Glassnode
262 Paylaşımlar
Glassnode
Square Verified+Şikayət et
İstifadəçini blokla
World leading onchain & financial metrics, charts, data & insights for Bitcoin & digital assets.
1 İzlənilir
1.9K+ İzləyicilər
843 Bəyəndi
Postlar
·
--
Məqalə
Coinbase + Glassnode: Kriptovalyutaların qrafik təhlili — 2026-cı ilin 4-cü rübüBitcoin üçüncü rübdə dib formalaşdırma mərhələsindən ilkin bərpa mərhələsinə keçdi; bu, FED-in sərtləşdirmə siyasətini yenidən bərpa etməsinə və uzunmüddətli ABŞ Xəzinədarlıq istiqrazlarının gəlirliliyinin artmasına baxmayaraq baş verdi. Coinbase Institutional ilə birlikdə hazırladığımız «Kriptovalyutaların qrafik təhlili» hesabatının 2026-cı ilin 4-cü rübünə aid buraxılışında bu bərpa prosesi üç istiqamətdə nəzərdən keçirilir: makroiqtisadi mənzərə və fond axınları, bitkoinin zəncirüstü göstəriciləri və törəmə alətləri, həmçinin Ethereum-un bazar və şəbəkə fəaliyyəti. Hesabatda rüb üçün ümumilikdə müsbət perspektiv təqdim olunur, lakin yaxın müddət üçün ehtiyatlı olmağa əsas verən amillər də göstərilir. Qrafiklərdə sentyabrın sonunadək Glassnode-un zəncirüstü məlumatları bazar və makroiqtisadi göstəricilərlə birləşdirilir.
Coinbase + Glassnode: Kriptovalyutaların qrafik təhlili — 2026-cı ilin 4-cü rübü
Bitcoin üçüncü rübdə dib formalaşdırma mərhələsindən ilkin bərpa mərhələsinə keçdi; bu, FED-in sərtləşdirmə siyasətini yenidən bərpa etməsinə və uzunmüddətli ABŞ Xəzinədarlıq istiqrazlarının gəlirliliyinin artmasına baxmayaraq baş verdi. Coinbase Institutional ilə birlikdə hazırladığımız «Kriptovalyutaların qrafik təhlili» hesabatının 2026-cı ilin 4-cü rübünə aid buraxılışında bu bərpa prosesi üç istiqamətdə nəzərdən keçirilir: makroiqtisadi mənzərə və fond axınları, bitkoinin zəncirüstü göstəriciləri və törəmə alətləri, həmçinin Ethereum-un bazar və şəbəkə fəaliyyəti. Hesabatda rüb üçün ümumilikdə müsbət perspektiv təqdim olunur, lakin yaxın müddət üçün ehtiyatlı olmağa əsas verən amillər də göstərilir. Qrafiklərdə sentyabrın sonunadək Glassnode-un zəncirüstü məlumatları bazar və makroiqtisadi göstəricilərlə birləşdirilir.
253
·
--
Məqalə
Хүүгийн өсөлтийн хүлээлт үнэд шингэхээ боливFed faizləri artırdıqdan iki həftə sonra bazarlar oktyabrda daha bir artım gözləyirdi. Bu həftə həmin gözlənti qiymətlərdən çıxarıldı. Fed rəsmiləri faizləri yenidən artırmağa tələsmədiklərini bildirdilər, inflyasiya gözləniləndən zəif oldu, sentyabr məşğulluq hesabatı isə mənfi nəticə göstərdi. Cümə günortadan sonra fyuçerslər oktyabrda faiz artımı ehtimalını bazar ertəsi günüki 66%-dən 22%-ə endirdi. Həmin müddətdə Bitcoin təxminən 1% bahalaşdı. Həftənin ən böyük məcburi alış dalğası məşğulluq hesabatından əvvəlki gecə baş verdi; short satanlar mövqelərindən sıxışdırılıb çıxarıldı.
Хүүгийн өсөлтийн хүлээлт үнэд шингэхээ болив
Fed faizləri artırdıqdan iki həftə sonra bazarlar oktyabrda daha bir artım gözləyirdi. Bu həftə həmin gözlənti qiymətlərdən çıxarıldı. Fed rəsmiləri faizləri yenidən artırmağa tələsmədiklərini bildirdilər, inflyasiya gözləniləndən zəif oldu, sentyabr məşğulluq hesabatı isə mənfi nəticə göstərdi. Cümə günortadan sonra fyuçerslər oktyabrda faiz artımı ehtimalını bazar ertəsi günüki 66%-dən 22%-ə endirdi. Həmin müddətdə Bitcoin təxminən 1% bahalaşdı. Həftənin ən böyük məcburi alış dalğası məşğulluq hesabatından əvvəlki gecə baş verdi; short satanlar mövqelərindən sıxışdırılıb çıxarıldı.
189
·
--
Məqalə
Tərcüməyə bax
Glassnode Alpha LabCrypto investors have access to more data than ever. On-chain activity, exchange flows, derivatives positioning, spot markets, order books and network fundamentals can each reveal a different part of the market.
That breadth is one of Glassnode’s greatest strengths. It can also create a difficult first question: Where should I start?
When a catalogue contains thousands of metrics, finding the small set that matters for a specific investment decision can become a research project of its own. Experienced quantitative teams can build pipelines to test combinations, transformations and thresholds. For many investors, however, moving from a chart in Studio to a systematic decision rule still requires too much time, code and specialist knowledge.
We built Glassnode Alpha Lab to close that gap.
TRY GLASSNODE ALPHA LAB
Alpha Lab is a quantitative research platform that searches Glassnode’s data for simple, human-readable trading heuristics. Tell the application what you want to identify, choose the market data you want to investigate, and the research engine tests which combinations have historically been most useful.
The goal is straightforward: turn a large metric universe into a focused set of ideas that an investor can understand, challenge and incorporate into their own research process.
Start with the investment question
Which Glassnode metrics have historically helped identify good buying opportunities in Bitcoin?
From there, the user chooses the metrics the platform should explore, from on-chain and spot data to futures, options and order-book signals, and decides what the search should prioritize. This could be stronger risk-adjusted returns, measured through the Sharpe ratio, or greater absolute performance.
The question sets the asset and the objective; the labeling defines the truth. Every day in the available history is marked as a good buying opportunity or not, based on what the market actually did next. Each selected metric is then expanded into many transformed versions of itself, and the task becomes a simple statistical one: which of those readings were present on the good days and absent on the rest?
Decision trees are built to answer exactly that: every branch is a threshold that separates the good days from the rest. Hundreds are grown together, with an optimizer continually adjusting how they are built. Every attempt is scored the way a trader would score it: on how the resulting strategy would have performed.
The engine then extracts the strongest findings as heuristics rather than returning a black-box prediction. Because each tree is kept deliberately shallow, every path through it that ends in a "yes" is already a concise rule: one or two metric conditions describing a zone where good days clustered. Each zone is then judged on how often it was right and on how much history it rests on.
