сфере: как отслеживать метрики в динамично меняющейся группе активов с течением времени без искусственных разрывов, возникающих из-за изменений состава корзины. Это позволяет проводить долгосрочный анализ, в отличие от традиционных индексов, фокусирующихся только на цене.

QКакие два типа данных предоставляются для каждой метрики в Glassnode Global Metrics и чем они отличаются?

AДля каждой метрики предоставляются два типа данных: 1. **Исходные агрегаты (Raw Aggregates)**: Фактические значения в исходных единицах измерения (например, USD для рыночной капитализации), которые сохраняют экономический смысл, но могут иметь разрывы при ребалансировке. 2. **Индексы (Indices)**: Временные ряды, скорректированные с помощью коэффициентов масштабирования и нормализованные к базовому значению 100. Они непрерывны и лучше подходят для анализа трендов и сравнения различных корзин между собой.

QНа примере рыночной капитализации малой капитализации (Small Cap) в 2024 году объясните, почему важен анализ с помощью индексов, а не только исходных агрегатов?

AИсходный агрегат рыночной капитализации для активов малой капитализации (

QКакой новый инсайт дает глобальный индекс SOPR (Spent Output Profit Ratio) по сравнению с анализом SOPR только для биткойна?

AГлобальный индекс SOPR, рассчитанный для корзин активов разной капитализации (например, альткойнов), позволяет увидеть расхождение в настроениях инвесторов между разными сегментами рынка. Часто наблюдается разница между SOPR биткойна и медианным SOPR для альткойнов, и этот спред сам по себе становится торговым сигналом. Индекс, скорректированный на непрерывность, также показывает, что настроения в сегменте малой капитализации более стабильны, чем кажется по исходным данным, и выявляет долгосрочный тренд: в каждом цикле средний держатель устоявшихся активов фиксирует немного меньшую прибыль, чем в предыдущем.

QКак можно получить доступ к данным Glassnode Global Metrics и какие форматы данных доступны через API?

AДанные доступны через API Glassnode. Каждая метрика публикуется в двух форматах, доступных по отдельным endpoint-ам: 1. Исходные агрегаты (прерывистые при ребалансировке): `https://api.glassnode.com/v1/metrics/global/{metric}_{aggregation}_{rebalancing}_{weighting}_raw` 2. Индексы (непрерывные, нормализованные к 100): `https://api.glassnode.com/v1/metrics/global/{metric}_{aggregation}_{rebalancing}_{weighting}_index` Каждый endpoint возвращает данные для всех корзин (All Coins, Large Cap, Mid Cap, Small Cap) по данной метрике. Для деталей запросов необходимо обратиться к документации API Glassnode.

Похожее

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

Белый дом раскрыл дело о внутренней торговле: помощник по суфлеру, работавший на Дональда Трампа, использовал инсайдерскую информацию для ставок на рынках предсказаний и заработал более 100 000 долларов. Габриэль Перес, помощник президента и технический советник, отвечавший за работу суфлера Трампа с 2016 года, имел доступ к черновикам речей до их публичного произнесения. Используя эти знания, он делал ставки на платформе Kalshi, предсказывая, какие конкретные слова или фразы упомянет Трамп в своих выступлениях. За три месяца, делая ставки на более чем десяток речей, включая обращение о положении страны, Перес получил прибыль в размере шестизначной суммы. Его деятельность была выявлена системами мониторинга Kalshi, которая заблокировала его средства и передала дело в Комиссию по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В отличие от предыдущих аналогичных случаев с военным и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. Согласно сообщениям, CFTC договорилась о урегулировании, по которому он вернет прибыль и прекратит такую деятельность. Трамп, назвав его действия «предосудительными», отстранил Переса от работы без сохранения зарплаты. Этот инцидент подчеркивает уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий «упоминаний», для манипуляций со стороны инсайдеров. Ранее были случаи, когда сами ораторы (например, генеральный директор Coinbase) намеренно упоминали ключевые слова, чтобы повлиять на результаты рынка. В ответ Kalshi ужесточила правила, требуя от пользователей раскрывать место работы. Эксперты отмечают, что очистка рынков от инсайдерской торговли повышает соответствие нормам, но может отдалить их от идеи «мудрости толпы», приблизив к чистому азарту.

marsbit32 мин. назад

Телесуфлёр из Белого дома "для внутреннего пользования" заработал на инсайдерской информации более $100 000

marsbit32 мин. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Недавно в Белом доме США произошел очередной скандал, связанный с инсайдерской торговлей. Габриэль Перес, сотрудник Белого дома, отвечавший за работу суфлера во время выступлений Дональда Трампа, использовал служебную информацию для получения прибыли на рынках предсказаний. Перес, который с 2016 года был одним из ближайших помощников Трампа и имел доступ к его подготовленным речам, в течение примерно трех месяцев делал ставки на то, какие конкретные слова или фразы президент упомянет в своих выступлениях. За это время ему удалось заработать более 100 тысяч долларов. Его деятельность была выявлена платформой предсказаний Kalshi, которая заблокировала его средства и передала информацию Комиссии по торговле товарными фьючерсами (CFTC). В результате Перес был отстранен от работы без сохранения зарплаты. Однако, в отличие от предыдущих аналогичных случаев со спецназовцем и инженером Google, против Переса не были выдвинуты уголовные обвинения. По данным источников, CFTC договорилась о мировом соглашении, согласно которому он должен вернуть прибыль и прекратить подобную деятельность. Этот инцидент высветил уязвимость рынков предсказаний, особенно категорий, связанных с упоминанием определенных слов («mention markets»), перед манипуляциями со стороны инсайдеров или самих ораторов. Ранее подобные манипуляции демонстрировали ведущий церемонии «Грэмми» и CEO Coinbase. В ответ платформы ужесточают контроль: Kalshi теперь требует от пользователей раскрывать место работы. Скандал с Пересом рассматривается как часть общего процесса очистки рынков предсказаний от инсайдерской торговли.

