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Mavol 표시기를 사용하여 NFT를 교환 할 수 있습니까?
The MAVOL indicator, while not directly applicable to individual NFTs due to sparse trading data, can help assess broader market trends when applied to aggregated collection-level volume from platforms like Blur or CryptoSlam.
2025/08/02 08:14
cryptocurrency 시장에서 Mavol 표시기 이해
이동 평균 부피가 짧은 Mavol 표시기 는 주로 cryptocurrency 및 기존 금융 시장에 사용되는 기술 분석 도구로 정의 된 기간 동안 자산의 평균 거래량을 평가합니다. 이동 평균을 사용하여 볼륨 데이터를 부드럽게함으로써 작동하여 거래자가 압력 구매 및 판매 추세를 식별 할 수 있습니다. Bitcoin 또는 Ethereum과 같은 암호 화폐의 가격 차트에 일반적으로 적용되지만 핵심 목적은 가격 변동의 강점을 확인하는 것입니다. 가격 급증 중 대량은 시장 유죄 판결이 강한 반면, 낮은 양의 운동량이 약한 모멘텀을 나타낼 수 있습니다. Mavol 표시기는 일반적으로 가격 차트 아래에 표시되며 거래자가 상당한 시장 활동에 의해 탈주 또는 반전이 지원되는지 여부를 결정하는 데 도움이됩니다.
NFT는 무엇이며 전통적인 암호 화폐와 어떻게 다릅니 까?
비전이없는 토큰 (NFT)은 블록 체인 기술을 사용하여 검증 된 고유 한 디지털 자산을 나타냅니다. 열렬하고 상호 교환 가능한 Bitcoin 또는 Ethereum과 같은 암호 화폐와 달리 각 NFT에는 별개의 특성이 있으며 일대일로 직접 교환 할 수 없습니다. NFT는 일반적으로 디지털 아트, 수집품, 가상 부동산 및 게임 내 품목의 소유권을 나타내는 데 사용됩니다. NFT의 거래는 Opensea, Lookrare 및 Blur와 같은 전문 시장에서 발생합니다. 거래는 덜 빈번하고 종종 지속적인 가격 차트가 부족합니다. NFT는 액체 cryptocurrencies와 동일한 방식으로 거래되지 않기 때문에 직접 적용 할 때 Mavol 얼굴 제한과 같은 표준 기술 지표. 실시간, 고주파 부피 데이터가 없으면 부피에 대한 의미있는 이동 평균을 계산하기가 어렵습니다.
Mavol을 NFT 거래에 적용하는 데 어려움
Mavol 표시기는일관된 시계열 볼륨 데이터에 의존하여 정확한 신호를 생성합니다. 그러나 NFT 시장은 중앙 집중식 암호화 교환과 다르게 작동합니다. 주요 과제는 다음과 같습니다.
- 스파 스 거래 데이터 : 많은 NFT 컬렉션에는 불규칙한 판매가 있으며 때로는 거래 사이에 며칠이 있습니다.
- 표준화 된 가격 : NFT는 종종 경매 또는 고정 가격 목록을 통해 판매되므로 동일한 컬렉션 내에서도 가격 차이가 발생합니다.
- 연속 볼륨 피드 없음 : Binance의 BTC/USDT 쌍과 달리 NFT는 Mavol 계산에 필요한 1 분당 볼륨 데이터를 생성하지 않습니다.
- 마켓 플레이스 조각화 : 볼륨은 여러 플랫폼에서 분리되어 집계 된 볼륨 데이터가 신뢰할 수 없습니다.
이러한 구조적 차이로 인해 Mavol 표시기를 개별 NFT에 직접 적용하는 것은 불가능합니다. 볼륨 데이터를 사용할 수 있더라도 거래 사이의 불규칙한 간격은 이동 평균 계산을 왜곡하여 출력을 오도하게 만듭니다.
NFT 시장 분석을위한 Mavol의 간접 사용
Mavol 표시기는 개별 NFT에 적용 할 수 없지만 더 넓은 NFT 시장 동향을 분석 할 때 여전히 가치를 제공 할 수 있습니다. 일부 분석 플랫폼은 전체 NFT 컬렉션 또는 마켓 플레이스에서 볼륨 데이터를 집계합니다. 예를 들어: - Blur 와 같은 플랫폼은 매일 최고 NFT 컬렉션에 대한 볼륨 통계를 제공합니다.
- 거래자는이 데이터를 내보내고 일일 거래량의 이동 평균을 수동으로 계산할 수 있습니다.
- 컬렉션의 집계량에 대한 Mavol 상승은 시장의 관심을 높이는 것을 알 수 있습니다.
이 분석을 수행하려면 :
- Blur 또는 Cryptoslam과 같은 NFT 분석 대시 보드로 이동하십시오.
- 특정 컬렉션 (예 : 지루한 APE 요트 클럽)을 선택하십시오.
- 지난 30 일 동안 일일 거래량을 수출하십시오.
