0. 핵심 요약 및 주요 발견

비트코인의 가격 사이클에 신비로운 것은 없습니다. 그것은 공급이 고정된 자산으로 자본이 유입되는 흐름과, 장기 보유자가 언제 그리고 얼마나 매도할지 결정하는 행동이 겉으로 드러난 표면입니다. Blocklens-TOP 모델은 이 문장의 양쪽 절반을 하나의 닫힌 시스템으로 형식화하며, 시장 참여자의 역사적 온체인 행동에 근거한 단일 파라미터 집합으로 비트코인 가격 사이클 전체를 저점과 고점 모두 재현합니다.

역사적으로 온체인 분석은 사이클 저점을 식별하는 데에는 뛰어났으나, 지금까지 보유자 행동으로부터 잠재적 사이클 고점을 정확히 짚어내는 모델은 없었습니다. Blocklens-TOP 모델은 바로 그 공백을 메우기 위해 만들어졌으며, 서로 맞물린 두 가지 질문에 답할 수 있게 해줍니다:

• 자산에 \$X십억의 자본이 유입되면 비트코인은 어느 정도의 고점 가격에 도달할 것으로 기대할 수 있는가?
• 비트코인 가격이 \$Y천을 넘어서려면 다가오는 사이클이 어느 정도의 자본 유입을 가져와야 하는가?

핵심만 요약한 모델

Blocklens-TOP 모델은 완전한 사이클(하락과 상승)을 두 국면으로 기술하며, 각 국면은 주로 동일한 코호트, 즉 장기 보유자의 행동에 의해 구동됩니다.

• 고점은 주로 장기 보유자(LTH)의 분배 피드백을 통해 내생적으로 형성됩니다. 가격이 오를수록 장기 보유자는 더 큰 미실현 이익을 떠안게 되며, 이는 그들의 MVRV(시장 가치 대 실현 가치 — 가격을 LTH 비용 기준으로 나눈 값)로 측정됩니다. MVRV가 높아질수록 이들은 더 빠르게 매도합니다. 그 추가 매도가 시장의 일일 비트코인 "소비량(spend volume)"을 높이고, 이는 새로운 자본이 가격을 얼마나 빠르게 끌어올릴 수 있는지를 수학적으로 억제합니다. 가격 상승은 둔화되고 고점이 형성됩니다 — 외부 충격 때문이 아니라, 코호트 자신의 이익 실현이 음의 피드백 루프를 닫기 때문입니다. 우리는 이를 완만한 멱법칙 \(c_{LTH}=0.093\cdot \text{MVRV}_{LTH}^{\,0.27}\)(구간화 R²≈0.857)으로 포착하며, 여기서 \(c_{LTH}\)는 하루에 소비되는 LTH 공급의 비율입니다.
• 저점은 LTH 비용 기준선에서 형성됩니다. 사이클은 장기 보유자가 충분히 깊은 손실 상태에 빠져 매도가 스스로 소진될 때 끝납니다. 저점 가격은 LTH 실현 가격에 바닥 배수(LTH 손실이 그 포지션을 물타기하는 매수가 우세해지기 시작하는 깊이를 나타냄)를 곱한 값, \(p_{bottom} = \text{MVRV}_{\text{LTH}}^{\text{floor}}\times RP_{LTH}\)입니다. 결정적으로, 실현 시가총액은 약세장 내내 점성이 있어 거의 떨어지지 않습니다. 폭락은 실현 시가총액의 붕괴가 아니라 시가총액의 붕괴이며, 바로 그렇기 때문에 비용 기준선이 저점을 고정합니다.

두 국면 모두 하나의 정확한 수학적 항등식에 연결됩니다. 정의상, 실현 시가총액의 일일 변화는 실현 손익에 발행량을 더한 것과 같습니다. 그 항등식을 가격에 대해 풀면 모델의 기준 방정식이 나옵니다:

여기서 \(\Delta\text{RCap}(t)\)는 당일의 실현 시가총액 변화(자본 유입/유출의 대리 지표), \(Q(t)\)는 시장의 일일 소비량(BTC 단위), 그리고 "관성(inertia)"은 시장이 매도하고 있는 소비 가중 비용 기준입니다.

워크포워드: 표본 외 검증

어떤 사이클 모델이든 진짜 시험은 한 번도 본 적 없는 고점을 예측할 수 있는가입니다. 우리는 예측 대상 사이클 이전의 데이터만 사용해 모든 파라미터를 다시 적합시키고, 미래 정보 누출 없이 모델을 표본 외에서 검증합니다. 미래로부터 모델이 받는 것은 그 사이클의 실제 총 자본 유입(저점에서 고점까지의 \(\Delta RCap\))과 그 일정(저점과 고점 날짜)뿐입니다. 유입 자체는 부분적으로 가격에 대해 내생적이므로 — 실현 이익이 가격 경로에 비례해 커지므로 — 이 시험은 미래에 대한 완전한 예측이 아니라 "유입 → 가격"의 전달 함수 시험으로 읽어야 합니다. 이를 통해 \( p_{\text{model}}^{\text{TOP}}(\Delta RCap_{\text{actual}}) \)를 \( p_{\text{actual}}^{\text{TOP}} \)와 비교할 수 있습니다:

중요한 것은 2025년 예측입니다: 현대 사이클을, 깨끗한 직전 사이클로부터 예측해 1% 이내로 적중했습니다. 이전 사이클의 빗나감은 설명 가능합니다 — 2017년은 학습할 대상이 변칙적인 초기 시장뿐이었고, 2021년은 자본 유입 패턴에서 진정한 구조적 단절로 드러났습니다(투입 지수 \(K\)가 사이클 중간에 ~7에서 ~2.7로 떨어졌으며, 이는 과거로부터 알 수 없는 것이었습니다).

전향 예측

비트코인의 가장 최근 고점은 2025년 10월 6일 \$124,414를 기록했습니다. 2026년 중반으로 이어지는 하락은 가격을 \$61.7k까지 끌어내렸습니다(데이터 마감: 2026년 6월 10일). 여기서부터 모델은 사이클 저점(자본 유입 가정이 필요 없음)과 그에 이어지는 사이클 고점을, 다가오는 상승 국면에 대해 가정된 자본 유입의 함수로서 투영합니다:

• 저점: ≈ \$41k(바닥 구간은 \$39–44k; \(RP_{LTH}\) 연간 예측 오차를 반영하면 대략 \$36–47k)이 2026년 10월에 예상됩니다 — 고점으로부터 정확히 1년 후이며, 놀랍도록 안정적인 ~365일의 현대 하락(완료된 두 사례에서 363일과 366일)과 일치합니다. 그때까지 LTH 비용 기준은 \( RP_{LTH} \) ≈ \$48.6k까지 올라갑니다.
• 차기 고점(자본 유입에 조건부): 시나리오는 과거 사이클의 실제 유입(\$69B → \$364B → \$685B)에 고정됩니다. 보수적인 “Fade”(\$460B, 유입 배수의 감쇠가 반복됨)는 ~\$131k를 함의하며 — 2025년 고점보다 ~5% 높을 뿐입니다; 중심 시나리오 “Maturity”(\$1.01T, 유입 증분이 반복됨)는 ~\$205k; 낙관적 “Momentum”(\$1.29T, 직전 사이클의 배수가 반복됨)은 ~\$242k입니다. 다가오는 사이클에서 비트코인이 특정 수준에 도달하는 데 필요한 자본 유입도 계산할 수 있습니다: \$500k/BTC는 실현 시가총액으로 ≈\$3.3T의 투입을, \$1M/BTC는 ≈\$7.4T를 필요로 합니다.

이 고점 수치들은 명시적으로 조건부입니다: 모델의 핵심은 가격과 자본 유입의 상호의존성을 못 박는 것이지, 자율적인 예언자가 아닙니다. 모델은 주어진 자본 유입의 물결에 대해 시장이 고점에서 도달해야 할 가격을(그리고 반대로, 다가오는 사이클에서 특정 고점 가격에 닿으려면 어느 정도의 유입이 필요한지를) 알려주지만, 시장 참여자가 비트코인에 얼마나 많은 자본을 투입할지는 안다고 주장하지 않습니다. 그것은 우리의 향후 연구 과제입니다.

주요 기여

1. 사이클 고점에 대한 내생적 이론. 고점은 임의의 지표나 자본 유입 자체를 넘어선 외부 트리거의 산물이 아니라, LTH 분배 피드백 루프 \(c_{LTH}=g(\text{MVRV})\)의 고정점입니다.
2. 사이클 저점에 대한 비용 기준 이론. 저점은 LTH 비용 기준에 15% 할인을 적용해 정해집니다. 비용 기준 자체는 LTH 실현 시가총액 회계(RC_LTH 원장)를 통해 최대 1년 앞까지 잘 근사할 수 있습니다.
3. −1%의 표본 외 2025년 고점. 직전 데이터만으로 학습한, 현대 사이클 고점에 대한 진정한 표본 외 워크포워드 시험 — 메커니즘이 실재함을 보여주는 설득력 있는 증거입니다.
4. 일일 소비량 \(Q\)에 대한 민감도 법칙. 각 구동 요인의 영향은 그 변동계수에 \(Q\) 내 가중치를 곱한 것과 같습니다. 이는 \(Q\)의 수준을 정하는 것(단기 보유자 소비)과 고점을 형성하는 것(장기 보유자 소비)을 깔끔하게 분리해 줍니다 — 어디를 상세히 모델링하고 어디를 단순화해도 되는지를 알려줍니다.
5. 독립적 지표로서의 코호트 유효 실현 비용 기준과 그 커널. STH 유효 실현 비용 기준(\(p_{SOPR}^{STH}\))은 최근 가격의 짧고 앞쪽에 치우친 평균으로 잘 근사됩니다(R²≈0.9995); LTH 유효 실현 비용 기준(\(p_{SOPR}^{LTH}\))은 긴 시차에서의 가격에 대한 종형 커널로 근사됩니다(원시 R²≈0.92, 평활화 ≈0.98) — 그 종 모양은 로지스틱 노화 가중치의 도함수로서 자연스럽게 나타납니다.
6. 시장 성숙에 대한 정량적 설명. 고점 \( MVRV_{LTH} \)는 사이클에 걸쳐 압축되었고(34 → 33 → 4.1 → 3.4), 저점 바닥은 상승했으며(0.66 → 0.82), 자본 투입은 더 고르게 진행되었습니다(투입 곡선의 가파름 \(K\)가 감소: ~7 → ~2.75) — 절대 가격 수준이 오를수록 하락폭은 줄어듭니다. 모델은 예상 고점 \( MVRV_{LTH} \)를 예측할 수 있는데, 이는 그 파라미터가 내생 변수이기 때문입니다(\$460B의 “Fade”에서 \( MVRV_{LTH} \) ~ 2.49; \$1.01T의 “Maturity”에서 ~3.28; \$1.29T의 “Momentum”에서 ~3.57).

이어지는 절들은 수학적 기초부터 시작해 모델을 바닥에서부터 쌓아 올립니다: 코호트 분할과 비용 기준 커널, 가격 법칙을 자본 유입과 연결하는 방정식, 고점을 형성하는 LTH 분배 피드백, 저점을 형성하는 비용 기준 배수, 그리고 학습 이력과 표본 외 워크포워드 모드 양쪽에서의 완전한 검증입니다.

1. 기존 연구: 온체인으로 고점과 저점 읽기

온체인 분석은 단순하면서도 급진적인 전제에서 출발했습니다: 공개 블록체인은 모든 코인의 마지막 이동을 기록하므로, 원칙적으로 전체 통화 공급의 비용 기준을 알 수 있다는 것입니다. 그 전제에서 가치 평가 지표들의 한 가족 전체가 자라났습니다. 각 지표는 저마다의 자리를 차지해 왔습니다. 그러나 거의 모든 지표가 조용한 한계를 공유합니다: 시장의 상태를 기술할 뿐, 그 상태가 어떻게 형성되었는지는 설명하지 못합니다. 이 절에서는 Blocklens-TOP 모델이 물려받은 계보를 따라가고, 그것이 메우기 위해 만들어진 공백을 짚어냅니다.

1.1 실현 시가총액과 실현 가격

근본적인 전환은 코인을 오늘의 가격이 아니라 각 코인이 마지막으로 이동한 가격으로 평가하기 시작한 것이었습니다. Coin Metrics는 이를 실현 시가총액(Realized Capitalization)(Realized Cap, RCap)으로 형식화했습니다: 모든 미사용 출력에 대해 각 코인의 수량에 그 출력이 생성된 날의 가격을 곱한 값의 합입니다. 시가총액(가격 × 유통 공급)이 "지금 공급의 가치는 얼마인가?"에 답한다면, 실현 시가총액은 "공급이 보유자에게 얼마의 비용이 들었는가?"에 답합니다 — 네트워크의 시가 평가가 아니라 실제로 납입된 자본의 총합입니다.