Odaily星球日报36 мин. назад

«Домашний» оператор суфлёра Белого дома заработал более $100 тыс. на инсайдерских прогнозах

Odaily星球日报36 мин. назад

Биткойн-майнинг-фермы превращаются в AI-фабрики

Биткойн-майнинг превращается в инфраструктуру для ИИ. Компании, ранее занимавшиеся майнингом, такие как Crusoe и CoreWeave, перепрофилируют свои центры обработки данных с криптовалют на искусственный интеллект. Их главный актив — не оборудование, а уже готовый доступ к большим объемам электроэнергии, земле и разрешениям на подключение к сетям, что критически важно для создания дата-центров под ИИ. На фоне снижения доходности от майнинга биткойнов и высокого спроса со стороны ИИ-компаний этот переход стал экономически оправданным. Крупные майнинговые компании, включая TeraWulf, Cipher Mining и IREN, уже заключили долгосрочные контракты на сотни миллиардов долларов с такими гигантами, как Anthropic, AWS и Microsoft. Люди и капитал из криптоиндустрии также активно перемещаются в сферу ИИ. Основатель OpenSea создал агрегатор ИИ-моделей OpenRouter, а бывший сотрудник Coinbase основал платформу для медиа-моделей Fal.ai. Крипто-капитал финансирует ИИ-инфраструктуру, как в случае с Voltage Park Джеда Маккалеба, и поддерживает эксперименты, такие как распределенная сеть для обучения моделей Psyche от Nous Research. Хотя успех не гарантирован, криптоиндустрия передает ИИ три ключевых ресурса: энергомощности, инженерные кадры и капитал, накопленный в предыдущем цикле.

链捕手47 мин. назад

Биткойн-майнинг-фермы превращаются в AI-фабрики

链捕手47 мин. назад

Криптоплатежи за пептиды с серого рынка выросли на 700% за год — Подробности

Согласно недавнему отчёту, в США наблюдается резкий рост использования криптовалют, в основном биткойна и стейблкоинов, для покупки пептидов на сером рынке. Эти соединения, продаваемые как средства для омоложения, наращивания мышц и похудения, часто находятся в правовой серой зоне. Из-за ужесточения банковских ограничений многие поставщики, особенно в Китае, начали принимать криптовалюты. По данным Chainalysis, в первом квартале 2026 года продавцы пептидов получили $32 млн в криптовалюте, что на 700% больше, чем годом ранее. Аналитики TRM Labs также отмечают подобный тренд. Эксперты подчёркивают, что современные покупатели — это часто обычные потребители, привлечённые доступностью и низкой ценой, а не участники теневых рынков. Этот всплеск использования криптовалют для кросс-бордерных платежей происходит на фоне общего снижения розничного участия на крипторынке в начале 2026 года.

ambcrypto1 ч. назад

Криптоплатежи за пептиды с серого рынка выросли на 700% за год — Подробности

ambcrypto1 ч. назад

human.tech запускает Clean SDK для приватных Web3-приложений

Компания human.tech представила Clean SDK — набор инструментов для разработки приложений в Web3, в которых по умолчанию соблюдаются конфиденциальность и прозрачная подотчетность. Этот комплект, выпущенный одновременно с версией 5 Aztec, предоставляет разработчикам готовые компоненты для внедрения в их приложения проверки личности с нулевым разглашением (zero-knowledge), скрининга санкционных списков и приватных транзакций, без необходимости самостоятельно работать с конфиденциальными пользовательскими данными или создавать инфраструктуру для соответствия нормативным требованиям. Clean SDK решает ключевую проблему Web3, сочетая приватность с подотчетностью. С помощью zero-knowledge доказательств и программируемой верификации приложения могут подтверждать легитимность пользователей и прохождение средств проверки на санкции, не раскрывая при этом личную информацию. Таким образом, разработчикам больше не нужно выбирать между конфиденциальностью пользователей и регуляторными требованиями. Первый продукт на основе SDK — приложение Shield (мост между Ethereum и Aztec), которое было запущено одновременно с ним. Shield позволяет пользователям и автономным агентам переводить активы в Aztec, сохраняя анонимность, но при этом криптографически доказывая, что за каждой операцией стоит уникальный реальный человек, а средства проверены. Аудит Nethermind в мае 2026 года подтвердил надежность смарт-контрактов Shield. Как отметил сооснователь human.tech Шади Эль Дамати, «приватность без подотчетности ведет к злоупотреблениям, а подотчетность без приватности превращается в слежку. Clean SDK устраняет этот ложный выбор». Комплект предлагает три основных метода верификации: скрининг санкций (Proof of Innocence), подтверждение личности человека (Proof of Personhood, в том числе через Human Passport) и верификация личности с нулевым разглашением для операций с высокой стоимостью (Proof of Clean Hands). Данные хранятся в зашифрованном виде вне блокчейна, а проверки происходят как при входе, так и при выходе средств. В целом, Clean SDK, предназначенный в первую очередь для разработчиков в экосистеме Aztec, призван стимулировать создание разнообразных приватных финансовых приложений и сервисов, которые обеспечивают видимую подотчетность с помощью криптографических доказательств, не требуя от разработчиков создания сложной инфраструктуры с нуля. Этот запуск отражает растущий спрос на институциональные решения, которые прозрачно балансируют между приватностью и соответствием требованиям.

TheNewsCrypto1 ч. назад

human.tech запускает Clean SDK для приватных Web3-приложений

TheNewsCrypto1 ч. назад

Торговля

Спот
活动图片