Bitcoin bull bear cycle বাংলা: real data ও 4-phase analysis

Bitcoin market-কে bull ও bear—দুই label-এ বলা সহজ, কঠিন হলো transition বোঝা। Uptrend-এর consolidation distribution মনে হতে পারে; bear-market rally-কে নতুন bull market ভাবা যায়। Accumulation, markup, distribution ও markdown—চার phase তথ্য সাজাতে সাহায্য করে; এটি descriptive framework, Bitcoin protocol rule নয় এবং live market নিজে label দেয় না।

Phase বিচার শুধু social sentiment বা এক indicator দিয়ে করা উচিত নয়। এই guide evidence-কে তিন layer-এ ভাগ করে: price structure, on-chain profit-loss ও holder supply। অন্তত দুই layer একই দিকে বদলালে phase hypothesis তুলনামূলক শক্ত হয়।

Contents

• Framework: চার phase-এর কাজ ও সীমা
• Accumulation: প্রথম phase
• Markup: দ্বিতীয় phase
• Distribution: তৃতীয় phase
• Markdown: চতুর্থ phase
• Real case: 2019–2022 cycle replay
• Free data: download and calculate
• Conflict rules: evidence disagreement
• Evidence: তিন layer confirmation
• Profit metrics: MVRV, NUPL ও SOPR
• Holder supply: LTH/STH ব্যবহার
• Invalidation: phase hypothesis কখন ভুল
• Worksheet: weekly cycle review
• Mistakes: সাধারণ ভুল
• FAQ: প্রায়শ জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন
• Sources: উৎস ও ঝুঁকি ঘোষণা

Framework: চার phase-এর কাজ ও সীমা

চার phase:

1. Accumulation: long decline-এর পর balance; sell pressure আর ধারাবাহিকভাবে dominate করে না।
2. Markup: demand supply absorb করে; higher high ও higher low তৈরি হয়।
3. Distribution: high level-এ supply-demand contest; old holder spend বাড়াতে পারে, new demand তা absorb করে।
4. Markdown: supply demand-এর চেয়ে বেশি; lower high ও lower low হয়।

এর value common language, date prediction নয়। Market phase skip, extend, repeat বা false reversal করতে পারে। এক timeframe-এ markup, shorter timeframe-এ markdown হতে পারে। Phase label-এর সঙ্গে timeframe ও invalidation condition লিখুন।

Accumulation: প্রথম phase

Accumulation long decline-এর পরে হতে পারে, কিন্তু “cheap price” বা “whale buying” অনুভূতি দিয়ে বলা যায় না।

Price layer

• Weekly price ধারাবাহিক new low করা বন্ধ করে; breakdown reclaim করে।
• Capitulation event-এর পর volume ও volatility ঠান্ডা হয়।
• Bad news থাকলেও marginal price impact কমে।

Profit-loss layer

• MVRV 1-এর কাছে বা নিচে থাকলে market value model-এর aggregate on-chain cost-এর কাছে বা নিচে। ইতিহাসে late bear phase-এর সঙ্গে overlap করেছে, fixed buy signal নয়।
• NUPL negative থেকে আর খারাপ না হয়ে stabilize করলে unrealized loss pressure কমতে পারে।
• SOPR 1-এর নিচে হলে moved coin গড়ে loss realize করে; 1-এর দিকে ফেরা break-even-এর কাছে আসার clue।

Supply layer

LTH supply trend বাড়া ও STH supply কমা বেশি coin dormant হওয়ার ইঙ্গিত দিতে পারে। Coin age স্বাভাবিকভাবে বাড়লেও LTH বাড়ে; “smart money bought today” বলা যাবে না।

Bear-market bottom signals guide-এ বিস্তারিত আছে।

Markup: দ্বিতীয় phase

Markup এক দিনের pump নয়; demand একটি সময় ধরে supply-এর ওপর থাকে।

Price layer

• Weekly higher high ও higher low।
• Pullback previous important zone-এর ওপরে hold করে।
• Breakout-এর পরে volume ও follow-through থাকে; সঙ্গে সঙ্গে range-এ ফেরে না।

Profit-loss layer

MVRV সাধারণত 1-এর ওপরে যায়, NUPL positive ও rising হয়—aggregate unrealized profit বাড়ে। Pullback-এ SOPR 1-এর কাছে reset হয়ে recover করা profit-taking pause ও renewed absorption-এর সঙ্গে মেলতে পারে। এগুলো historical relationship, mechanical trade signal নয়।

Supply layer

New demand এলে STH supply বাড়তে পারে। LTH old coin spend শুরু করলেই bearish নয়; early markup-এ moderate distribution market liquidity ফিরিয়ে দিতে পারে। Demand absorb করছে কি না দেখুন।

