Automatiseeritud kauplemisstrateegia, mis põhineb masinõppel ja ahelasisesel analüüsil

Glassnode'is usume, et usaldusväärsed andmed on edukate kauplemisstrateegiate ja otsuste alustala. Selles mõttes pakuvad ahelasisesed andmed, mis hõlmavad teavet rahavoogude, kasumlikkuse taseme ja digitaalsete varade turuosaliste suhtumise kohta otse plokiahelast, kasutamata potentsiaalse alfa allika.

Traditsiooniliste finantssektorite spetsialistid on aga sageli skeptilised plokiahelast tuletatud andmete rakendatavuse suhtes tähenduslike kauplemisstrateegiate jaoks. Nende reservatsioonidega tegelemiseks töötas Glassnode välja uuendusliku lähenemisviisi nende andmete ennustusjõu ärakasutamiseks.

Kasutades seda lähenemisviisi, mis tugineb nii meie andmete mõttekusele kui ka täiustatud masinõppe algoritmidele, koostas meie andmeteaduse meeskond Bitcoin Sharpe'i signaal. See automatiseeritud kvantitatiivne kauplemisstrateegia põhineb kindlalt plokiahelast saadud andmetel ja on kohandatud Bitcoini turu pakutavate ainulaadsete võimaluste tabamiseks.

Bitcoin Sharpe'i signaal mitte ainult ei kinnita selliste andmete kasulikkust, vaid pakub ka investoritele selget ja rakendatavat teavet, mis tõestab selle väärtust digitaalsete varade turul navigeerimisel.

Mis on ahelasisesed andmed ja kuidas Glassnode neid kauplemiseks kasutab?

Erinevalt traditsioonilistest turuandmetest, mis keskenduvad peamiselt hinnamuutustele, annavad ahelasisesed mõõdikud reaalajas impulssi digitaalsete varade ökosüsteemide kohta. Need mõõdikud näitavad investorite käitumist ja turusuundumusi, mida traditsioonilised näitajad võivad märkamata jätta, pakkudes põhjalikumat objektiivi ja potentsiaalselt paremat indikaatorit tulevaste liikumiste jaoks. Integreerides need teadmised masinõppe kaudu, on Glassnode tuvastanud mõõdikud, millel on kõige prognoositavam potentsiaal ainult pikaajalise Bitcoini kauplemisstrateegia jaoks.

Glassnode'i uuendusliku lähenemisviisi tuum on juhendatud masinõppemudel, mis analüüsib metoodiliselt ahelasiseseid andmeid, et hinnata nende korrelatsiooni Bitcoini turu liikumistega. See mudel paistab silma oma läbipaistvuse poolest, võimaldades investoritel mõista, kuidas kauplemisreeglid plokiahela tegevustest tulenevad. See sõelub läbi tohutud andmekogumid, et tuvastada ahelasisesed mõõdikud, mis kõige paremini näitavad tulevasi hinnamuutusi.

Mudel rõhutab funktsioonide tähtsust, et teha kindlaks, millistel ahelas olevatel mõõdikutel on kõige tugevam korrelatsioon tulevaste Bitcoini hinnamuutustega. Erinevatest analüüsitud mõõdikutest osutusid Bitcoinis pika positsiooni omaksvõtmiseks kõige lootustandvamateks näitajateks kasumis olevate üksuste protsent ja lühiajalise omaniku kasumikordaja (SOPR).

Kasumis olevate üksuste protsent on kriitiline mõõdik, kuna see peegeldab üldist turuseisundit ja investorite sentimenti. Kõrge protsent viitab sellele, et enamik turuosalisi on soodsas positsioonis, mis võib anda märku turu püsivast kindlustundest ja tõusvatest väljavaadetest.

Teisest küljest keskendub Short Term Holder SOPR hiljutiste tehingute kasumlikkusele, pakkudes ülevaadet lühiajaliste investorite käitumisest. Kui SOPR näitab, et lühiajalised omanikud saavad kasumit, eelneb see sageli positiivse turuhoo perioodidele, muutes selle väärtuslikuks ennustajaks pikkadele positsioonidele sisenemise ajastamiseks.