실현 시가총액을 유통 공급으로 나누면 코인당 네트워크 전체 평균 비용 기준인 실현 가격(Realized Price)(RP)이 나옵니다. 실현 가격은 시장의 무게 중심처럼 작동합니다: 약세장에서는 완만한 바닥이 되고, 현물 가격이 반복적으로 시험하고 반등하는 수준이 됩니다. 두 지표 모두 블록체인을 투자자 비용의 회계 기록으로 바꾸며, 뒤따르는 많은 지표는 어떤 의미에서 이 둘의 비율 또는 분할입니다.

1.2 MVRV와 MVRV Z-Score

실현 시가총액이 공급에 든 비용이고 시가총액이 그 가치라면, 둘의 비율은 총 미실현 이익을 측정합니다. 이것이 MVRV 비율(시장 가치 대 실현 가치, Market-Value-to-Realized-Value)입니다:

MVRV가 1보다 크면 평균 코인이 이익 상태에, 1보다 작으면 손실 상태에 있다는 뜻입니다. 역사적으로 극단적인 고점은 도취적 고점을 알렸고, 1 미만의 수치는 항복 저점을 표시했습니다. 신호를 더 날카롭게 하기 위해 Awe and Wonder는 MVRV Z-Score를 도입했는데, 이는 시장 가치와 실현 가치 사이의 격차를 그 자체의 역사적 표준편차 \(\sigma\)로 표준화합니다:

Z-score는 사이클의 극단을 짚어내는 데에 마땅한 명성을 얻었습니다. 그러나 그것은 여전히 정규화된 오실레이터입니다: 시장이 자신의 과거에 비해 통계적으로 과열되었다는 것은 알려주지만, 어떤 자본 유입이 그 과열을 만들었는지도, 언제 식어야 하는지도 알려주지 않습니다. 온도는 읽지만, 불이 어떻게 번지는지는 모델링하지 않습니다.

1.3 SOPR: 소비 순간의 실현 이익

위의 지표들은 가만히 있는 코인을 평가합니다. Renato Shirakashi의 소비 출력 이익 비율(Spent Output Profit Ratio)(SOPR)은 코인이 이동하는 순간 그것을 평가합니다. 특정일에 소비된 모든 출력에 대해, SOPR은 그것이 매도된 가격을 그것이 생성된 가격과 비교합니다:

SOPR이 1보다 크면 코인이 평균적으로 이익 상태에서 소비되고 있다는 뜻이고, 1보다 작으면 손실 상태에서이며; 1의 선 — 매도자가 겨우 손익분기점에 있는 수준 — 은 참여자들이 본전에서 빠져나가려 몰리면서 강세장에서는 반복적인 지지선으로, 약세장에서는 저항선으로 작동합니다. SOPR은 특정한 이유로 우리 연구에 중요합니다: 그것은 소비된 코인의 비용 기준(우리는 보유 코인의 일반적 비용 기준과 구별되는 유효 실현 비용 기준이라는 개념을 도입합니다)으로 구성됩니다 — 적절히 코호트 가중되어 실현 시가총액의 변화를 구동하는, 미사용 거래 출력의 바로 그 탄생 가격입니다. 우리는 소비된 코인의 이 유효 실현 비용 기준(\(p_{\text{SOPR}}\)로 표기)을, 남은 보유분의 비용 기준으로 대체하지 않고 1급(first-class) 양으로 채택합니다 — 이는 뒤의 절들에서 정밀하게 구별하는 차이입니다.

1.4 보유자 코호트와 ~155일 경계

한 단계 더 정교화하면, 공급을 코인 연령 — 코인이 마지막으로 이동한 이후의 일수 — 별로 단기 보유자(Short-Term Holders)(STH)와 장기 보유자(Long-Term Holders)(LTH)로 분할합니다. 경험적 경계는 155일 부근에 있습니다(Schultze-Kraft, 2020년 3월): 대략 다섯 달을 넘으면 코인이 다시 이동할 확률이 급격히 떨어지므로, 오래된 코인은 확신에 찬 보유분처럼, 어린 코인은 능동적이고 반응적인 자본처럼 행동합니다. 실현 가격, SOPR, MVRV를 이 선을 따라 분할하면 코호트별 비용 기준과 이익 비율 — MVRV_LTH, STH-SOPR 등 — 이 나오며, 이는 상호작용으로 사이클을 구동하는 두 집단의 행동을 분리해 줍니다.

155일 임계값은 원래 단단한 절단(hard cutoff)으로 적용되었으며; 평활화 방법론은 나중에 제안되었습니다(Heeg & Schultze-Kraft, 2020년 11월). 이 보고서 전반에서 우리는 코인 연령 \(a\)에 대한 평활한 로지스틱 가중치를 사용합니다: \(W_{\text{LTH}}(a) = 1/\left(1 + e^{-0.1(a-155)}\right)\), 100일 미만에서는 0으로, 210일 초과에서는 1로 고정하며, STH 가중치는 \(1 - W_{\text{LTH}}\)입니다. 경계를 평활화하는 것은 온체인 분석가 사이의 암묵적 관례입니다; 이는 익숙한 ~155일 완만 경계(BTC 가치 기준)를 보존하면서 불연속적인 계단을 미분 가능한 전이로 대체합니다 — 그리고 뒤의 절들이 보이듯, 코호트의 실현 비용 기준을 근사할 수 있게 해주는 것이 바로 이 성질입니다.

1.5 HODL 웨이브와 코인 연령 대역

연령을 두 코호트로 뭉뚱그리는 대신, HODL 웨이브 시각화(Unchained Capital)는 연령 대역에 걸친 공급의 전체 분포 — 하루, 일주일, 한 달, 나아가 수년 이내에 마지막으로 이동한 코인 — 를 누적된 다색 시계열로 그립니다. 그림은 생생합니다: 투기적 코인이 고점 부근에서 손바뀜하면서 두꺼운 젊은 대역이 부풀어 오르고, 그 코인들이 성숙하면서 가늘어지며 약세장 내내 오래된 코인 대역이 두꺼워집니다. HODL 웨이브는 코호트 간 공급의 이동을 한눈에 읽을 수 있게 해주며, 우리 모델의 핵심 대상 — STH/LTH 경계를 가로지르는 노화 코인의 일일 이행(churn) — 에 동기를 부여합니다. 그러나 차트로서는 여전히 기술적입니다: 코인이 어디 있는지를 보여주는 아름다운 지도이지, 그것이 어디로 갈지에 대한 법칙은 아닙니다.

1.6 Time-is-Money 소비 위험(hazard) 관점

더 동적인 갈래로, Time-is-Money 틀(2024년 Glassnode가 처음 도입)과 연관된 접근은 비트코인 소비를 위험(hazard) 과정으로 다룹니다: 주어진 연령의 코인에 대해, 그것이 오늘 이동할 확률이 얼마인지를 묻습니다. 코인 소멸일(coin-days-destroyed) 전통과 가까운 이 소비 위험 관점은, 오래된 코인일수록 이동할 가능성이 낮고 연령에 조건화된 소비 성향이 보유자 확신에 대한 정보를 담고 있음을 올바르게 인식합니다. 그것은 옳은 방향 — 행동을 향해, 흐름을 향해, 연령 의존적 동역학을 지닌 집단으로서의 코인을 향해 — 을 가리킵니다. 이 보고서에서 우리는 그러한 소비 성향을, 실현 시가총액을 통해, 가격 자체와 연결하는 방법을 제안합니다.

1.7 공백: 기술적 오실레이터 대 생성 엔진

한 발 물러서면 패턴이 분명해집니다. 실현 시가총액과 실현 가격은 회계적 집계량입니다. MVRV, Z-score, SOPR은 그 위에 세워진 비율 — 고점 부근에서 높이, 저점 부근에서 낮게 흔들리는 오실레이터 — 입니다. 코호트 분할, HODL 웨이브, 소비 위험 곡선은 연령 구조와 행동으로 그 기술을 풍부하게 합니다. 이 도구들 하나하나는 시장 상태에 대한 읽기입니다.

그중 어느 것도 메커니즘은 아닙니다. 각각은 임계값, 대역, 또는 표준화된 편차를 통해 "우리는 역사 대비 어디에 있는가?"에 답하며 — 임계값이란 예측으로 분장한 기술입니다. 되풀이되는 한계가 세 가지 있습니다:

• 진단적일 뿐 생성적이지 않습니다. 오실레이터는 늘어날 수 있지만, 어떤 자본 유입이 그것을 늘렸는지 말해주지 않으며, 그 유입이 함의하는 가격 경로를 재현하지도 않습니다.
• 고점과 저점은 휴리스틱하게 읽힙니다. "MVRV가 높다", "SOPR이 1로 리셋됐다", "젊은 코호트 대역이 두껍다" — 이것들은 직전 사이클과 패턴 매칭됩니다. 전환점은 모델 자신의 내부 동역학으로 생성되는 것이 아니라 인식될 뿐입니다.
• 보정될 뿐 닫혀 있지 않습니다. 어떤 보존 항등식도 이 지표들을 함께 묶지 않으므로, 각각은 역사에 독립적으로 튜닝되며, 부분들이 서로 일관된다는 보장이 없습니다.

Blocklens-TOP 모델은 바로 이 공백을 메우기 위해 만들어졌습니다. 그것은 정확한 수학적 항등식 — 실현 시가총액의 일일 변화는 코호트 가중 실현 손익에 발행량을 더한 것과 같다 — 에서 출발해, 이를 뒤집어 가격을 자본 유입의 함수로 표현합니다. 그 엔진 안에서 장기 보유자 코호트는 미실현 수익률이 오를수록 코인을 더 빠르게 분배하며(LTH 소비율의 MVRV_LTH에 대한 멱법칙 반응), 이는 시스템 전체의 일일 소비량을 높이고 추가적인 가격 상승을 억제합니다. 따라서 사이클 고점은 넘어서는 임계값이 아닙니다; 그것은 모델 자신의 음의 피드백이 내생적으로 만들어내는 균형입니다. 거울에 비친 동일한 메커니즘이 사이클 저점을 빚어내며, 저점은 장기 보유자의 미실현 손실이 물타기 심리가 코호트를 장악하는(소비율이 하락하는) 수준에 도달하는 곳에서 형성됩니다. 위에서 살펴본 지표들은 버려지지 않습니다 — 실현 시가총액, 실현 가격, SOPR, 코호트 분할, MVRV_LTH 모두가 하중을 지탱하는 구성 요소로 다시 등장합니다. 차이는, 여기서는 이것들이 극단에서 눈대중으로 보는 별개의 계측기로 따로 서 있는 대신, 항등식에 의해 함께 엮여 가격 경로를 재현하는 단일 생성 모델을 이룬다는 점입니다.

2. 사이클 고점을 위한 2-코호트 모델

비트코인 사이클은 본질적으로 회계의 연습입니다: 얼마나 많은 새로운 자본이 체인에 들어왔는지, 누가 코인을 소비하고 있는지, 그리고 그 코인들이 마지막으로 어떤 가격에 이동했는지. Blocklens-TOP 모델은 이 그림을 정확하게 만듭니다. 우리는 공급을 두 행동 코호트로 나누고, 실현 시가총액(RCap)이 정의상 반드시 따라야 하는 단 하나의 항등식을 적어 내려간 다음, 이를 뒤집어 가격을 자본 유입 대 일일 소비량의 비율로 복원합니다. 이 보고서에서 뒤따르는 모든 것 — 고점을 형성하는 코인 소비 피드백과 저점을 형성하는 비용 기준선 — 은 여기에 제시된 세 가지 설계 선택에 달려 있습니다.

공급 분할: 단기 및 장기 보유자

모든 코인은 연령 \(a\) — 온체인에서 마지막으로 이동한 이후의 일수 — 를 지닙니다. 오랫동안 손대지 않은 코인은 지난주에 손바뀜한 코인과 다르게 행동합니다: 오래된 코인은 좀처럼, 마지못해 매도하는 확신에 찬 보유자의 것이고, 어린 코인은 트레이더, 투기자, 거래소 흐름의 이행에 속합니다. 우리는 첫 번째 그룹을 장기 보유자(LTH), 두 번째를 단기 보유자(STH)라 부르며, 각 코인을 두 코호트 사이에 단단한 절단이 아니라 연령에 대한 평활한 로지스틱 가중치(시그모이드)로 배분합니다:

여기서 \(W_{\mathrm{LTH}}(a)\)는 연령 \(a\)인 코인이 장기 보유로 계산되는 비율입니다; 단기 가중치는 단순히 \(W_{\mathrm{STH}}(a) = 1 - W_{\mathrm{LTH}}(a)\)입니다. 이 곡선은 100일 미만에서 \(0\), 210일 초과에서 \(1\)로 고정되므로, 매우 어린 코인은 순수하게 단기, 충분히 오래된 코인은 순수하게 장기이며, 양 극단 사이에 점진적 전이가 있습니다. 교차점은 \(a \approx 155\)일 부근 — BTC 가치 기준의 완만한 STH/LTH 경계 — 에 있습니다(연령 155일의 비트코인은 정확히 50%가 단기 보유자 코호트로, 50%가 장기 보유자 코호트로 계산됩니다). 평활한 가중치는 중요합니다: 코인은 155일 타이머가 만료되는 순간 다른 종류의 자산이 되는 것이 아니며, 시그모이드는 코인이 노화함에 따라 각 코호트의 소속이 점진적으로 변하게 해주는데, 이것이 다시 다음 절의 비용 기준 커널에 그 특징적 모양을 부여합니다.

