Представляем: Набор глобальных метрик

insights.glassnodeОпубликовано 2026-05-28Обновлено 2026-05-28

Введение

В статье представлен Glassnode Global Metrics Suite — новый набор агрегированных показателей для анализа рынка криптовактив. Он решает ключевую проблему: как отслеживать данные в постоянно меняющемся пространстве цифровых активов без искажений из-за смены их состава в индексе. Набор предоставляет данные в двух формах: * **Сырые агрегаты:** фактические значения в исходных единицах (например, рыночная капитализация в USD). * **Индексы:** нормализованные непрерывные ряды данных, скорректированные с учетом ребалансировок, что позволяет анализировать тренды и сравнивать разные сегменты рынка. На примерах рыночной капитализации, показателя SOPR (прибыльности транзакций) и открытого интереса в деривативах статья показывает, как индексы раскрывают истинную динамику, скрытую в сырых данных. Например, они выявили настоящий масштаб роста малокапитализированных активов в 2024 году и более стабильные настроения по их SOPR. Данные доступны через API Glassnode и рассчитываются для четырех сегментов: все монеты, активы с крупной, средней и малой капитализацией. Это решение переносит дисциплину непрерывных индексов с ценовых данных на ончейн-метрики и рыночную аналитику для многомерного крипторынка.

Сводный анализ рынка стал сложной задачей, поскольку пространство цифровых активов фрагментировалось на тысячи активов, секторов и быстро меняющиеся когорты по рыночной капитализации. По мере того, как активы дорожают, дешевеют, запускаются или исчезают, сводные ряды метрик приобретают структурные разрывы, что затрудняет долгосрочный анализ.

Ранее мы демонстрировали мощь глобальных обзоров, агрегирующих метрики по всему рынку с помощью нашего Multi-Asset Explorer. Теперь мы расширили эту основу с помощью Glassnode Global Metrics — набора формально ребалансируемых агрегированных метрик с непрерывной нормализацией индекса, доступного через API.

В этой статье мы представляем основу, рассматриваем несколько примеров по рыночной капитализации, прибыльности и позициям на рынке деривативов и показываем, что раскрывают индексы с поправкой на непрерывность по сравнению с сырыми агрегатами.

Что такое Glassnode Global Metrics?

Глобальные метрики — это агрегированные ончейн- и рыночные метрики, вычисленные по нескольким криптовалютам и организованные в настраиваемые корзины. Корзины могут определяться порогами рыночной капитализации, топ-N рейтингом (по любой метрике) или тегами активов (секторы, категории). Они решают фундаментальную задачу в криптоаналитике: как отслеживать ончейн- и рыночные метрики по высокодинамичной группе активов с течением времени без искусственных разрывов, вызванных изменениями состава корзины, в отличие от индексов, ориентированных только на цену.

Мы предоставляем два типа выходных данных для каждой метрики:

  • Сырые агрегаты: Истинные значения в исходных единицах, сохраняющие экономический смысл (например, доллары США для рыночной капитализации, количество для активных адресов)
  • Индексы: Временные ряды с поправкой на масштабирующий фактор и базовой нормализацией для анализа трендов и сравнения между корзинами

Что раскрывают индексы

Структура рынка: всплеск малой капитализации в 2024 году

Наиболее яркая демонстрация того, почему важны индексы с поправкой на непрерывность — это сегмент малой капитализации в 2024 году. На приведенном ниже рисунке представлена общая рыночная капитализация: Сырой агрегат (в долларах США, логарифмическая шкала) по всем четырем корзинам: Все монеты, Крупная, Средняя и Малая капитализация, с наложенной ценой BTC.

Посмотреть метрику в реальном времени

Сравните с Индексом общей рыночной капитализации по всем четырем корзинам: Масштабированный индекс (база 100), те же корзины. Каждый уровень начинается со 100, поэтому линии напрямую сравнимы как кратные роста.

Посмотреть метрику в реальном времени

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

Индекс нейтрализует этот эффект. В 2024 году малая капитализация резко выросла — движение, в значительной степени невидимое в сыром ряду, обусловленное платформами для почти мгновенного создания токенов и последовавшей мемкойноманией.