A result might take the form of:
“When this transformed metric is below X, and this transformed metric is above Y, this is the prime area to improve risk-adjusted return on BTC”
Each rule is accompanied by the evidence needed to evaluate it, including historical return, Sharpe ratio, maximum drawdown, hit rate, trading frequency and an equity curve. Users can compare the rule with the underlying asset, inspect different time horizons and see whether its conditions are firing on the latest available data. It helps surface promising relationships while keeping the underlying logic visible.
Three ways to research
Different investors want different levels of control. The product provides three ways into the same research engine.
Easy mode: Go from a question to ranked heuristics
Easy mode is designed for speed and accessibility. Choose an asset, select whether you want to investigate buying or short opportunities, pick the metrics to scan and set the search effort. Alpha Lab runs the workflow above in the background and returns the most promising rules as readable signal cards — viewable as metric pairs or decomposed into single-metric rules, and filterable to an investor's preferences, for example drawdown, risk-adjusted return, hit rate or a particular evaluation period.
The workflow is iterative by design. Users can refine the metric set, rerun the search and compare the new results with previous attempts. That turns a one-off screen into a structured discovery loop: form a hypothesis, test it, learn from the result and narrow the search.
Advanced mode: Inspect every step
Advanced mode exposes all the steps behind the search. Users can control the feature space by selecting both the source metrics and the transformations applied to them, including z-scores, RSI, moving averages, volatility and percentile-based features. Transformation windows can be adjusted to test how the same underlying metric behaves across different horizons.
They can also define what the model should learn. The research application includes default labelling for long and short opportunities, but users can paint custom zones directly onto the price history.
This opens the door to more specific questions:
Which metrics have historically characterized local bottoms?
What tends to appear near market tops?
Which features are associated with a volatility regime or a parabolic move?
Once the search is complete, Advanced mode shows the path from model to rule. Users can compare machine-learning models, inspect feature influence, review the full heuristic table and analyze individual rules in detail.
The platform also supports stress-testing of heuristic. If a result only works at one exact threshold or lookback window, that is a warning sign. A more credible relationship should remain reasonably stable when nearby parameters change.
Alpha Lab makes that sensitivity visible, helping researchers distinguish a potentially durable pattern from a finely tuned historical accident.
Agents mode: Put Autoresearch to work
Some research questions are better treated as a loop than as a single query.
Through Alpha Lab’s MCP server, compatible AI agents can access the same metric catalogue and optimization engine as the human interface.
An investor can give an agent a research objective, such as exploring groups of metrics until it finds a rule that improves risk-adjusted performance relative to a benchmark and let it run, evaluate and refine successive searches.
This is a natural use case for agentic research. The objective can be defined, the outcome can be measured, and every candidate can be checked against a consistent evaluation framework.
The agent handles the repetition; the investor retains control of the question, assumptions and final judgment. The strongest findings can then be handed back to the visual interface for deeper inspection or saved into a working catalogue.
From discovery to a living catalogue
Alpha Lab’s Catalogue contains strategies that have already been identified and saved by the Glassnode team. Users can browse by asset, direction and risk or performance characteristics, then study how a rule behaved across its full history, out-of-sample period and live window after it was catalogued.
Investors can also save relevant findings to My Catalogue, creating a focused research universe for their own team.
Over time, that working set becomes more than a list of backtests. The platform can surface rules whose recent behavior has weakened, flag overlapping strategies, and help identify gaps in coverage. It also benefits from a Lindy effect: the longer a strategy continues to perform in a live trading environment, on data it has never seen before, the greater the confidence that its behavior is robust rather than a product of overfitting.
The Market Pulse provides another view of the same research base. It aggregates which catalogued long and short rules are currently active, offering a compact read of how the selected body of evidence is leaning—while preserving the ability to inspect the individual rules behind that view.
Together, these features connect discovery with ongoing monitoring. The question shifts from “Did this work historically?” to “Is it still behaving as expected?”
A research process built on sound methodology
Alpha Lab follows robust quantitative-research practices designed to reduce overfitting and test whether a result generalizes beyond the data used to discover it. The methodology builds on proprietary research workflows developed at Glassnode for the Bitcoin Sharpe Signal, informed by more than three years of live track record.
The search is a random forest run over a fixed budget of trials. Tree depth stays capped at two, which limits complexity and keeps each rule readable as two conditions.
Validation runs in three stages. Walk-forward validation trains models on earlier data and evaluates them on later periods, preserving the chronological order of the market.
An out-of-sample holdout reserves the most recent 20% of history, excluded from the search and used only for independent evaluation. Once a rule is catalogued, live evaluation tracks it on newly arriving data that could not have influenced its selection.
Reported performance is net: return and Sharpe ratio both include slippage assumptions.
Together, shallow models, walk-forward analysis, out-of-sample testing, parameter-sensitivity checks and live monitoring help distinguish potentially stable relationships from overfitted historical results. They do not guarantee future performance, but they provide a more disciplined foundation for evaluating each heuristic.
Who Alpha Lab is for
Alpha Lab is built for investors who believe Glassnode data can strengthen their process but want a faster path from exploration to evidence.
For discretionary investors, the product can reveal which metrics and thresholds deserve attention before a market decision.
For quantitative researchers, it provides a configurable environment for feature discovery, model comparison and robustness testing.
For teams experimenting with AI agents, the platform offers a measurable autoresearch loop grounded in the same data and evaluation framework used by the human interface.
The modes are different, but the purpose is the same: make Glassnode’s data easier to turn into research that is focused, transparent and actionable.
Join the beta
Glassnode Alpha Lab is currently available in beta to a limited group of clients. We are looking for research teams and investors who want to test the product against real workflows and help shape what comes next.
If you would like early access, speak with your Glassnode representative or contact the team to join the beta.
Alpha Lab is a research product. Its outputs are based on historical data and do not constitute investment advice or a guarantee of future performance.
Glassnode Alpha Lab
Crypto investors have access to more data than ever. On-chain activity, exchange flows, derivatives positioning, spot markets, order books and network fundamentals can each reveal a different part of the market.
That breadth is one of Glassnode’s greatest strengths. It can also create a difficult first question: Where should I start?
When a catalogue contains thousands of metrics, finding the small set that matters for a specific investment decision can become a research project of its own. Experienced quantitative teams can build pipelines to test combinations, transformations and thresholds. For many investors, however, moving from a chart in Studio to a systematic decision rule still requires too much time, code and specialist knowledge.
We built Glassnode Alpha Lab to close that gap.
TRY GLASSNODE ALPHA LAB
Alpha Lab is a quantitative research platform that searches Glassnode’s data for simple, human-readable trading heuristics. Tell the application what you want to identify, choose the market data you want to investigate, and the research engine tests which combinations have historically been most useful.
The goal is straightforward: turn a large metric universe into a focused set of ideas that an investor can understand, challenge and incorporate into their own research process.
Start with the investment question
Which Glassnode metrics have historically helped identify good buying opportunities in Bitcoin?
From there, the user chooses the metrics the platform should explore, from on-chain and spot data to futures, options and order-book signals, and decides what the search should prioritize. This could be stronger risk-adjusted returns, measured through the Sharpe ratio, or greater absolute performance.