이 가중치들로부터 모든 집계량이 깔끔하게 분할됩니다. 총 공급을 \(S\)로 쓰면, 코호트 공급은 다음과 같습니다

여기서 \(s(a,t)\)는 \(t\)일에 연령 \(a\)인 BTC 공급입니다. 동일한 가중치가 소비된 코인에 적용되어, 각 코호트가 이동시키는 일일 거래량 \(V_{\mathrm{STH}}\)와 \(V_{\mathrm{LTH}}\)를 줍니다. 두 코호트, 하나의 평활한 다이얼 — 그것이 분할의 전부입니다.

실현 시가총액 분해 항등식

실현 시가총액(\(R_{\mathrm{Cap}}\))은 모든 코인을 오늘의 가격이 아니라 그것이 마지막으로 이동한 가격으로 평가합니다. 그 결과는 네트워크의 총 비용 기준 — 비트코인에 실제로 투입된 총 자본의 훌륭한 추정치 — 입니다. 그 일일 변화는 정확한 분해를 허용합니다. 소비자를 코호트 \(g\)로 나누는 어떤 분할에 대해서도, \(t\)일의 실현 시가총액 변화는 이동한 코인이 장부에 기록한 실현 손익에, 새로 발행된 코인(채굴자 수익)의 가치를 더한 것입니다:

각 기호는 구체적입니다. \(V_g\)는 그날 코호트 \(g\)가 소비한 BTC; \(p_t\)는 당일 가격; \(p_{\mathrm{SOPR}}^{g}\)는 코호트 \(g\)가 소비한 코인의 거래량 가중 비용 기준(유효 소비 비용 기준) — 즉 그 코인들이 탄생한 가격이며, 이것이 바로 SOPR(소비 출력 이익 비율)에 들어가는 소비 측 비용이므로 그 아래 첨자가 붙습니다. 마지막으로 \(\mathrm{iss}\)는 당일의 BTC 발행량, 프로토콜이 주조한 새 코인으로, 현재 가격 \(p_t\)로 실현 시가총액에 들어갑니다. 항 \(V_g(p_t - p_{\mathrm{SOPR}}^{g})\)는 정확히 코호트 \(g\)가 매도할 때 장부에 기록되는 실현 이익(\(p_t > p_{\mathrm{SOPR}}^{g}\)인 경우) 또는 손실입니다: 오래된 코인은 탄생 가격으로 실현 시가총액을 떠나 오늘의 가격으로 다시 들어오며, 그 차이를 거래량으로 스케일한 것이 순흐름입니다.

이것은 회귀나 근사가 아닙니다 — 소비자를 코호트로 나누는 어떤 방식에 대해서도 구성상 참인 항등식입니다. 유일한 입력은 온체인에서 측정 가능한 양들입니다: 코호트 소비량, 코호트 비용 기준, 가격, 발행량. 자연스러운 다음 단계는 이 항등식을 가격에 대해 푸는 것입니다.

역가격 엔진

위의 항등식은 \(\Delta RCap\)을 가격으로 표현합니다. 반대로 읽으면 가격을 \(\Delta RCap\)으로 표현합니다. 가격 \(p_t\)가 실현 손익 항과 발행량 항 양쪽에 나타나므로, \(p_t\)의 계수를 모아 방정식을 가격에 대해 풀 수 있습니다. 그 결과가 모델의 핵심에 있는 엔진입니다:

가격은 기준 비용 수준에, 자본 유입을 일일 소비량으로 나눈 것을 더한 값입니다. 일일 소비량 \(Q(t)\)는 네트워크가 하루에 이동시키는 총 BTC입니다:

여기서 \(c_g = V_g / S_g\)는 코호트 \(g\)의 소비율 — 하루에 이동되는 공급의 비율 — 이고, \(Q\)는 단지 총 일일 소비에 발행량을 더한 것입니다. 관성(inertia) 항은 그날 이동하는 모든 것의 소비 가중 비용 기준입니다:

관성은 새로운 자본이 단 1달러도 들어오지 않을 때 시장이 유지할 가격 수준입니다: 오늘의 코인이 취득된 평균 가격을, 각 코호트가 얼마나 소비하는지로 가중한 것입니다. 새로운 자본 \(\Delta RCap\)은 가격을 그 기준점 위로 밀어 올리며 — 시장이 매도하려는 코인이 적을수록 그 밀어 올림은 강해집니다. 동일한 달러 유입이 일일 소비량 \(Q\)가 얕을 때는 가격을 멀리 움직이고, 깊을 때는 거의 움직이지 못합니다. 기호 전체 표는 참고를 위해 아래에 실려 있습니다.

표기에 관한 참고. 명시적 시간 인수 \((t)\)와 함께 쓰인 양들 — \(S_{\mathrm{STH}}(t)\), \(S_{\mathrm{LTH}}(t)\), \(p_{\mathrm{SOPR}}^{\mathrm{STH}}(t)\), \(p_{\mathrm{SOPR}}^{\mathrm{LTH}}(t)\), \(Q(t)\), \(\mathrm{inertia}(t)\), \(\mathrm{iss}(t)\), \(\Delta R_{\mathrm{Cap}}(t)\), 그리고 모델링된 장기 소비율 \(c_{\mathrm{LTH}}(t)\) — 은 날마다 진화하며 모델이 추적하는 대상입니다. 단기 소비율 \(c_{\mathrm{STH}}\)는 동일한 가치 평가 법칙(2.2절)에서 나오지만, 너무 약하게 반응하므로 — 지수가 작고 \(\mathrm{MVRV}_{\mathrm{STH}}\)가 1 부근에 고정되어 있어서 — 그 법칙은 거의 평평한 경로를 돌려줍니다. 코인 연령 커널 \(W_{\mathrm{LTH}}(a)\)와 \(m(a)\)는 시간 \(t\)가 아니라 코인 연령 \(a\)의 고정 함수이며; 가격은 \(p_t\)로 씁니다. 우리는 이 관례를 보고서 전반에서 유지합니다.

이것이 완전한 아키텍처입니다: 평활한 2-코호트 분할, 정확한 실현 시가총액 항등식, 그리고 일일 소비량 \(Q\)를 통해 자본 유입을 가격으로 바꾸는 역가격 엔진. 그러나 그 변수 중 세 그룹은 여전히 블랙박스입니다: 우리는 코호트 비용 기준 \(p_{\mathrm{SOPR}}^{\mathrm{STH}}\)와 \(p_{\mathrm{SOPR}}^{\mathrm{LTH}}\)가 어떻게 형성되는지, 공급 \(S_{LTH} \)와 \(S_{STH} \)가 어떻게 모델링되는지, \(Q\)가 의존하는 소비율 \(c_{\mathrm{STH}}\)와 \(c_{\mathrm{LTH}}\)를 무엇이 지배하는지 아직 말하지 않았습니다. 이 정적 항등식을 사이클 고점의 모델로 바꾸어 줄 것은 이 중 마지막 — 구체적으로 장기 보유자의 이익에 대한 반응 — 입니다. 이 구성 요소들은 각각 이어지는 절들에서 다룹니다.

2.1. 코호트 비용 기준 지표: \( p_{\text{SOPR}}^{\text{STH}} \)와 \( p_{\text{SOPR}}^{\text{LTH}} \)

코인이 이동할 때마다 그것은 어떤 가격에 손바뀜하며(Blocklens-TOP 모델은 모든 코인 이동을 소유권 변경으로 가정합니다 — 이 가정은 비용 기준 추정치를 다소 부풀릴 수 있으나 모델 정확도에는 실질적 영향을 주지 않습니다. 모델에 입력되는 것은 실현 시가총액의 변화이고, 안정적인 수준의 코인 이동은 상쇄되어 0이 되기 때문입니다), 그 가격이 그 코인의 비용 기준 — 그 코인이 다음에 움직일 때 보유자가 이익이나 손실을 장부에 기록하는 기준 숫자 — 가 됩니다. 특정일에 한 코호트가 소비하는 코인들에 걸쳐 그 탄생 가격들을 거래량으로 가중 평균하면, 소비된 코인의 유효 비용 기준을 얻습니다: 코호트 \( g \)에 대해 우리가 \( p_{\text{SOPR}}^{g} \)로 표기하는 지표입니다. 여기서 SOPR(소비 출력 이익 비율)은 실현 이익의 온체인 회계이고, \( p_{\text{SOPR}}^{g} \)는 그 분모를 가격 단위로 명시한 것입니다. 이 두 시계열 — 하나는 단기 보유자(STH, 최근 이동한 코인), 하나는 장기 보유자(LTH, 확신 공급으로 칠 만큼 오래 휴면한 코인) — 은 전체 모델의 실현 이익 엔진입니다. 그러나 각각은 또한 그 자체로 깔끔하고 해석 가능한 온체인 지표로 서며, 이 절은 정확히 그 자격에서 이것들을 다룹니다.

정의

하루 \( t \)를 고정합니다. 코호트 \( g \in \{\text{STH}, \text{LTH}\} \)가 그날 \( V_g \) BTC를 소비하고, \( \Delta\mathrm{RCap}_g \)가 그 소비된 코인이 만들어내는 실현 시가총액 변화라고 합시다. 코호트의 소비 비용 기준은 바로 그 코인들의 거래량 가중 탄생 가격입니다:

여기서 \( p_t \)는 현재 가격입니다.

\( p_{\text{SOPR}} \) 모델링: 측정된 소비 연령 커널

우리는 어느 코호트에 대해서도 이동평균 창이나 모수적 형태를 가정하지 않습니다. 우리는 역사적 기록으로부터 곧장, 코인이 실제로 소비되는 연령을 측정하여 — 그 분포를 과거 가격에 대한 가중 커널로 사용합니다. 미사용 거래 출력(UTXO)의 연속된 일별 스냅숏을 따라가면서, 특정일에 소비된 연령 \( a \)인 모든 코인은 그 코호트 가중 거래량을 전체 역사에 걸쳐 누적된 커널에 더합니다:

여기서 \( V(a) \)는 그날 연령 \( a \)인 코인이 소비한 BTC 거래량입니다. \( w_g(a) = K_g(a)/\sum_a K_g(a) \)로 정규화하면, 각 커널은 그 코호트의 경험적 소비 연령 분포 그 자체입니다. 코호트의 비용 기준은 그 코인들이 탄생한 가격의 거래량 가중 평균 — 시차 가격에 적용된 커널 — 입니다:

어떤 창도 적합되지 않습니다 — 가중치가 곧 온체인 소비 행동 그 자체입니다. 두 커널은 이보다 더 다르게 보일 수 없을 정도입니다.

단기 보유자: ~10일 비용 기준, 9가 셋 나오는 적합

STH는 가장 신선한 코인을 소비하므로, \( p_{\text{SOPR}}^{\text{STH}} \)는 최근 가격의 날카롭게 앞쪽으로 치우친 평균입니다. 이 앞쪽 치우침이 심한 데에는 구체적인 이유가 있습니다: 소비된 STH 거래량의 약 \( 50\% \)가 하루 된 것입니다 — 지갑 사이를 오가거나 거스름으로 되돌아온 코인으로, 사실상 탄생한 가격에 이동하여 이익 중립적입니다. 측정된 커널로 구성된 이 모델은 원시 일별 온체인 \( p_{\text{SOPR}}^{\text{STH}} \)를 거의 완벽하게 재현합니다: \( R^2 = 0.9995 \).

장기 보유자: 상한 연령 없는 넓은 범위

LTH 커널은 위의 넓은 소비 연령 분포로, 평균 \( \approx 600 \)일입니다. 우리는 의도적으로 상한 연령을 두지 않습니다: 커널은 매번 연령 100일부터 데이터에 실제로 존재하는 가장 오래된 코인(현재 \( \approx 5{,}760 \)일, 약 15.8년까지)까지 다시 계산되므로, 가장 싸고 가장 오래 휴면한 코인이 마침내 움직일 때 조용히 버려지지 않습니다. 비용 기준은 다음과 같습니다

이는 1~2년 전 가격의 넓은 평균입니다. 장기 보유자는 드물게, 그리고 폭발적으로 소비하므로 원시 일별 시계열은 정말로 잡음이 많습니다 — 모델은 그것을 \( R^2 = 0.92 \)로 맞춥니다. 실제 실현 비용 기준을 60일 창으로 평활화하면 적합도는 \( R^2 = 0.98 \)로 올라갑니다. 그 적합 품질의 도약은 함수 형태의 결함이 아니라 LTH 소비의 희소성과 불규칙성의 증거입니다.

