讀懂非流動供應佔比：定義、計算與財務分析應用

打開鏈上數據分析平台，非流動供應佔比（Illiquid Supply Ratio）常被簡化解讀為「大戶囤幣」或「拋壓減弱」。然而，總供應量僅代表資產池的潛在規模，真正影響短期定價的是「願意在當前區間進入撮合的實際籌碼」。非流動供應佔比透過對地址群體的歷史行為與狀態進行分層，量化長期脫離撮合環節的沉澱份額，是評估鏈上籌碼結構與二級市場浮動盤的重要工具。

理解該指標必須確立清晰的邊界：「非流動」衡量的是歷史上低頻轉移的行為特徵，而非合約層面的硬性鎖倉。前者屬於持有者習慣推斷，隨時可能因市場環境改變；後者則是透過智能合約或既定規則鎖定、短期內無法提取的硬性約束。將行為沉澱混同於硬性鎖倉，是鏈上數據分析中最常見的誤讀來源。

界定「非流動」的兩套主流統計口徑

數據源的方法論直接決定指標讀數。目前業界劃分非流動供應主要依循兩條技術路線，使用前需明確其背後的計量邏輯：

行為口徑：累計支出比例法

以鏈上數據機構 Glassnode 的 Illiquid Supply 分層體系為代表，該方法基於實體生命週期內的累計轉入與轉出比率計算流動性評分：

行為口徑的分母為「實體歷史累計轉入量」。若某一實體累計接收 1,000 枚、累計轉出 990 枚，儘管現存餘額僅 10 枚，其流動性分數依然高達 99%，落入高度流動層。這種設計聚焦於歷史轉移特徵而非單一持倉規模。

時間口徑：持幣年齡分佈法

時間口徑以 UTXO 或帳戶最後一次鏈上移動距今的時長進行切分。常見的基準包含 155 天分界線（用於劃分長期持有者 LTH 與短期持有者 STH）以及持幣年齡分佈帶（HODL Waves）。

時間口徑便於透過全節點解析進行獨立驗證，但無法區分主動持有與私鑰丟失。早期丟失的地址隨着時間推移會永久計入非流動區間，從而在長期維度上推高整體非流動供應的基線水平。

實體歸併的核心作用

單純統計獨立地址會導致嚴重的數據失真。中心化機構在冷熱錢包之間的內部調撥，若以地址維度觀察，會被誤判為籌碼的大規模流入或沉澱。透過共同輸入花費（Common Input Ownership）及找零地址識別等啟發式聚類演算法，將多個地址關聯至同一控制主體，是還原真實籌碼結構的基礎前置步驟。

計算流程與示例拆解

計算非流動供應佔比通常遵循以下標準化流程：

1. 數據擷取與聚類：獲取鏈上完整交易記錄，執行實體聚類演算法合併同屬地址。
2. 流動性評分計算：針對每個實體，計算評分 $L = \frac{\sum \text{累計支出}}{\sum \text{累計流入}}$。
3. 分層標註與聚合：將 $L < 0.2$ 的實體標註為非流動，並將該類別所有實體的當前餘額加總。
4. 確定統計分母：選取匹配的發行量口徑（如當前流通總量）。
5. 得出佔比：執行比率計算。

計算公式：
非流動供應佔比 = $\frac{\text{非流動層實體當前持有總量}}{\text{全網當前流通總量}} \times 100\%$

以下以三個虛擬實體展示具體聚合邏輯：

在上述示例中，非流動層持幣量為 950 枚，三個實體合計餘額為 2,070 枚，樣本非流動佔比即為 $950 \div 2,070 \approx 45.89\%$。在全網分析中，分母的選取需特別注意：比特幣採用已開採流通總量；而在採用動態發行與銷毀機制的公鏈（如以太坊 PoS 質押與 EIP-1559 銷毀體系）中，質押鎖倉份額是否包含在分母或分子中，會直接改變比率的經濟含義。

數據平台讀數差異的原因分析

跨平台對比該指標時常會發現數值差異，主要源於以下工程與模型口徑的不同：

• 聚類模型覆蓋度：各機構維護的已知實體標籤庫深度不同，對交易所、託管商錢包的識別能力直接影響過濾程度。
• 分層閾值設定：部分平台採用 25% / 75% 替代 20% / 80% 作為分界，臨界持倉實體的歸類差異會產生數個百分點的跳變。
• 歷史溯源修正：當某個大型冷錢包被新識別為交易所所屬時，基於行為回溯的模型會重算歷史序列，導致歷史數據發生版本修訂。
• 未花費交易輸出處理：對找零地址（Change Address）的判定演算法差異，會改變轉移量的統計認定。

財務分析與二級市場應用場景

自由流通量與市場流動性深度

在傳統股權分析中，自由流通量（Free Float）扣除了大股東鎖定、策略持股與庫存股，用於衡量二級市場真實浮動盤。非流動供應佔比在鏈上發揮了類似的作用。當該佔比上升時，意味著可自由流通的籌碼收縮，即期市場的籌碼供應彈性下降，在相同買盤規模推動下容易引發更顯著的價格彈性。

供需結構矩陣交叉解讀

鏈上多維度指標聯動驗證

• 交易所餘額（Exchange Balance）：非流動供應佔比攀升若伴隨交易所餘額持續下降，反映出實質性的提幣沉澱。
• LTH-MVRV（長期持有者市值與已實現價值比）：當非流動供應佔比處於歷史高位且 LTH-MVRV 偏高時，代表長期持有群體處於高額未實現利潤狀態，需防範潛在的派發動能。
• SOPR / LTH-SOPR：評估當前支出籌碼的平均盈虧倍數，區分非流動份額活化究竟屬於盈利了結還是恐慌止損。

分析實操中的主要局限與陷阱

• 託管實體行為混淆：現貨 ETF、信託基金或機構託管帳戶的地址往往極少支出，極易被計入非流動層。然而一旦二級市場觸發贖回機制，這部分籌碼具備迅速清算的能力。
• 丟失幣的永久性基線偏移：因私鑰遺失而沉寂的早期資產，在統計學上屬於「永久非流動」，會隨時間推移持續推高整體佔比，形成與真實市場情緒無關的結構性上移。
• 帳戶模型鏈的適配限制：以太坊等帳戶模型缺乏 UTXO 粒度的花費鏈條，其非流動狀態多依賴智能合約質押、地址活躍週期等替代指標估算，統計噪聲顯著大於 UTXO 鏈。
• 慢變量擇時錯配：非流動供應佔比是以週、月為變化單位的結構性指標，無法直接對應短週期的日內價格波動。

鏈上數據追蹤實操工作流

在資產分析中納入該指標時，建議建立標準化的追蹤路徑：

1. 選定固定數據源與 API 欄位：例如採用 Glassnode Workbench（指標欄位：supply/illiquid）或 Dune Analytics 開源聚類查詢模組，保持取樣口徑固定。
2. 建立三維度週報矩陣：同步記錄「非流動供應佔比變化量」、「全網交易所餘額變動（Netflow）」與「LTH-MVRV 水平」。
3. 異常異動驗證機制：當指標出現偏離歷史移動平均線的單週異動時，回溯鏈上大額交易，核實是否為交易所錢包架構升級、金庫冷熱轉移等技術操作。
4. 結合巨集觀與衍生品盤口校準：非流動籌碼收緊屬於結構性背景，最終價格表現仍取決於訂單簿流動性與邊際資金流入。

常見問題 FAQ