En automatiseret handelsstrategi baseret på Machine Learning og On-Chain Analytics

Hos Glassnode mener vi, at pålidelige data er rygraden i succesfulde handelsstrategier og beslutninger. I den forstand tilbyder on-chain-data, der omfatter information om pengestrømme, rentabilitetsniveauer og følelsen af ​​markedsdeltagere for digitale aktiver, afledt direkte fra blockchain, en uudnyttet kilde til potentiel alfa.

Men fagfolk fra traditionelle finansielle sektorer udviser ofte en vis skepsis med hensyn til anvendeligheden af ​​blockchain-afledte data til meningsfulde handelsstrategier. For at imødegå disse forbehold har Glassnode udviklet en innovativ tilgang til at udnytte forudsigelseskraften i disse data.

Ved at bruge denne tilgang, som både er afhængig af meningsfuldheden af ​​vores data og avancerede maskinlæringsalgoritmer, producerede vores Data Science-team Bitcoin Sharpe-signal. Denne automatiserede, kvantitative handelsstrategi er både solidt funderet i data afledt af blockchain og skræddersyet til at fange de unikke muligheder, som Bitcoin-markedet præsenterer.

Bitcoin Sharpe-signalet validerer ikke kun anvendeligheden af ​​sådanne data, men giver også klar, handlekraftig indsigt til investorer, hvilket beviser dets værdi ved at navigere på det digitale aktivmarked.

Hvad er On-Chain-data, og hvordan Glassnode bruger dem til handel

I modsætning til traditionelle markedsdata, som primært fokuserer på prisbevægelser, giver on-chain-metrics en realtidspuls på digitale aktivøkosystemer. Disse målinger afslører investoradfærd og markedstendenser, som traditionelle indikatorer kan gå glip af, og tilbyder en mere dybdegående linse og potentielt en bedre indikator for fremtidige bevægelser. Ved at integrere disse indsigter gennem maskinlæring har Glassnode identificeret metrics med det mest forudsigelige potentiale for en langvarig Bitcoin-handelsstrategi.

Kernen i Glassnodes innovative tilgang er en overvåget maskinlæringsmodel, der metodisk analyserer on-chain data for at vurdere deres korrelation med Bitcoin markedsbevægelser. Denne model skiller sig ud for sin gennemsigtighed, hvilket giver investorer mulighed for at forstå, hvordan handelsregler er afledt af blockchain-aktiviteter. Den gennemgår store datasæt for at identificere de on-chain-metrics, der er mest indikative for fremtidige prishandlinger.

Modellen understreger funktionernes betydning for at bestemme, hvilke on-chain-metrics der har den stærkeste korrelation med fremtidige Bitcoin-prisbevægelser. Blandt de forskellige analyserede målinger viste procentdelen af ​​enheder i overskud og Short Term Holder Profit Ratio (SOPR) sig som de mest lovende indikatorer for at indtage en lang position i Bitcoin.

Procentdelen af ​​enheder i overskud er en kritisk målestok, da den afspejler den overordnede markedssundhed og investorernes stemning. En høj procentdel tyder på, at flertallet af markedsdeltagere er i en gunstig position, hvilket potentielt signalerer vedvarende markedstillid og positive udsigter.

På den anden side fokuserer Short Term Holder SOPR på rentabiliteten af ​​nylige transaktioner, hvilket giver indsigt i kortsigtede investorers adfærd. Når SOPR indikerer, at kortsigtede indehavere ser overskud, går det ofte forud for perioder med positivt markedsmomentum, hvilket gør det til en værdifuld forudsigelse for timing af indtræden i lange positioner.

Ansvarsfraskrivelse: For beskyttelse af intellektuel ejendom afslører vi kun de grundlæggende målinger, såsom STH-SOPR og procentdelen af ​​enheder i overskud, uden at detaljere de specifikke transformationer og parametre, der anvendes i vores handelsstrategiudvikling. Som følge heraf replikerer den direkte anvendelse af disse basismålinger alene ikke resultaterne opnået af vores sofistikerede live-handelsmodel.

Afsløring af "Goldilocks Zone"

"Goldilocks Zone" refererer til de optimale betingelser identificeret af Glassnodes model til at starte lange positioner i Bitcoin, udpeget ved hjælp af SHAP (SHapley Additive exPlanations) værdier. Disse værdier kvantificerer virkningen af ​​specifikke on-chain-metrics – såsom procentdelen af ​​enheder i profit og Short Term Holder Profit Ratio (SOPR) – på modellens beslutningsproces og afslører kritiske tærskler, der signalerer ideelle købsmuligheder. Ved at analysere SHAP-værdier skelner modellen præcise forhold, hvorunder markedet hverken er overudstrakt eller overdrevent bearish, som det "lige rigtige" scenarie med Goldilocks-princippet.

Fra denne analyse udledes en heuristik, som forenkler den komplekse model til en mere tilgængelig strategi uden at ofre dens analytiske dybde. Denne heuristik, mens den er strømlinet, bevarer modellens kerneindsigt og tilbyder investorer en gennemsigtig og effektiv tilgang til handel med Bitcoin.

Denne tilgang er blevet solidificeret og kodet ind i Bitcoin Sharpe-signalet. Det indkapsler essensen af ​​modellens resultater og giver en klar vejledning til at identificere højsandsynlige indgangspunkter baseret på den nuancerede forståelse af markedsdynamikken, der er lettet af on-chain dataanalyse.

Præstationsindsigt og -strategi

Modellen, der anvendes af Glassnode, er designet med en konservativ tilgang, der prioriterer risikominimering, mens den fanger opadgående markedstendenser med præcision. Den strategi, der er skabt baseret på modellen, afbalancerer derfor potentialet for gevinster med nødvendigheden af ​​at beskytte mod nedadgående risiko.

Bitcoin Share Signals ydeevne uden for stikprøven, en streng test af dets forudsigelsesevner, fremhæver dets succes med at navigere i det flygtige Bitcoin-marked. Ved at analysere data, der ikke blev brugt i træningsfasen, har modellen demonstreret en konsekvent evne til at identificere profitable handelsmuligheder, hvilket understreger den betydelige forudsigelseskraft af on-chain data. Denne præstation validerer modellens strategiske tilgang og forstærker værdien af ​​at inkorporere on-chain analytics i en række handelsrammer.

Dyk dybere med Live Performance Tracker

Bitcoin Sharpe Signal fra Glassnode er designet med en konservativ tilgang, der prioriterer risikominimering, mens den fanger opadgående markedstendenser med præcision. Den strategi, der er skabt baseret på modellen, afbalancerer derfor potentialet for gevinster med nødvendigheden af ​​at beskytte mod nedadgående risiko.

Vi opfordrer interesserede fra traditionelle og digitale finanssektorer til gennemgå modellens live-performancedata** og overvej en prøveversion af vores on-chain analysetjenester. For yderligere detaljer eller for at engagere dig i vores analyseløsninger, venligst nå ud til vores institutionelle salgsteam.

---

Ansvarsfraskrivelse: Denne rapport giver ingen investeringsrådgivning. Alle data gives kun til informations- og uddannelsesformål. Ingen investeringsbeslutning må baseres på de oplysninger, der er angivet her, og du er alene ansvarlig for dine egne investeringsbeslutninger.

** Dashboardet, der indeholder Signals daglige ydeevne, er i øjeblikket kun tilgængeligt for Glassnode Enterprise-kunder.

---

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
• PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
• PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
• PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
• Kilde: https://insights.glassnode.com/the-predictive-power-of-glassnode-data/