Фундаментальный анализ криптовалют. Тренды
Это пятая и из восьми, и пожалуй самая простая часть серии моих статей о фундаментальном анализе криптовалют. Легче всего знакомиться с материалами последовательно, но даже если вы впервые столкнулись с фундаментальным анализом, материалы статьи будут вам понятны и полезны.
👉 Тренды являются наименее важным способом анализа из всех остальных. Дело в том, что они лишь отражают востребованность проекта в медиа. Проще говоря, если проектом никто не пользуется, значит и ценности он не представляет. С другой стороны, если им никто не пользуется, это дает огромный потенциал развития, так как, как только люди массово начнут им пользоваться, цена закономерно может начать расти, или же о толпу разгрузится крупный капитал. Однако об этом подробнее написано в статьях посвященных анализу инвестиций и токеномики. В этой же статье мы сконцентрируемся на идее: "Если проектом никто не пользуется, значит он не представляет никакой ценности" с учетом всех её изъянов.
❗ Кстати, как бы это смешно не звучало, это один из двух возможных способов анализа мемкоинов, анализ которых в целом дело крайне неблагодарное ввиду отсутствия какой-либо фундаментальной ценности.
👉 Разбирать проекты мы будем на примере многострадального токена APEX из предыдущих статей. По этой ссылке будет доступен бланк таблицы, которая будет использоваться для анализа далее, а по этой уже заполненная таблица со всеми данными.
1. Анализ главной социальной сети проекта - Twitter/X. Нас будут интересовать 3 показателя. Общая оценка проекта по данным TweetScout, общая оценка проекта по данным TweetScore, а также количество подписчиков.
👉 Данные TweetScout и TweetScore собирают информацию о подписанных на проект инфлюенсерах, фондах, других проектах - например, биржах, кошельках и так далее. Чем выше оценка - тем сильнее проект вероятно интегрирован в мир криптовалют.
👉 Найти ссылку на Twitter проекта можно на уже знакомых нам CoinMarketCap, CryptoRank, CyberScope и TokenInsight. Последний заслуживает отдельного внимания, так как часто находит информацию, который нет на других площадках из-за "ручного анализа", в отличие от тех же автоматически аудиторов Certik и CyberScope.
👉 Теперь просто заходим на аккаунты в Twitter/X и анализируем их при помощи указанных выше сервисов. Проделываем это для всех аналогичных APEX активов. Вносим данные в таблицу.
❗ Исходя из полученных данных, все значения APEX находятся на уровне ниже среднего, а показатель TweetScore ниже среднего более, чем в 3 раза.
👉 Наилучший показатель по всех категориях показал Jupiter и это неудивительно - это самый крупный проект. Поэтому, чтобы определить наиболее перспективный проект нам нужно оценить потенциал роста. Само собой, чем меньше подписчиков и чем больше подписано фондов, проектов, инфлюенсеров и так далее, тем сильнее "пружина сжимается". Рано или поздно, вероятно, проект начнут пиарить. И нужно быть в рынке до момента, как туда "засадят" толпу. Поэтому мы также сравним частное между количеством подписчиков и суммой показателей TweetScout и TweetScore. Чем ниже это значение - тем лучше.
❗ Показатель APEX опять выглядит хуже, чем в среднем. 266 против 183. Кстати, теперь и у Jupiter значение хуже среднего. А вот лучший результат у GMX - 62.
2. Анализ Facebook проекта. Само собой, этот показатель вторичен. Он нередко может играть роль у Game - токенов, но чаще всего его данные не более, чем статистическая погрешность. Аудитории, которой интересны криптовалюты в этой социальной сети достаточно мало.
👉 В нашем случае, ни у одного из проектов нет аккаунта в Facebook, не учитая WOO с 32 подписчиками. Если бы были, нужно было бы внести в таблицу данные о количестве реакций на последних 10 постах и о количестве подписчиков. Формулы таблицы поделили бы реакции на количество подписчиков и умножили полученный результат на 100%. Так мы могли бы получить приблизительный показатель ER - вовлеченности аудитории. Приблизительный он потому, что мы не можем быть уверены, что реакции ставят не одни и те же люди.