The question sets the asset and the objective; the labeling defines the truth. Every day in the available history is marked as a good buying opportunity or not, based on what the market actually did next. Each selected metric is then expanded into many transformed versions of itself, and the task becomes a simple statistical one: which of those readings were present on the good days and absent on the rest?
Decision trees are built to answer exactly that: every branch is a threshold that separates the good days from the rest. Hundreds are grown together, with an optimizer continually adjusting how they are built. Every attempt is scored the way a trader would score it: on how the resulting strategy would have performed.
The engine then extracts the strongest findings as heuristics rather than returning a black-box prediction. Because each tree is kept deliberately shallow, every path through it that ends in a "yes" is already a concise rule: one or two metric conditions describing a zone where good days clustered. Each zone is then judged on how often it was right and on how much history it rests on.
A result might take the form of:
“When this transformed metric is below X, and this transformed metric is above Y, this is the prime area to improve risk-adjusted return on BTC”
Each rule is accompanied by the evidence needed to evaluate it, including historical return, Sharpe ratio, maximum drawdown, hit rate, trading frequency and an equity curve. Users can compare the rule with the underlying asset, inspect different time horizons and see whether its conditions are firing on the latest available data. It helps surface promising relationships while keeping the underlying logic visible.
Three ways to research
Different investors want different levels of control. The product provides three ways into the same research engine.
Easy mode: Go from a question to ranked heuristics
Easy mode is designed for speed and accessibility. Choose an asset, select whether you want to investigate buying or short opportunities, pick the metrics to scan and set the search effort. Alpha Lab runs the workflow above in the background and returns the most promising rules as readable signal cards — viewable as metric pairs or decomposed into single-metric rules, and filterable to an investor's preferences, for example drawdown, risk-adjusted return, hit rate or a particular evaluation period.
The workflow is iterative by design. Users can refine the metric set, rerun the search and compare the new results with previous attempts. That turns a one-off screen into a structured discovery loop: form a hypothesis, test it, learn from the result and narrow the search.
Advanced mode: Inspect every step
Advanced mode exposes all the steps behind the search. Users can control the feature space by selecting both the source metrics and the transformations applied to them, including z-scores, RSI, moving averages, volatility and percentile-based features. Transformation windows can be adjusted to test how the same underlying metric behaves across different horizons.
They can also define what the model should learn. The research application includes default labelling for long and short opportunities, but users can paint custom zones directly onto the price history.
This opens the door to more specific questions:
Which metrics have historically characterized local bottoms?
What tends to appear near market tops?
Which features are associated with a volatility regime or a parabolic move?
Once the search is complete, Advanced mode shows the path from model to rule. Users can compare machine-learning models, inspect feature influence, review the full heuristic table and analyze individual rules in detail.
The platform also supports stress-testing of heuristic. If a result only works at one exact threshold or lookback window, that is a warning sign. A more credible relationship should remain reasonably stable when nearby parameters change.
Alpha Lab makes that sensitivity visible, helping researchers distinguish a potentially durable pattern from a finely tuned historical accident.
Agents mode: Put Autoresearch to work
Some research questions are better treated as a loop than as a single query.
Through Alpha Lab’s MCP server, compatible AI agents can access the same metric catalogue and optimization engine as the human interface.
An investor can give an agent a research objective, such as exploring groups of metrics until it finds a rule that improves risk-adjusted performance relative to a benchmark and let it run, evaluate and refine successive searches.
This is a natural use case for agentic research. The objective can be defined, the outcome can be measured, and every candidate can be checked against a consistent evaluation framework.
The agent handles the repetition; the investor retains control of the question, assumptions and final judgment. The strongest findings can then be handed back to the visual interface for deeper inspection or saved into a working catalogue.
From discovery to a living catalogue
Alpha Lab’s Catalogue contains strategies that have already been identified and saved by the Glassnode team. Users can browse by asset, direction and risk or performance characteristics, then study how a rule behaved across its full history, out-of-sample period and live window after it was catalogued.
Investors can also save relevant findings to My Catalogue, creating a focused research universe for their own team.
Over time, that working set becomes more than a list of backtests. The platform can surface rules whose recent behavior has weakened, flag overlapping strategies, and help identify gaps in coverage. It also benefits from a Lindy effect: the longer a strategy continues to perform in a live trading environment, on data it has never seen before, the greater the confidence that its behavior is robust rather than a product of overfitting.
The Market Pulse provides another view of the same research base. It aggregates which catalogued long and short rules are currently active, offering a compact read of how the selected body of evidence is leaning—while preserving the ability to inspect the individual rules behind that view.
Together, these features connect discovery with ongoing monitoring. The question shifts from “Did this work historically?” to “Is it still behaving as expected?”
A research process built on sound methodology
Alpha Lab follows robust quantitative-research practices designed to reduce overfitting and test whether a result generalizes beyond the data used to discover it. The methodology builds on proprietary research workflows developed at Glassnode for the Bitcoin Sharpe Signal, informed by more than three years of live track record.
The search is a random forest run over a fixed budget of trials. Tree depth stays capped at two, which limits complexity and keeps each rule readable as two conditions.
Validation runs in three stages. Walk-forward validation trains models on earlier data and evaluates them on later periods, preserving the chronological order of the market.
An out-of-sample holdout reserves the most recent 20% of history, excluded from the search and used only for independent evaluation. Once a rule is catalogued, live evaluation tracks it on newly arriving data that could not have influenced its selection.
Reported performance is net: return and Sharpe ratio both include slippage assumptions.
Together, shallow models, walk-forward analysis, out-of-sample testing, parameter-sensitivity checks and live monitoring help distinguish potentially stable relationships from overfitted historical results. They do not guarantee future performance, but they provide a more disciplined foundation for evaluating each heuristic.
Who Alpha Lab is for
Alpha Lab is built for investors who believe Glassnode data can strengthen their process but want a faster path from exploration to evidence.
For discretionary investors, the product can reveal which metrics and thresholds deserve attention before a market decision.
For quantitative researchers, it provides a configurable environment for feature discovery, model comparison and robustness testing.
For teams experimenting with AI agents, the platform offers a measurable autoresearch loop grounded in the same data and evaluation framework used by the human interface.
The modes are different, but the purpose is the same: make Glassnode’s data easier to turn into research that is focused, transparent and actionable.
Join the beta
Glassnode Alpha Lab is currently available in beta to a limited group of clients. We are looking for research teams and investors who want to test the product against real workflows and help shape what comes next.
If you would like early access, speak with your Glassnode representative or contact the team to join the beta.
Alpha Lab is a research product. Its outputs are based on historical data and do not constitute investment advice or a guarantee of future performance.
That breadth is one of Glassnode’s greatest strengths. It can also create a difficult first question: Where should I start?
When a catalogue contains thousands of metrics, finding the small set that matters for a specific investment decision can become a research project of its own. Experienced quantitative teams can build pipelines to test combinations, transformations and thresholds. For many investors, however, moving from a chart in Studio to a systematic decision rule still requires too much time, code and specialist knowledge.
We built Glassnode Alpha Lab to close that gap.
TRY GLASSNODE ALPHA LAB
Alpha Lab is a quantitative research platform that searches Glassnode’s data for simple, human-readable trading heuristics. Tell the application what you want to identify, choose the market data you want to investigate, and the research engine tests which combinations have historically been most useful.