비용 기준은 하나가 아니라 둘: \( p_{\text{SOPR}}\)와 \(\text{Realized Price}\)의 구별

SOPR과 MVRV를 혼동하는 것은 코호트 흐름 회계에서 가장 흔한 오류입니다. 실현 이익을 구동하는 비용 기준은 소비 코인 비용 기준 \( p_{\text{SOPR}}^{g} \)입니다: 그날 실제로 이동한 코인의 탄생 가격 — STH의 경우 연령 평균 ~10일, LTH의 경우 ~600일인 대상입니다. 이것이 \( \Delta RCap\)에 들어갑니다. 실현 가격은 미사용 출력에 걸쳐 가중된 거래 시점 가격으로, 선행하는 전체 역사에 걸쳐 유통 중인 모든 코인의 진입 가격을 평균합니다. 특히, 나중에 사이클 저점과 MVRV 계산에 쓰이는 LTH 실현 가격 \( RP_{\text{LTH}} \)는 전혀 다른 커널에 기반합니다 — 155일 부근을 중심으로 하는 소속 획득 종형 \( m(a) = W_{\text{LTH}}(a) - W_{\text{LTH}}(a-1) \)로, 이는 LTH 코인이 소비될 때(평균 ~600일)가 아니라 코인이 LTH 집합으로 성숙해 들어갈 때를 기술합니다. 비용 기준 \( p_{\text{SOPR}}\)는 "오늘의 매도자가 자신이 소비한 코인에 얼마를 지불했는가?"를 묻고; 실현 가격은 "보유 중인 모두가 얼마를 지불했는가?"를 묻습니다. 다른 커널, 다른 질문, 모델 내 다른 위치입니다.

2.2. Q를 움직이는 요인: c_LTH, c_STH, S_LTH, S_STH

2.1절의 역가격 엔진은 단 하나의 분모에 달려 있습니다. 가격이 \( p_t = \text{inertia}(t) + \Delta\mathrm{RCap}(t)/Q(t) \)로 재구성된다는 점을 상기하십시오. 여기서 \( \Delta\mathrm{RCap}(t) \)는 실현 시가총액의 일일 변화(실현 손익에 발행량을 더한 것)이고 \( Q(t) \)는 일일 소비량 — 그날 실제로 이동하여 가격이 다시 매겨지는 코인의 양(BTC 단위) — 입니다. 하류의 모든 것이 \( Q \)가 어떻게 행동하는지에 달려 있으므로, 그 부분들 중 어느 것이 그 수준을 정하고 어느 것이 그 전환점을 정하는지 정확히 아는 것이 가치가 있습니다. 그것들은 같은 부분이 아닙니다.

소비량은 네 가지 행동 양과 하나의 프로토콜 상수로 분해됩니다:

여기서 각 코호트 \( g \in \{\text{STH}, \text{LTH}\} \)에 대해 \( S_g \)는 그 코호트의 공급(보유 BTC), \( c_g = V_g/S_g \)는 그 일일 소비율(보유분 중 이동시키는 비율, \( V_g \)는 소비하는 BTC), \( \text{iss} \)는 BTC 단위의 일일 발행량입니다.

민감도 법칙: 영향 = CV × 가중치

구동 요인은 변동성이 크고 비중이 무거울 때에만 \( Q \)를 움직입니다. 격렬하게 흔들리지만 합에서 비중이 거의 없는 양은 총합을 움직일 수 없고; 합을 지배하지만 결코 변하지 않는 양도 마찬가지로 그것을 움직일 수 없습니다. 둘의 곱이 중요하며 — 그것은 정확히 적어 낼 수 있습니다. 단일 구동 요인 하나를 잡아 \( x \)라 부릅시다 — \( c_{\text{STH}}, S_{\text{STH}}, c_{\text{LTH}}, S_{\text{LTH}} \) 각각을 한 번에 하나씩 차례로. \( x \)의 전형적인 일일 변동은 1 표준편차이며, 우리는 이를 \( \delta x = \mathrm{CV}(x)\cdot x \)로 씁니다. 변동계수 \( \mathrm{CV}(x)=\sigma_x/\mu_x \)는 바로 그 편차를 \( x \) 자체에 대한 비율로 표현한 것이기 때문입니다. 1차 근사로 그러한 변동은 소비량을 \( \Delta Q = (\partial Q/\partial x)\,\delta x \)만큼 이동시킵니다; \( Q \)로 나누면 두 효과가 깔끔하게 분리됩니다:

이 공식은 각 구동 요인 \( x \)에 대해 개별적으로, 요인당 한 행씩 평가됩니다. 첫 번째 인자 \( \mathrm{CV}(x) \)는 \( x \)가 얼마나 떠도는지이고; 두 번째 \( w_x \)는 \( x \)가 \( Q \)에 얼마나 중요한지 — 그 탄력성 — 이며, 우리의 가법적 \( Q = c_{\text{STH}}S_{\text{STH}} + c_{\text{LTH}}S_{\text{LTH}} + \mathrm{iss} \)에 대해서는 단순히 합에서 \( x \) 항이 차지하는 몫으로 환원됩니다: \( w_{c_{\text{STH}}} = w_{S_{\text{STH}}} = c_{\text{STH}}S_{\text{STH}}/Q \approx 93\% \), 그리고 \( w_{c_{\text{LTH}}} = w_{S_{\text{LTH}}} = c_{\text{LTH}}S_{\text{LTH}}/Q \approx 7\% \). 작동점에서 STH는 보유분의 대략 \( c_{\text{STH}} \approx 4.2\% \)를 하루에 회전시키고, LTH는 \( c_{\text{LTH}} \approx 0.08\text{–}0.13\% \)에 불과해 — 약 33~50배 느립니다 — 따라서 LTH 소비는 \( Q \)의 ~7%에 그칩니다. 법칙을 적용하면 네 가지 기여가 제자리를 찾습니다:

표 3

구성 요소	CV (범위)	\( Q \) 내 가중치	\( Q \)에 대한 σ당 영향	성격
\( c_{\text{STH}} \)	≈ 41% (~6×)	무거움 (~93%)	+38%	느림, 구조적
\( S_{\text{STH}} \)	≈ 20%	무거움	+18%	느림, 구조적
\( c_{\text{LTH}} \)	≈ 144% (~50×)	가벼움 (~7%)	+10%	폭발적, 간헐적
\( S_{\text{LTH}} \)	≈ 19%	가벼움	+1%	느림, 구조적

수준 대 고점: 왜 c_STH가 하나를, c_LTH가 다른 하나를 지배하는가

이 표는 수수께끼를 제기합니다. 크기로 보면 \( c_{\text{STH}} \)가 \( Q \)에 대한 가장 강한 지렛대입니다: σ당 \( +38\% \) 대 \( c_{\text{LTH}} \)의 \( +10\% \). 앞질러 말하자면, 모델은 \( c_{\text{STH}} \)가 약하게만 반응하도록 — 얕고 거의 식별되지 않는 가치 평가 기울기 — 두고, 모든 정성을 \( c_{\text{LTH}} \)에 쏟습니다. 해법은 "무엇이 \( Q \)의 수준을 정하는가"와 "무엇이 \( Q \)를 고점에서 부풀리는가"가 서로 다른 질문이라는 것이며, 사이클은 Q의 수준이 아니라 그것을 부풀리는 구동 요인에 의해 결정됩니다. 그 답은 주장되는 것이 아닙니다; 두 소비율 자체의 구조에서 읽어집니다.

각 코호트의 소비율을 그 미실현 포지션 수익성의 함수로. 간단한 진단은 각 코호트의 평활화된 소비율을 가져와 그 코호트 자신의 \( \mathrm{MVRV} \) — 가격을 코호트의 실현 가격(그 비용 기준)으로 나눈 값 — 에 대해 사이클별로 색을 입혀 그리는 것입니다. 두 코호트는 동일한 질문에 정반대의 서명으로 답합니다.

\( c_{\text{STH}} \)는 주기적 정보를 거의 담지 않으므로 — 거의 평평한 법칙이 옳습니다. 단기 소비는 시장의 배관 작업입니다: 거래소 라우팅, 거스름 출력, 일상적 이행. 그것은 매 순간 \( Q \)를 지배하며 — 작동점에서 \( c_{\text{STH}}\,S_{\text{STH}} \approx 156{,}000 \) BTC/일로, \( Q \approx 169{,}000 \)의 무려 92% — 그 수준은 떠돌긴 합니다(CV 41%). 그러나 사이클 전반에 걸쳐 그러한 흔들림은 총 자본 유입에서 빼내어진 이익의 작은 몫만을 포착합니다 — 대부분은 장기 보유자에게 돌아갑니다. 구성상 STH는 자신의 비용 기준에 자리하므로 \( \mathrm{MVRV}_{\text{STH}} \)는 1을 거의 벗어나지 않습니다(~3× 범위); 이 코호트는 반응할 수익성 범위가 거의 없고, 적합이 찾아내는 그 적은 반응조차 설명력이 거의 없습니다(\( R^2 \approx 0.06\text{–}0.08 \)). \( c_{\text{STH}} \)는 \( Q \)가 어디에 자리하는지를 정하고 시장의 미시구조와 함께 거기서 표류합니다; 고점에서 급증하지 않으므로, 고점을 만들 수 없습니다.

\( c_{\text{LTH}} \)는 사이클의 구동력입니다. 장기 소비는 완전히 정반대입니다. 이 코호트는 현물보다 훨씬 낮게 산 코인을 보유하므로 그 수익성이 사이클 전반에 크게 흔들리고, 소비율은 그 수익성과 함께 상승합니다 — 깔끔한 멱법칙을 따라: 보유자는 약세장 내내 저점 부근에서 기다리다가 가격이 비용 기준에서 멀어질수록 더 강하게 분배합니다. 그 급증은 BTC로는 작습니다 — \( Q \)의 ~7%에 불과 — 그러나 가격에 반응하며 가격이 가장 높을 때 정확히 도착하는데, 바로 그때가 분모를 가장 세게 타격하는 때입니다. 이것이 주기적이고 이익이 구동하는 신호이며, 네 구동 요인 중 전환점에 결정적인 것입니다.

하나의 법칙, 두 코호트 모두 — 약한 단기 반응이 곧 적합이 돌려주는 결과입니다. 결정적인 점은 \( c_{\text{STH}} \)를 거의 평평하게 다루는 것이 모델에 부과된 가정이 아니라는 것입니다; 그것은 두 코호트에 적용된 동일한 적합 절차의 산출물입니다. 같은 함수 형태 \( c_g = A_g\cdot\mathrm{MVRV}_g^{\,b_g} \)를 각 코호트에 적합시키고, 파라미터는 직전 데이터만으로 추정합니다. 장기 지수는 \( b_{\text{LTH}} \approx +0.3 \)으로 나옵니다 — 60× 수익성 범위에 걸쳐 작용하는, 진정한 설명력을 지닌 실제 기울기(원시 \( R^2 \approx 0.04\text{–}0.06 \), 구간화 \( 0.857 \)). 단기 지수는 작고 불안정하게 나옵니다: 전체 역사에 걸쳐 약 \( +0.14 \)이지만 창에 따라 \( \approx 0 \)에서 \( \approx 0.3 \)까지 어디든 될 수 있으며, 그리고 — 결정적으로 — 설명력이 거의 없습니다(\( R^2 \approx 0.06 \)). LTH에 대해 실제로 잘 결정된 기울기를 찾아내는 바로 그 기계가 STH에 대해서는 잡음만 찾아냅니다. 따라서 거의 평평한 \( c_{\text{STH}} \)는 손으로 튜닝한 것이 아닙니다; 같은 질문을 던졌을 때 데이터가 돌려주는 결과입니다 — 그리고 \( \mathrm{MVRV}_{\text{STH}} \)가 결코 ≈ 1을 벗어나지 않으므로, 그 얕은 기울기조차 사이클 전반에 \( c_{\text{STH}} \)를 거의 움직이지 못하는 반면, \( c_{\text{LTH}} \)는 몇 배씩 흔들립니다.

이익 레버리지: 왜 작은 코호트가 고점을 차지하는가. LTH는 소비 거래량의 ≈ 6%에 불과하지만, 상승 국면에 걸쳐 실현 이익의 증가하는 다수를 공급합니다 — 2017년 36%, 2021년 54%, 2025년 68% — 현물보다 몇 배 낮게 취득한 코인을 매도하기 때문입니다. 고점에서 코인당 이익 배수는 STH의 경우 약 \( 1.05\times \), LTH의 경우 \( 2.3\text{–}18\times \)입니다. 사이클 고점은 본질적으로 장기 보유자의 이익 실현 사건입니다: 실현 이익의 거의 전부를 실어 나르는 가느다란 코인의 흐름. 표가 예고한 일반적 교훈이 성립합니다: \( Q \)의 평균에 가장 큰 레버리지를 가진 변수가 사이클을 형성하는 변수는 아닙니다; 모델링 노력은 크기가 아니라 메커니즘을 따릅니다.