❗ Так как аккаунта не у одного из проектов нет, формулу "#ДЕЛ/0" нужно удалить из ячеек.
3. Анализ Discord проекта. Некоторые блогеры буквально советуют выполнять нечто вроде социологического опроса, общаясь с участниками проекта в их Discord'е. Однако проблема безусловно осложняется отсутствием четких критериев анализа, а нередко ещё и языковым барьером. И да, вопреки расхожему мнению, это не только социальная сеть для геймеров.
👉 Мы упростим анализ из социологического исследования до получения базовых эмпирических данных. Поскольку сам Discord заблокирован на территории РФ, для анализа либо потребуется VPN, либо потрясающий сервис ToolScord, который позволяет получить информацию о количестве участников сервера проекта и том, сколько из них находятся в онлайне по ссылке на вступление в Discord самого проекта.
❗ Важно учесть два нюанса
👉 Во первых, анализ Discord проектов нужно проводить строго в одно время. Вполне очевидно, что сравнивать онлайн одного проекта днем с онлайном другого проекта ночью некорректно.
👉 Во вторых, ToolScord показывает не онлайн самого сервера, а лишь сколько его участников находятся в сети в принципе, и не важно на каких серверах. Что конечно добавляет этому метода анализа погрешности, но в отсутствии бесплатной альтернативы мы можем использовать и этот метод анализа.
Перейдя на сайт ToolScord выбираем пункт "More Options", а далее "Invite Server Info". Туда и вставляем полученную ранее ссылку. Сервис выдаст нам информацию об онлайне и количестве участников.
👉 Заполняем данные о Discord серверах проекта в таблице.
❗Кроме показателя вовлеченности, который тут будет представлен ещё более косвенно, чем у Facebook, мы получим информацию о потенциальной накрутке. Ведь если подписчиков очень много, а онлайн крайне низкий, подобные мысли появятся сами по себе. Даже если проект заброшен, но ранее на него были подписаны реальные люди, они вполне вероятно просто будут сидеть на других серверах, а не находиться в оффлайне.
❗Кроме того, как правило, чем более новый проект, тем выше у него будет показатель соотношения онлайна к количеству участников. Поэтому более низкие показатели у старых, но хороших проектов являются нормой. Самым важным показателем тут является не вовлеченность, а именно сам онлайн.
👉 По аналогии с предыдущим пунктом, удаляем ячейки "#ДЕЛ/0" для тех проектов, у которых нет своего сервера в Discord.
👉 На выходе мы получаем информацию о том, что на APEX подписано больше, чем в среднем, но учитывая, что его онлайн ниже среднего, а соотношение онлайна к количеству пользователей критически низкое, можно предположить, что значительная часть подписчиков является накрученной.
4. Анализ Reddit проекта. Здесь, в отличие от показателя вовлеченности, который мы анализировали ранее, мы будем сравнивать отношение капитализации к количеству подписчиков. Допустим у проекта очень много подписчиков, а подписчики на Reddit зачастую достаточно активные по меркам участия в жизни проекта, в сравнении с тем же Twitter. И при этом большом количестве подписчиков у проекта очень низкая капитализация. Выходит, что скорее всего "пружина сжимается" и рано или поздно такая заинтересованная толпа начнет медленно, но верно двигать цену вверх.
👉 Reddit есть только у Loopring, поэтому найти лучший проект или сравнить APEX с кем-либо не представляется возможным в данном случае. Вообще, ещё нашелся и аккаунт DYDX, но он оказался заблокирован. По аналогии с предыдущими пунктами, удаляем ячейки "#ДЕЛ/0" для тех проектов, у которых нет своего аккаунта на Reddit.