The goal is straightforward: turn a large metric universe into a focused set of ideas that an investor can understand, challenge and incorporate into their own research process.
Start with the investment question
Which Glassnode metrics have historically helped identify good buying opportunities in Bitcoin?
From there, the user chooses the metrics the platform should explore, from on-chain and spot data to futures, options and order-book signals, and decides what the search should prioritize. This could be stronger risk-adjusted returns, measured through the Sharpe ratio, or greater absolute performance.
The question sets the asset and the objective; the labeling defines the truth. Every day in the available history is marked as a good buying opportunity or not, based on what the market actually did next. Each selected metric is then expanded into many transformed versions of itself, and the task becomes a simple statistical one: which of those readings were present on the good days and absent on the rest?
Decision trees are built to answer exactly that: every branch is a threshold that separates the good days from the rest. Hundreds are grown together, with an optimizer continually adjusting how they are built. Every attempt is scored the way a trader would score it: on how the resulting strategy would have performed.
The engine then extracts the strongest findings as heuristics rather than returning a black-box prediction. Because each tree is kept deliberately shallow, every path through it that ends in a "yes" is already a concise rule: one or two metric conditions describing a zone where good days clustered. Each zone is then judged on how often it was right and on how much history it rests on.
A result might take the form of:
“When this transformed metric is below X, and this transformed metric is above Y, this is the prime area to improve risk-adjusted return on BTC”
Each rule is accompanied by the evidence needed to evaluate it, including historical return, Sharpe ratio, maximum drawdown, hit rate, trading frequency and an equity curve. Users can compare the rule with the underlying asset, inspect different time horizons and see whether its conditions are firing on the latest available data. It helps surface promising relationships while keeping the underlying logic visible.
Three ways to research
Different investors want different levels of control. The product provides three ways into the same research engine.
Easy mode: Go from a question to ranked heuristics
Easy mode is designed for speed and accessibility. Choose an asset, select whether you want to investigate buying or short opportunities, pick the metrics to scan and set the search effort. Alpha Lab runs the workflow above in the background and returns the most promising rules as readable signal cards — viewable as metric pairs or decomposed into single-metric rules, and filterable to an investor's preferences, for example drawdown, risk-adjusted return, hit rate or a particular evaluation period.
The workflow is iterative by design. Users can refine the metric set, rerun the search and compare the new results with previous attempts. That turns a one-off screen into a structured discovery loop: form a hypothesis, test it, learn from the result and narrow the search.
Advanced mode: Inspect every step
Advanced mode exposes all the steps behind the search. Users can control the feature space by selecting both the source metrics and the transformations applied to them, including z-scores, RSI, moving averages, volatility and percentile-based features. Transformation windows can be adjusted to test how the same underlying metric behaves across different horizons.
They can also define what the model should learn. The research application includes default labelling for long and short opportunities, but users can paint custom zones directly onto the price history.
This opens the door to more specific questions:
Which metrics have historically characterized local bottoms?
What tends to appear near market tops?
Which features are associated with a volatility regime or a parabolic move?
Once the search is complete, Advanced mode shows the path from model to rule. Users can compare machine-learning models, inspect feature influence, review the full heuristic table and analyze individual rules in detail.
The platform also supports stress-testing of heuristic. If a result only works at one exact threshold or lookback window, that is a warning sign. A more credible relationship should remain reasonably stable when nearby parameters change.
Alpha Lab makes that sensitivity visible, helping researchers distinguish a potentially durable pattern from a finely tuned historical accident.
Agents mode: Put Autoresearch to work
Some research questions are better treated as a loop than as a single query.
Through Alpha Lab’s MCP server, compatible AI agents can access the same metric catalogue and optimization engine as the human interface.
An investor can give an agent a research objective, such as exploring groups of metrics until it finds a rule that improves risk-adjusted performance relative to a benchmark and let it run, evaluate and refine successive searches.
This is a natural use case for agentic research. The objective can be defined, the outcome can be measured, and every candidate can be checked against a consistent evaluation framework.
The agent handles the repetition; the investor retains control of the question, assumptions and final judgment. The strongest findings can then be handed back to the visual interface for deeper inspection or saved into a working catalogue.
From discovery to a living catalogue
Alpha Lab’s Catalogue contains strategies that have already been identified and saved by the Glassnode team. Users can browse by asset, direction and risk or performance characteristics, then study how a rule behaved across its full history, out-of-sample period and live window after it was catalogued.
Investors can also save relevant findings to My Catalogue, creating a focused research universe for their own team.
Over time, that working set becomes more than a list of backtests. The platform can surface rules whose recent behavior has weakened, flag overlapping strategies, and help identify gaps in coverage. It also benefits from a Lindy effect: the longer a strategy continues to perform in a live trading environment, on data it has never seen before, the greater the confidence that its behavior is robust rather than a product of overfitting.
The Market Pulse provides another view of the same research base. It aggregates which catalogued long and short rules are currently active, offering a compact read of how the selected body of evidence is leaning—while preserving the ability to inspect the individual rules behind that view.
Together, these features connect discovery with ongoing monitoring. The question shifts from “Did this work historically?” to “Is it still behaving as expected?”
A research process built on sound methodology
Alpha Lab follows robust quantitative-research practices designed to reduce overfitting and test whether a result generalizes beyond the data used to discover it. The methodology builds on proprietary research workflows developed at Glassnode for the Bitcoin Sharpe Signal, informed by more than three years of live track record.
The search is a random forest run over a fixed budget of trials. Tree depth stays capped at two, which limits complexity and keeps each rule readable as two conditions.
Validation runs in three stages. Walk-forward validation trains models on earlier data and evaluates them on later periods, preserving the chronological order of the market.
An out-of-sample holdout reserves the most recent 20% of history, excluded from the search and used only for independent evaluation. Once a rule is catalogued, live evaluation tracks it on newly arriving data that could not have influenced its selection.
Reported performance is net: return and Sharpe ratio both include slippage assumptions.
Together, shallow models, walk-forward analysis, out-of-sample testing, parameter-sensitivity checks and live monitoring help distinguish potentially stable relationships from overfitted historical results. They do not guarantee future performance, but they provide a more disciplined foundation for evaluating each heuristic.
Who Alpha Lab is for
Alpha Lab is built for investors who believe Glassnode data can strengthen their process but want a faster path from exploration to evidence.
For discretionary investors, the product can reveal which metrics and thresholds deserve attention before a market decision.
For quantitative researchers, it provides a configurable environment for feature discovery, model comparison and robustness testing.
For teams experimenting with AI agents, the platform offers a measurable autoresearch loop grounded in the same data and evaluation framework used by the human interface.
The modes are different, but the purpose is the same: make Glassnode’s data easier to turn into research that is focused, transparent and actionable.
Join the beta
Glassnode Alpha Lab is currently available in beta to a limited group of clients. We are looking for research teams and investors who want to test the product against real workflows and help shape what comes next.
If you would like early access, speak with your Glassnode representative or contact the team to join the beta.
Alpha Lab is a research product. Its outputs are based on historical data and do not constitute investment advice or a guarantee of future performance.
