Selon BlockBeats, l'article explore l'indicateur URPD, un outil utilisé dans l'analyse des données on-chain pour comprendre la distribution des prix du Bitcoin à travers différents coûts de détention. URPD, ou Distribution du Prix Réalisé des UTXO, utilise la structure unique de la blockchain du Bitcoin pour fournir des informations indisponibles sur les marchés financiers traditionnels. Cet indicateur permet aux analystes d'observer la distribution des avoirs en Bitcoin à divers niveaux de prix, montrant ainsi le coût d'achat de chaque Bitcoin.
L'indicateur URPD est essentiel pour analyser le turnover, l'accumulation et la distribution des avoirs en Bitcoin. En examinant les changements quotidiens dans l'URPD, les analystes peuvent suivre comment les chips Bitcoin sont échangés à différents niveaux de prix. Par exemple, la comparaison des graphiques URPD du 1er mai et du 1er octobre révèle une distribution notable de chips à faible coût après une période de fluctuation des prix.
Historiquement, une distribution significative de chips à faible coût et à fort profit se produit près des sommets du marché, tandis que l'accumulation se produit dans des plages plus étroites près des creux du marché. L'URPD peut être utilisé avec d'autres données, telles que les bénéfices réalisés et le MVRV, pour obtenir une compréhension globale de la dynamique du marché.
Lorsqu'un grand nombre de chips s'accumulent dans une plage de prix spécifique, cela indique un consensus croissant en matière d'offre et de demande. Si les prix augmentent brusquement au-delà de cette plage, les chips accumulés peuvent fournir un soutien futur. À l'inverse, si les prix tombent en dessous de cette plage, les chips peuvent être piégés, agissant potentiellement comme une résistance lors de futures augmentations de prix.
L'article conclut en encourageant les lecteurs intéressés par l'analyse des données on-chain à suivre la série pour des informations plus approfondies. Il invite également les lecteurs à suivre les réseaux sociaux de l'auteur pour plus de contenu éducatif sur l'analyse des données on-chain.