5. Анализ Instagram проекта. Да, у крипто-проектов тоже есть свои аккаунты в Instagram. Для доступа к ним опять таки потребуется VPN, если вы живете в России. Однако можно обойтись и без него, используя сервис TrendHero. Он позволяет автоматически рассчитать ER у аккаунтов Instagram. Само собой, эту часть анализа мы проводим исключительно для определения показателя вовлеченности. Кроме того, ER Instagram часто позволяет оценить степень влияния создателя проекта или его медиа-лица на сам проект, ведь сюда часто выкладывается именно life-style контент.
👉 В нашем случае только у WOO был найден аккаунт Instagram, но ссылка была указана неверно, поэтому проверить что-либо не представляется возможным.
6. Анализ YouTube проекта. Здесь мы также анализируем уровень вовлеченности аудитории, сравнивая количество просмотров на последних 10 видео, при условии, что ролики вышли в течение года, с количеством подписчиков, чтобы определить не является ли проект публично "мертвым".
❗ Мы не учитываем ролики, по заголовку или содержанию которых понятно, что это какой-либо розыгрыш. Такие ролики смотрят желающие заработать на проекте, а не те, кто им пользуются. Поэтому если какой-то ролик или несколько роликов набрали более, чем в 5 раз больше просмотров, чем ролики набирают в среднем, мы их не учитываем.
👉 Так например, мы не учитываем ролик на 3900 просмотров с соревнованием/розыгрышем 100.000$ у DYDX.
❗ Если за последний год вышло меньше 10 роликов, учитываем только их, как например в случае с WOO.
👉 По аналогии с предыдущими пунктами, удаляем ячейки "#ДЕЛ/0" для тех проектов, у которых нет своего канала на YouTube.
👉 Из-за отсутствия у APEX своего канала, сравнивать его здесь опять таки не с чем. Лучшим же по всем показателям YouTube неожиданно оказался Loopring.
7. Анализ Telegram проекта. Для некоторых проектов, пусть и достаточно редко, он является основной площадкой для взаимодействия со своей аудиторией. Однако он по прежнему менее информативен, чем Twitter, поскольку узнать кто конкретно на него подписан невозможно, а парсеры, анализирующие огромное количество комментариев для поиска медиа-личностей, фондов и проектов являются платными и не дают полной картины - ведь можно быть подписанным и не проявлять активности, поэтому Telegram мы используем для анализа все того же показателя вовлеченности.
❗ Кстати, в случае APEX четко заметно, как сильный памп цены токена из-за низкой ликвидности и новостной фон сразу же после крупного анлока токенов, вызвали приток новых активных участников, которые наверняка залетели в проект "на хаях". Подробнее об этом говорилось в статье о токеномике.
👉 Вносим данные о Telegram для всех остальных активов. Если есть данные только о количестве подписчиков, оставляем графу с активными участниками пустой и удаляем ячейку "#ДЕЛ/0".
❗ Если у нас есть информация о нескольких каналах или чатах Telegram, как в случае с Orderly Network, мы складываем общее количество подписчиков и количество активных подписчиков, если о них есть информация. Делим количество активных подписчиков на общее их количество и умножаем на 100%. Так мы и получаем нужное значение, но уже вручную.
👉 Как мы видим, Telegram, единственная социальная сеть (мессенджер), где у APEX не просто хорошие показатели, а во многом лучшие показатели. Однако чем они вызваны, уже говорилось ранее, поэтому особо радоваться по этому поводу не стоит.
8. Анализ TikTok проекта. Площадка уже давно перестала быть местном, где очередная девушка кривляется под музыку. Алгоритмы подбирают контент, который интересен пользователю, поэтому игнорировать TikTok было бы глупо. Однако он есть у довольно малого количества крипто-проектов. Здесь, как и во многих других второстепенных социальных сетях по меркам крипты, мы оцениваем лишь вовлеченность аудитории, сравнивая количество подписчиков с количеством просмотров.
9. Анализ Medium проекта. Эта платформа является аналогом того же VC или Дзeнa за рубежом. Там разработчики могут выкладывать статьи о развитии самого проекта. Оценить показатель вовлеченности там мы не можем, но можем, как и в случае с Reddit сравнить количество подписчиков с капитализацией, чтобы оценить потенциал. Чем выше капитализация и чем меньше количество подписчиков - тем хуже. Ситуация в таком случае напоминает пузырь.