183
·
--
Məqalə
Bybit + Glassnode: Kripto Törəmələrinin DurumuKripto törəmələri mənzərəsi dəyişib. Kripto-nativ platformalarda opsionlar yan layihədən notional açıq marağın demək olar ki, yarısına qədər yüksəldi və tarixli fyuçerslər (dated futures) demək olar ki, yox oldu. Bybit-lə birgə hesabatımızda bu dəyişikliyi üç mərhələdə təhlil etdik: bütöv bazar, onun daxilindəki platformalar və yeni strukturun hansı şərtləri qiymətləndirdiyi. Hər bir qrafik izlədiyimiz birjalardakı Glassnode törəmələr və bazar məlumatlarına əsaslanır.
Hesabatdan üç qrafik hekayəni daşıyır.
Tam hesabat PDF formatında yükləmək üçün sərbəstdir.
Bybit + Glassnode: Kripto Törəmələrinin Durumu
Kripto törəmələri mənzərəsi dəyişib. Kripto-nativ platformalarda opsionlar yan layihədən notional açıq marağın demək olar ki, yarısına qədər yüksəldi və tarixli fyuçerslər (dated futures) demək olar ki, yox oldu. Bybit-lə birgə hesabatımızda bu dəyişikliyi üç mərhələdə təhlil etdik: bütöv bazar, onun daxilindəki platformalar və yeni strukturun hansı şərtləri qiymətləndirdiyi. Hər bir qrafik izlədiyimiz birjalardakı Glassnode törəmələr və bazar məlumatlarına əsaslanır.
Hesabatdan üç qrafik hekayəni daşıyır.
Tam hesabat PDF formatında yükləmək üçün sərbəstdir.
Hesabatdan üç qrafik hekayəni daşıyır.
Tam hesabat PDF formatında yükləmək üçün sərbəstdir.
112
·
--
Məqalə
Market Compass: dollar yenidən geri qaytarırMarket Compass bütün kripto bazarını bir baxışda oxuyur: yeddi linza, birləşdirilmiş yekun bal və hər gün yenilənən qiymətləndirmə. Bu məqalə ən son snapshot-dır.
İndi giriş edin (Advanced & Professional)
Market Compass-a yenisiniz? Buradan daha çox öyrənin.
Bu buraxılışın tam hesabatı PDF formatında sərbəst şəkildə mövcuddur.
Bazarın Vəziyyəti — PDF versiyasını yükləyin
Kompozit balı üç bənd azalaraq 23/100 (Müdafiəedici) səviyyəsinə düşdü; bir həftə əvvəlki səviyyəsindən iki bənd, bir ay əvvəlkindən isə beş bənd aşağıdır. Makro həftə ərzində səkkiz bənd düşərək 31/100-a çatdı və dollar indeksi 200 günlük orta göstəricisinə qayıtdığı üçün yenidən Restrictive (Məhdudlaşdırıcı) rejiminə keçdi; beləliklə, makro üzrə üç həftəlik düzəliş bir sessiyada geri verildi. On-Chain Fundamentals 52-yə yüksəldi (bu gedişatın ən yaxşı göstəricisi), Capital Flows, Cycle Position və Investor Behaviour isə hamısı əvvəlki ilə eyni səviyyədə qaldı. Bir linza dəyişdi və dəyişiklik bütün lövhəyə təsir etdi.
Market Compass: dollar yenidən geri qaytarır
Market Compass bütün kripto bazarını bir baxışda oxuyur: yeddi linza, birləşdirilmiş yekun bal və hər gün yenilənən qiymətləndirmə. Bu məqalə ən son snapshot-dır.
İndi giriş edin (Advanced & Professional)
Market Compass-a yenisiniz? Buradan daha çox öyrənin.
Bu buraxılışın tam hesabatı PDF formatında sərbəst şəkildə mövcuddur.
Bazarın Vəziyyəti — PDF versiyasını yükləyin
Kompozit balı üç bənd azalaraq 23/100 (Müdafiəedici) səviyyəsinə düşdü; bir həftə əvvəlki səviyyəsindən iki bənd, bir ay əvvəlkindən isə beş bənd aşağıdır. Makro həftə ərzində səkkiz bənd düşərək 31/100-a çatdı və dollar indeksi 200 günlük orta göstəricisinə qayıtdığı üçün yenidən Restrictive (Məhdudlaşdırıcı) rejiminə keçdi; beləliklə, makro üzrə üç həftəlik düzəliş bir sessiyada geri verildi. On-Chain Fundamentals 52-yə yüksəldi (bu gedişatın ən yaxşı göstəricisi), Capital Flows, Cycle Position və Investor Behaviour isə hamısı əvvəlki ilə eyni səviyyədə qaldı. Bir linza dəyişdi və dəyişiklik bütün lövhəyə təsir etdi.
İndi giriş edin (Advanced & Professional)
Market Compass-a yenisiniz? Buradan daha çox öyrənin.
Bu buraxılışın tam hesabatı PDF formatında sərbəst şəkildə mövcuddur.
Bazarın Vəziyyəti — PDF versiyasını yükləyin
Kompozit balı üç bənd azalaraq 23/100 (Müdafiəedici) səviyyəsinə düşdü; bir həftə əvvəlki səviyyəsindən iki bənd, bir ay əvvəlkindən isə beş bənd aşağıdır. Makro həftə ərzində səkkiz bənd düşərək 31/100-a çatdı və dollar indeksi 200 günlük orta göstəricisinə qayıtdığı üçün yenidən Restrictive (Məhdudlaşdırıcı) rejiminə keçdi; beləliklə, makro üzrə üç həftəlik düzəliş bir sessiyada geri verildi. On-Chain Fundamentals 52-yə yüksəldi (bu gedişatın ən yaxşı göstəricisi), Capital Flows, Cycle Position və Investor Behaviour isə hamısı əvvəlki ilə eyni səviyyədə qaldı. Bir linza dəyişdi və dəyişiklik bütün lövhəyə təsir etdi.
138
·
--
Məqalə
Sərhədlərdə Şübhəİcraçı Xülasə
Avqust qısa sıxışmasının başladığı relif mitinqi spot qiyməti gözlənilən tavan müqavimətinə rast gəlməzdən əvvəl $80K səviyyələri yaxınlığına daşıdı.
Qiymət May səviyyələrini yenidən test edəndə mənfəətdəki on-çeyn təchizatı əvvəlkindən 68% olmaqla əvvəlki 65%-lə müqayisədə daha yüksək idi; bu isə yay yenidən bölüşdürülməsini əks etdirərək daha ağır potensial satış təzyiqi yaradırdı.
Spot Bitcoin ETF-lər zirvədə gündəlik $290M uddu, lakin ikinci dərəcəli dövriyyə gündə $3B yaxınlığında sakit qaldı; bu, davamlı sürətə malik olmayan, xəbərlə idarə olunan impulslar üçün xarakterikdir.
Sərhədlərdə Şübhə
İcraçı Xülasə
Avqust qısa sıxışmasının başladığı relif mitinqi spot qiyməti gözlənilən tavan müqavimətinə rast gəlməzdən əvvəl $80K səviyyələri yaxınlığına daşıdı.