공급 회계가 시스템을 닫는다

\( c_{\text{LTH}} \)를 모델링하기 전에 우리는 미지수를 줄입니다: 두 공급은 소비율과 독립적이지 않습니다 — 그것들은 소비율의 부기적 귀결입니다. 총 공급은 오직 발행에 의해서만 증가하며, 발행은 사토시 단위까지 프로토콜로 주어집니다:

그러면 코호트 잔액은 세 가지 보존 법칙에 따라 진화합니다. 코인은 "완만한" 155일 경계를 넘어 노화하며 노화 유입 \( M(t) \)(STH → LTH)를 만들어내고; 장기 보유자는 \( V_{\text{LTH}}(t) = c_{\text{LTH}}\,S_{\text{LTH}} \)를 소비하며; 발행은 연령 0의 STH로 들어옵니다:

두 코호트 갱신의 합은 정확히 \( S(t) = S(t-1) + \text{iss}(t) \)가 되므로 회계는 닫혀 있습니다. 한 가지 미묘한 점이 실제로 큰 무게를 지닙니다: STH가 코인을 소비할 때 그 코인은 STH 풀을 떠나지 않습니다 — 소비된 STH 코인은 이튿날 연령 0의 STH 코인으로 다시 나타나고, 소비된 LTH 코인 역시 연령 0의 STH 풀로 재순환됩니다. 따라서 \( c_{\text{STH}} \)는 \( S_{\text{STH}} \)를 직접 고갈시키지 않습니다(\( c_{\text{STH}} \)에 대한 \( S_{\text{STH}} \)의 회귀 계수는 ≈ 0으로, 0과 구별되지 않습니다); 그것은 오직 간접적으로만, 얼마나 많은 어린 코인이 소비되지 않고 살아남아 \( M(t) \)로 성숙하는지를 지배함으로써 작용합니다. 노화 유입이 주어지면 전체 공급 블록은 두 소비율에 의해 결정됩니다 — 그리고 오직 \( c_{\text{LTH}} \)만 정성이 필요합니다.

노화 유입. \( M(t) \)는 완만한 경계를 막 넘으려는 단기 풀의 보유 부분입니다. 우리는 공급의 실제 연령 구조를 UTXO 스냅숏에서 곧장 취합니다. \( S_{\text{age}}(t,a) \)를 시점 \( t \)에 연령 \( a \)일인 코인의 양이라고 합시다; 그러면 노화 유입은 그 양을 각 연령에서의 LTH 소속 획득으로 가중한 것입니다:

여기서 \( m(a) \)는 155일 로지스틱 소속 함수의 도함수(그날 경계를 넘는 연령 \( a \) 코인의 비율)이고, \( S_{\text{age}}(t,a) \)는 단 하나의 적합 파라미터도 없이 스냅숏에서 읽습니다. 대부분의 소비는 결코 성숙하지 않는 단명의 이행입니다; 경계를 넘는 것은 흐름의 거래량이 아니라 조용히 보유된 재고이며 — \( M(t) \)를 정하는 것은 소비의 속도가 아니라 노화 그 자체입니다.

발행량 계산. 일일 발행량은 \( \text{iss}(d) = (\text{blocks/day}) \times (\text{block subsidy}) \)입니다. 보조금(block subsidy)은 210,000 블록마다 프로토콜 일정에 따라 절반(반감기)으로 줄어듭니다(50 → 25 → 12.5 → 6.25 → 3.125 BTC). 하루 블록 수는 반감기 시대별로 210,000 블록 ÷ 시대 지속기간으로 측정됩니다: ≈ 147.4(2009–12), 159.2(2012–16), 149.8(2016–20), 145.8(2020–24). 표본 외 워크포워드에서 한 사이클은 직전에 완료된 시대의 블록 속도를 사용하고 그로부터 미래 반감기 날짜를 투영합니다; 전향 예측은 145.8 블록/일로 실행되며, 다음 반감기는 2028-03-30(보조금 3.125 → 1.5625)으로 예상되는데 이는 상승 국면 중 예측 창 안에 들어와 포함됩니다. 발행은 동시에 세 가지 역할을 합니다 — \( \Delta\mathrm{RCap} \)의 한 항(\( \text{iss}\cdot p \), 현물로 평가된 새로 주조된 코인), 소비량 \( Q \)의 한 항, 그리고 \( S_{\text{STH}} \)로의 연령 0 유입.

행동 법칙: c_LTH = g(MVRV_LTH)와 고점을 형성하는 피드백

장기 보유자는 자신의 미실현 이익의 함수로서 분배합니다. 그 이익의 자연스러운 척도는 \( \mathrm{MVRV}_{\text{LTH}} \), 즉 현재 가격 대 LTH 실현 가격(LTH 비용 기준)의 비율입니다: \( \mathrm{MVRV}_{\text{LTH}} = 2 \)는 코호트가 투입 자본의 100%에 해당하는 총 이익 위에 있다는 뜻입니다. 그 관계는 산점도가 이미 보여준 완만한 멱법칙입니다:

0.27의 지수는 반응을 부드럽지만 실재하게 만듭니다: 분배는 이익과 함께 상승하지만 비례에는 현저히 못 미칩니다 — 보유자는 임계값에서 투매하기보다 강세 속에서 점진적으로 매도합니다. 구간(로그 구간 16개)으로 나누면 적합도는 \( R^2 \approx 0.857 \)을 유지합니다. 이 적합은 절단 \( MVRV_{LTH} \le 40 \)을 사용합니다: 시장 호가가 존재하기 전에 생성된 코인의 추정 탄생 가격 때문에 MVRV가 545에 이르러 그 인공물 레짐이 법칙을 파괴하는 2011년 초의 92일(표본의 ~1.7%)을 제외합니다(절단이 없으면 \( b \approx 0.01 \)); 15–100 범위의 어떤 합리적 임계값에서도 지수는 안정적입니다: \( b \approx 0.27\text{–}0.30 \).

장기 보유자 소비의 이익에 대한 멱법칙 의존성이 고점의 엔진입니다. 그것은 역가격 항등식 전체를 관통하는 음의 피드백 루프를 닫습니다:

1. 가격이 오르고, LTH 비용 기준에서 멀어지면서 \( \mathrm{MVRV}_{\text{LTH}} \)를 끌어올립니다.
2. 더 높은 \( \mathrm{MVRV}_{\text{LTH}} \)는 \( c_{\text{LTH}} \)를 높입니다 — 장기 보유자가 코인을 더 빠르게 소비합니다.
3. 증가한 LTH 소비는 총 소비량 \( Q \)를 키웁니다.
4. 더 커진 \( Q \)는 \( \Delta\mathrm{RCap}(t)/Q(t) \)의 성장을 억제하므로, 가격은 둔화되고 — 고점으로 꺾여 넘어갑니다.

다시 말해, 고점은 마법의 배수나 고정된 가격 천장에 의해 외부에서 부과되는 것이 아닙니다(중요한 점은, 고점의 날짜만이 사이클 일정에 의해 정해진다는 것입니다). 그것은 내생적입니다: 보유자 자신의 이익에 대한 보유자 자신의 반응에서 비롯되어, 공급 회계를 통해 \( Q \)로 전달되고 다시 가격으로 돌아옵니다. 그리고 모든 입력 중 가장 큰 변동성을 지닌 \( c_{\text{LTH}} \)는 \( Q \)의 수준을 움직임으로써가 아니라 — 7% 가중치로는 거의 할 수 없습니다 — 사이클의 결과를 결정하는 창에서 \( Q \)를 움직임으로써 그 자리를 얻습니다.

이 연구에서 조립된 모든 파라미터 — 두 멱법칙, 노화 커널, 소비 연령 커널, 2.3절의 투입 프로파일, 그리고 발행 — 는 직전 데이터만으로 적합됩니다. 그렇게, 누출 없이 실행하면 표본 외 워크포워드는 세 고점을 −26%(2017), +10%(2021), −1%(2025)의 오차로 재현합니다. 모델은 예언자가 아닙니다; 이것들은 원인이 이해된 표본 외 오차이며, 4절이 논하듯 바로 그것이 핵심입니다.

2.3. 자본 투입 프로파일 및 백테스트

2절의 역가격 엔진은 어떤 자본 유입 경로든 가격 경로로 바꿉니다. 그러나 그것으로부터 예측을 얻으려면 한 사이클이 자본을 얼마나 투입하는지뿐 아니라 그 자본이 언제 도착하는지도 알아야 합니다. 그 타이밍 — 상승 국면 전반의 투입 곡선 모양 — 은 놀랍도록 규칙적인 것으로 드러나며, 전체 모델을 처음부터 끝까지 백테스트하기 전에 아직 빠진 마지막 구조적 재료입니다.

투입 프로파일: 자본은 뒤쪽에 몰려 도착한다

상승 분율 \( \tau \in [0,1] \)을 사이클 저점과 그 뒤 고점 사이에 경과한 달력 시간의 몫으로 정의합니다: 저점에서 \( \tau = 0 \), 고점에서 \( \tau = 1 \). \( \mathrm{frac}(\tau) \)를 \( \tau \)까지 투입된 누적 실현 시가총액 변화로, 사이클의 총 \( \Delta\mathrm{RCap} \)에 대한 비율로 표현한 것이라 합시다. 모든 현대 상승 국면에 걸쳐 이 누적 곡선은 하나의 멱법칙으로 붕괴합니다:

지수 \( K \)는 자본이 고점 부근에 얼마나 강하게 집중되는지를 통제합니다. \( K > 1 \)일 때 곡선은 볼록합니다 — 투입이 뒤쪽에 몰리며, 새로운 자본의 대부분이 상승의 마지막 구간에 도착합니다. 데이터는 이 점에 단호합니다: 상승의 중간점(\( \tau = 0.5 \))까지 과거 사이클은 실제로 총 자본의 약 7–24%만 투입했습니다. 모든 강세장에서 얼굴이 찢어질 듯한 부분은, 정량적으로, 마지막 막입니다.

\( K \)의 성숙 레짐 전환

지수는 비트코인의 역사에 걸쳐 일정하지 않습니다. 그것은 단일한 구조적 계단으로 떨어졌습니다:

전환의 방향은 직관적입니다. 시장이 깊어지면서 — 더 많은 참여자, 더 많은 유동성, 더 깊은 파생상품 시장, 그리고 마침내 현물 ETF 접근 — 자본은 상승의 끝자락을 기다리기를 멈추고 그 전반에 걸쳐 더 꾸준히 투입되기 시작했습니다. 더 낮은 \( K \)는 더 평평하고 더 이른 유입 곡선을 뜻합니다. 대략 7에서 대략 2.75로 표류하는 이 단일 숫자는 비트코인 사이클이 어떻게 성숙해 왔는지의 상당 부분을 부호화합니다; 4절에서 보겠지만, 한 역사적 고점을 진정으로 예측하기 어렵게 만드는 것이 바로 이 파라미터입니다.

재귀가 닫히기 전에 남은 것

투입 프로파일은 엔진에 필요한 마지막 외생 입력입니다 — 그러나 루프는 아직 자기완결적이지 않습니다. 장기 보유자 소비율은 \( c_{\mathrm{LTH}} = g(\mathrm{MVRV}_{\mathrm{LTH}}) \)로 돌아가고, \( \mathrm{MVRV}_{\mathrm{LTH}} = p_t / RP_{\mathrm{LTH}}(t) \)는 LTH 비용 기준 \( RP_{\mathrm{LTH}} \)에 대해 측정되는데 — 이것 자체가 우리가 아직 만들지 않은 모델링된 양입니다. 앞을 내다보면, 바로 그 동일한 \( RP_{\mathrm{LTH}} \)가 사이클 저점도 고정한다는 점에 주목하십시오.

2.4. LTH 비용 기준(RP_LTH) 예측

모델의 서로 다른 두 부분이 단 하나의 양에 기댑니다: RP_LTH로 표기되는 장기 보유자 비용 기준(LTH 실현 가격 — 현재 장기 보유자가 보유한 모든 코인의 평균 취득 가격). 사이클 고점은 분배 피드백 \( c_{\mathrm{LTH}} = g(\mathrm{MVRV}_{\mathrm{LTH}}) \)를 통해 그것으로 돌아가며, 여기서 \( \mathrm{MVRV}_{\mathrm{LTH}} = p_t/RP_{\mathrm{LTH}} \)입니다; 사이클 저점은 이 동일한 비용 기준에 바닥 배수를 곱한 것입니다(자세한 내용은 3절 참조). 따라서 모델이 재귀로 닫히기 전에 — 그리고 우리가 다음 저점에 가격을 매길 수 있기 전에 — RP_LTH가 어디로 향하는지에 대한 예측이 필요합니다. 그 예측이 이 절의 주제입니다.

좋은 소식은 RP_LTH가 전체 시스템에서 가장 예측 가능한 파라미터 중 하나라는 것입니다. 그것은 느리게 움직이고, 매끄럽게 움직이며, 그리고 — 결정적으로 — 이미 일어난 가격을 향해 움직입니다. 오늘 장기 보유분이 되는 코인은 평균적으로 약 155일 전, 즉 그 가중치가 단기에서 장기 코호트로 기우는 연령에 매수되었습니다. 따라서 그 매수 가격은 전혀 예측이 아닙니다; 기록된 역사입니다. 비용 기준은 이미 발생한 가격으로부터 직접 실현 시가총액 회계로 전향 이월되며, 과거는 알려져 있습니다.

