Eine automatisierte Handelsstrategie, die auf maschinellem Lernen und On-Chain-Analysen basiert

Wir bei Glassnode glauben, dass zuverlässige Daten das Rückgrat erfolgreicher Handelsstrategien und -entscheidungen sind. In diesem Sinne bieten On-Chain-Daten, die direkt aus der Blockchain abgeleitete Informationen zu Geldflüssen, Rentabilitätsniveaus und der Stimmung der Marktteilnehmer für digitale Vermögenswerte umfassen, eine ungenutzte Quelle potenziellen Alphas.

Fachleute aus traditionellen Finanzsektoren zeigen jedoch häufig eine gewisse Skepsis hinsichtlich der Anwendbarkeit von Blockchain-basierten Daten für sinnvolle Handelsstrategien. Um diese Vorbehalte direkt anzugehen, hat Glassnode einen innovativen Ansatz entwickelt, um die Vorhersagekraft dieser Daten zu nutzen.

Mit diesem Ansatz, der sowohl auf der Aussagekraft unserer Daten als auch auf fortschrittlichen Algorithmen für maschinelles Lernen beruht, hat unser Data Science-Team das erstellt Bitcoin Sharpe-Signal. Diese automatisierte, quantitative Handelsstrategie basiert sowohl auf Daten aus der Blockchain als auch auf die Nutzung der einzigartigen Chancen, die der Bitcoin-Markt bietet.

Das Bitcoin Sharpe Signal bestätigt nicht nur den Nutzen solcher Daten, sondern liefert auch klare, umsetzbare Erkenntnisse für Anleger und beweist damit seinen Wert bei der Navigation auf dem Markt für digitale Vermögenswerte.

Was sind On-Chain-Daten und wie Glassnode sie für den Handel nutzt?

Im Gegensatz zu herkömmlichen Marktdaten, die sich hauptsächlich auf Preisbewegungen konzentrieren, liefern On-Chain-Metriken einen Echtzeitimpuls über Ökosysteme digitaler Vermögenswerte. Diese Kennzahlen offenbaren Anlegerverhalten und Markttrends, die herkömmliche Indikatoren möglicherweise übersehen, und bieten eine detailliertere Betrachtung und möglicherweise einen besseren Indikator für zukünftige Bewegungen. Durch die Integration dieser Erkenntnisse durch maschinelles Lernen hat Glassnode Kennzahlen mit dem größten Vorhersagepotenzial für eine Long-Only-Bitcoin-Handelsstrategie identifiziert.

Der Kern des innovativen Ansatzes von Glassnode ist ein überwachtes maschinelles Lernmodell, das On-Chain-Daten methodisch analysiert, um deren Korrelation mit Bitcoin-Marktbewegungen zu bewerten. Dieses Modell zeichnet sich durch seine Transparenz aus, die es Anlegern ermöglicht, zu verstehen, wie Handelsregeln aus Blockchain-Aktivitäten abgeleitet werden. Es durchsucht riesige Datensätze, um die On-Chain-Metriken zu identifizieren, die den größten Hinweis auf zukünftige Preisbewegungen geben.

Das Modell betont die Bedeutung von Merkmalen, um zu bestimmen, welche On-Chain-Metriken die stärkste Korrelation mit zukünftigen Bitcoin-Preisbewegungen aufweisen. Unter den verschiedenen analysierten Kennzahlen erwiesen sich der Prozentsatz der Unternehmen am Gewinn und die Short Term Holder Profit Ratio (SOPR) als die vielversprechendsten Indikatoren für die Übernahme einer Long-Position in Bitcoin.

Der Prozentsatz der Unternehmen am Gewinn ist eine entscheidende Kennzahl, da er die allgemeine Marktgesundheit und die Anlegerstimmung widerspiegelt. Ein hoher Prozentsatz deutet darauf hin, dass sich die Mehrheit der Marktteilnehmer in einer günstigen Lage befindet, was möglicherweise ein anhaltendes Marktvertrauen und einen optimistischen Ausblick signalisiert.

Andererseits konzentriert sich der Short Term Holder SOPR auf die Rentabilität aktueller Transaktionen und bietet Einblicke in das Verhalten kurzfristiger Anleger. Wenn SOPR darauf hinweist, dass kurzfristige Inhaber Gewinne verzeichnen, geht dies häufig Phasen positiver Marktdynamik voraus, was es zu einem wertvollen Indikator für den Zeitpunkt des Einstiegs in Long-Positionen macht.