Qiymət May səviyyələrini yenidən test edəndə mənfəətdəki on-çeyn təchizatı əvvəlkindən 68% olmaqla əvvəlki 65%-lə müqayisədə daha yüksək idi; bu isə yay yenidən bölüşdürülməsini əks etdirərək daha ağır potensial satış təzyiqi yaradırdı.
Spot Bitcoin ETF-lər zirvədə gündəlik $290M uddu, lakin ikinci dərəcəli dövriyyə gündə $3B yaxınlığında sakit qaldı; bu, davamlı sürətə malik olmayan, xəbərlə idarə olunan impulslar üçün xarakterikdir.
Avqust qısa sıxışmasının başladığı relif mitinqi spot qiyməti gözlənilən tavan müqavimətinə rast gəlməzdən əvvəl $80K səviyyələri yaxınlığına daşıdı.
Qiymət May səviyyələrini yenidən test edəndə mənfəətdəki on-çeyn təchizatı əvvəlkindən 68% olmaqla əvvəlki 65%-lə müqayisədə daha yüksək idi; bu isə yay yenidən bölüşdürülməsini əks etdirərək daha ağır potensial satış təzyiqi yaradırdı.
Spot Bitcoin ETF-lər zirvədə gündəlik $290M uddu, lakin ikinci dərəcəli dövriyyə gündə $3B yaxınlığında sakit qaldı; bu, davamlı sürətə malik olmayan, xəbərlə idarə olunan impulslar üçün xarakterikdir.
211
·
--
Məqalə
Ark Invest + Glassnode: the Decentralization SpectrumBlokçeyn həqiqətən mərkəzləşdirilməmiş və mərkəzləşdirilmiş arasında harada dayanır? Bu iki etiket çox vaxt ikili alternativ kimi qəbul edilir, amma gerçəklik daha nüanslıdır: hər bir dizayn seçimi — blok ölçüsündən tutmuş staking (pay paylanması) modelinə qədər — şəbəkəni spektrin bir nöqtəsində yerləşdirir və spektrin hər bir mövqeyi öz tradeoff-ları (qarşılıqlı güzəştləri) ilə gəlir.
Mərkəzsizləşdirmə Spektri ARK Invest və Glassnode tərəfindən hazırlanmış yeni birgə hesabatdır. O, ən böyük üç blokçeyn şəbəkəsini — Bitcoin, Ethereum və Solana — dörd dizayn xüsusiyyəti üzrə araşdırır: auditablelik (hesabatlılıq), təhlükəsizlik, idarəetmə və mülkiyyət. Daha sonra Glassnode-dan və müxtəlif şəbəkə mənbələrindən alınan məlumatlar əsasında qurulan altı ölçülü qiymətləndirmə çərçivəsi ilə hər şəbəkənin spektrdəki mövqeyini kəmiyyətlə müəyyənləşdirir.
Ark Invest + Glassnode: the Decentralization Spectrum
Blokçeyn həqiqətən mərkəzləşdirilməmiş və mərkəzləşdirilmiş arasında harada dayanır? Bu iki etiket çox vaxt ikili alternativ kimi qəbul edilir, amma gerçəklik daha nüanslıdır: hər bir dizayn seçimi — blok ölçüsündən tutmuş staking (pay paylanması) modelinə qədər — şəbəkəni spektrin bir nöqtəsində yerləşdirir və spektrin hər bir mövqeyi öz tradeoff-ları (qarşılıqlı güzəştləri) ilə gəlir.
Mərkəzsizləşdirmə Spektri ARK Invest və Glassnode tərəfindən hazırlanmış yeni birgə hesabatdır. O, ən böyük üç blokçeyn şəbəkəsini — Bitcoin, Ethereum və Solana — dörd dizayn xüsusiyyəti üzrə araşdırır: auditablelik (hesabatlılıq), təhlükəsizlik, idarəetmə və mülkiyyət. Daha sonra Glassnode-dan və müxtəlif şəbəkə mənbələrindən alınan məlumatlar əsasında qurulan altı ölçülü qiymətləndirmə çərçivəsi ilə hər şəbəkənin spektrdəki mövqeyini kəmiyyətlə müəyyənləşdirir.
Mərkəzsizləşdirmə Spektri ARK Invest və Glassnode tərəfindən hazırlanmış yeni birgə hesabatdır. O, ən böyük üç blokçeyn şəbəkəsini — Bitcoin, Ethereum və Solana — dörd dizayn xüsusiyyəti üzrə araşdırır: auditablelik (hesabatlılıq), təhlükəsizlik, idarəetmə və mülkiyyət. Daha sonra Glassnode-dan və müxtəlif şəbəkə mənbələrindən alınan məlumatlar əsasında qurulan altı ölçülü qiymətləndirmə çərçivəsi ilə hər şəbəkənin spektrdəki mövqeyini kəmiyyətlə müəyyənləşdirir.
212
·
--
Məqalə
Market Compass: Dollar qaldırmanı edirMarket Compass bütün kripto bazarını tək bir baxışda oxuyur: yeddi linza, vahid kompozit bal, hər gün yenilənir. Bu məqalə aylıq icmaldır.
İndi daxil olun (Qabaqcıl & Peşəkar)
Market Compass ilə yenisiniz? Buradan daha çox öyrənin.
Bu nəşr üçün tam hesabat PDF formatında pulsuz olaraq mövcuddur.
Bazarın Vəziyyəti adlı PDF versiyasını yükləyin
Kompozit 25/100 (Müdafiəvi) göstərir: bir həftə əvvəl 21 idi, bir ay əvvəl isə 22. O, səkkiz düz seansdır Risk-Off xaricində qalıb. Yüksəliş kiçikdir, amma realdır və bir mühərriki var: balda ən ağır çəkiyə malik Macro. Dolların uzunmüddətli enişi fonunda Macro ay ərzində 13-dən 23-ə yüksəlib.
Market Compass: Dollar qaldırmanı edir
Market Compass bütün kripto bazarını tək bir baxışda oxuyur: yeddi linza, vahid kompozit bal, hər gün yenilənir. Bu məqalə aylıq icmaldır.
İndi daxil olun (Qabaqcıl & Peşəkar)
Market Compass ilə yenisiniz? Buradan daha çox öyrənin.
Bu nəşr üçün tam hesabat PDF formatında pulsuz olaraq mövcuddur.
Bazarın Vəziyyəti adlı PDF versiyasını yükləyin
Kompozit 25/100 (Müdafiəvi) göstərir: bir həftə əvvəl 21 idi, bir ay əvvəl isə 22. O, səkkiz düz seansdır Risk-Off xaricində qalıb. Yüksəliş kiçikdir, amma realdır və bir mühərriki var: balda ən ağır çəkiyə malik Macro. Dolların uzunmüddətli enişi fonunda Macro ay ərzində 13-dən 23-ə yüksəlib.
İndi daxil olun (Qabaqcıl & Peşəkar)
Market Compass ilə yenisiniz? Buradan daha çox öyrənin.
Bu nəşr üçün tam hesabat PDF formatında pulsuz olaraq mövcuddur.
