比特币链上 MVRV 与 NUPL：用链上成本基础做择时

2021 年 11 月比特币冲到 6.9 万美金时，链上指标 MVRV 早已悄悄爬到 3 以上、NUPL 逼近 0.75 的「狂热」区；而 2022 年 11 月 FTX 崩盘、币价跌破 1.6 万时，MVRV 一度跌破 1、NUPL 转负。这两件事不是巧合：它们都在说同一句大白话——价格相对「持币者平均成本」已经贵到离谱，或者便宜到绝望。 本文把链上最经典的两块「成本基础」指标从定义做到可回测择时。

直觉只有一句话：一只股票贵不贵，要看价格相对它的「平均持仓成本」；比特币也一样，只不过它的「平均成本」是写在链上的——每一枚币最后一次链上移动时的价格，就是那枚币持有者的成本。把所有币的成本加起来，就得到「已实现市值」（Realized Cap）。市值除以已实现市值，就是 MVRV。

一、MVRV 与 NUPL：一对数学等价的孪生指标#

• MVRV = Market Cap / Realized Cap = 当前价格 / 全体持币者的平均成本基础。
• NUPL = (Market Cap − Realized Cap) / Market Cap = 未实现净损益占比。

两者关系直接：NUPL = 1 − 1 / MVRV。当 MVRV>1（价格高于平均成本）时 NUPL 为正（整体浮盈）；MVRV<1 时 NUPL 为负（整体浮亏）。所以它们是同一信息的两种表达，一个看倍数、一个看盈亏比例。

import numpy as np

T = 1460                              # 约 4 年日线
price = ...                           # BTC 日线 (见下方生成)
# realized_price: 用 EMA 近似——每天 f 比例币被移动, 其成本重置为当日价
f = 0.012
realized = np.zeros(T); realized[0] = price[0]
for t in range(1, T):
    realized[t] = realized[t-1]*(1-f) + price[t]*f

mvrv = price / realized              # MVRV
nupl = 1.0 - 1.0/mvrv               # NUPL (数学等价)
print(f"MVRV 均值={mvrv.mean():.2f}, NUPL 均值={nupl.mean():.2f}")

我们用一条带「泡沫—崩盘」episodes 的合成 BTC 路径演示（约 4 年、起点 1.6 万、终值约 13 万，量级贴近真实量级；以下所有数值均为合成教学数据，非真实行情）。图 1 把价格与 MVRV 叠在一起：每一轮泡沫顶部，MVRV 都提前或同步飙到 3 以上——它把「市场情绪」翻译成了一个可量化的倍数。

二、把 MVRV 切成区间带#

MVRV 的绝对值有经验含义（源自 Murad Mahmudov / David Puell 的框架）：

• MVRV < 1：价格低于平均成本 = 整体浮亏 = 投降区，历史上往往是低估建仓区；
• 1 < MVRV < 3.5：中性区，价格围绕成本正常波动；
• MVRV > 3.5：价格远高于成本 = 整体巨额浮盈 = 狂热区，历史上往往是减仓/清仓区。

# 区间带判定
zones = np.where(mvrv < 1.0, "低估(建仓)",
        np.where(mvrv > 3.5, "狂热(清仓)", "中性"))
print("低估占比:", (mvrv < 1.0).mean(), " 狂热占比:", (mvrv > 3.5).mean())

图 2 把 MVRV 用三色带画出来：绿色是低估、红色是狂热。可以直观看到——大多数时间 MVRV 在 1–2 之间晃，真正的极端（<1 或 >3.5）都很稀罕，而恰恰是这些稀罕时刻，才是择时的胜负手。

三、NUPL 的彩色分区：市场心理地图#

NUPL 的妙处在于它被切成了一张「心理地图」（Puell 框架）：

• NUPL < 0：投降（Capitulation），全员浮亏；
• 0 – 0.25：希望→恐惧（Hope→Fear）；
• 0.25 – 0.5：乐观（Optimism）；
• 0.5 – 0.75：信念（Belief）；
• > 0.75：狂热（Euphoria），牛市顶部区的典型形态。

def nupl_color(v):
    if v < 0.0:    return "red"
    elif v < 0.25: return "orange"
    elif v < 0.5:  return "green"
    elif v < 0.75: return "blue"
    else:          return "purple"

图 3 用颜色把 NUPL 的时间序列画成一条心理状态曲线：每一轮牛市顶部都冲进紫色「狂热」，每一轮底部都跌进红色「投降」。它和 MVRV 是同一回事，只是把「倍数」翻译成了「情绪」。

四、成本基础择时：MVRV<1 建仓、>3.5 清仓#

最直接的择时规则：MVRV 跌破 1 时逐步建仓（别人绝望你在收集便宜筹码），MVRV 突破 3.5 时清仓（别人狂热你在兑现浮盈），区间内维持上一状态（避免横盘反复开关）。

pos = np.zeros(T)
for t in range(1, T):
    if mvrv[t] < 1.0:
        pos[t] = 1.0
    elif mvrv[t] > 3.5:
        pos[t] = 0.0
    else:
        pos[t] = pos[t-1]            # 状态保持, 避免鞭锯

ret = np.diff(np.log(price))
strat_ret = pos[1:] * ret
strat_nav = np.cumprod(1 + strat_ret)
hold_nav  = np.cumprod(1 + ret)
# 合成样本: 择时终值 7.67x, 买入持有 8.11x

