


Ончейн-метрики — це ключові показники для оцінки стану та рівня впровадження блокчейн-мережі. Активні адреси — це кількість унікальних гаманців, що здійснюють транзакції за певний період, зазвичай день чи місяць. Цей індикатор точно показує залучення і участь користувачів у мережі. Обсяг транзакцій визначає сумарну вартість, передану через блокчейн за відповідний час, без урахування власних переказів і спаму — так відображається реальна мережна активність. Взаємодія цих двох метрик дозволяє комплексно оцінити тенденції впровадження блокчейн-технологій.
Протягом 2026 року провідні блокчейни фіксували рекордну активність. Щоденна кількість транзакцій у мережі Ethereum перевищила 2 100 000, а кількість активних адрес за місяць сягнула 10 400 000 — це максимум з 2021 року. На кінець року було зафіксовано 728 904 щоденних активних адрес, що підтверджує стабільне залучення інституційних учасників і користувачів. Стрімке зростання активних адрес напряму співвідноситься з підвищенням обсягу транзакцій: зростання участі користувачів забезпечує значний рух вартості в екосистемі. Ріст кількості нових адрес, який досяг найвищого рівня з початку 2018 року, свідчить про розширення бази користувачів. Узгодженість між збільшенням активних адрес та обсягом транзакцій демонструє, що ончейн-метрики наочно підтверджують реальне зростання мережі, а не спекулятивні процеси, що робить їх цінним інструментом для інвесторів, які оцінюють розширення блокчейн-екосистеми.
Коли "кити" накопичують активи в блокчейні, вони зменшують обіг пропозиції для торгівлі, створюючи природну підтримку ціни та сигналізуючи про інституційну впевненість у майбутньому активу. Відстежуючи поведінку "китів" за допомогою ончейн-аналітики, трейдер може визначити, чи великі власники накопичують чи розподіляють свої позиції — це важлива ознака, що часто випереджає суттєві ринкові зміни. Недавній ончейн-аналіз продемонстрував: основні власники за один період накопичили 400 000 ETH, що співпало із 98% падінням тиску продажів, вказуючи на ослаблення ведмежих настроїв.
Дії великих власників безпосередньо впливають на ринковий напрямок через зміну ліквідності. Стратегічні транзакції "китів", зокрема обміни ETH на $70 000 000 у WBTC у 2026 році, свідчать про цілеспрямоване балансування портфеля — це часто запускає ланцюгові ефекти на торгових парах. Коли "кити" змінюють структуру активів, вони фактично голосують капіталом на користь власного прогнозу щодо ринку. Досвідчені трейдери використовують аналітичні платформи блокчейн для відстеження кластерів гаманців і обсягів транзакцій, перетворюючи закриті адреси в реальні ринкові сигнали. Головна особливість — накопичення "китів" зазвичай є випереджальним індикатором: коли великі власники переходять у стан чистих покупців після періоду розподілу, це часто передбачає відновлення ціни і новий виток бичачих настроїв — сигнал для професіоналів ще до активізації роздрібних учасників.
Сучасні блокчейн-екосистеми щодня генерують великі обсяги транзакційних даних, але для отримання реальних ринкових сигналів необхідна складна аналітична інфраструктура. Розрив між необробленими транзакціями і практичною аналітикою став критичним викликом для трейдерів та аналітиків, які прагнуть контролювати активні адреси й дії "китів" у реальному часі.
Сучасні інструменти аналізу у реальному часі усувають цю проблему шляхом автоматичного збору, трансформації і візуалізації даних. Платформи на кшталт Tableau, Power BI та ThoughtSpot об’єднують ончейн-стріми транзакцій у єдині аналітичні панелі, забезпечуючи миттєвий моніторинг активності адрес, виявлення великих переказів токенів і швидке розпізнавання нових трендів. Такі інструменти застосовують аналітику на базі AI для обробки історичних блокчейн-даних разом із поточними транзакціями, виявляючи аномалії, які можуть сигналізувати про значущі ринкові рухи.
Перетворення необроблених даних у реальну аналітику базується на технологічних інноваціях. Інтеграція у реальному часі напряму підключається до джерел блокчейн-даних, усуваючи затримки. Інтерфейси запитів природною мовою дозволяють трейдерам ставити складні питання щодо історії транзакцій без спеціальних технічних знань. Автоматизація прискорює рутинні аналітичні процеси, дозволяючи фахівцям зосередитися на стратегічному аналізі.
Ринкове впровадження підкреслює цінність цієї технології — світовий сектор бізнес-аналітики прогнозовано виросте з 29,3 млрд USD у 2025 році до 54,9 млрд USD у 2029 році, що обумовлено попитом на ефективні дата-орієнтовані рішення. Для ончейн-відстеження така інфраструктура дає змогу комплексно моніторити активні адреси і портфельні дії "китів".
Ончейн-аналіз даних моніторить транзакції блокчейну для ідентифікації адрес "китів" і руху великих власників. "Кити" з великим обсягом криптоактивів впливають на ринкові тренди. Аналіз їх обсягів транзакцій, потоків у гаманцях і торгових моделей допомагає спрогнозувати ринковий напрям і визначити нові тренди.
Активні адреси показують рівень участі в ринку. Високі значення активних адрес означають більшу залученість інвесторів і посилення ринкових трендів. Зростання числа активних адрес зазвичай співвідноситься з підвищенням обсягу транзакцій — це сигналізує про підвищений інтерес до ринку. Вищі показники активних адрес часто вказують на здорові та динамічні ринкові умови.
Безкоштовні платформи — Blockchair і CoinMarketCap — забезпечують базове ончейн-відстеження. Платні сервіси, такі як Glassnode та Santiment, пропонують розширений моніторинг дій "китів", сповіщення про великі перекази і глибоку блокчейн-аналітику для професійних трейдерів та інвесторів.
Великі перекази, виведення і внесення коштів зазвичай вказують на істотні цінові рухи або стратегічне балансування портфеля. Такі дії провокують ринкові спекуляції і відображають зміни ліквідності, часто передуючи підвищеній волатильності чи зміні тренду.
Використовуйте професійні аналітичні інструменти блокчейну для аналізу моделей транзакцій і розмежування стратегічних накопичень та рутинних переказів. Відстежуйте активність великих гаманців, напрями транзакцій і час переказів, щоб ідентифікувати дії "китів" і операційні рухи бірж.
Ончейн-аналіз даних має середню точність у прогнозуванні цінових рухів, але нестабільно визначає ринкові максимуми і мінімуми. Історичні моделі дають корисні інсайти, проте обмежені малою вибіркою. Для надійних прогнозів необхідно враховувати контекст і декілька джерел даних.