Bazarın Vəziyyəti adlı PDF versiyasını yükləyin
Kompozit 25/100 (Müdafiəvi) göstərir: bir həftə əvvəl 21 idi, bir ay əvvəl isə 22. O, səkkiz düz seansdır Risk-Off xaricində qalıb. Yüksəliş kiçikdir, amma realdır və bir mühərriki var: balda ən ağır çəkiyə malik Macro. Dolların uzunmüddətli enişi fonunda Macro ay ərzində 13-dən 23-ə yüksəlib.
298
·
--
Məqalə
Agentic Payments: AI Agentiniz üçün Glassnode Məlumatı
İndiyə qədər onlayn (on-chain) peşəkar səviyyəli məlumatları AI köməkçiyə inteqrasiya etmək tam bir müəssisə rituvası demək idi: hesab yaratmaq, plan seçmək, API açarı generasiya etmək, onu konfiq faylına yapışdırmaq və istədiyiniz səlahiyyətlərin (scopes) düzgün olduğunu güman etmək. AI agentləri üçün bu bir maneədir, çünki agentlər bu cür xidmətlərə asanlıqla qeydiyyatdan keçə bilmirlər.
Glassnode-un məlumat kataloqu indi x402-ni də dəstəkləyir. x402 Coinbase tərəfindən yaradılmış və hazırda Linux Foundation nəzdində x402 Fondasiyası tərəfindən idarə olunan açıq ödəniş standartıdır. Ödənişli endpoint-ə sorğu gəldikdə server qiymət cavabı verir; agent onu USDC ilə ödəyir və məlumatı alır. Hesab yoxdur, açar yoxdur, faktura yoxdur. Bir metrik beş sentə başa gəlir.
İndiyə qədər onlayn (on-chain) peşəkar səviyyəli məlumatları AI köməkçiyə inteqrasiya etmək tam bir müəssisə rituvası demək idi: hesab yaratmaq, plan seçmək, API açarı generasiya etmək, onu konfiq faylına yapışdırmaq və istədiyiniz səlahiyyətlərin (scopes) düzgün olduğunu güman etmək. AI agentləri üçün bu bir maneədir, çünki agentlər bu cür xidmətlərə asanlıqla qeydiyyatdan keçə bilmirlər.
Glassnode-un məlumat kataloqu indi x402-ni də dəstəkləyir. x402 Coinbase tərəfindən yaradılmış və hazırda Linux Foundation nəzdində x402 Fondasiyası tərəfindən idarə olunan açıq ödəniş standartıdır. Ödənişli endpoint-ə sorğu gəldikdə server qiymət cavabı verir; agent onu USDC ilə ödəyir və məlumatı alır. Hesab yoxdur, açar yoxdur, faktura yoxdur. Bir metrik beş sentə başa gəlir.
Agentic Payments: AI Agentiniz üçün Glassnode Məlumatı
İndiyə qədər onlayn (on-chain) peşəkar səviyyəli məlumatları AI köməkçiyə inteqrasiya etmək tam bir müəssisə rituvası demək idi: hesab yaratmaq, plan seçmək, API açarı generasiya etmək, onu konfiq faylına yapışdırmaq və istədiyiniz səlahiyyətlərin (scopes) düzgün olduğunu güman etmək. AI agentləri üçün bu bir maneədir, çünki agentlər bu cür xidmətlərə asanlıqla qeydiyyatdan keçə bilmirlər.
Glassnode-un məlumat kataloqu indi x402-ni də dəstəkləyir. x402 Coinbase tərəfindən yaradılmış və hazırda Linux Foundation nəzdində x402 Fondasiyası tərəfindən idarə olunan açıq ödəniş standartıdır. Ödənişli endpoint-ə sorğu gəldikdə server qiymət cavabı verir; agent onu USDC ilə ödəyir və məlumatı alır. Hesab yoxdur, açar yoxdur, faktura yoxdur. Bir metrik beş sentə başa gəlir.
172
·
--
Məqalə
120
·
--
Məqalə
Rəqəmsal Aktivlərdən Kənara DiversifikasiyaRəqəmsal aktivlər bazarının cari mərhələsi aydın on-zəncir (on-chain) siqnalı ilə formalaşdırılır. 2025-ci ilin sonlarında Bitcoin dövrün pikinə doğru irəlilədikcə, Uzunmüddətli Sahiblər güclənmə zamanı paylamağa başladı – bu, təcrübəli sahiblərdən daha yeni bazar iştirakçılarına doğru ölçülə bilən təchizat yenidən bölüşdürülməsidir. Aktiv Təchizat 2025-ci ilin IV rübündə BTC-nin 37%-inə yüksəldi, uzun müddət hərəkətsiz qalmış təchizat isə cüzi şəkildə azaldı.
2026-cı ilin I rübündəki korreksiya dövründə mənzərə daha da aydınlaşdı: stabilkoinləri çıxmaqla ümumi kripto bazarının kapitallaşması təxminən 18% azaldı, halbuki stabilkoinlərin təchizatı 308 milyard dollardan 318 milyard dollara yüksəldi. Kapital kripto bazarlarını tərk etmirdi – daha aydın siqnallar gözlənərkən nağd kimi alətlərə doğru yönəlirdi.
Rəqəmsal Aktivlərdən Kənara Diversifikasiya
Rəqəmsal aktivlər bazarının cari mərhələsi aydın on-zəncir (on-chain) siqnalı ilə formalaşdırılır. 2025-ci ilin sonlarında Bitcoin dövrün pikinə doğru irəlilədikcə, Uzunmüddətli Sahiblər güclənmə zamanı paylamağa başladı – bu, təcrübəli sahiblərdən daha yeni bazar iştirakçılarına doğru ölçülə bilən təchizat yenidən bölüşdürülməsidir. Aktiv Təchizat 2025-ci ilin IV rübündə BTC-nin 37%-inə yüksəldi, uzun müddət hərəkətsiz qalmış təchizat isə cüzi şəkildə azaldı.
2026-cı ilin I rübündəki korreksiya dövründə mənzərə daha da aydınlaşdı: stabilkoinləri çıxmaqla ümumi kripto bazarının kapitallaşması təxminən 18% azaldı, halbuki stabilkoinlərin təchizatı 308 milyard dollardan 318 milyard dollara yüksəldi. Kapital kripto bazarlarını tərk etmirdi – daha aydın siqnallar gözlənərkən nağd kimi alətlərə doğru yönəlirdi.
2026-cı ilin I rübündəki korreksiya dövründə mənzərə daha da aydınlaşdı: stabilkoinləri çıxmaqla ümumi kripto bazarının kapitallaşması təxminən 18% azaldı, halbuki stabilkoinlərin təchizatı 308 milyard dollardan 318 milyard dollara yüksəldi. Kapital kripto bazarlarını tərk etmirdi – daha aydın siqnallar gözlənərkən nağd kimi alətlərə doğru yönəlirdi.