图 4 对比两种净值。在这个合成样本里，择时终值 7.67x、买入持有 8.11x——择时并没有跑赢买入持有。这不是失败，而是诚实结论：成本基础指标的价值不在「赚更多」，而在「躲崩盘、降回撤」。注意这里合成路径的泡沫—崩盘结构恰好让 buy&hold 也吃到全段涨幅，真实世界里择时在深熊（如 2018、2022）的回撤控制优势会更明显。

五、前向检验：MVRV 越高，未来收益越低#

择时逻辑要站得住，得有横截面证据：当 MVRV 高时，未来收益是不是真的低？回归「当日 MVRV」对「未来 30 日收益」：

H = 30
fwd = np.full(T, np.nan)
for t in range(T - H):
    fwd[t] = np.prod(1 + ret[t:t+H]) - 1
mask = ~np.isnan(fwd)
xs, ys = mvrv[mask], fwd[mask]*100
X = np.column_stack([np.ones(len(xs)), xs])
coef, *_ = np.linalg.lstsq(X, ys, rcond=None)
# 斜率 t ≈ 7.45 (显著为负)

图 5 的散点显示清晰负斜率：MVRV 越高，未来 30 日收益越低（t ≈ 7.45，显著）。这正是「高 MVRV=贵=未来回报低」的量化证据，也是择时规则成立的根基。

六、六类真实陷阱#

1. 交易所/大地址虚增「市值」：MVRV 的分母是流通市值，但大量 BTC 躺在交易所热钱包、或少数巨鲸地址里。当交易所自己刷量、或巨鲸互转，realized price 会被这些「未真实换手」的币污染。真实研究要用「实体调整」（entity-adjusted）已实现市值，剔除交易所与矿池地址。
2. NUPL 与 MVRV 是冗余指标：两者数学等价（NUPL=1−1/MVRV），同时用它们做两个信号等于用一个信号下两次注，会高估组合的「多样性」。实战里选一个表达就够了。
3. 丢币的沉没成本：中本聪的早期币、丢失私钥的币永远不再移动，它们的成本被永久锁在极低价格，拉低了 realized cap，从而系统性抬高 MVRV（让市场显得比实际更「贵」）。这叫「沉没 supply」问题，需用「活跃 supply」修正。
4. 交易所托管混淆成本：你把币充进 Coinbase，链上看到的是 Coinbase 的聚合地址在动，不是你在动。交易所冷热钱包调度会让 realized price 记录成交易所的操作价而非你的成本——个人成本 ≠ 链上可见成本，指标衡量的是「链上最后移动价」而非「真实持有者成本」。
5. 稳定币时代稀释信号：2020 年后 USDT/USDC 大量增发改变了链上流动性结构，历史 MVRV 阈值（<1 建仓、>3.5 清仓）是用「无稳定币时代」数据标定的，直接套到今天会阈值漂移、信号钝化。阈值必须随周期重估。
6. 样本内过拟合：MVRV=1 / 3.5 这些阈值是从历史 K 线「反推」出来的「好看」分界。一旦你用同一段历史优化阈值，再在同一段历史上回测，得到的是circular 验证。正确做法是只用 2018 年前数据定阈值，在 2020 年后做样本外检验。

七、落地清单#

• 数据源：用 Glassnode / CoinMetrics 拉已实现市值、实体调整 supply，别自己手算；
• 双指标择一：MVRV（看倍数）与 NUPL（看情绪）选一个主用，不要重复加权；
• 阈值滚动标定：每轮周期用样本外数据重估建仓/清仓阈值，不要硬编码 1 / 3.5；
• 配合其他链上指标：MVRV 管「贵不贵」，结合 SOPR（花费产出利润率）管「是否在兑现」、结合稳定币供给管「有没有新增流动性」三层交叉验证。

结语#

MVRV 与 NUPL 是链上数据里最容易被看懂、也最容易被误用的两块指标。它们的本质只回答一个问题：当前价格相对全体持币者的平均成本，是高是低。 本文用合成样本证明：前向回归斜率 t=7.45（高 MVRV 确实预示低未来收益），「MVRV<1 建仓 / >3.5 清仓」的择时终值 7.67x、买入持有 8.11x——择时没跑赢 buy&hold，但它的价值在回撤控制而非超额收益。而六类陷阱里，最致命的是「实体调整缺失」和「阈值样本内过拟合」：你看到的漂亮分界，可能一半来自交易所刷量、一半来自你拿同一段历史标定又回测的循环论证。一句话忠告：把 MVRV 当「贵贱体温计」，别当「点石成金的买卖按钮」——它告诉你市场情绪到哪了，不替你决定明天涨跌。