یک استراتژی تجارت خودکار مبتنی بر یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل زنجیره ای

یک استراتژی تجارت خودکار مبتنی بر یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل زنجیره ای

در Glassnode، ما بر این باوریم که داده‌های قابل اعتماد ستون فقرات استراتژی‌ها و تصمیمات تجاری موفق هستند. از این نظر، داده‌های زنجیره‌ای، شامل اطلاعات مربوط به جریان‌های پول، سطوح سودآوری و احساسات مشارکت‌کنندگان بازار دارایی‌های دیجیتال که مستقیماً از زنجیره بلوکی مشتق شده‌اند، منبعی از آلفای بالقوه را ارائه می‌دهند.

با این حال، متخصصان بخش‌های مالی سنتی اغلب نسبت به کاربرد داده‌های مشتق‌شده از بلاک چین برای استراتژی‌های معاملاتی معنادار، درجه‌ای از تردید نشان می‌دهند. برای رسیدگی به این رزروها، Glassnode یک رویکرد نوآورانه برای مهار قدرت پیش‌بینی این داده‌ها ایجاد کرد.

با استفاده از این رویکرد، که هم بر معنی دار بودن داده ها و هم بر الگوریتم های پیشرفته یادگیری ماشینی تکیه دارد، تیم علم داده ما سیگنال شارپ بیت کوین. این استراتژی معاملاتی کمی و خودکار، هم کاملاً مبتنی بر داده های به دست آمده از بلاک چین است و هم برای جذب فرصت های منحصر به فرد ارائه شده توسط بازار بیت کوین طراحی شده است.

سیگنال بیت‌کوین شارپ نه تنها کاربرد چنین داده‌هایی را تأیید می‌کند، بلکه بینش‌های روشن و عملی را برای سرمایه‌گذاران فراهم می‌کند و ارزش آن را در مسیریابی بازار دارایی‌های دیجیتال ثابت می‌کند.

داده‌های روی زنجیره چیست و گلس‌نود چگونه از آن برای تجارت استفاده می‌کند

بر خلاف داده‌های بازار سنتی، که بیشتر بر روی حرکت قیمت تمرکز می‌کنند، معیارهای زنجیره‌ای یک پالس بلادرنگ در اکوسیستم‌های دارایی دیجیتال ارائه می‌کنند. این شاخص‌ها رفتارهای سرمایه‌گذار و روندهای بازار را نشان می‌دهند که ممکن است شاخص‌های سنتی از آن غافل شوند، و یک لنز عمیق‌تر و به طور بالقوه، شاخص بهتری برای حرکت‌های آینده ارائه می‌دهد. با ادغام این بینش ها از طریق یادگیری ماشین، Glassnode معیارهایی را با بیشترین پتانسیل پیش بینی برای یک استراتژی معاملاتی طولانی مدت بیت کوین شناسایی کرده است.

یک استراتژی تجارت خودکار مبتنی بر یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل زنجیره‌ای مبتنی بر هوش داده پلاتو بلاک چین. جستجوی عمودی Ai.

هسته رویکرد نوآورانه Glassnode یک مدل یادگیری ماشینی نظارت شده است که به طور روشمند داده های زنجیره ای را برای ارزیابی همبستگی آنها با حرکات بازار بیت کوین تجزیه و تحلیل می کند. این مدل به دلیل شفافیت خود متمایز است و به سرمایه گذاران این امکان را می دهد تا درک کنند که چگونه قوانین تجارت از فعالیت های بلاک چین مشتق می شوند. مجموعه داده‌های وسیعی را غربال می‌کند تا معیارهای زنجیره‌ای را که بیشتر نشان‌دهنده اقدامات قیمت در آینده است، شناسایی کند.

این مدل بر اهمیت ویژگی برای تعیین اینکه کدام معیارهای روی زنجیره قوی‌ترین همبستگی را با حرکات قیمت بیت‌کوین در آینده دارند، تأکید می‌کند. در میان معیارهای مختلف مورد تجزیه و تحلیل، درصد واحدهای تجاری در سود و نسبت سود دارنده کوتاه‌مدت (SOPR) به عنوان امیدوارکننده‌ترین شاخص‌ها برای اتخاذ موقعیت طولانی در بیت‌کوین ظاهر شدند.

یک استراتژی تجارت خودکار مبتنی بر یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل زنجیره‌ای مبتنی بر هوش داده پلاتو بلاک چین. جستجوی عمودی Ai.

درصد سود واحدهای تجاری یک معیار مهم است زیرا منعکس کننده سلامت کلی بازار و احساسات سرمایه گذار است. درصد بالایی نشان می‌دهد که اکثر شرکت‌کنندگان بازار در موقعیت مطلوبی قرار دارند و به طور بالقوه نشان‌دهنده اطمینان پایدار بازار و چشم‌انداز صعودی است.

از سوی دیگر، SOPR دارنده کوتاه‌مدت بر سودآوری معاملات اخیر تمرکز می‌کند و بینش‌هایی درباره رفتار سرمایه‌گذاران کوتاه‌مدت ارائه می‌دهد. زمانی که SOPR نشان می‌دهد که دارندگان کوتاه‌مدت سود می‌بینند، اغلب قبل از دوره‌های حرکت مثبت بازار است، که آن را به یک پیش‌بینی‌کننده ارزشمند برای زمان‌بندی ورود به موقعیت‌های بلند مدت تبدیل می‌کند.