Тот же график также подчеркивает расхождение между уровнями: в то время как крупная капитализация держалась относительно хорошо, уровни альткойнов вошли в затяжное снижение. Обе половины становятся различимыми только в индексе.

Настроения по фиксации прибыли: SOPR альткойнов против SOPR BTC

Коэффициент прибыльности потраченных выходов (SOPR), который измеряет, перемещаются ли монеты в ончейне с прибылью (выше 1) или с убытком (ниже 1), — один из самых ясных случаев, когда глобальная метрика добавляет ценности по сравнению с версией для одного актива. SOPR BTC и медианный SOPR по корзинам альткойнов часто расходятся, и спред между ними сам по себе становится сигналом.

На следующем рисунке показан Медианный SOPR: Сырой агрегат по всем четырем корзинам, с наложенной ценой BTC. SOPR колеблется около 1.

Посмотреть метрику в реальном времени

Сравните с Медианным SOPR: Масштабированный индекс (база 100) по тем же четырем корзинам.

Посмотреть метрику в реальном времени

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

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

С учетом этого поправки, настроения в сегменте малой капитализации более стабильны, чем кажется. Для крупной и средней капитализации такая коррекция не применима, и то, что раскрывает индекс, является подлинным долгосрочным трендом: в каждом цикле средний держатель устоявшихся активов извлекает немного меньше прибыли, чем в предыдущем. Поскольку больше предложения блокируется в долгосрочном хранении, меньше его проходит через оборот с прибылью.

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

Позиционирование на рынке деривативов: Открытый интерес

Открытый интерес (OI) измеряет общую стоимость непогашенных бессрочных фьючерсных контрактов и служит полезным прокси для концентрации кредитного плеча на рынке.

На приведенном ниже рисунке представлен Общий открытый интерес: Сырой агрегат (в долларах США, логарифмическая шкала) по всем четырем корзинам, данные с 2022 года.

Посмотреть метрику в реальном времени

Сравните это с Индексом общего открытого интереса: масштабированный (база 100) по тем же четырем корзинам.

Посмотреть метрику в реальном времени

Крупная капитализация доминирует по открытому интересу в абсолютном выражении; большая часть кредитного плеча сосредоточена на самых крупных и ликвидных активах. Однако индекс делает поведение меньших уровней сопоставимым: открытый интерес средней и малой капитализации гораздо более волатилен, резко взлетая во время спекулятивных эпизодов и так же быстро сворачиваясь. Эти всплески служат полезным сигналом раннего предупреждения о риске каскадных событий в более хрупких частях рынка.

Основа с поправкой на непрерывность упрощает выделение этих сдвигов, отделяя изменения в поведении кредитного плеча от изменений в составе когорты.

Набор глобальных метрик Glassnode

С этим выпуском представлены четыре метрики, каждая вычислена для всех четырех корзин, всего шестнадцать временных рядов. Все используют еженедельную ребалансировку и равные веса.

Корзины — это уровни рыночной капитализации, используемые на протяжении всей этой работы:

  • Все монеты (без фильтра)
  • Крупная капитализация (≥$1 млрд)
  • Средняя капитализация ($100 млн – $1 млрд)
  • Малая капитализация (<$100 млн).

Фильтрация по критериям, даты начала и выбор между суммой и медианной агрегацией описаны в приложении.

Доступ к данным через API

Каждая метрика публикуется в двух формах. 1) Сырой агрегат сохраняет исходные единицы измерения (прерывистый при ребалансировках) и предназначен для абсолютной оценки размеров и моментальных снимков на определенный момент времени. 2) Индекс 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 API Glassnode. Основа является расширяемой (планируются дополнительные метрики, альтернативные схемы взвешивания и корзины секторов на основе тегов), но указанные выше четыре метрики уже доступны 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 о выборе корзин, фильтрации по критериям, формулах масштабирующего фактора и нормализации индекса — пожалуйста, свяжитесь с вашим менеджером по работе с клиентами для получения доступа.


  • Следите за нами в X для своевременных обновлений и анализа рынка
  • Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram для регулярных рыночных инсайтов
  • Для доступа к ончейн-метрикам, дашбордам и оповещениям посетите Glassnode Studio

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

Связанные с этим вопросы

QЧто такое Glassnode Global Metrics и какую проблему они решают?