❗ Конечно, статьи могут выкладываться и на самом сайте проекта, как в случае с APEX или на Gitbook, но оценить и сравнить что-то в этом случае, мы не можем.
👉 Лучшие показатели у Orderly Network, а вот у APEX аккаунта на Medium нет, поэтому и сравнивать его мы здесь не будем.
👉 По аналогии с предыдущим пунктом, удаляем ячейки "#ДЕЛ/0" для тех проектов, у которых нет своего аккаунта на Medium.
10. Анализ остальных социальных сетей проекта. В редких случаях, могут встречаться и другие, менее популярные социальные сети. Например, некоторые проекты из Китая размещают ролики на Youku, который является китайским аналогом YouTube или Weibo, представляющий собой что-то между Twitter и Facebook. Поскольку обнаружение таких соц. сетей большая редкость, мы не сравниваем их с другими проектами, а лишь указываем количество подписчиков.
👉 В конкретно нашем случае, ни у одного из проектов нет каких-либо экзотических социальных сетей, поэтому данный пункт мы пропускаем.
11. Оценка абсолютного количества подписчиков. Здесь все просто, формулы самостоятельно посчитали количество подписчиков всех проектов на всех найденных платформах. Чем их больше, в рамках данного пункта, тем лучше.
👉 В нашем случае, APEX имеет несколько больше подписчиков, чем в среднем имеют аналогичные проекты, что в целом хорошо.
12. Сравнение количества подписчиков с капитализацией. Минус предыдущего пункта очевиден. С одной стороны мы смотрим насколько проект востребован среди аналогов, а с другой мы можем попасть в ловушку, когда толпу "уже засадили" в проект. Чтобы избежать этой иллюзии мы делим капитализацию проекта на количество подписчиков. Чем значение меньше - тем лучше.
👉 На удивление, несмотря на существенный рост капитализации, APEX имеет здесь показатели вдвое лучше среднего.
13. Анализ трендов Google. Слышали фразу: "Покупай на слухах, продавай на новостях?". Правильнее было бы сказать, что покупать надо когда нет ни того, ни другого. В Google Trends мы можем определить, как часто люди интересуются тем или иным проектом, если конечно название проекта позволяет это сделать. Так например "Avalanche" буквально переводится как "Лавина", что вынуждает нас делать запрос по типу: "Avalanche coin", что допустимо, но возможно лишь в случае крупных проектов. Если проект маленький и его название также означает что-то ещё, этот пункт мы просто не учитываем при анализе.
👉 Переходим в Google Trends и вводим в поиск допустим тот же "APEX coin", "APEX token" или "APEX crypto". Получаем необходимые данные и вносим их в таблицу.
❗Обязательно выбирайте пункт "Worldwide", чтобы получать данные строго со всего мира. По умолчанию поиск идет только в США. Вместо "Past day" выбирайте "Past 12 months", значение в 1 день установлено по умолчанию.
👉 Вносим последние данные в таблицу для всех проектов, для которых это возможно, указывая последнее значение.
❗ Если мы анализируем Google - тренды какого-либо проекта и его график выглядит как на скриншоте ниже, данные в таблицу не заносятся. Ниже намеренно был выбран лишь "Past day" у DYDX, чтобы показать пример невалидного графика.
👉 В таком случае, мы просто удаляем данные из ячейки "Procent" для корректного подсчета.
👉 В случае APEX мы получили значение в 13%. Это хорошее значение в целом, однако оно хуже среднего по другим проектам - 10%, потому условно будем считать показатели APEX плохими.
14. Анализ данных Yandex WordStat. Если ранее, мы смотрели на относительные показатели, то есть проверяли насколько активно пользователи "гуглят" информацию по сравнению с моментом в течение года, когда информацию "гуглили" наиболее активно, то теперь, мы получим буквально данные о количестве запросов за каждый календарный месяц. Само собой в расчет надо брать не текущий месяц, так как он ещё не закончился, а тот, который ему предшествует. Также понятно, что здесь мы будем учитывать преимущественно пользователей из русскоговорящих стран.