LTH 실현 시가총액 회계

우리는 LTH 비용 기준을 평활화 필터가 아니라 직접 실현 시가총액 회계를 통해 만듭니다. 실현 가격은 정확히 코호트의 실현 시가총액을 그 공급으로 나눈 값, \( RP_{\mathrm{LTH}}(t) = RC_{\mathrm{LTH}}(t)/S_{\mathrm{LTH}}(t) \)이므로, \( RC_{\mathrm{LTH}} \) 자체 — 장기 코호트의 달러 단위 누적 비용 기준 — 의 장부만 유지하면 충분합니다. 매일 이 양은 코호트로 성숙해 들어오는 코인의 비용으로 대변(credit)되고, 그날 장기 보유자가 소비하는 코인의 비용 기준으로 차변(debit)됩니다:

이것은 평범한 회계 항등식입니다. \( M(t) \)는 LTH 코호트로의 공급의 일일 성숙(2.2절의 공급 회계에서)이고, \( P_{\text{in}}(t) \)는 그 성숙하는 코인의 거래량 가중 탄생 가격입니다; 둘의 곱이 코호트로 들어오는 실현 가치입니다. 차변 \( V_{\mathrm{LTH}}(t) \)는 그날의 장기 보유자 소비이고, \( p_{\mathrm{SOPR}}^{LTH}(t) \)는 소비된 코인의 과거 가격을 소비 연령 커널로 가중한 것입니다(즉, 그것들과 함께 코호트를 떠나는 비용 기준). 실현 시가총액은 코인이 코호트에 들어오거나 나갈 때에만, 그리고 매번 그것들이 한때 생겨났던 가격으로 변합니다; 우변 어디에도 현물 가격은 없습니다. LTH 비용 기준은 초대형 유조선처럼 행동합니다 — 거대한 관성, 완만한 회전 — 그리고 그 행동은 스스로 발생하는데, \( S_{\mathrm{LTH}} \)가 큰 반면 일일 유입과 유출은 누적된 재고에 비해 작기 때문입니다. 여기에는 적합된 파라미터가 전혀 없습니다: 두 흐름 \( M \)과 \( V_{\mathrm{LTH}} \), 두 가격 \( P_{\text{in}} \)과 \( p_{\mathrm{SOPR}}^{LTH} \) 모두 공급 회계와 가격 기록에서 곧장 읽힙니다.

유입 가격 P_in: 과거에 걸친 종형

매일 흘러 들어오는 것은 현재(현물) 가격이 아니라 그날 성숙 임계값을 넘는 코인의 평균 매수 가격입니다. 그 코인들이 모두 같은 생일을 공유하는 것은 아닙니다. 특정일에 LTH 집합으로 노화해 들어오는 공급은 이전 날짜들에 흩어져 매수되었으며, 그 분포의 모양은 코호트 가중치가 연령에 따라 켜지는 방식에 의해 고정됩니다.

Blocklens 코호트 관례를 상기하십시오: 연령 \(a\)(마지막 이동 이후의 일수)인 코인은 로지스틱 시그모이드로 주어지는 LTH 가중치를 지닙니다

100일 미만에서는 0, 210일 초과에서는 1로 고정됩니다. 하루에 연령 \(a\)에서 LTH 소속을 획득하는 공급의 양은 그 가중치의 전일 대비 증분 — 소속 획득 커널 — 입니다

이는 단순히 로지스틱 곡선의 이산 도함수입니다. 시그모이드의 도함수는 종형입니다: \(m(a)\)는 상승하여 ~155일 중간점 부근에서 정점을 찍고 감쇠하며, 그 질량 전부가 100–210일 연령 범위에 떨어집니다. 그것은 평활하고 봉우리가 하나인 가중 — 최근 역사에 걸친 종형 — 입니다. 이 동일한 커널은 일일 성숙 자체도 정합니다, \( M(t) = \sum_{a=100}^{210} S_{\text{age}}(t,a)\,m(a) \). 여기서 \( S_{\text{age}}(t,a) \)는 UTXO 스냅숏에서 곧장 읽은 연령 \(a\) 코인의 실제 현존량입니다: 성숙은 그것을 만들어낸 흐름의 거래량이 아니라, 이미 생존 필터링된 현존 재고에서의 노화라는 사실에 의해 정해집니다.

유입 가격은 성숙하는 코인의 평균 탄생 가격으로, 각 연령에서 실제로 성숙하는 양 \( S_{\text{age}}(t,a)\,m(a) \)로 가중됩니다:

말하자면: 오늘 LTH 코호트로 성숙해 들어오는 코인은 멀게는 155일 넘게 전에 매수되었고, \(P_{\text{in}}(t)\)는 그것들이 들인 비용의 성숙 재고 가중 평균(\( S_{\text{age}}(t,a)\,m(a) \) 기준)입니다. \(m(a)\)가 경계 부근에 집중되어 있으므로, \(P_{\text{in}}(t)\)는 대략 5~7개월 전의 가격 — 우리가 그것을 계산하는 날에는 전적으로 역사적인 창 — 을 추적합니다. 마찬가지로 \( p_{\mathrm{SOPR}}^{LTH}(t) \)는 소비되는 코인의 과거 탄생 가격에만 기반합니다. 따라서 회계 우변의 두 가격 항 모두 이 시점에 이미 관측되어 있습니다. 이것이 이 부기가 그토록 잘 예측하는 이유입니다: 그것은 가격을 예측하는 것이 아니라 — 그것을 기억하고, 단지 그것들이 비용 기준으로 익어가기를 기다릴 뿐입니다.

모델을 재귀로 닫기

이제 \( RP_{\mathrm{LTH}} \)가 구축되어, 전체 Blocklens-TOP 모델은 자기완결적 재귀로 닫힙니다. 사이클 저점에서부터 우리는 날마다 전진합니다: 장기 보유자 소비율은 분배 피드백 \( c_{\mathrm{LTH}} = g(\mathrm{MVRV}_{\mathrm{LTH}}) = 0.093\cdot\mathrm{MVRV}_{\mathrm{LTH}}^{0.27} \)를 통해 포지션 수익성에 반응합니다; \( \mathrm{MVRV}_{\mathrm{LTH}} = p_t/RP_{\mathrm{LTH}} \)이고 가격과 비용 기준 모두 모델 자신이 산출하므로 이 관계는 완전히 계산 가능합니다; 2.2절의 공급 회계는 코호트 잔액을 갱신하고 성숙 \( M \)과 소비 \( V_{\mathrm{LTH}} \)를 \( RC_{\mathrm{LTH}} \) 회계에 공급합니다; 2.3절의 자본 투입 프로파일 \( \tau^{K} \)는 당일의 \( \Delta\mathrm{RCap} \)을 공급합니다; 그리고 모델의 최종 항등식이 모델 가격을 결정합니다. 여기서 전향 STH 비용 기준은 알려진 파라미터로부터 도출됩니다: \( RP_{\mathrm{STH}} = (RC_{\text{total}} - RC_{\mathrm{LTH}})/(S - S_{\mathrm{LTH}}) \), 여기서 \( RC_{\text{total}} \)은 동일한 \( \Delta\mathrm{RCap} \) 구동 요인으로부터 누적됩니다. 매일의 가격은 전일의 보유자 잔액, 비용 기준, 투입된 자본으로부터 떠오르며, 모든 사이클에 걸쳐 하나의 파라미터 집합으로, 사슬 어디에도 가격 적합 항 없이 실행됩니다. 그러한 모델의 결정적 시험은 엄격히 표본 외에서 어떻게 작동하는가이며, 거기서는 모든 입력 — 공급 경로와 발행 포함 — 이 각 예측 대상 사이클에 선행하는 데이터에만 적합됩니다. 그 검증은 4절에 나오며, 거기서 표본 외 워크포워드는 2025년 고점을 1% 이내로 짚어냅니다.

이 모델은 사이클 저점으로부터 그 고점에서의 가격 잠재력을 예측하는 데 능합니다. 이 글을 쓰는 시점에 시장은 아직 저점에 도달하지 않았습니다 — 여전히 지속적인 하락 추세에 있습니다. 논리적 다음 단계는 시장의 저점까지의 잠재적 하락을 결정하고, 그 지점에서부터 2029년 고점에 대한 장기 예측을 구축하는 것입니다 — 그것이 다음 절의 주제입니다.

3. 장기 보유자 손실에 기반한 저점 모델

고점과 저점은 거울상이 아닙니다. 사이클 고점은 흐름 사건입니다: 장기 보유자가 강세 속에서 코인을 분배하면서 자본 투입이 둔화되고, 가속하는 이익 실현이 마침내 유입을 앞지를 때 고점이 형성됩니다. 저점은 전혀 다른 것입니다. 그것은 자본이 도착하기를 멈추는 곳이 아니라 — 매도가 매도자를 소진하는 곳입니다. 이 구별이 중요한 이유는 두 극단이 서로 다른 양에 의해 지배되기 때문이며, 저점을 뒤집힌 고점으로 모델링하면 메커니즘도, 숫자도 틀리게 됩니다.

가장 깔끔한 증거는 실현 시가총액 자체의 행동에 있습니다. 실현 시가총액 — 모든 코인을 마지막으로 이동한 가격으로 평가한 합 — 은 약세장 내내 놀랍도록 점성이 있습니다. 거의 떨어지지 않습니다. 하락 중에 코인은 손바뀜하지만 거래량이 얇고, 소비의 상당 부분은 보유자가 우세한 가격 부근에서 손실을 확정하는 것이어서 총 비용 기준을 거의 바꾸지 않습니다. 반면 시가총액은 붕괴합니다: 가격의 70–80% 하락은 수조 달러의 시장 가치를 지우는 반면 실현 시가총액은 옆으로 표류합니다. 그 함의는 날카롭고 다소 직관에 반합니다: 약세장은 실현 시가총액의 변화(섹터 밖으로 빠져나가는 자본)가 아니라 시가총액(보유자 자산의 시가 평가 가치)에 의해 구동됩니다. 저장된 자본은 대부분 떠나지 않습니다; 떨어지는 것은 그 현재 시가 평가 가치뿐입니다.

그 관찰은 바닥을 어디서 찾아야 할지 알려줍니다. 실현 가치가 하락 내내 보존된다면, 마지막 매도자가 더 이상 소비할 것이 없게 되면 가격은 계속 떨어질 수 없습니다. 그러한 매도자의 자연스러운 저수지가 장기 보유자 코호트입니다. 우리는 그들의 총 저장 비용을 LTH 실현 가격 \( RP_{LTH}(t) \)로 추적합니다: 현재 장기 보유자가 보유한 모든 코인의 거래량 가중 탄생 가격, 즉 LTH 비용 기준. 현물 가격 대 그 기준의 비율이 장기 보유자 시장 가치 대 실현 가치 비율 \( \mathrm{MVRV}_{LTH}(t) = p_t / RP_{LTH}(t) \), 즉 장기 보유 코인의 총 이익 배수입니다.

손실 소진 바닥

고점 동안 \( \mathrm{MVRV}_{LTH} \)는 큽니다: 장기 보유자는 비용 기준의 몇 배 위에 앉아 강세 속에서 매도합니다. 하락 동안 그것은 손익분기선인 1.0을 뚫고 떨어지며 계속 갑니다 — 코호트 전체가 미실현 손실로 이동합니다. 이것이 저점의 핵심 지표입니다. 손실 상태에서의 매도는 심리적으로나 경제적으로나 자기 제한적입니다: 손실이 깊을수록 그것을 실현하려는 보유자는 줄어들고, 시장에 짓눌리는 공급은 거의 없을 정도로 가늘어집니다 — 오히려 충동은 반대 방향으로 흘러, 일부 장기 보유자는 포지션을 물타기하려는 경향을 보입니다. 저점은 매도자 소진의 지점입니다: 장기 코호트의 집단 포지션이 너무 깊이 손실에 빠져 더 이상의 항복이 지속될 수 없는 가격입니다.

경험적으로 이 지점은 어떤 임의의 하락 깊이가 아니라 비교적 일관된 비용 기준 배수에 대응합니다. 완료된 모든 비트코인 사이클에 걸쳐, 저점은 1보다 약간 낮은 \( \mathrm{MVRV}_{LTH} \)에서 찍힙니다: 매도가 마침내 스스로 소진되려면 장기 보유자가 집단으로 실제 손실을 떠안고 있어야 합니다:

이 값들은 대략 0.66에서 0.82까지의 대역에 모여 있습니다; 이 시계열은 단조롭지 않으며(2015년의 0.66은 2011년의 0.70보다 낮습니다), "사이클마다 상승"한다는 것은 마지막 세 점에 기댑니다 — 우리는 이를 더 넓은 시장 성숙 이야기(고점에서 배수를 압축하는 바로 그 성숙)의 일부로 다루는 구조적 추세입니다. 시장 저점에서 상승하는 MVRV_LTH는, 사이클을 거듭할수록 시장이 가격 하락의 더 이른 지점에서 손실 소진에 도달함을 알립니다: 보유자 기반이 더 깊고, 더 인내심 있고, 주어진 손실 수준에서 항복하려는 경향이 줄어들었기 때문에, 하락을 멈추는 데 더 적은 미실현 하락폭이 필요합니다.

