链上数据正在成为加密市场分析的重要工具。CryptoComLearn发布的入门材料指出，传统估值方法很难直接套用到加密货币与区块链形成的新型资产和市场，链上数据正是用来填补这部分空白。由于加密网络建立在公开账本之上，市场参与者能够直接观察网络活动、资金流动和供给变化，��一点与传统市场有明显差异。
材料显示，链上数据的雏形最早可以追溯到2011 年的早期加密市场指标，而更广泛的采用和发展则集中在2015 年至 2017 年之间。公开、可验证，是它最核心的特点。围绕某条链或某种代币的经济结构、网络健康状况以及不同参与者的行为，都可以从这类数据中提取线索。
链上数据能看到哪些行为
文中将链上数据的观察对象划分得很清楚：持币者、矿工、投机者，以及所有与网络发生交互的参与方。它既能反映采用曲线，也能辅助判断网络价值。对分析者来说，链上数据提供的是一套可持续跟踪的“行为记录”，而不是只看价格涨跌。
在持币者维度，材料提到Hodl Waves这类指标，用来跟踪比特币持有者的囤币与花费行为。不同颜色区间对应不同“币龄”群体，波段变宽通常代表该年龄段的币量增加，也就是积累；波段收窄则意味着相应币量下降，可能对应支出或卖出。短句。它既可以观察短期变化，也可用于把握更长周期的市场节��。
矿工、杠杆资金与网络算力
矿工相关指标则聚焦收入结构与经营状态。材料指出，矿工收入主要来自两部分：一是发现新区块获得的奖励，二是确认链上交易得到的手续费。将手续费收入与总收入进行比较，可以看到矿工收入中有多少比例来自交易活动。这类数据有助于判断把新 BTC 带入流通的主体是否处在较高或较低的盈利状态。
投机者行为方面，文章举了未平仓合约（Open Interest）的例子。该指标衡量市场中尚未平仓的期货合约所对应的资金规模。未平仓量上升，意味着有更多美元被配置到期货仓位；下降则相反。由于杠杆会影响比特币价格波动，这类数据常被用来观察市场中的投机强度与潜在影响。
网络状态则可通过算力（Hash Power）来理解。算力反映网络的计算能力，直接关系到交易确认能力和网络安全性。材料认为，这类健康度指标能够显示网络在某一时点的强弱项，也常与 BTC 的市场价值存在联系。
供给、估值与采用率指标
在供给侧分析中，固定且可预知的发行节奏被视为比特币等数字资产的重要特征。材料提到，盈利中的总供给可用于追踪流通供给中处于盈利状态的比例，帮助分析市场按什么价格区间给 BTC 定价，以及潜在止盈可能出现在哪里。除此之外，交易所余额、矿工持币量、以及持有任意数量代币的钱包地址数，也能从不同角度反映比特币供给及其分布。
估值部分，文中介绍了NVT 比率，即网络价值与交易额之比。其计算逻辑是总市值除以每日链上转移的 BTC 金额（以美元计）。这一指标被用来观察市值增长是否由网络使用提升支撑，还是来自其他来源。材料将其与股票市场常用的市盈率作类比，强调公开账本让这类指标能够被持续追踪。
采用率分析则包括非零地址数、新地址数量等指标。材料指出，技术型市场中的价值常与采用情况密切相关，但采用本身并不容易量化。链上数据提供了一套可以衡量加密货币采用速度的工具，还能细分到特定用户群体，支持不同角度的采用分析。
机构行为为���也能被追踪
文章还把机构行为纳入链上分析框架。示例包括大型基金和 ETF 的持仓变化，以及场外交易台活动。文中点名提到Purpose ETF和Grayscale BTC Trust。对市场观察者来说，大型参与者的动向通常很重要，而加密市场与链上数据的独特之处在于，这类信息往往更容易被识别和跟踪。
这份材料的结论并没有给出价格预测，而是强调链上数据已经覆盖区块链生态与加密市场中的多个核心维度。随着行业继续扩张，并出现更强的互操作性，链上数据在分析比特币、以太坊等加密资产时的使用范围还会继续扩大。