Haftungsausschluss: Zum Schutz des geistigen Eigentums legen wir nur die grundlegenden Kennzahlen offen, wie z. B. STH-SOPR und den Prozentsatz der Unternehmen am Gewinn, ohne die spezifischen Transformationen und Parameter zu erläutern, die bei der Entwicklung unserer Handelsstrategie angewendet werden. Folglich reproduziert die direkte Anwendung dieser Basismetriken allein nicht die Ergebnisse, die unser ausgefeiltes Live-Handelsmodell erzielt.

Enthüllung der „Goldlöckchen-Zone“

Die „Goldlöckchen-Zone“ bezieht sich auf die optimalen Bedingungen, die das Glassnode-Modell für die Eröffnung von Long-Positionen in Bitcoin identifiziert und die mithilfe von SHAP-Werten (SHapley Additive ExPlanations) ermittelt werden. Diese Werte quantifizieren die Auswirkungen spezifischer On-Chain-Metriken – wie z. B. den Prozentsatz der Unternehmen am Gewinn und die Short Term Holder Profit Ratio (SOPR) – auf den Entscheidungsprozess des Modells und zeigen kritische Schwellenwerte auf, die ideale Kaufgelegenheiten signalisieren. Durch die Analyse der SHAP-Werte erkennt das Modell präzise Bedingungen, unter denen der Markt weder überdehnt noch übermäßig pessimistisch ist, wie im „genau richtigen“ Szenario des Goldlöckchen-Prinzips.

Aus dieser Analyse wird eine Heuristik abgeleitet, die das komplexe Modell in eine besser zugängliche Strategie vereinfacht, ohne seine analytische Tiefe zu opfern. Diese Heuristik ist zwar rationalisiert, bewahrt aber die Kernerkenntnisse des Modells und bietet Anlegern einen transparenten und effektiven Ansatz für den Handel mit Bitcoin.

Dieser Ansatz wurde verfestigt und im Bitcoin Sharpe Signal kodiert. Es fasst das Wesentliche der Ergebnisse des Modells zusammen und bietet einen klaren Leitfaden zur Identifizierung von Einstiegspunkten mit hoher Wahrscheinlichkeit auf der Grundlage des differenzierten Verständnisses der Marktdynamik, das durch die Analyse von On-Chain-Daten ermöglicht wird.

Leistungseinblicke und Strategie

Das von Glassnode verwendete Modell basiert auf einem konservativen Ansatz, bei dem die Risikominimierung im Vordergrund steht und gleichzeitig Aufwärtstrends am Markt präzise erfasst werden. Folglich gleicht die auf dem Modell basierende Strategie das Gewinnpotenzial mit der Notwendigkeit ab, sich vor Abwärtsrisiken zu schützen.

Die Out-of-Sample-Leistung des Bitcoin Share Signal, ein strenger Test seiner Vorhersagefähigkeiten, unterstreicht seinen Erfolg bei der Navigation auf dem volatilen Bitcoin-Markt. Durch die Analyse von Daten, die in der Trainingsphase nicht verwendet wurden, hat das Modell eine konsistente Fähigkeit bewiesen, profitable Handelsmöglichkeiten zu identifizieren, was die erhebliche Vorhersagekraft von On-Chain-Daten unterstreicht. Diese Leistung bestätigt den strategischen Ansatz des Modells und unterstreicht den Wert der Integration von On-Chain-Analysen in eine Vielzahl von Handelsrahmen.

Tauchen Sie tiefer ein mit dem Live Performance Tracker

Das Bitcoin Sharpe Signal von Glassnode basiert auf einem konservativen Ansatz, bei dem die Risikominimierung im Vordergrund steht und gleichzeitig Aufwärtstrends des Marktes präzise erfasst werden. Folglich gleicht die auf dem Modell basierende Strategie das Gewinnpotenzial mit der Notwendigkeit ab, sich vor Abwärtsrisiken zu schützen.

Wir ermutigen Interessenten aus der traditionellen und digitalen Finanzbranche dazu Überprüfen Sie die Live-Leistungsdaten des Modells** und erwägen Sie einen Test unserer On-Chain-Analysedienste. Für weitere Details oder zur Nutzung unserer Analyselösungen wenden Sie sich bitte an uns Wenden Sie sich an unser institutionelles Vertriebsteam.

---

Haftungsausschluss: Dieser Bericht bietet keine Anlageberatung. Alle Daten werden nur zu Informations- und Bildungszwecken bereitgestellt. Keine Anlageentscheidung darf auf den hier bereitgestellten Informationen basieren, und Sie sind allein für Ihre eigenen Anlageentscheidungen verantwortlich.

** Das Dashboard mit der täglichen Leistung von Signal ist derzeit nur für Glassnode Enterprise-Kunden verfügbar.

---

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
• PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: https://insights.glassnode.com/the-predictive-power-of-glassnode-data/