👉 Эта статья написана и опубликована в октябре 2025 года, значит выбираем в WordStat'е раздел "Динамика" и период с сентября 2024 по сентябрь 2025.
👉 Вносим в таблицу данные о месяце за этот период с наивысшим количеством запросов и последнем месяце, в нашем случае - сентябре. Делаем это для всех проектов, с которыми мы сравниваем APEX.
❗Бывают ситуации, когда данных совсем нет, как в случае с WOO.
👉 В таких случаях, ячейка под словом "Procent" удаляется для корректного подсчета.
👉 По итогу, мы получаем данные, которые подтверждают данные Google Trends. APEX'ом толпа интересуется слишком много, что как бы подсказывает, что прямо сейчас об актив разгружается крупный капитал.
15. Анализ данных аудиторских компаний. Как и во всех предыдущих частях анализа каких-либо данных, не будет лишним сравнить то, что получилось у нас, с данными компаний, которые занимаются профессиональным аудитом. В данном случае мы будем сравнивать наши данные с данными автоматических сервисов аудита - Certik и CyberScope.
👉 Переходим на сайт Certik, вводим в строку поиска интересующий нас проект и копируем в таблицу значение показателя "Community".
👉 Переходим на сайт CyberScope, вводим в строку поиска интересующий нас проект и копируем в таблицу значение показателя "Vitals".
👉 Проделываем это для всех проектов, с которыми мы сравниваем APEX, чтобы получить некий средний показатель.
❗Обращаем внимание на то, что аудиторские порталы не всегда находят актив правильно. Всегда сравниваем реальное положение актива в рейтинге по капитализации с тем, что нашел аудиторский портал. В случае DYDX, он находится на 137 месте на момент написания статьи, а не на 771, как указано на сайте Certik. Данные в таком случае в таблицу не заносятся. Кроме того в примере DYDX они и не были указаны.
❗Если у рассматриваемого проекта нет даже автоматического аудита на обоих аудиторских сайтах, формула "#ДЕЛ/0" удаляется.
👉 В нашем случае APEX имеет лучшие показатели автоматических аудитов, наравне с Orderly Network. Впрочем это скорее всего вызвано активностью пользователей после пампа токена.
16. Анализ новостей. Здесь мы не будем разбирать как та или иная новость влияет на актив. Это куда более трудная тема, которая требует рассмотрения гипотезы "Эффективных рынков" и её нюансов, а также специфики её применения в мире криптовалют.
👉 Тут мы остановимся на простой логике - "Когда новости есть - покупать уже поздно". Обычно происходит так - крупный капитал при отсутствии ликвидности памнит актив, продажные или просто некомпетентные, но популярные криптоблогеры говорят, что это новая ракета, формируя положительный новостной фон и сентимент на рынке. Толпа покупает актив, формируя ликвидность, о которую разгружается крупный капитал. После этого все блогеры куда-то пропадают. Поэтому новости о падении в принципе реже новостей о росте, если речь идет об альткоинах.
👉 Переходим на сайт Certik, выбираем пункт Community или просто нажимаем CTRL+V и вводим в поиске "News". Выбираем диапазон "3mo" и записываем в таблицу количество новостей.
👉 Переходим в канал DeCenter и смотрим информацию об интересующем нас активе по его тикеру. Для Apex Protocol это APEX, для Bitcoin'а это BTC и так далее. В данном случае за последние 3 месяца никаких новостей не было.
👉 Как ни странно, на выходе мы получаем данные, согласно которым APEX смотрится очень даже неплохо. Однако во многом это вызвано очень сильным новостным фоном у Avantis и Orderly Network. У первого в сентябре случился крупнейший анлок токенов, которые по всей видимости до сих пор сливают толпе ранние участники инвестиционного процесса для чего и создается шумиха вокруг проекта, а у Orderly памп случился буквально на днях для разгрузки тех, кто получил анлок ещё в августе.
👉 Анализ закончен. Переходим к итогам.