سلب مسئولیت: برای حفاظت از مالکیت معنوی، ما فقط معیارهای اساسی، مانند STH-SOPR و درصد افراد در سود را بدون جزئیات تغییرات و پارامترهای خاص اعمال شده در توسعه استراتژی تجاری خود، افشا می کنیم. در نتیجه، استفاده مستقیم از این معیارهای پایه به تنهایی نتایج به دست آمده توسط مدل پیچیده تجارت زنده ما را تکرار نمی کند.

رونمایی از «منطقه طلایی»

"منطقه طلایی" به شرایط بهینه شناسایی شده توسط مدل گلاسنود برای شروع موقعیت های طولانی در بیت کوین اشاره دارد که با استفاده از مقادیر SHAP (SHapley Additive Explanations) مشخص شده است. این مقادیر تأثیر معیارهای خاص روی زنجیره را تعیین می‌کند - مانند درصد واحدهای تجاری در سود و نسبت سود کوتاه‌مدت دارنده (SOPR) - بر فرآیند تصمیم‌گیری مدل، و آستانه‌های بحرانی را نشان می‌دهد که فرصت‌های خرید ایده‌آل را نشان می‌دهد. با تجزیه و تحلیل مقادیر SHAP، مدل شرایط دقیقی را تشخیص می دهد که تحت آن بازار نه بیش از حد گسترش یافته و نه بیش از حد نزولی است، مانند سناریوی "درست" اصل Goldilocks.

یک استراتژی تجارت خودکار مبتنی بر یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل زنجیره‌ای مبتنی بر هوش داده پلاتو بلاک چین. جستجوی عمودی Ai.

از این تجزیه و تحلیل، یک اکتشافی مشتق شده است، که مدل پیچیده را به یک استراتژی قابل دسترس تر بدون قربانی کردن عمق تحلیلی آن ساده می کند. این اکتشافی، در حالی که کارآمد است، بینش های اصلی مدل را حفظ می کند و به سرمایه گذاران یک رویکرد شفاف و موثر برای تجارت بیت کوین ارائه می دهد.

این رویکرد در سیگنال شارپ بیت کوین تثبیت و کدگذاری شده است. این ماهیت یافته‌های مدل را در بر می‌گیرد و یک راهنمای روشن برای شناسایی نقاط ورودی با احتمال بالا بر اساس درک دقیق پویایی بازار که توسط تجزیه و تحلیل داده‌های زنجیره‌ای تسهیل می‌شود، ارائه می‌کند.

بینش عملکرد و استراتژی

مدل به کار گرفته شده توسط Glassnode با رویکردی محافظه کارانه طراحی شده است و اولویت را به حداقل رساندن ریسک می دهد در حالی که روند صعودی بازار را با دقت ثبت می کند. در نتیجه، استراتژی ایجاد شده بر اساس مدل، پتانسیل سود را با الزام محافظت در برابر ریسک نزولی متعادل می کند.

یک استراتژی تجارت خودکار مبتنی بر یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل زنجیره‌ای مبتنی بر هوش داده پلاتو بلاک چین. جستجوی عمودی Ai.
یک استراتژی تجارت خودکار مبتنی بر یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل زنجیره‌ای مبتنی بر هوش داده پلاتو بلاک چین. جستجوی عمودی Ai.

عملکرد خارج از نمونه سیگنال سهم بیت کوین، آزمایشی دقیق از قابلیت های پیش بینی آن، موفقیت آن را در هدایت بازار بی ثبات بیت کوین برجسته می کند. با تجزیه و تحلیل داده‌هایی که در مرحله آموزش مورد استفاده قرار نگرفته‌اند، این مدل توانایی ثابتی در شناسایی فرصت‌های تجاری سودآور نشان داده است، که بر قدرت پیش‌بینی قابل‌توجه داده‌های زنجیره‌ای تاکید می‌کند. این عملکرد رویکرد استراتژیک مدل را تأیید می کند و ارزش ترکیب تجزیه و تحلیل های زنجیره ای را در انواع چارچوب های معاملاتی تقویت می کند.

شیرجه رفتن عمیق تر با ردیاب عملکرد زنده

سیگنال بیت‌کوین شارپ توسط گلس‌نود با رویکردی محافظه‌کارانه طراحی شده است و به حداقل رساندن ریسک اولویت می‌دهد و در عین حال روندهای صعودی بازار را با دقت ثبت می‌کند. در نتیجه، استراتژی ایجاد شده بر اساس مدل، پتانسیل سود را با الزام محافظت در برابر ریسک نزولی متعادل می کند.

ما افراد علاقه مند را از بخش های مالی سنتی و دیجیتال تشویق می کنیم داده های عملکرد زنده مدل را بررسی کنید** و آزمایشی از خدمات تجزیه و تحلیل زنجیره ای ما را در نظر بگیرید. برای جزئیات بیشتر یا تعامل با راه حل های تحلیلی ما، لطفاً با تیم فروش سازمانی ما تماس بگیرید.


سلب مسئولیت: این گزارش هیچ توصیه سرمایه گذاری ارائه نمی دهد. تمام داده ها فقط برای اهداف اطلاعاتی و آموزشی ارائه شده است. هیچ تصمیم سرمایه گذاری نباید بر اساس اطلاعات ارائه شده در اینجا باشد و شما تنها مسئول تصمیمات سرمایه گذاری خود هستید.

** داشبورد حاوی عملکرد روزانه سیگنال در حال حاضر فقط برای مشتریان Glassnode Enterprise در دسترس است.


تمبر زمان:

بیشتر از در Glassno