AGlassnode Global Metrics — это набор агрегированных ончейн- и рыночных метрик, вычисленных по множеству криптовалют и сгруппированных в настраиваемые корзины. Они решают фундаментальную проблему криптоаналитики: как отслеживать метрики в динамично меняющейся группе активов с течением времени без искусственных разрывов, вызванных изменениями в составе корзины, в отличие от индексов, ориентированных только на цену.

QКакие два типа данных предоставляются для каждой метрики в Glassnode Global Metrics и для чего они предназначены?

AДля каждой метрики предоставляются два типа данных: 1. Сырые агрегаты: Истинные значения в исходных единицах измерения (например, USD для рыночной капитализации), сохраняющие экономический смысл. Они предназначены для абсолютной оценки и снимков на определённый момент времени. 2. Индексы: Масштабированные и нормализованные (база 100) временные ряды, которые являются непрерывными. Они лучше подходят для анализа трендов и сравнения между разными корзинами.

QПочему на примере малой капитализации (Small-Cap) в 2024 году видна важность использования скорректированных на непрерывность индексов?

AВ сыром (raw) агрегате для малой капитализации присутствует структурное смещение: когда актив с малой капитализацией показывает хорошие результаты, он в итоге пересекает порог в $100 млн и покидает корзину, «забирая» с собой свои достижения. То есть «победители уходят». Сырой агрегат по своей природе не может зафиксировать ралли малой капитализации. Индекс же нейтрализует этот эффект. В 2024 году малая капитализация резко выросла, и этот рост был в значительной степени невидим в сыром ряде данных. Индекс позволил выявить этот тренд, вызванный, в частности, платформами для мгновенного создания токенов и мемкойн-манией.

QКак глобальная метрика SOPR (Spent Output Profit Ratio) для альткойнов, по сравнению с SOPR для биткойна, может служить полезным сигналом?

AМедианный SOPR по корзинам с альткойнами часто расходится с SOPR для биткойна. Разница (спред) между ними сама по себе становится сигналом. Например, индекс SOPR показывает, что настроения (сентимент) в сегменте малой капитализации более стабильны, чем кажется из сырых данных, потому что успешные монеты покидают корзину. Для крупной и средней капитализации индекс выявляет подлинный долгосрочный тренд: в каждом цикле средний держатель устоявшихся активов извлекает чуть меньше прибыли, чем в предыдущем, поскольку всё больше предложения блокируется в долгосрочном хранении.

QКакие четыре базовые метрики уже доступны в рамках Glassnode Global Metrics Suite и как они агрегируются?

AВ рамках релиза доступны четыре метрики, каждая вычисляется для четырёх корзин (All Coins, Large Cap, Mid Cap, Small Cap), всего 16 временных рядов: 1. Общая рыночная капитализация (Total Market Cap) 2. Медианный SOPR (Spent Output Profit Ratio) 3. Общий открытый интерес в деривативах (Total Open Interest) 4. Количество активных адресов (Active Addresses Count) Все метрики используют еженедельный ребалансинг и равное взвешивание активов в корзине.

Похожее

Бывший глава CFTC и президент Circle Тарберт: призывает к долгосрочной стратегии, но сам выводит $30 млн

Бывший председатель CFTC и президент Circle Хит Тарберт, публично пропагандируя долгосрочное видение компании для инвесторов на фоне падения акций на 70% с пиковых значений, сам активно распродавал свои акции CRCL. С момента IPO Circle он по плану 10b5-1 продал более 360 тысяч акций, выручив около 30 миллионов долларов, и при этом ни разу не докупал акции на открытом рынке. Эта разница между его публичными заявлениями и личными действиями вызвала критику. Карьера Тарберта демонстрирует классическое использование «вращающейся двери» между регулирующими органами и частным сектором. Уйдя с поста председателя CFTC в 2021 году, через 27 дней он занял должность главного юрисконсульта в маркет-мейкере Citadel Securities, который в тот момент находился под пристальным вниманием из-за скандала с акциями GameStop. Позже, уже работая в Citadel, Тарберт выступал за расширение полномочий CFTC на крипторынок, в то время как его работодатель планировал выход на этот рынок. В 2023 году Тарберт присоединился к Circle, где его опыт и связи сыграли ключевую роль в успешном проведении IPO компании в 2025 году. Однако его последующие массовые продажи акций, совпавшие с падением котировок и его же призывами к долгосрочным инвестициям, ставят под сомнение искренность его уверенности в будущем компании. Критики видят в его карьере образец превращения регуляторного опыта и политических связей в личную выгоду, в то время как риски несут обычные инвесторы, верящие его нарративам.

