随着数字资产领域分裂为数千种资产、多个板块以及市值排名快速变化的资产群，聚合市场分析已变得充满挑战。随着资产升值、下跌、推出或消失，聚合指标序列会产生结构性断裂，这使得长期分析变得困难。
此前，我们通过多资产浏览器（Multi-Asset Explorer）展示了聚合全市场指标的全局视图的强大之处。我们现在已将这一框架扩展为Glassnode 全局指标——一套经过正式再平衡、采用连续指数标准化的聚合指标，可通过API获取。
在本文中，我们将介绍此框架，审视市值、盈利能力和衍生品头寸等多个示例，并展示经过连续性调整的指数相对于原始聚合数据所揭示的信息。
什么是 Glassnode 全局指标？
全局指标是通过可配置的篮子，跨多种加密货币计算聚合的链上和市场指标。篮子可以根据市值阈值、前N名排名（基于任何指标）或资产标签（板块、类别）来定义。它们解决了加密货币分析中的一个基本挑战：如何在不因篮子构成变化而产生人为断裂的情况下，长期跟踪一个高度动态的资产组的链上及市场指标。这与那些只关注价格的指数形成对比。
我们为每个指标提供两种输出类型：
- 原始聚合数据：保留经济含义的原始单位真实值（例如，市值用美元，活跃地址用数量）。
- 指数：经过缩放因子调整、基于基准标准化的时间序列，用于趋势分析和跨篮子比较。
指数揭示了什么
市场结构：2024年的小市值资产热潮
最清楚地展示为何连续性调整指数如此重要的例子是2024年的小市值板块。下图展示了总市值的原始聚合数据（美元，对数刻度），涵盖了所有四个篮子：所有币种、大市值、中市值和小市值，并叠加了比特币价格。
将其与总市值指数进行比较：相同四个篮子的缩放指数（基准为100）。每个层级都从100开始，因此这些线可以视为增长倍数直接比较。
原始的小市值系列数据存在结构性偏差：每当一个小市值资产表现良好时，它最终会超过1亿美元的阈值并离开该篮子，同时带走其涨幅。换句话说，“赢家离场”。原始聚合数据从设计上就无法捕捉小市值资产的上涨行情。
指数则中和了这一效应。小市值资产在2024年急剧飙升，这一走势在原始系列中几乎不可见，主要是由即时代币创建平台以及随后的迷因币狂热推动的。
同一图表还突显了不同层级之间的分化：虽然大市值资产表现相对坚挺，但山寨币层级则进入了长期的下跌期。这两部分情况都只有在指数中才变得清晰可辨。
获利了结情绪：山寨币 SOPR 与比特币 SOPR
已花费产出利润率（Spent Output Profit Ratio, SOPR）衡量的是链上移动的代币是以盈利（大于1）还是亏损（小于1）的状态被花费的，它是最能体现全局指标价值超越单一资产版本的清晰案例之一。比特币 SOPR 和山寨币篮子中的中位数 SOPR 经常出现分歧，它们之间的价差本身就成了一个信号。
下图显示了所有四个篮子的中位数 SOPR 原始聚合数据，并叠加了比特币价格。SOPR 在1附近波动。
将其与中位数 SOPR 进行比较：相同四个篮子的缩放指数（基准为100）。
原始系列数据讲述了以下故事：小市值资产的 SOPR 暴跌至与2018年和2022年熊市相当的水平，而大市值和中市值资产在近几个周期中表现相对较好。指数增加了一层细微差别：因为升值的小市值代币在成长为更高层级后会离开篮子，所以原始系列数据夸大了对于实际留在篮子中的资产的情绪有多糟糕。
经过调整后，小市值资产的情绪比看起来更稳定。对于大市值和中市值资产，则无需进行此类修正，指数揭示的是一个真实的长期趋势：每个周期，成熟资产中的平均持有者获取的利润都略低于前一个周期。随着更多供应锁定在长期持有中，以盈利状态流动的部分随之减少。
与其依赖选择代币作为山寨币情绪的代理指标，全局 SOPR 指数提供了直接的群体层面的解读。无需对单个代币进行筛选。
衍生品头寸：未平仓合约
未平仓合约（Open Interest, OI）衡量的是未结清永续期货合约的总价值，是衡量全市场杠杆集中度的有用代理指标。
下图展示了所有四个篮子的总未平仓合约原始聚合数据（美元，对数刻度），数据自2022年起。
将其与总未平仓合约指数进行比较：相同四个篮子的缩放指数（基准为100）。
大市值资产在绝对值上主导了未平仓合约；大部分杠杆集中在最大、最具流动性的资产上。然而，指数使得较小层级的行为具有可比性：中市值和小市值资产的未平仓合约波动性要大得多，在投机时期急剧飙升，又在之后迅速平仓。这些飙升是市场较脆弱部分出现级联风险的有用预警信号。
连续性调整框架通过将杠杆行为的变化与群体构成的变化区分开来，使得更容易孤立地观察这些转变。
Glassnode 全局指标套件
本次发布启用了四个指标，每个指标都为所有四个篮子计算，共计十六个时间序列。所有指标均采用每周再平衡和等权重。
本文中使用的篮子是按市值划分的层级：
- 所有币种（无筛选）
- 大市值（≥10亿美元）
- 中市值（1亿美元–10亿美元）
- 小市值（<1亿美元）。
资格筛选、起始日期以及总和与中位数聚合的选择在附录中有详细说明。
通过 API 访问数据
每个指标以两种形式发布。1) 原始聚合数据保留原始单位（在再平衡时点不连续），旨在用于绝对规模衡量和时点快照。2) 指数是经过缩放、基准为100且连续的，更适合进行趋势分析和跨篮子比较。
原始版本和指数版本由不同的端点提供，每个端点都返回该指标的所有篮子数据：
https://api.glassnode.com/v1/metrics/global/{metric}_{aggregation}_{rebalancing}_{weighting}_index
有关完整的请求详情，请参阅 Glassnode API 文档。该框架是可扩展的（计划增加更多指标、替代权重方案以及基于标签的板块篮子），但上述四个指标现已上线，它们已经将传统价格指数的连续性规范引入了链上和市场数据，适用于日益多资产化的市场。
方法论
有关篮子选择、资格筛选、缩放因子公式和指数标准化的完整详细信息，请联系您的客户经理获取访问权限。
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免责声明：本报告仅供信息参考和教育目的。分析仅为一个具有显著局限性的案例研究，不应被解释为投资建议或明确的交易信号。过去的绩效模式不能保证未来的结果。在进行投资决策前，请务必进行彻底的尽职调查，并综合考虑多种因素。