❓Что у трендов APEX хорошего❓
👉 Отличное соотношение количества подписчиков к капитализации даже после текущего пампа. Данный показатель предполагает дальнейший рост из-за того, что сейчас ещё не так много участников рынка находятся в этом самом рынке, то есть не так много членов той самой "толпы" купили актив.
👉 Хорошие данные аудитов. Аудиторские компании оценили APEX на высший балл по сравнению со всеми конкурентами, однако это скорее всего вызвано пампом и вызванной им активностью новых участников сообщества.
👉 Относительно небольшое количество новостей. Учитывая, что есть проекты, которые при прочих равных куда сильнее "засаживают" свою аудиторию в покупку "на хаях", APEX выглядит неплохо.
👉 Общее количество подписчиков. Оно несколько больше, чем у других проектов, что учитывая предыдущий фактор соотношения капитализации к количеству подписчиков, указывает на реальное преимущество в виде большого количества активных участников проекта. Хотя, если вы читали предыдущую статью и помните показатель TVL APEX, вы знаете, что это не так.
👉 Высокая вовлеченность в Telegram. Она существенно выше, чем у других проектов, но все же скорее всего вызвана временным пампом, а не интересом к проекту.
❓Что у трендов APEX плохого❓
👉 Данные TweetScout и TweetScore. Они указывают на то, что в отличие от других активов, этот актив не так интересен крупным участникам рынка, которые зачастую заинтересованы в хотя бы временных пампах, пусть даже для "разгрузки" о ту же толпу.
👉 Данные вовлеченности Discord. Соотношение общего количества подписчиков к онлайну указывает или на накрутку участников сервера, или на отсутствие интереса к проекту.
👉 Показатели трендов Google Trends и Yandex WordStat. Согласно показателям с этих сервисов, "толпа" интересуется этим активом сильнее, чем другими, что плохо влияет на цену, ведь именно толпе крупный капитал "сливает" свои активы. Однако именно здесь разница с аналогами крайне несущественна и находится на уровне статистической погрешности.
👉 Плохое соотношение ранних участников проекта к количеству подписчиков. В отличие от соотношения подписчиков к капитализации, этот показатель говорит о том, что подписчиков уже слишком много и о них может начать разгружаться крупный капитал.
❗Вывод по APEX❗
👉 Если бы мы анализировали только тренды, можно было бы сказать, что актив не стоит покупать именно сейчас из-за локального "перегрева", но можно будет купить в будущем, на что указывает показатель соотношения капитализации к количеству подписчиков и возможно исправившийся бы к тому времени показатель соотношения количества ранних участников инвестиционного процесса к количеству подписчиков и другие менее важные показатели.
👉 Однако зная ситуацию с токеномикой, в частности с процентом неразблокированных токенов, FDV и TVL, о которых шла речь в предыдущей статье посвященной токеномике, а также с маркетом, в частности с очень низкой интеграцией токена в современное крипто пространство, низком показатели листингов и отсутствии каких-либо доступных широкому кругу лиц способов заработка на токене, о чем шла речь в статье о маркете, в общем и целом покупка токена является крайне рискованной на любом этапе.
❓Какие показатели самые важные❓
👉 Для большинства проектов самыми важными будут данные Twitter, в частности показатели TweetScout, TweetScore, количество подписчиков и 2 соотношения с ними - относительно количества крупных и ранних участников инвестиционного процесса и относительно капитализации.
👉 Второстепенными будут данные о новостях из Certik и DeCenter, и уровне вовлеченности, которые мы получаем из FaceBook, Discord, Instagram, YouTube, Telegram и TikTok. А также данные потенциала роста исходя из соотношения капитализации к количеству подписчиков на Reddit и Medium. Сюда же относятся данные Google Trends.
👉 Третьестепенными являются показатели Yandex WordStat и аудиторские оценки от Certik и CyberScope.
❗ Если у вас нет времени на проведение настолько кропотливого анализа какого либо проекта, я регулярно делаю это за вас и бесплатно делюсь результатами в своем Telegram канале.