이것이 Blocklens-Bottom 모델을 한 줄로 줍니다. 저점은 장기 보유자 비용 기준에 적용되는, \( \mathrm{MVRV}^{\text{floor}}_{LTH} \)로 표기되는 고정 배수로 특징지어집니다:

이 구조는 제 몫을 합니다. 그것은 느리고 예측 가능한 양 — LTH 비용 기준 \( RP_{LTH} \), 직접 실현 시가총액 회계(2.4절에서 전개)로 전향 연장되는 평활하고 규칙적인 경로를 따라 움직임 — 을, 성숙 추세에 보정된 단일 경험 상수 \( \mathrm{MVRV}^{\text{floor}}_{LTH} \)와 분리합니다. 실현 시가총액 — 그리고 그와 함께 \( RP_{LTH} \) — 이 하락 내내 상당히 점성이 있으므로, 미래 저점에서의 비용 기준은 대체로 고점이 들어올 때쯤 정해집니다; 모델의 일은 단지 올바른 RC_LTH 원장으로 그것을 전향 이월하고 바닥을 곱하는 것입니다.

365일 하락과 투영된 저점

저점 모델에 남은 미지수는 시간입니다 — 우리는 언제 저점을 예상해야 하는지 알아야 합니다. 여기서 비트코인은 뜻밖에 협조적입니다: 고점에서 저점까지의 하락은 놀랍도록 안정적인 기간을 가집니다. 완료된 두 현대 하락(2017년 말과 2021년 말 시작)은 363일과 366일이 걸렸습니다 — 서로 간에, 그리고 1년과의 차이가 긴 주말 정도입니다; 초기 시대의 2013→2015 하락은 406일이 걸려 규칙에 들어가지 않으므로, 규칙은 두 현대 관측에 기댑니다. 따라서 우리는 하락 길이를 대략 고정된 것으로 모델링합니다:

이는 현대 시대 전체(8년 이상)에 걸쳐 단단히 유지되어 온 규칙성이며, 열린 채 기다리는 대신 모델에 겨냥할 구체적 날짜를 줍니다. 따라서 우리는 다음 저점을 2025년 10월 6일의 사이클 고점으로부터 대략 365일 후, 즉 2026년 10월 초경에 둡니다.

종합: 저점 짚어내기

투영된 저점 날짜까지 \(RP_{LTH}\)는 약 $48,600일 것으로 예상됩니다. 0.85의 바닥을 취하면 — 시계열의 상승 부분에 대한 재량적 외삽으로, 지금까지 관측된 모든 값(마지막: 2022년 0.82) 위에 자리하며, 지속되는 성숙을 감안한 것입니다:

따라서 다음 사이클 저점에 대한 우리의 중심 추정치는 ≈ $41,300이며, 바닥 대역 범위는 $39,000–44,000(\(RP_{LTH}\) 연간 예측 오차 MAPE 6.6–8.2%를 감안하면 대략 $36,000–47,000), 저점은 2026년 10월에 도착합니다. 참고로, 이 보고서 날짜 기준 시장은 대략 $61,700까지 떨어졌으며(데이터 마감 2026년 6월 10일) — 이미 투영된 바닥을 향해 대부분 내려왔지만 여전히 그 위에 머물고 있습니다.

우리의 저점 위치 추정법을 견고하게 만드는 것이 무엇인지 분명히 말할 가치가 있습니다. 우리는 저점 가격을 직접 예측하지 않습니다; 우리는 느리고 잘 거동하는 두 양 — 시장 성숙과 함께 예측 가능하게 표류하는 가치 평가 배수, 그리고 직접 실현 시가총액 회계로 단조롭게 전향 이월되어 하방 충격에 저항하는 비용 기준 — 을 예측하고, 그 곱이 가격을 내놓게 합니다. 변동성이 크고 예측하기 어려운 대상(시장 저점에서의 달러 가격)은 안정적이고 해석 가능한 두 가지로 분해됩니다. 그 분해가 애초에 고점으로부터 1년 앞서 저점을 부를 수 있는 이유입니다; 그리고 그것은 장기 보유자의 가속하는 코인 소비에 거꾸로 적용되어 고점 또한 짚어내는 동일한 구조적 논리입니다.

4. 표본 외 검증과 사이클 예측

모델은 2–3절에서 완전히 조립되었습니다; 남은 것은 알려진 역사적 데이터로 — 미래를 엿보지 않고 — 그 예측력을 검증하고 최종 예측을 내놓는 것입니다.

표본 외 워크포워드

누구나 이미 손에 든 역사에 곡선을 적합시킬 수 있습니다; 진짜 시험은 모델이 한 번도 본 적 없는 고점을 짚는 것입니다. 그래서 각 예측 대상 사이클에 대해 우리는 앞 절들에서 기술한 알고리즘을 사용해 모든 행동 파라미터를 그 사이클에 엄격히 선행하는 데이터로 다시 적합시키며, 전체 상승에 대한 스칼라 자본 투입 수치(모델이 예측하지 않고 시나리오 입력으로 받는 값 — 유입 자체는 부분적으로 가격에 내생적이며; 자본 유입 프로파일은 각 실행에서 직전 사이클로부터 취함)를 넘어서는 미래로부터의 누출은 없습니다. 모델은 그 핵심에서 조건부입니다: 사이클에 대한 예상 자본 유입을 넣어주면 함의된 가격을 돌려줍니다; 유입을 지어내지 않습니다; 주어진 유입에 가격을 매깁니다.

2025년의 \( -1\% \) 결과가 대표 결과입니다: 2022년까지 이용 가능한 데이터를 넘어선 어떤 것도 사용하지 않고, 모델은 2025년 10월 고점을 그 실제 값의 1% 이내에 두었습니다. 그것은 사후 적합이 아니라 예측 증거입니다. 2021년의 \( +10\% \) 빗나감도 똑같이 시사적이며, 우리는 그것을 숨기지 않습니다: 그 사이클은 투입 프로파일의 구조적 단절 위에 정확히 놓여 있었습니다 — 상승 중간에 \( K \)가 \( \approx 7 \)에서 \( \approx 2.7 \)로 붕괴했습니다 — 과거로부터 보이지 않던 레짐 전환입니다. 새 레짐이 자리 잡자, 바로 다음 예측(2025)은 1% 이내에 적중했습니다.

저점은 솔직히 더 약합니다. 표본 외 저점 오차(동일한 회계 엔진; 모든 입력이 직전 데이터만 사용 — 소비 법칙, 생존 곡선, 연령 커널; 바닥은 이전에 관측된 바닥들의 평균으로 취함): 2015 \( +30\% \), 2018 \( +25\% \), 2022 \( -15\% \). 그 분해가 시사적입니다. 2022년에 원장은 \(RP_{LTH}\)를 \( -1\% \) 이내로 정확히 맞혔습니다 — 빗나감 전체가 너무 낮은 직전 데이터 기반 바닥 예측(실현된 0.82에 대해 0.70)에 있습니다. 초기 사이클에서는 그림이 뒤집힙니다: 바닥은 거의 맞는 반면 \(RP_{LTH}\)가 빗나갑니다(\( +23\% \)와 \( +35\% \)) — 깊은 항복이 원장이 이월하는 것보다 빠르게 코호트의 비용 기준을 다시 씁니다. 저점 모델의 논거는 누적된 적중 기록이 아니라 현대 시대에서 그 구성 요소들의 안정성입니다: \(RP_{LTH}\)의 관성과 성숙하는 바닥.

타이밍: 고점 간 거리

가격 모델을 날짜가 매겨진 예측으로 바꾸려면 달력이 필요합니다 — 그리고 비트코인은 여기서 놀랍도록 규칙적입니다. 한 사상 최고가에서 다음까지의 거리(ATH 간, 고점 → 고점)는 약 1425일로 유지되며, 고점에서 저점까지의 하락은 더욱 빡빡합니다: 완료된 두 현대 사이클에 걸쳐 363일과 366일(1년 넘는 기간에 사흘의 편차).

이 시계를 최근 고점 — 2025년 10월 6일의 $124,414 — 에 적용하면, 사이클 저점은 약 1년 후인 2026년 10월 초에, 다음 고점은 직전 고점으로부터 대략 1425일 후인 2029년 늦여름에 놓입니다. 날짜는 고정되었습니다; 가격 수준은 아직 채워 넣어야 합니다.

예측: 저점, 고점, 유입 시나리오

저점은 3절에서 도출됩니다: 그것은 장기 보유자 비용 기준선 \( p_{\text{bottom}} = \text{MVRV}_{\text{LTH}}^{\text{floor}} \times RP_{\text{LTH}} \)에서 형성됩니다. 예측 날짜까지 \( RC_{\text{LTH}} \) 원장은 \( RP_{\text{LTH}} \approx \$48.6\text{k} \)를 운반하고, \( \approx 0.85 \)의 바닥은 2026년 10월경 중심 저점 추정치 \( \approx \$41{,}300 \)(바닥 대역 \( \$39\text{–}44\text{k} \); \(RP\) 예측 오차를 반영하면 — \( \approx\$36\text{–}47\text{k} \))을 줍니다.

다음 고점(\( \approx 2029 \))은 모델이 스스로 공급할 수 없는 하나의 외부 입력 — 상승에 걸친 누적 자본 유입 \( \Delta\text{RCap} \) — 에 달려 있습니다. 시나리오를 허공에서 고르는 대신, 우리는 그것들을 과거 사이클의 실제 유입에 고정합니다. 저점에서 고점까지 시장은 \$2.8B(2013), \$69B(2017), \$364B(2021), \$685B(2025)를 투입했습니다. 유입의 성장 배수는 감쇠합니다 — \( \times 24.5 \to \times 5.3 \to \times 1.88 \) — 반면 절대 증분은 이미 안정되었습니다: \( +\$295\text{B} \), 그다음 \( +\$321\text{B} \). 그것이 성숙하는 자산의 서명입니다: 자본 성장이 곱셈적 레짐에서 덧셈적(선형) 레짐으로 이동하는 것 — 그리고 바로 그 전환이 관측된 배수 감쇠를 만들어냅니다. 아래의 각 시나리오는 그 감쇠가 어떻게 이어지는지에 대한 가설입니다:

보수적 “Fade” 시나리오에서는 자본 유입이 역사상 처음으로 줄어듭니다 — 그럼에도 모델은 가격을 \( \approx\$131\text{k} \), 2025년 고점보다 ~5% 높을 뿐인 수준까지 운반합니다: 보유자 기반의 비용 기준이 사이클에 걸쳐 충분히 올라 옛 고점이 더 이상 비싸지 않게 됩니다. 중심 “Maturity” 시나리오는 성숙한 시장이 사이클당 \( \approx\$320\text{B} \)를 계속 더한다고 가정합니다 — 선형 레짐으로, 유입 경로의 구조에 의해서도 뒷받침됩니다: 다가오는 사이클은 첫날부터 현물 ETF가 가동되는 첫 사이클입니다. “Momentum”은 상단 가장자리입니다: 감쇠가 멈추고 직전 사이클의 배수가 반복됩니다. 분명히 하자면: 이 격자는 의도적으로 단순하게 유입 자신의 역사를 외삽한 것입니다; 거시 유동성 사이클과 다른 자본 시장과의 비트코인의 경쟁을 포함하는 제대로 된 유입 예측은 우리의 향후 연구 과제입니다.

이 관계는 깔끔하게 역전됩니다: 심리적 BTC $500k 이정표는 누적 \( \Delta\text{RCap} \approx \$3.3\text{T} \)(직전 사이클 유입의 4.9×)를, $1M 코인은 무려 \( \approx \$7.4\text{T} \)(10.8×)를 필요로 합니다. 이것들은 예측이 아니라 자본 유입 기대치를 가격으로 변환하는 환산 계수입니다. 전체 궤적 — 투영된 \( \approx \$41\text{k} \) 저점(2026년 10월)과 2029년까지 부채꼴로 펼쳐지는 세 상승 시나리오 — 은 메인 그림에 나와 있습니다.

