加密货币估值需结合指标选取与模型构建。首先，从项目基本面、链上数据和市场行为三类信息中合理选取指标：项目基本面关注团队背景、技术路线、代码更新频率与社区活跃度，可通过GitHub提交记录和官方公告验证；链上数据包括流通供应量、持币地址数变化、平均交易费用及网络算力（或质押量），反映实际使用强度；市场行为指标涵盖交易对流动性、换手率与大额转账频次，用于识别短期资金动向，长期持币地址增长与低换手率组合可能预示筹码沉淀完成。其次，构建量化估值模型：梅特卡夫模型通过活跃地址数平方与市值关系拟合，适用于高频交互型网络；NVT比率类比市盈率，过高提示价格偏离实际链上活动；调整后的S2F模型适用于强调发行减半机制的资产，需结合通胀率动态修正，建议交叉验证多个模型以避免偏差。最后进行综合价值判断：将市场价格与模型计算的公允价值区间对比，持续低于下限可能存在低估；观察链上大额转账是否伴随交易所流入激增，常出现在价格拐点前；结合期权隐含波动率与期货资金费率判断情绪极端水平，当基本面强劲而情绪低迷时，往往构成较优风险收益机会。
加密货币估值需结合指标选取与模型构建，通过量化分析判断资产内在价值。
一、指标选取：确定核心评估维度
合理选取指标是估值的基础，应聚焦于项目基本面、链上数据与市场行为三大类信息。
1、项目基本面包括团队背景、技术路线图、代码更新频率和社区活跃度，可通过GitHub提交记录与官方公告验证。
2、链上数据涵盖流通供应量、持币地址数变化、平均交易费用及网络算力（或质押量），反映实际使用强度。
3、市场行为指标包含交易对流动性、换手率、大额转账频次，用于识别短期资金动向。
，可能预示筹码沉淀完成。
二、模型构建：建立量化估值框架
基于不同假设可构建多种估值模型，适应不同类型加密资产的特性。
1、梅特卡夫模型通过活跃地址数的平方与市值关系进行拟合，适用于高频交互型网络。
2、NVT比率（网络价值与交易量之比）类比市盈率，当该值过高时提示价格偏离实际链上经济活动。
3、调整后的S2F模型（稀缺性与存量-流量比）适用于强调发行减半机制的资产，但需结合通胀率动态修正。
建议交叉验证多个模型输出结果，避免单一模型偏差误导决策。
三、价值判断：综合信号识别低估或高估
在完成指标采集与模型运算后，需整合多维信号形成价值锚定点。
1、将当前市场价格与各模型计算出的公允价值区间对比，若持续低于下限则可能存在低估。
2、观察链上大额转账是否伴随交易所流入激增，此类情况常出现在价格拐点前。
3、结合期权市场隐含波动率与期货资金费率，辅助判断情绪极端水平。
当基本面强劲而市场情绪低迷时，往往构成较优的风险收益机会。