- Google 시트와 같은 스프레드 시트 도구로 데이터를 가져 오십시오.
- 볼륨 열에 7 일 또는 14 일 이동 평균 공식을 적용하십시오.
- 가격 또는 바닥 가격 데이터와 함께 결과 Mavol 라인을 플로팅하십시오.
이 접근법을 통해 거래자는 가격 이동에 앞서 높은 활동의 기간을 식별 할 수 있습니다. 그러나이 방법은 개별 NFT가 아닌 수집 수준 볼륨을 분석하고 수동 데이터 처리가 필요하다는 것을 기억하는 것이 중요합니다.
NFT 거래를위한 대체 지표 및 도구
Mavol 의 한계를 고려할 때 NFT 거래자는 시장 구조에 더 적합한 다른 메트릭에 의존합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다. - 바닥 가격 추세 : 컬렉션에서 가장 낮은 상장 가격을 모니터링하면 시장 감정이 나타날 수 있습니다.
- 판매 속도 : 시간 또는 하루에 판매되는 NFT 수를 추적하면 수요를 평가하는 데 도움이됩니다.
- 보유자 분포 : 고유 한 홀더의 수가 감소하면 고래에 의한 축적이 신호를 보낼 수 있습니다.
- 리스팅 대 판매 비율 : 높은 비율은 공급 과잉을 암시하는 반면, 낮은 비율은 부족을 나타낼 수 있습니다.
- 고래 시계 도구 : NFTGO 또는 Etherscan과 같은 서비스는 알려진 지갑에 의해 큰 거래를 추적합니다.
일부 플랫폼은 독점 지표도 제공합니다. 예를 들어, Blur는 사용자 정의 가능한 기간이있는 "거래 볼륨"차트를 제공하며, 이는 Mavol 동작을 모방하기 위해 수동으로 부드럽게 할 수 있습니다. 직접적인 대체물은 아니지만 이러한 도구를 볼륨 추세 분석과 결합하면 의사 결정이 향상됩니다.
실제 예 : 볼륨 트렌드를 사용하여 PFP 수집 분석
잠재적 인 거래 기회를 위해 Pudgy Penguins 컬렉션을 평가한다고 가정 해 봅시다. 볼륨 분석을 통합 할 수있는 방법은 다음과 같습니다. - cryptoslam.io를 방문하여 Pudgy Penguins 컬렉션을 찾으십시오.
- 7 일 거래량 기록에 액세스하십시오.
- 지난 21 일 동안 일일량을 기록하십시오.
- 스프레드 시트 에서이 볼륨 데이터의 14 일 이동 평균을 계산하십시오.
- Mavol 라인을 같은 기간의 바닥 가격 차트와 비교하십시오.
- 바닥 가격 상승에 앞서 볼륨의 스파이크가 있는지 관찰하십시오.
Mavol이 바닥 가격이 평평하게 유지되는 동안 지속적인 상승 추세를 보여 주면 탈주 전에 축적을 제안 할 수 있습니다. 반대로, 가격 급등 후 Mavol 감소는 쇠약 한 관심을 나타낼 수 있습니다. 이 방법은 이익을 보장하지는 않지만 시장 역학에 대한 맥락을 제공합니다.
자주 묻는 질문
TradingView를 사용하여 NFT에 Mavol을 적용 할 수 있습니까? 아니요, TradingView는 개별 토큰의 NFT 가격 또는 볼륨 데이터를 지원하지 않습니다. NFT 플랫폼 (예 : Mana/USD)과 관련된 cryptocurrency 쌍에서 Mavol을 플로팅 할 수는 있지만 특정 NFT의 거래 활동을 반영하지는 않습니다.
NFT 컬렉션의 Mavol 계산을 자동화하는 방법이 있습니까? 예, Blur 또는 NftBank 와 같은 플랫폼의 API를 사용하여 개발자는 매일 볼륨 데이터를 가져오고 Python 또는 JavaScript의 스크립트를 통해 Mavol 계산을 자동화 할 수 있습니다. importjson이있는 Google 시트 와 같은 도구는 수동 분석을 위해 정기적으로 볼륨 데이터를 새로 고칠 수도 있습니다.
NFT 컬렉션의 높은 Mavol은 항상 평균 가격이 상승합니까? 반드시 그런 것은 아닙니다. 높은 Mavol은 거래 활동이 증가했음을 나타내지 만, 이것은 공황 판매, 이익 창출 또는 세척 거래에서 비롯 될 수 있습니다. 항상 바닥 가격 추세, 리스팅 품질 및 온쇄 행동으로 교차 검토하십시오.
Mavol과 같은 지표를 표시하는 NFT 시장이 있습니까? 현재 시장은 기본적으로 Mavol을 표시하지 않습니다. 그러나 Blur는 컬렉션의 평균 오버레이가 이동하는 볼륨 차트를 제공하며, 이는 올바르게 해석 될 때 유사하게 작동합니다. 사용자는 분석 섹션에서 이러한 기능을 활성화해야합니다.
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