Kohustustest loobumine: intellektuaalomandi kaitseks avalikustame ainult põhimõõdikud, nagu STH-SOPR ja kasumis olevate üksuste protsent, ilma meie kauplemisstrateegia väljatöötamisel rakendatud konkreetsete teisenduste ja parameetrite üksikasjalikult kirjeldamata. Järelikult ei korda nende baasmõõdikute otsene rakendamine meie keeruka reaalajas kauplemismudeliga saavutatud tulemusi.

"Kuldvillaku tsooni" avamine

"Kuldvillaku tsoon" viitab Glassnode'i mudeliga tuvastatud optimaalsetele tingimustele pikkade positsioonide algatamiseks Bitcoinis, mis määratakse täpselt SHAP (SHapley Additive exPlanations) väärtuste abil. Need väärtused kvantifitseerivad konkreetsete ahelasiseste mõõdikute – nagu kasumis olevate üksuste protsent ja lühiajalise omaniku kasumi suhe (SOPR) – mõju mudeli otsustusprotsessile, paljastades kriitilised läved, mis annavad märku ideaalsetest ostuvõimalustest. Analüüsides SHAP väärtusi, tuvastab mudel täpsed tingimused, mille korral turg ei ole ülepaisutatud ega liiga langev, nagu Goldilocksi põhimõtte "just õige" stsenaarium.

Sellest analüüsist tuletatakse heuristik, mis lihtsustab keeruka mudeli ligipääsetavamaks strateegiaks, ohverdamata selle analüütilist sügavust. See heuristiline, kuigi sujuvam, säilitab mudeli põhiteadmised, pakkudes investoritele läbipaistvat ja tõhusat lähenemist Bitcoiniga kauplemisele.

See lähenemisviis on tahkestatud ja kodeeritud Bitcoin Sharpe'i signaali. See hõlmab mudeli leidude olemust, andes selge juhise suure tõenäosusega sisenemispunktide tuvastamiseks, tuginedes turu dünaamika nüansirikkale mõistmisele, mida hõlbustab ahelasisene andmete analüüs.

Tulemuslikkuse ülevaade ja strateegia

Glassnode'i kasutatav mudel on kujundatud konservatiivse lähenemisviisiga, mis seab esikohale riskide minimeerimise, püüdes samal ajal täpselt turusuundumusi. Järelikult tasakaalustab mudeli põhjal loodud strateegia kasumipotentsiaali vajadusega kaitsta langusriski eest.

Bitcoini jagamissignaali prooviväline jõudlus, mis on selle ennustamisvõime range test, rõhutab selle edukust muutlikul Bitcoini turul navigeerimisel. Analüüsides andmeid, mida koolitusfaasis ei kasutatud, on mudel näidanud järjepidevat võimet tuvastada tulusaid kauplemisvõimalusi, rõhutades ahelasiseste andmete olulist ennustamisvõimet. See jõudlus kinnitab mudeli strateegilist lähenemisviisi ja suurendab ahelasisese analüüsi lisamise väärtust erinevatesse kauplemisraamistikesse.

Sukelduge sügavamale Live Performance Trackeriga

Glassnode'i Bitcoin Sharpe Signal on loodud konservatiivse lähenemisviisiga, seades prioriteediks riskide minimeerimise, jäädvustades samal ajal täpselt turusuundumusi. Järelikult tasakaalustab mudeli põhjal loodud strateegia kasumipotentsiaali vajadusega kaitsta langusriski eest.

Julgustame huvilisi traditsioonilisest ja digitaalsest finantssektorist vaadake üle mudeli reaalajas jõudlusandmed** ja kaaluge meie ahelasiseste analüüsiteenuste prooviversiooni. Lisateabe saamiseks või meie analüüsilahendustega tutvumiseks palun võtke ühendust meie institutsionaalse müügimeeskonnaga.

---

Kohustustest loobumine: see aruanne ei anna investeerimisnõuandeid. Kõik andmed on esitatud ainult informatiivsel ja hariduslikul eesmärgil. Ükski investeerimisotsus ei põhine siin esitatud teabel ja te vastutate ainuisikuliselt oma investeerimisotsuste eest.

** Signali igapäevast toimivust sisaldav armatuurlaud on praegu saadaval ainult Glassnode Enterprise'i klientidele.

---

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://insights.glassnode.com/the-predictive-power-of-glassnode-data/