Murphy Explica o Método de Cálculo de Horas para a Proporção de Oferta de Cripto

2026-02-09 05:18:13

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A comunidade de criptomoedas está a discutir uma nova abordagem partilhada pelo KOL Murphy relativamente ao cálculo da proporção de oferta no mercado digital. Na sua publicação na X, Murphy detalha como a métrica de oferta pode ser determinada com maior precisão usando dados do livro de ordens da bolsa numa faixa de 5% do preço à vista. Esta explicação torna-se importante porque destaca as diferenças fundamentais entre várias metodologias utilizadas na análise do mercado de criptomoedas.

Método de Cálculo Baseado no Livro de Ordens

Murphy enfatiza que o cálculo de horas que utiliza provém diretamente dos dados do livro de ordens da troca, não recorrendo à abordagem do Volume Profile Visible Range (VPVR). A escolha deste método não é por acaso—o livro de ordens fornece uma visão em tempo real da profundidade do mercado e da distribuição de oferta e procura a níveis de preço específicos. Com foco na faixa de 5% do preço à vista, os analistas podem identificar zonas de concentração de liquidez significativa, onde a oferta está mais fortemente concentrada.

A diferença entre o livro de ordens e o VPVR é bastante substancial. Enquanto o VPVR mede o volume visível numa faixa de preços históricos, a abordagem do livro de ordens de Murphy é mais responsiva à dinâmica atual do mercado. Isto significa que o cálculo de horas resultante reflete condições de liquidez do mercado mais precisas e confiáveis para a tomada de decisões de trading de curto prazo.

Implicações para a Compreensão do Mercado de Criptomoedas

Esta clarificação de Murphy oferece insights valiosos para traders e analistas que desejam compreender como as métricas de oferta são determinadas tecnicamente. Ao usar uma metodologia baseada no livro de ordens nos seus cálculos de horas, os profissionais do mercado podem fazer análises mais precisas sobre a estrutura de oferta na criptomoeda. Esta abordagem demonstra que, na era moderna de análise de blockchain e mercados digitais, a precisão na seleção da fonte de dados é tão importante quanto a sofisticação do próprio modelo analítico.

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