Trend smooth লাগায় position বাড়িয়ে যাওয়া common risk। Position stress test বজায় রাখুন।

Distribution: তৃতীয় phase

Distribution hindsight-এ সবচেয়ে পরিষ্কার। High-level volatility supply demand ছাড়াচ্ছে—এমনও হতে পারে, আবার markup consolidation-ও হতে পারে।

Price layer

• Multiple high হয়, কিন্তু follow-through কমে; breakout দ্রুত reclaim হয়।
• Volatility বাড়ে, positive news-এর marginal gain ছোট হয়।
• Top এক দিন নয়; কয়েক সপ্তাহ বা মাসের range হতে পারে।

Profit-loss layer

MVRV ও NUPL relative high-এ থাকলে large unrealized profit sell incentive বাড়ায়। কিন্তু cycle extreme বদলাতে পারে; fixed color বা threshold ধরে থাকবেন না।

Supply layer

LTH spending ও STH supply expansion old-to-new holder transfer বোঝাতে পারে। Supply বাড়লেও price rise করলে demand absorb করছে; new demand-এর price effect দুর্বল হলে distribution hypothesis শক্ত হয়।

একবারে top call না করে staged profit taking ও rebalancing দিয়ে concentration কমান।

Markdown: চতুর্থ phase

Markdown-এ lower high ও lower low হয়; rebound previous range reclaim করতে পারে না। Deleveraging, profit erosion ও late-stage realized loss দেখা যেতে পারে।

Price layer

• Key support break-এর পর rebound তা reclaim করতে ব্যর্থ।
• Positive news reaction short, negative news নতুন low সহজ করে।
• Low liquidity-তে price ও volume violently move করতে পারে।

Profit-loss layer

NUPL নিচে যায় বা negative হয়, MVRV 1-এর দিকে বা নিচে, SOPR বারবার 1-এর নিচে—unrealized ও realized loss বাড়ে। Extreme pessimism দীর্ঘ হতে পারে; direct bottom signal নয়।

Supply layer

STH সাধারণত high loss ও volatility sensitivity বহন করে। LTH supply ধীরে বাড়তে পারে, আবার stress event-এ old-coin capitulation-ও হতে পারে। Single-day value নয়, trend ও price reaction দেখুন।

Real case: 2019–2022 cycle replay

নিচের table history-কে জোর করে চার ভাগ করে না। প্রতিটি data cutoff-এ তখন কী জানা যেত এবং কী জানা যেত না দেখায়। Price, MVRV ও active address একই Coin Metrics UTC daily source থেকে; LTH/STH ratio CoreCharts-এর 155-day soft model। Soft model Glassnode entity-adjusted version নয়; absolute value একসঙ্গে মেশাবেন না।

Calculation:

• 30/90-day price change = cutoff PriceUSD ÷ আগের PriceUSD − 1;
• 200-day average distance = cutoff PriceUSD ÷ previous 200 complete daily average − 1;
• NUPL = 1 − 1 ÷ MVRV; তাই derived NUPL ও MVRV একই evidence family;
• active-address change = recent 30-day AdrActCnt average ÷ previous 30-day average − 1;
• LTH/STH ratio 90-day change = cutoff ratio ÷ 90-day-earlier ratio − 1।

Cutoff	30d / 90d price	200DMA distance	MVRV / derived NUPL	Active address 30d avg change	LTH/STH ratio 90d change	তখনকার hypothesis
2019-02-01	−11.62% / −45.60%	−38.01%	0.780 / −0.282	−0.61%	−26.88%	Accumulation candidate; price recovery ও supply confirmation নেই
2019-04-02	+29.65% / +25.79%	+6.14%	1.129 / +0.114	+7.66%	−0.25%	Post-accumulation transition candidate; price ও activity improve
2020-12-16	+27.64% / +95.41%	+74.75%	2.704 / +0.630	+8.38%	−21.28%	Markup price ও activity layer-এ confirmed
2021-11-08	+22.78% / +48.48%	+48.43%	2.855 / +0.650	+6.01%	+28.86%	Distribution candidate মাত্র; ওই দিনের data top প্রমাণ করে না
2022-01-22	−30.99% / −42.50%	−28.15%	1.455 / +0.313	−3.50%	+2.90%	Structure break; distribution end / markdown transition confirmed
2022-06-18	−37.16% / −53.96%	−52.21%	0.840 / −0.191	−7.66%	−0.73%	Deep markdown; তবু bottom ঘোষণা নয়

