Tsükli ülemine/alumine tuvastamine: puurimiskontseptsioonide kasutamine ahelasiseses analüüsis

---

Turu pulss

Market Pulses on esmaklassiline glassnode-sisu komplekt, mis ilmub kord nädalas edasijõudnutele ja professionaalsetele liikmetele Glassnode foorum. See tükk on välja antud tasuta, et toetada a uus Töölaud Eelhäälestatud, mida arendame allolevas analüüsis.

Market Pulse seeria eesmärk on demonstreerida ainulaadseid kontseptsioone ja metoodikaid Bitcoini ja krüptovaluutaturgude analüüsimiseks, rõhuasetusega Workbenchi ja Glassnode tööriistade kasutamise samm-sammulistele juhenditele.

---

Sissejuhatus

Kivimi kõvaduse/tugevuse hindamine suvalisel sügavusel puurimistööde ajal on geoteadlaste ja naftainseneride, tuntud ka kui Mõõtmine puurimise ajal (MWD). Põhikontseptsioon sisse MWD on jälgida puurimisprotsessi ajal kaudse jõu (rõhu) ebakorrapärasusi ja seejärel seostada rõhu kõikumine kivimi kõvaduse/tugevuse kõikumisega praegusel puurimissügavusel.

Turu ja puurimise vaheline analoogia

Selles Market Pulse'is kasutame Bitcoini käitumisanalüüsis kasutatud põhimõtteid, et töötada välja analoogne raamistik MWD. Eesmärk on hinnata investorite vastupanuvõimet hindade volatiilsusele.

Selle artikli eesmärk on välja töötada sarnane analoogia investorite vastupanuvõime hindamisel hindade volatiilsuse suhtes. Teisisõnu, sobitades järgmised muutujad;

• Hinnamuutus ≡ Rõhu muutus
• Pakkumise protsent kasumimuutuses ≡ Läbitungimiskiiruse kõikumine
• Müüjate kurnatus ≡ Kivimi kõvadus/tugevus

Saame jälgida korrelatsiooni hinnamuutuse ja kasumi pakkumise % muutuse vahel, püüdes hinnata Müüja kurnatus kogenud kogu turu põhja saavutamise faasis.

Selle metafoori taga olev loogika põhineb hinna ja pakkumise kasumlikkuse muutumise vahelise lähenemise aeg-ajalt katkemisel. Järgnev diagramm kinnitab pakkumise kasumlikkuse 🟠 ja hetkehinna muutuse 🟣 kokkulangevust viimase ATH suhtes.

Vaatamata silmapaistvale korrelatsioonile nende kahe mõõdiku vahel pikas perspektiivis, on mikroskaalal palju mööduvaid intervalle, kus pakkumise kasumlikkus ei jälgi hinnamuutuse trendi.

Teisisõnu, kui turg läbib laiendatud karuturu (või pullituru), põhjustab müüjate (või ostjate) kurnatus lühiajalise hinnakorrelatsiooni ja pakkumise protsendi kasumis kõrvalekaldumise oma tüüpilisest vahemikust (~0.9). kuni 1).

---

Uudishimulik korrelatsioon

Järgmisel joonisel on toodud 7-päevane korrelatsioon hinna ja kasumi pakkumise protsendi vahel ning kõrge 🟩 (0.9<korr<1.0) ja mõõduka 🟧 (korr<0.75) korrelatsioonivahemik.

???? Töölaua funktsioonid:
m1 = Hind
m2 = Kasumi pakkumise protsent
f1 = 7-päevane korrelatsioon = corr(m1, m2, 7)

Nagu ülaltoodud graafikul näidatud, jääb käsitletav korrelatsioon tavapärase turutsükli märkimisväärse osa jooksul pidevalt vahemikku 0.9 kuni 1. Kui aga makrotrendis on härja ja karu turu vaheline üleminekufaas (või vastupidi), langeb see korrelatsioon mitu korda alla 0.75.

Seda käitumist saab kujutada ühes järgmistest stsenaariumidest.

• Üleminek karult härjaturule 🟩, kus karuturg on hilises staadiumis ja müüjad on kurnatud. See pettumus muudab ülejäänud osaleja tõrksaks oma vahendeid liigutama, mistõttu hinna ja pakkumise kasumlikkuse vaheline korrelatsioon kaldub vahemikku 0.9-1.
• Üleminek härjaturult karuturule 🥳, kus pulliturg on paraboolne ja ligi 100 protsenti pakkumisest on kasumis tänu varasemast ATH-st kõrgemale hinnakaubandusele. Seetõttu väheneb korrelatsioon hinna ja kasumlikkuse vahel selles faasis, kuni turg jõuab ATH-järgsesse langusfaasi.