단일 공식으로 본 전체 모델

모델은 수치적입니다: 매일의 가격은 실현 시가총액 회계, 코호트 소비, 코인 성숙으로부터 반복적으로 떠오르며, 그 어떤 개별 부분도 유입-고점 관계를 닫힌 형태로 명시하지 않습니다. 그럼에도 출력은 놀랍도록 단순한 형태로 붕괴합니다. 엔진을 넓은 유입 격자에 걸쳐 휩쓸면 — 각 사이클의 실제 값의 0.2×에서 5.5×까지, 다른 모든 입력은 워크포워드 시험에서와 정확히 같이 직전 데이터에서만 가져옴 — 네 사이클 모두에서 고점이 아핀-멱(affine-power) 공식을 통해 높은 정확도로 유입에 의존함을 발견합니다(평균 오차 MAPE 0.2–0.4%):

여기서 \( P_0 \)는 유입이 0일 때의 가격이고, \( K_{100} \)은 첫 \( \$100\text{B} \) 유입이 고점 가격에 기여하는 몫입니다; 그 이후의 매 \( \$100\text{B} \)는 지수 \( e \)의 멱법칙을 따라 약간씩 덜 더합니다:

자본을 가격으로 바꾸는 변환율은 안정적입니다: 지수 \( e \)는 좁은 \( 0.94\text{–}0.98 \) 대역에 있고, \( K_{100} \)은 현대 시대에 첫 \( \$100\text{B} \)당 \( \$16\text{k} \) 부근에 정착했습니다. 각 사이클 "공식"의 전체 진화는 절편 \( P_0 \) — 유입이 0일 때의 가격 — 에 살아 있습니다. 그것은 내부 코인 회전이 만들어내는 비용 기준 표류입니다: 새 달러가 단 한 푼 없어도 오래되고 싼 코인이 소비되어 현재 가격으로 다시 쓰이므로, \( P_0 \)는 이전에 들어온 모든 자본의 기억입니다. 사이클을 거듭하며 그것은 무시할 만한 \( \$0.6\text{k} \)에서 \( \$62.8\text{k} \)로 커졌습니다 — 이미 기저 시나리오 예측의 3분의 1입니다. 절편이 없는 순수 멱법칙(\( P_0 = 0 \))은 엔진을 눈에 띄게 더 나쁘게 적합하며 그 지수가 사이클마다 표류한다는 점에 유의하십시오: 커지는 상속된 기저가 관계를 휘게 하고, 절편 없는 적합은 두 개의 구별되는 메커니즘 — 상속된 비용 기준과 새로운 자본 — 을 하나의 지수로 뒤섞습니다.

다가오는 사이클에 대해 이 공식은 고점 계산기가 됩니다: 누적 유입에 대한 자신의 추정치를 넣으면 엔진 자체를 실행하지 않고도 모델이 함의하는 가격을 읽을 수 있습니다. 기저 시나리오 부근에서는 매 \( +\$100\text{B} \) 유입이 고점에 \( \approx\$13\text{k} \)를 더합니다:

적용 한계를 강조합니다. 이 공식은 2026–2029 사이클에 대한 모델의 스냅숏이며, 미래 사이클로 맹목적으로 옮겨서는 안 됩니다: 위 표가 보여주듯 파라미터는 사이클마다 체계적으로 표류합니다 — 무엇보다 기저 \( P_0 \)는 각 사이클이 자본의 전체 직전 역사로부터 상속합니다. 2017년 공식은 2025년 고점에 대해 아무것도 말해주지 못했을 것입니다. 그것은 모델의 대체물이 아니라 모델로 빠른 계산을 하기 위한 편의 도구입니다 — 다가오는 사이클에 대해 자본 유입 기대치를 모델의 고점 가격으로 번역한 것입니다.

5. 결론, 한계 및 다음 단계

복잡한 시스템의 예측은 그 상호의존성과 구동 요인을 추적함으로써 언제나 더 단순하게 만들 수 있습니다. 비트코인의 경우 가격의 연료는 자본 유입이며, 그 최선의 가용 추정치는 실현 시가총액의 변화입니다: 이 지표는 거의 매끄럽고, 느리게 움직이며, 15년 넘게 누적된 역사를 담고 있습니다. 크립토 자산 섹터에 대한 관심 — 그리고 그와 함께 간접적으로 자본 유입 — 이 직전 사이클 대비 어떻게 변할지에 대한 견해를 세우는 것은 비교적 쉽습니다.

너무나 자주 분석가들의 비트코인 가치 평가는 허공에서 끌어내어지거나 통계적으로 유의미하지 않은 기술적 분석 지표에 기댑니다. Blocklens-TOP 모델 뒤의 신중하고 방법론적으로 엄밀한 접근은 우리가 그런 종류의 추정을 걸러낼 수 있게 해줍니다: 예컨대 우리는 비트코인이 2030년 전에 $1M에 도달하는 것을 비현실적으로, 같은 기간에 $500k를 돌파하는 것을 가능성 낮은 것으로 봅니다(달러 인플레이션이 현재 수준을 유지한다는 가정 하에). 그것은 꽤 짧은 3년 창(저점에서 고점까지) 안에, 인류 역사 전체에서 단지 소수의 자산 부류에서만 관측된 규모의 자본 유입(미국 국채 시장, 2019–2021년 중국 신축 주택 시장, 2차 세계대전 중 미국 전쟁 채권 등)을 필요로 하기 때문입니다.

이 모델이 무엇인가

세 가지 속성이 그것을 정의합니다.

통계적이 아니라 메커니즘적입니다. 가격은 역가격 관계 \( p_t = \text{inertia}(t) + \Delta\text{RCap}(t)/Q(t) \)로부터 복원됩니다. 여기서 \(Q(t)\)는 BTC 단위의 일일 소비량이고 관성 항은 그날 이동하는 코인의 소비 가중 비용 기준입니다. 여기에 블랙박스는 없습니다. 각 양 — 코호트 공급, 소비율, 비용 기준 — 은 경제적 의미를 지닌 관측 가능한 온체인 지표입니다.

고점은 내생적입니다. 모델은 단일한 음의 피드백 루프로부터 고점을 스스로 발견합니다. 가격이 오르면 LTH 시장 가치 대 실현 가치 비율(MVRV_LTH, 가격을 LTH 비용 기준으로 나눈 값)이 그와 함께 오르고, 장기 보유자는 완만한 멱법칙에 따라 더 빠르게 분배합니다,

더 빠른 분배는 일일 소비량 \(Q\)를 높이고, 이는 \(\Delta\text{RCap}/Q\)의 성장을 억제하며, 이는 다시 가격을 둔화시켜 고점으로 만듭니다. 도취를 표시하는 바로 그 행동이 그것을 끝내는 행동입니다.

현대 레짐에서 표본 외로 검증됩니다. 엄격한 표본 외 워크포워드 하에서 — 모든 입력을 각 예측 대상 사이클에 엄격히 선행하는 데이터로, 공급 경로와 발행을 포함해, 미래 누출 없이 다시 적합 — 모델은 2022년까지의 데이터에 미래 자본 유입의 정확한 값만 더해 2025년 고점을 1% 이내(−1% 오차)로 짚어냅니다. 실제 2025년 고점은 $124,414를 찍었습니다. 그 단일 숫자가 이 작업의 대표 결과입니다: 모든 행동 파라미터를 2022년까지의 데이터로만 적합한 가격 형성 모델이, 실제 사이클 유입 총합과 달력이 주어지면, 미래로 3년(완전한 강세장 하나)을 1% 이내로 고점을 재현합니다 — 공급 동역학을 포함한 모든 입력이 직전 데이터에만 적합된 채로.

이 모델이 무엇이 아닌가

모델의 도달 범위를 분명히 하는 것은 그 명세의 일부입니다. Blocklens-TOP 모델은 좁기 때문에 바로 강력하며, 그 가장자리를 명시적으로 밝힐 가치가 있습니다.

자율적 예언자가 아닙니다. 엔진은 자본 유입을 가격으로 매핑합니다; 유입을 예측하지는 않습니다. 상승에 걸친 \(\Delta\text{RCap}\)의 누적 투입은 \( \text{frac}(\tau) = \tau^{K}\)를 따르며, 여기서 \(\tau\)는 경과한 상승 분율입니다 — 강하게 뒤쪽에 몰려 있어, 상승 중간까지 자본의 ~7–24%만 투입됩니다. 따라서 모든 전향 가격 경로는 총 유입 시나리오에 조건부입니다. 시나리오를 명시하면 모델이 고점을 돌려줍니다: 사이클 유입 $460B(“Fade”)는 ~$131k를, $1.01T(“Maturity”)는 ~$205k를, $1.29T(“Momentum”)는 ~$242k를 함의합니다. 거꾸로 실행하면 $500k의 BTC는 \(\Delta\text{RCap} \approx \$3.3\text{T}\)를, $1M은 ~$7.4T를 요구합니다. 이것들은 예측이 아닙니다; 투입된 자본과 가격 사이의 환율이며, 자본 자체는 여전히 입력으로 남습니다.

레짐 전환은 본질적으로 어렵습니다. 투입 지수 \(K\)는 역사에 걸쳐 일정하지 않습니다. 초기 사이클은 자본을 훨씬 더 고르지 않게 투입했습니다(2013년과 2017년에 \(K \approx 6.5\text{–}7.0\)); 현대 사이클은 더 평평한 프로파일을 가집니다(그 위에 연속된 시그모이드 분출이 보임): \(K \approx 2.7\text{–}2.8\). 2021년 사이클은 단층선 위에 정확히 놓여 있습니다: 상승 중간에 \(K\)가 ~7에서 ~2.7로 붕괴합니다 — 직전 데이터로부터 알 수 없었던 구조적 단절입니다. 표본 외 워크포워드는 그 대가를 분명히 보여줍니다: 2021년 고점이 +10% 초과합니다. 모델은 레짐 변화를 내다볼 수 없습니다; 새 레짐이 읽히게 된 후에야 그것에 가격을 매길 수 있습니다.

표본이 작습니다. 비트코인은 대략 다섯 번의 사이클을 거쳤습니다. 아무리 통계적으로 신중해도 데이터에 담기지 않은 자유도를 만들어낼 수는 없으며, 여기의 모든 표본 외 주장은 그 한계를 염두에 두고 읽어야 합니다. 고무적인 신호 — 엔진이 우연이 아니라 실제 구조를 포착함을 시사하는 부분 — 는 표본 외에서 현대 고점이 +10%(2021)와 −1%(2025)에 떨어지고, 저점은 더 느슨하게 +30%(2015), +25%(2018), −15%(2022)에 떨어진다는 것이며, 현대 저점 빗나감은 비용 기준이 아니라 전적으로 바닥으로 설명됩니다 — 모두 모든 입력이 예측 대상 사이클에 선행하는 데이터에만 적합된 채로입니다.

다음 단계

이 모델은 토대이며, 현재 멈춘 지점으로부터 몇 가지 잠재적 개선이 자연스럽게 따라옵니다.

1. 소비율 예측을 위한 다요인 모델. \(c_{\text{LTH}}\)에 대한 멱법칙은 단순화입니다(단일 요인, 즉 장기 보유자 포지션의 수익성에 의존합니다). 실제로 장기 보유자 행동은 언제나 여러 요인에 의해 동시에 빚어집니다(수익 기대, 가격 모멘텀, 사이클 내 시점 등). \(c_{\text{LTH}}\)에 대한 더 정교하고 더 정확한 모델은 우리의 향후 연구 과제입니다.
2. 자본 유입과 그 시간적 분포의 예측. 4절은 가능한 자본 유입에 대해 꽤 원시적인 시나리오 집합을 사용합니다. 유입 자체 — 그리고 크립토 자산 섹터에 대한 관심 — 는 분명히 거시경제 요인과 인접 자본 시장의 상태에 의존합니다. Blocklens-TOP 모델의 향후 버전에서 우리는 이 공백을 메우고 두 모델을 결합하여 완전한 그림을 얻으려 할 것입니다.
3. 실시간 추적. 모든 입력은 Blocklens 일별 UTXO 연령 코호트 스냅숏과 보유자 가치 평가 지표에서 도출되므로, 전체 모델은 지속적으로 갱신되는 모니터로 실행될 수 있습니다 — 지금 펼쳐지는 하락(2025년 고점 $124,414에 대해 2026년 중반 가격은 $61.7k 부근)을 투영된 저점까지 추적하고, 자본 유입 데이터가 도착하면 다음 상승에 다시 가격을 매깁니다.

Blocklens-TOP 모델은 스스로 미래를 말해주지 않을 것입니다 — 그리고 그럴 수 있는 척하지도 않습니다. 그것이 하는 일은 아무도 답할 수 없는 질문 — 가격이 어디로 갈 것인가? — 을 적어도 다룰 수 있는 질문 — 얼마나 많은 자본이 투입될 것인가? — 으로 바꾸는 것입니다. 그것에 답하면 나머지는 단순한 산수입니다.

6. 용어 및 기호 정리

이 보고서에서 사용된 모든 기호와 약어를 여기 모았습니다. 항목은 탐색의 편의를 위해 묶여 있습니다: 먼저 시장 및 온체인 기본 요소, 다음으로 코호트 기구, 역가격 엔진, 고점 구동 요인, 마지막으로 저점 및 사이클 구성물. 아래 첨자 \(g\)는 두 코호트 \(\{\text{STH},\text{LTH}\}\)에 걸치고; \(t\)는 하루를, \(a\)는 코인의 연령을 일 단위로 나타냅니다.

6.1 시장 및 온체인 기본 요소

6.2 코호트와 연령 가중 커널

6.3 역가격 엔진과 고점 구동 요인

6.4 자본 투입, 저점, 그리고 사이클 모양