82
·
--
Məqalə
Rəqəmsal Aktivlərdən Kənarda DiversifikasiyaRəqəmsal aktivlər bazarının cari mərhələsi aydın bir on-zəncir (on-chain) siqnalı ilə müəyyən edilir. Bitcoin 2025-ci ilin sonlarında dövrünün zirvəsinə daxil olduqca, Uzunmüddətli Sahiblər güclənmə fonunda paylamağa başladı – təcrübəli sahiblərdən daha yeni bazar iştirakçılarına ölçülə bilən bir təkrar bölüşdürmə. Aktiv Təchizat 2025-ci ilin Q4-də BTC-nin 37%-nə yüksəldi, uzun müddət hərəkətsiz qalmış təchizat isə cüzi azaldi.
2026-cı ilin Q1-dəki korreksiyə qədər mənzərə daha da aydınlaşdı: stablekoinləri istisna edən ümumi kripto bazar kapitalizasiyası təxminən 18% azaldı, lakin stablekoinin təchizatı $308 milyarddan $318 milyarda yüksəldi. Kapital kripto bazarlarından çıxmırdı — daha aydın siqnallar gözlənilərkən nağd-əbii (cash-like) alətlərə yönəlirdi.
Rəqəmsal Aktivlərdən Kənarda Diversifikasiya
Rəqəmsal aktivlər bazarının cari mərhələsi aydın bir on-zəncir (on-chain) siqnalı ilə müəyyən edilir. Bitcoin 2025-ci ilin sonlarında dövrünün zirvəsinə daxil olduqca, Uzunmüddətli Sahiblər güclənmə fonunda paylamağa başladı – təcrübəli sahiblərdən daha yeni bazar iştirakçılarına ölçülə bilən bir təkrar bölüşdürmə. Aktiv Təchizat 2025-ci ilin Q4-də BTC-nin 37%-nə yüksəldi, uzun müddət hərəkətsiz qalmış təchizat isə cüzi azaldi.
2026-cı ilin Q1-dəki korreksiyə qədər mənzərə daha da aydınlaşdı: stablekoinləri istisna edən ümumi kripto bazar kapitalizasiyası təxminən 18% azaldı, lakin stablekoinin təchizatı $308 milyarddan $318 milyarda yüksəldi. Kapital kripto bazarlarından çıxmırdı — daha aydın siqnallar gözlənilərkən nağd-əbii (cash-like) alətlərə yönəlirdi.
2026-cı ilin Q1-dəki korreksiyə qədər mənzərə daha da aydınlaşdı: stablekoinləri istisna edən ümumi kripto bazar kapitalizasiyası təxminən 18% azaldı, lakin stablekoinin təchizatı $308 milyarddan $318 milyarda yüksəldi. Kapital kripto bazarlarından çıxmırdı — daha aydın siqnallar gözlənilərkən nağd-əbii (cash-like) alətlərə yönəlirdi.
132
·
--
Məqalə
Glassnode on Snowflake: Rəqəmsal Aktiv Məlumatı Birbaşa Anbarınıza Təqdim EdilirƏn inkişaf etmiş institusional komandalar yalnız daha yaxşı məlumatlara ehtiyac duymur. Onlar, tədqiqat və icra axınlarının artıq işlədiyi mühitlərdə bu məlumatı tələb edirlər.
Biz Glassnode-un Snowflake Məlumat Paylaşma mühitini təqdim etdik, on-chain analitikalarını Snowflake ekosisteminə gətirən ilk provayder olduq.
Glassnode Məlumat Paylaşıları ilə başlamaq və ya daha çox öyrənmək üçün məhsul mütəxəssislərimizlə danışın.
Giriş tələb et Etibar olunan Rəqəmsal Aktiv Məlumatını Birbaşa Sizin Mühitinizdə əldə edin
Snowflake institusional maliyyə üçün seçim məlumat anbarıdır. Lakin indiyə qədər, rəqəmsal aktiv məlumatlarını bu axınlara inteqrasiya etmək xüsusi API qəbul borularını qurmağı, ETL işlərini idarə etməyi və məlumat yeniləmələrini uzlaşdırmağı tələb edirdi. Bu mühəndislik yükü alfa yaradılmasına sərf edilməlidir.
Glassnode on Snowflake: Rəqəmsal Aktiv Məlumatı Birbaşa Anbarınıza Təqdim Edilir
Ən inkişaf etmiş institusional komandalar yalnız daha yaxşı məlumatlara ehtiyac duymur. Onlar, tədqiqat və icra axınlarının artıq işlədiyi mühitlərdə bu məlumatı tələb edirlər.
Biz Glassnode-un Snowflake Məlumat Paylaşma mühitini təqdim etdik, on-chain analitikalarını Snowflake ekosisteminə gətirən ilk provayder olduq.
Glassnode Məlumat Paylaşıları ilə başlamaq və ya daha çox öyrənmək üçün məhsul mütəxəssislərimizlə danışın.
Giriş tələb et Etibar olunan Rəqəmsal Aktiv Məlumatını Birbaşa Sizin Mühitinizdə əldə edin
Snowflake institusional maliyyə üçün seçim məlumat anbarıdır. Lakin indiyə qədər, rəqəmsal aktiv məlumatlarını bu axınlara inteqrasiya etmək xüsusi API qəbul borularını qurmağı, ETL işlərini idarə etməyi və məlumat yeniləmələrini uzlaşdırmağı tələb edirdi. Bu mühəndislik yükü alfa yaradılmasına sərf edilməlidir.
Biz Glassnode-un Snowflake Məlumat Paylaşma mühitini təqdim etdik, on-chain analitikalarını Snowflake ekosisteminə gətirən ilk provayder olduq.
Glassnode Məlumat Paylaşıları ilə başlamaq və ya daha çox öyrənmək üçün məhsul mütəxəssislərimizlə danışın.
Giriş tələb et Etibar olunan Rəqəmsal Aktiv Məlumatını Birbaşa Sizin Mühitinizdə əldə edin
Snowflake institusional maliyyə üçün seçim məlumat anbarıdır. Lakin indiyə qədər, rəqəmsal aktiv məlumatlarını bu axınlara inteqrasiya etmək xüsusi API qəbul borularını qurmağı, ETL işlərini idarə etməyi və məlumat yeniləmələrini uzlaşdırmağı tələb edirdi. Bu mühəndislik yükü alfa yaradılmasına sərf edilməlidir.
267
Daha çox kontent araşdırmaq üçün daxil olun
Binance Square-də qlobal kriptovalyuta istifadəçilərinə qoşulun
⚡️ Kriptovalyuta haqqında ən son və faydalı məlumatları əldə edin.
💬 Dünyanın ən böyük kriptovalyuta birjası tərəfindən etibar edilir.
👍 Doğrulanmış yaradıcılardan gələn real məlumatları kəşf edin.
E-poçt/Telefon nömrəsi
Trenddə olan mövzular
EarningsSeason
2.2M baxış
Müzakirə edir: 10,354
Qazanc Mövsümü, 2-ci sessiya: Tesla və Meta-nın maliyyə nəticələri — Bütün diqqətlər Möhtəşəm 7-də
Binance Square Official
·713 bəyənmə
·1.3M baxış
ZcashDevelopersConfirmNovemberDateForNU7Upgrade
49,724 baxış
Müzakirə edir: 807
OCCIssuesFirstFinalRuleUnderGENIUSAct
40,222 baxış
Müzakirə edir: 679