marsbit11 мин. назад

Бывший глава CFTC и президент Circle Тарберт: призывает к долгосрочной стратегии, но сам выводит $30 млн

marsbit11 мин. назад

Gate Research: Взлет «уолл-стритизации» криптофинансовых продуктов — это конкуренция или интеграция?

**Аналитический обзор Gate Research Institute: Волна "уолл-стритизации" криптофинансовых продуктов — конкуренция или интеграция?** Создание биткоина в 2009 году было ответом на финансовый кризис и стремлением построить децентрализованную систему без доверенных посредников. Однако к 2026 году значительная часть биткоинов (около 7,14%) хранится через ETF таких гигантов, как BlackRock. Это символизирует глубокую интеграцию традиционных финансов (TradFi) и крипторынка. С появлением биткоин-ETF, фьючерсов, RWA (токенизированных реальных активов) и государственных облигаций на блокчейне, традиционные институты получают всё больше влияния на выпуск, ценообразование, кастодию и дистрибуцию криптоактивов. Однако это не одностороннее поглощение, а взаимодополняющая конвергенция. Криптосфера приносит TradFi глобальную 24/7 ликвидность и программируемость, а TradFi предоставляет криптосфере регулируемые каналы, институциональное доверие и массовый доступ. Яркий пример — две противоположные, но ведущие к одной цели траектории: * **Путь А:** Криптобиржи, такие как Gate, начинают с токенизированных акций и CFD, а затем напрямую подключаются к инфраструктуре традиционных брокеров, предлагая реальную торговлю акциями США, Гонконга и Кореи за стейблкоины. * **Путь Б:** Традиционные брокеры, такие как Robinhood, интегрируют криптоактивы, а затем создают собственные Layer 2 для токенизации своих акций, стремясь к круглосуточной торговле. Обе стратегии нацелены на создание **универсального финансового аккаунта будущего** — единой точки доступа к акциям, криптовалютам, ETF, токенизированным облигациям и другим активам. Ключевой конкурентной борьбой становится не между CEX и брокерами, а между этими "супераккаунтами". Параллельно, слой RWA и токенизированных гособлигаций растёт даже на медвежьем рынке, становясь "прослойкой" для объединения капиталов. Хотя этот рынок (около $150 млрд токенизированных казначейских облигаций) ещё мал по сравнению с традиционным ($30 трлн), он демонстрирует устойчивый структурный тренд, привлекающий крупнейшие финансовые институты (JPMorgan, DTCC и др.). **Вывод:** "Уолл-стритизация" — это не поражение идеалов децентрализации, а формирование новой гибридной модели. Децентрализованные протоколы продолжают работать на базовом уровне, в то время как на уровне приложений и пользовательского опыта формируется более эффективный, глобальный и свободный объединённый рынок капитала, где активы TradFi и DeFi торгуются бок о бок в одном интерфейсе. Уолл-стрит не завоевала криптосферу, а криптосфера не обошла Уолл-стрит — они совместно строят новые финансовые рельсы.

marsbit14 мин. назад

Gate Research: Взлет «уолл-стритизации» криптофинансовых продуктов — это конкуренция или интеграция?

