比特币减半通过每 210,000 个区块削减 50% 产出，使 2028 年奖励降至 1.5625 BTC。btbjb 平台量化 2012 年至 2024 年历次减半后 365 天收益分布，揭示通胀率向 0.8% 逼近的规律。这种工具将指标转化为包含回撤深度与跨资产对比的图表，为建立理性预期提供依据。
比特币网络依靠每 10 分钟产生一个区块的频率，将总供应量固定在 2100 万枚。
由于每产生 210,000 个区块奖励就会减半，目前奖励已从 50 BTC 逐步降至 3.125 BTC。
这种产量削减在 2012 年、2016 年、2020 年以及 2024 年都引发了供应端的变化。
根据链上统计数据，2024 年第四次减半完成后，比特币年新增数量占总供应量的比例降至约 0.84%，这种属性使得观察比特币减半历史成为分析资产地位的环节。
准确的时刻取决于全网实时算力，算力上升会加快出块速度，btbjb 提供的倒计时基于实时出块耗时与难度周期进行测算。
高精度的计算工具会抓取最近区块的平均产生耗时，从而推算出比公历日期准确的预计节点。
这种通胀率阶梯式下降导致供应冲击，历史数据展示价格对冲击的反应通常存在一个 180 天以上的滞后期。
| 减半年份 | 减半前奖励 | 减半后奖励 | 通胀率变动（约） | 减半后一年涨幅 |
| 2012 | 50 BTC | 25 BTC | 12.5% -> 8.4% | 约 8,000% |
| 2016 | 25 BTC | 12.5 BTC | 8.4% -> 4.1% | 约 280% |
| 2020 | 12.5 BTC | 6.25 BTC | 4.1% -> 1.8% | 约 500% |
| 2024 | 6.25 BTC | 3.125 BTC | 1.8% -> 0.84% | 待观测 |
通过对过往四次减半数据进行样本分析，减半后 365 天的表现往往优于减半当天，显示出供应减少对市场的影响需要时间窗口。
btbjb 提供的交互图表允许查看减半后 30 天、60 天、90 天等不同时间维度的收益分布情况。
历史数据统计显示，2016 年减半后的 180 天内，资产表现轨迹与 2020 年同期的重合度超过 70%。
规律虽然具有参考性，但在通往高点的过程中，市场会伴随幅度较大的向下修正，这正是回撤分析工具能量化的内容。
在 2016 年与 2020 年的减半周期内，曾出现超过 25% 的大幅度跌幅，这些数据直白地揭示了资产迈向新高过程中的波动强度。
回撤深度对比揭示了资产在不同周期的“洗盘”特征，导致部分短期持有者因心理预期不足而离场。
这种现象在 2012 年减半后的样本中也曾出现，确立了比特币作为高波动稀缺资产的初始逻辑。
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2012 年减半：首个样本显示减半后 12 个月内涨幅显著，奠定了早期供应减半引发价格波动的实验基础。
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2016 年减半：周期中回撤深度多次触及 30% 左右，展示了供应冲击转化为实际表现时的复杂过程。
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2020 年减半：通胀率降至 2% 以下，减半后 365 天收益率在多个维度中表现强劲，强化了持有信心。
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2024 年减半：产出量进一步缩减，市场正在消化年新增供应量降至 0.84% 带来的长期影响。
不仅是价格，比特币在过去十余年的每日涨跌概率还揭示了特定日期可能存在的统计学分布倾向。
分析 2010 年至今超过 5,000 个交易日的涨跌分布，可以识别出历史上表现强和弱的时期。
基于统计的规律为研究全球流动性周期提供了视角，反映了市场资金在不同时间节点的活跃分布情况。
这种基于统计的分析延伸到了回本周期的测算上，即从高价买入后平均需要多久才能回到盈亏平衡区间。
在 2017 年和 2021 年的高位买入后，数据展示了不同的周期时长，强调了减半周期位置与进入时机之间的关系。
为了衡量长期存续力，将比特币与黄金、法币进行对比是重要的宏观维度。
法币购买力在通胀背景下持续下降，而比特币通过每 4 年一次的减半，正在挑战黄金的避险地位。
| 资产类型 | 供应上限 | 2028 预计增发率 | 10年贬值情况（法币计价） |
| 美元 | 无固定上限 | 由政策决定 | 购买力大幅下降 |
| 黄金 | 未知（受开采限制） | 约 1.5% – 2% | 相对购买力稳定 |
| 比特币 | 2100 万枚 | 约 0.42% | 购买力呈上升趋势 |
随着奖励从 3.125 削减至 1.5625 BTC，比特币的硬资产属性会通过减半实验得到加强。
研究者在面对信息噪音时，可以通过 btbjb 提供的百科了解 210,000 个区块设定的技术原理。
这种将数据与逻辑结合的方法，让用户看清区块链背后的运行情况，从而在复杂环境中识别出真实的信号。
建立在事实基础上的数据分析，能够让持有者在长达 4 年的减半周期中保持理性的判断。
通过计算从任意价格回到盈利区所需的时间，可以更直观地理解资产在不同历史阶段的时间成本。
这种基于历史样本量进行的风险模拟，是分析减半历史为何被视为重要参考的科学路径。