Replay-এর মূল lesson confirmation delay। 2021-11-08 পরে window high হয়েছে, কিন্তু ওই দিন price 200DMA-এর 48.43% ওপরে, 30/90-day return positive, MVRV ও active address-ও collapse দেখায়নি। Subsequent breakout failure ও 2022-01-22 structure break-এর পরে distribution hypothesis-এর confidence বাড়ানো যেত।

একইভাবে 2019-02-01 MVRV 1-এর নিচে ও NUPL negative শুধু valuation/loss background দেয়; accumulation নিশ্চিত করে না। 2019-04-02-এ price 200DMA-এর ওপরে, 30/90-day change এবং active address improve করার পরে transition hypothesis independent support পায়।

Evidence: তিন layer confirmation

Evidence layer	প্রশ্ন	Data
Price structure	High-low direction কি টেকসই? Breakout hold করছে?	Weekly price, volume, volatility, news reaction
On-chain profit-loss	Aggregate profit না loss? Spending loss realize করছে?	MVRV, NUPL, SOPR
Holder supply	Old ও new coin supply কীভাবে বদলাচ্ছে?	LTH/STH supply ও spending trend

Highly correlated metric-কে independent evidence বলবেন না। MVRV ও NUPL দুটোই Realized Cap ব্যবহার করে; দুটো দুর্বল হলে profit-loss layer শক্ত হয়, কিন্তু price বা supply layer confirmation এখনও দরকার।

Profit metrics: MVRV, NUPL ও SOPR

• MVRV: Market Cap বনাম Realized Cap; aggregate on-chain cost-এর তুলনায় market position।
• NUPL: Net unrealized profit-loss; network paper gain বা loss কতটা।
• SOPR: ওই period-এ spent output গড়ে profit না loss realize করেছে।

Time concept আলাদা: MVRV/NUPL stock state, SOPR current spending flow। “State + behavior” মিলিয়ে দেখুন—aggregate loss-এর সময় realized loss বাড়ছে, না equilibrium-এর দিকে যাচ্ছে।

Holder supply: LTH/STH ব্যবহার

Glassnode প্রায় 155 দিন ও smoothing model দিয়ে LTH/STH classify করে এবং entity clustering ব্যবহার করে। Limitations:

• Statistical cohort, real identity বা skill rank নয়।
• Age threshold cross করলে class বদলায়; ওই দিন buy হয়নি।
• Coin move transfer, custody change বা sale হতে পারে।
• Exchange internal trade সরাসরি on-chain নাও দেখা যেতে পারে।

Weeks-to-months supply direction দেখুন; one-day change দিয়ে cycle call করবেন না। LTH/STH supply guide দেখুন।

Invalidation: phase hypothesis কখন ভুল

• Accumulation hypothesis: price আবার sustained new low, loss বাড়ে, sell pressure blunt হয় না।
• Markup hypothesis: breakout দ্রুত fail, weekly lower high ও lower low।
• Distribution hypothesis: increased supply শক্ত demand absorb করে, price stable new high করে।
• Markdown hypothesis: key range reclaim, sustained higher low এবং profit-supply data improve।

Entry বা reduction-এর আগে invalidation লিখুন; move হওয়ার পরে definition বদলাবেন না।

Free data: download and calculate

একই cutoff data নিন

1. Fixed Coin Metrics query খুলুন। Live analysis-এ end_time শেষ complete UTC daily row দিন এবং অন্তত 290 days রাখুন, যাতে 200DMA ও 90-day change হিসাব হয়।
2. PriceUSD, CapMVRVCur, AdrActCnt নিন। Missing day-কে zero করবেন না; nearest prior complete day বা missing label ব্যবহার করুন।
3. CoreCharts LTH/STH soft ratio API থেকে same date ও 90 days earlier value নিন। Method soft model লিখুন; entity-adjusted vendor value-এর সঙ্গে splice করবেন না।
4. API URL, query time, UTC timezone, formula ও unrounded value রাখুন; display-এ শেষে round করুন।

Price layer আগে লিখুন

• 30/90-day return ও 200DMA distance হিসাব করুন;
• weekly recent দুই high ও low দেখুন, শুধু এক দিন নয়;
• breakout hold করেছে বা breakdown reclaim করেছে কি না লিখুন;
• sustained structure ছাড়া “confirmed” নয়—candidate বা transition লিখুন।

Profit ও activity layer

• MVRV ও derived NUPL এক evidence layer;
• MVRV below 1 automatic buy নয়; high MVRV automatic top নয়;
• AdrActCnt active address count, unique user, volume বা buy demand নয়। Activity improve/decline context দেয়।

Supply layer শেষে

• LTH/STH ratio rising coin aging থেকেও হতে পারে; long-term holder আজ buy করেছে প্রমাণ নয়;
• falling ratio old-coin spending, short-term supply growth বা model classification হতে পারে;
• single-day jump নয়, 30/90-day trend ও price reaction দেখুন।