Rakendus: Bear Markets

Praegu on turul palju põhja avastamise faasi tunnuseid. Seetõttu pakub huvi periood üleminek karult pulliturule. Korrelatsiooni ebakorrapärasuste esiletõstmiseks oleme esile toonud ainult need päevad, mil see korrelatsioon on väiksem kui 0.75.

Järgmisena saame võtta arvesse eeskirjade eiramisi, mis sisalduvad ainult karuturu trendis. Selleks kaalume ainult sissekandeid, kui turuhind on tegelikust hinnast madalam. st samal ajal kui laiem turg on kogusummas realiseerimata kahjumis. Veel üks laiem valik võiks olla 200 päeva libisevast keskmisest madalamate hindade filtreerimine.

???? Töölaua funktsioonid:
m1 = Hind
m2 = Kasumi pakkumise protsent
m3: Bear Market Indicator = tegelik hind (või 200DMA)
f1: 7-päevane korrelatsioon = korr(m1, m2, 7)
-----------------
⚫-s näidatud põrandamudeli indikaatori koostamiseks korrutame kahe kombinatsiooni if-then avaldused an AND avalduses.

Esiteks, kui: Kui korrelatsioon on < 0.75, tagastab 1, muidu tagastab 0.
A) if(f1, "<", 0.75, 1, 0)
Teine, kui: Kui hind on < realiseerunud hind, tagastage 1, muidu tagastage 0.
B) if(m1, "<=", m3, 1, 0)
Kombineeritud, kui:
A * B * m1 —> see tagastab 1*1*Hind, kui tingimused on tõesed. Kindlasti määrake Y-telg hinnagraafikule ja diagrammi stiil väärtusele riba.

Lõpptoodangu
f2= if(f1, "<", 0.75, 1, 0)   *  if(m1, "<=", m3, 1, 0)   *   m1

Rakendus: Bull Markets

Sama tehnikat võime kasutada ka tsükli tipu moodustumise tuvastamiseks, kasutades hästi tuntud 200 päeva libisevat keskmist ja tuletisostsillaatorit Mayeri mitu kui meie härjatsükli ekstreem. Ajalooliselt Mayeri mitu väärtused üle 2.4 on andnud märku suhteliselt ülekuumenenud Bitcoini turust, mille hind on 240% kõrgem kui 200-päevane MA.

Nüüd saame luua samaväärse härjast-karule tsükli ülemineku, vahetades Realiseerunud hinnaga seotud tingimusliku testi Mayeri kordse minimaalse väärtuse vastu.

???? Töölaua funktsioonid:
m1 = Hind
m2= Kasumi pakkumise protsent
m3: Bear Market Indicator = tegelik hind (või 200DMA)
f1: 7-päevane korrelatsioon = korr(m1, m2, 7)
f2: Põranda tuvastamise mudel = if(f1, "<", 0.75, 1, 0)*if(m1, "<=", m3, 1, 0)*m1
f3:  Mayeri mitu = m1/sma(m1,200)
------------------
Konstruktsioon on identne f2, aga vahetame punktis B) oleva tingimuse testiga, kas Mayeri kordne on ≥ 2.4
Lõpptoodangu
f4 =if(f1, "=", 2.4**, 1, 0)   *   m1

Järeldus

Kasutades ahelasiseses analüüsis kivipuurimistööstuse metoodikate analooge, oleme kasutusele võtnud meetodi karu- ja pulliturgude võimalike üleminekuperioodide jälgimiseks.

Tsükli üleminekufaaside määramiseks uuriti kasumlikkuse ja hinna vahelist seost. Tulemus näitas, et hind ja turu kasumlikkus on tugevas korrelatsioonis, kui makrotrendid on täielikult välja kujunenud (korrelatsioon ~ 0.9 kuni 1).

Üleminekuetapis langeb nende kahe mõõdiku vaheline korrelatsioon aga alla 0.75. See tähendab, et pakkumise kasumlikkus on lähedal oma äärmuslikele pöördepunktidele, investorite käitumise muutusele ja et hinnamuutus ei too kaasa seotud kasumlikkuse muutust. See struktuur sobib ideaalselt makrotrendi ümberpööramiseks.

Lõplik Floor Detection mudel jäädvustab sisuliselt järgmised sündmused, kasutades a If-then-and avalduse konstruktsioon:

• Hind on tegelikust hinnast madalam, mis viitab tõenäolisele hilise etapi karuturu struktuurile.
• Hinna ja kasumi pakkumise protsendi korrelatsioon on alla 0.75
• Korrelatsiooni halvenemine näitab suuremat tõenäosust, et HODL-id ei liiguta oma vahendeid.

---