marsbit14 мин. назад

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

Стандард энд Пурс (S&P Dow Jones Indices) совместно с Pantera Capital запускает индекс S&P Pantera Digital Asset Index. Новый индекс включает 18 токенов, но исключает биткоин, XRP и мем-токены. Критерием отбора послужила «финансовая жизнеспособность», по аналогии с S&P 500: протокол должен демонстрировать положительный доход в течение нескольких кварталов и распределять стоимость среди держателей токенов. Это первое применение фундаментального подхода к оценке криптоактивов со стороны крупнейшего в мире провайдера индексов. В первую пятерку активов вошли Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) и Hyperliquid (HYPE). Pantera отмечает, что совокупный годовой доход всех протоколов индекса превышает $30 млрд. Биткоин был исключен по трем причинам: он рассматривается как монетарный актив, доступный через отдельные ETF; он не генерирует доход протокола; а смешивание его в индексе с доходными активами затрудняет фундаментальный анализ для институциональных инвесторов. Пока индекс является эталонным, но Pantera ведет переговоры о создании на его основе ETF и других инвестиционных продуктов. Компания также отмечает значительный разрыв на рынке: многие институциональные инвесторы готовы к аллокации в криптоактивы, но им не хватает структурированных продуктов, фокусирующихся на активах с реальной экономической деятельностью.

marsbit16 мин. назад

S&P Dow Jones и Pantera выпускают криптоиндекс, биткоин оставлен за бортом из-за «отсутствия прибыли»

marsbit16 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

Claude представил новую функцию «Record a Skill» (Записать навык) в десктопном приложении Cowork. Теперь пользователи Pro, Max и Team могут создавать автоматизированные рабочие процессы, просто записывая свои действия на экране и сопровождая их голосовыми комментариями. Система автоматически анализирует запись, извлекает логику и шаги, а затем преобразует их в готовый к использованию Skill (навык). Это устраняет необходимость вручную писать инструкции в формате Markdown, значительно снижая порог входа для нетехнических специалистов. Функция фиксирует не только явные действия, но и скрытую логику, контекст и условия, о которых пользователь рассказывает в процессе записи. Статья отмечает, что такая технология меняет подход к управлению знаниями в компаниях, облегчая документирование и передачу экспертизы. С другой стороны, упоминается случай, когда фрилансер автоматизировал свою работу для клиента с помощью Claude, что в итоге привело к прекращению сотрудничества. Это подчеркивает двойственное влияние технологии: она повышает эффективность, но одновременно снижает зависимость от конкретного исполнителя, перенося конкурентное преимущество работника в область уникальных, сложно автоматизируемых задач. Функция доступна с 21 июля для пользователей соответствующих подписок.

marsbit20 мин. назад

Claude представляет мощное обновление: запись экрана + голос, одним кликом дистиллируйте навык для работы за вас

marsbit20 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

В статье представлен новый метод полуконтролируемого обучения под названием **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)**. Вместо использования реальных данных (например, изображений или текста) в качестве исходного домена, подход использует синтетические **шумовые векторы**, сгенерированные из простого гауссовского распределения. Эти шумовые данные не несут семантического содержания, но им присваиваются искусственные метки классов, соответствующие целевым классам. Основная идея заключается в том, чтобы обучить модель формировать **дискриминативную классовую структуру** в общем пространстве представлений сначала на шумовых данных, а затем адаптировать (выровнять) эту структуру к данным целевого домена с помощью небольшого количества размеченных примеров. Для этого используется **Noise Adaptation Framework (NAF)**, который минимизирует три компонента потерь: классификацию на размеченных целевых данных, классификацию на шумовых данных и расстояние между распределениями шумового и целевого доменов. Эксперименты на наборах данных CIFAR-10, CIFAR-100, DTD-47 и других показали значительное улучшение точности по сравнению с базовым методом ERM при использовании всего 4 размеченных примера на класс. Например, на CIFAR-10 точность выросла на 12.35%. Метод также совместим с существующими полуконтролируемыми алгоритмами (UDA, FixMatch), дополнительно улучшая их результаты. Ключевой вывод исследования: для положительного переноса знаний в задачах трансферного обучения **не обязательно наличие семантически богатых исходных данных**. Достаточно сформировать в пространстве признаков четкую, разделимую классовую структуру, даже на искусственном шуме, и успешно перенести её на реальные данные. Это открывает новые возможности для сценариев, где доступ к реальным исходным данным ограничен из-за проблем конфиденциальности, авторских прав или их отсутствия.

marsbit21 мин. назад

Кормление ИИ "шумом" тоже повышает точность: это исследование позволяет шуму осуществить позитивный перенос

marsbit21 мин. назад

Торговля

Спот
活动图片