Final output: timeframe → tentative phase → confidence → supporting evidence → contrary evidence → invalidation → next review date। Contrary evidence ছাড়া phase name complete analysis নয়।

Conflict rules: evidence disagreement

Price	Profit/activity	Supply	Tentative handling
Strong	Strong	Old-coin spending rises	Late markup/distribution candidate; structure break ছাড়া top confirmed নয়
Weak	MVRV near/below 1, activity improves	Ratio falls	Accumulation candidate; higher low বা key-range reclaim অপেক্ষা
Weak	Profit-loss worsens	LTH/STH ratio rises	Coin aging হতে পারে; markdown/unclear বজায় রাখুন
Strong	Profit improves	Activity lags	Markup candidate, lower confidence; thin liquidity check করুন
Mixed	Mixed	No trend	Transition/unclear; action frequency কমান

Phase vote count নয়। Related metric একই underlying change reflect করতে পারে। Price structure, on-chain profit, activity ও coin-age supply-এর dependency লিখুন। Data missing হলে “unclear” সঠিক answer; closest label বানাবেন না।

Worksheet: weekly cycle review

প্রতি সপ্তাহে একই সময়—যেমন last complete UTC daily row-এর পরে—fill করুন:

Field	This week	Previous	4-week direction	Interpretation
PriceUSD
30d / 90d return
200DMA ও distance
Recent weekly highs/lows
MVRV
Derived NUPL				Same MVRV evidence family
AdrActCnt recent 30d avg				Unique user নয়
LTH/STH soft ratio				Method mix নয়
Major news-এর পরে price reaction

Conclusion:

1. Timeframe ও data cutoff;
2. Tentative phase: accumulation candidate / markup / distribution candidate / markdown / transition / unclear;
3. Confidence: low / medium / high ও কারণ;
4. অন্তত এক independent price evidence এবং এক non-price evidence;
5. অন্তত এক contrary evidence;
6. Exact price/data condition যা hypothesis invalidate করবে;
7. Action: unchanged / reduce risk / pause additions / planned rebalance;
8. Next review date।

Risk-management worksheet position ঠিক করবে; staged profit-taking plan exit execute করবে। Phase context prewritten loss limit override করতে পারবে না।

Mistakes: সাধারণ ভুল

• Sideways মানেই accumulation: high-level range distribution হতে পারে।
• New high মানেই early markup: distribution-এর final breakout হতে পারে।
• Pessimism মানেই bottom: হতাশা দীর্ঘ হতে পারে, price আরও পড়তে পারে।
• LTH increase মানেই whale buy: coin age ও model classification প্রভাব ফেলে।
• Halving-এর পরে fixed-date bull: halving শুধু new supply বদলায়; demand ও macro condition জরুরি।
• Phase সবসময় serial: false breakout, fast reversal ও repeated test হয়।

FAQ: প্রায়শ জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

এখন কোন phase?

এই article live call দেয় না। Data cut-off ও timeframe লিখে অন্তত দুই evidence layer ব্যবহার করুন; conflict হলে transition/unclear লিখুন।

Four phase ও four-year cycle কি একই?

না। Four phase market-behavior framework; four-year cycle প্রায় চার বছরের halving rhythm থেকে আসে। Price phase exact halving date follow করতে বাধ্য নয়।

Best turning-point indicator কোনটি?

একটি নেই। Price, profit-loss ও holder supply আলাদা প্রশ্নের উত্তর দেয়; প্রতিটিতে invalidation দরকার।

Emotion কি data দিয়ে মাপা যায়?

NUPL/SOPR profit-loss context দেয়; প্রতিটি মানুষের emotion সরাসরি পড়ে না।

Sources: উৎস ও ঝুঁকি ঘোষণা

• Coin Metrics API v4 ও fixed case query: PriceUSD, MVRV ও active-address daily data।
• CoreCharts LTH/STH soft-model docs ও ratio API: free 155-day soft-model ratio; entity-adjusted version নয়।
• Glassnode: MVRV Ratio: market value, realized value ও historical cycle interpretation যাচাই।
• Glassnode: NUPL: net unrealized profit-loss formula যাচাই।
• Glassnode: SOPR: realized profit-loss ও value 1 যাচাই।
• Glassnode: LTH/STH Supply: 155-day cohort ও supply transfer যাচাই।
• FINRA: Crypto Assets — Risks: volatility, liquidity ও total-loss risk যাচাই।

শুধু educational information; investment advice নয়। Four-phase model hindsight organization ও risk communication framework; market serially repeat করবে বা exact turn predict করবে—এমন guarantee নেই।