2026 年最佳 Glassnode 替代品

Glassnode的链上周期指标是BTC/ETH分析的行业标准。如果您需要更广泛的覆盖范围、不同的定价或人工智能驱动的研究,这里是最好的选择。

判决

没有任何一个工具可以复制 Glassnode 专有的 BTC/ETH 指标。 CryptoQuant 最接近链上分析。对于更广泛的人工智能驱动的研究,Stingray 覆盖了更广泛的市场。最佳替代方案取决于 BTC/ETH 循环分析对您的过程的中心程度。

Stingray 获胜之处:

  • 超过 10,000 种代币的人工智能研究
  • 多个渠道的自然语言警报
  • 回测和策略验证
  • 无需专业技术

Glassnode 获胜之处:

  • 专有的 BTC/ETH 周期指标(SOPR、MVRV、HODL Waves)
  • 最长的历史链上数据系列
  • 机构级 API 和数据馈送
  • 循环分析的行业标准

相关比较

为什么考虑 Glassnode 替代品?

Glassnode 擅长 BTC/ETH 链上分析,但用户探索以下替代方案:

  • 多链需求:如果您研究比特币和以太坊之外的内容,Glassnode 的覆盖范围很快就会缩小。 Solana、Arbitrum 或 Avalanche 上的 DeFi 需要其他工具。
  • 定价:专业计划约为 39 美元/月。对于偶尔检查一些指标的用户来说,成本价值比可能不起作用。
  • 不同的研究风格:如果您想要人工智能辅助研究而不是基于图表的分析,那么仪表板工具会感觉很慢。
  • 更广泛的市场情报:链上指标是一种输入。情绪、基本面和市场结构数据需要额外的工具。

1. Stingray——人工智能研究无国界

  • 涵盖所有加密数据源的对话式人工智能
  • 覆盖 10,000 多个代币,包括中小盘股
  • Telegram、WhatsApp、网络上的自然语言警报
  • 基于循环的回测策略和假设
  • 无需链上专业知识

Stingray 用链上深度换取广度和可访问性。您不是在浏览 SOPR 图表,而是问“当前比特币持有者的行为与之前的周期底部相比如何?”并获得人工智能合成的答案。该平台涵盖整个加密市场,而不仅仅是 BTC/ETH,并通过警报和回测将研究与行动联系起来。

最适合:希望通过人工智能获得广泛市场情报而不是专门的 BTC/ETH 链上仪表板的研究人员。

2. CryptoQuant——最近的链上替代方案

  • 交易流量分析
  • 矿工行为追踪
  • 社区贡献的指标
  • 与 Glassnode 重叠的指标

CryptoQuant 是与 Glassnode 最相似的工具:专注于比特币的链上分析,具有越来越多的专有指标。主要区别在于强调程度——CryptoQuant 以交易流量和矿工数据领先,而 Glassnode 以持有人队列指标和 UTXO 分析领先。许多分析师都会使用这两种方法,但如果您必须选择其中一种,请根据交易流量或持有人行为对您的分析是否更重要来进行选择。

最适合:优先考虑交易流量和矿工数据而不是持有者群体指标的链上分析师。

3. Dune Analytics — 构建您自己的链上指标

  • SQL 访问原始区块链数据
  • 计算自定义 MVRV、SOPR 近似值
  • 常见指标的社区仪表板
  • 提供免费套餐

借助 SQL 技能,您可以在 Dune 上构建许多 Glassnode 指标的近似值。几个社区仪表板已经复制了核心链上指标。权衡:更多的工作,但无限的灵活性,并且您可以将分析扩展到 Glassnode 未深入覆盖的链。

最适合:想要计算和定制链上指标的技术分析师。

4. IntoTheBlock — 多链链上分析

  • 1,000 多个代币的链上指标
  • 财务建模叠加
  • 持有人盈利能力和集中度
  • DeFi 分析

IntoTheBlock 提供的链上指标比 Glassnode 具有更广泛的代币覆盖范围。他们的专有指标(资金入/出、集中度)适用于数百种代币。每个代币的深度小于 Glassnode 的 BTC/ETH 分析,但广度明显更大。

最适合:需要跨多种代币指标的链上分析师,而不仅仅是 BTC/ETH。

5. Nansen——以实体为中心的链上数据

  • 钱包标签和智能资金追踪
  • 多链覆盖(40+链)
  • DeFi 和 NFT 分析
  • 预构建的仪表板

Nansen 为链上数据提供了不同的视角。 Glassnode 跟踪聚合指标(所有持有者正在做什么),而 Nansen 则跟踪单个实体(智能货币正在做什么)。两者回答了不同的问题:Glassnode 显示宏观周期位置,Nansen 显示机构行为。

最适合:更喜欢实体级洞察而不是聚合链上指标的研究人员。

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