Automatisoitu kaupankäyntistrategia, joka perustuu koneoppimiseen ja on-chain Analyticsiin

Me Glassnodella uskomme, että luotettava data on onnistuneiden kaupankäyntistrategioiden ja päätösten selkäranka. Tässä mielessä ketjun sisäiset tiedot, jotka sisältävät tietoa rahavirroista, kannattavuustasoista ja digitaalisten omaisuuserien markkinaosapuolten mielipiteistä, jotka on johdettu suoraan lohkoketjusta, tarjoaa hyödyntämättömän potentiaalisen alfalähteen.

Perinteisten rahoitusalojen ammattilaiset suhtautuvat kuitenkin usein skeptisesti lohkoketjuista johdettujen tietojen soveltuvuuteen merkityksellisiin kaupankäyntistrategioihin. Glassnode kehitti innovatiivisen lähestymistavan näiden tietojen ennakoivan voiman hyödyntämiseksi.

Käyttämällä tätä lähestymistapaa, joka perustuu sekä tietojemme mielekkyyteen että edistyneisiin koneoppimisalgoritmeihin, Data Science -tiimimme tuotti Bitcoin Sharpe signaali. Tämä automatisoitu, kvantitatiivinen kaupankäyntistrategia perustuu tiukasti lohkoketjusta peräisin olevaan dataan ja räätälöimään Bitcoin-markkinoiden tarjoamat ainutlaatuiset mahdollisuudet.

Bitcoin Sharpe Signal ei ainoastaan ​​vahvista tällaisten tietojen hyödyllisyyttä, vaan tarjoaa myös selkeitä, käyttökelpoisia näkemyksiä sijoittajille, mikä todistaa sen arvon navigoinnissa digitaalisten omaisuuserien markkinoilla.

Mitä on-chain-data on ja kuinka Glassnode käyttää niitä kaupankäyntiin

Toisin kuin perinteiset markkinatiedot, jotka keskittyvät enimmäkseen hintojen liikkeisiin, ketjun mittarit tarjoavat reaaliaikaisen pulssin digitaalisten omaisuuserien ekosysteemeistä. Nämä mittarit paljastavat sijoittajien käyttäytymisen ja markkinatrendit, jotka perinteiset indikaattorit saattavat jäädä huomaamatta, mikä tarjoaa syvemmän linssin ja mahdollisesti paremman indikaattorin tulevia liikkeitä varten. Integroimalla nämä näkemykset koneoppimisen avulla, Glassnode on tunnistanut mittareita, joilla on eniten ennustavaa potentiaalia pitkäkestoiseen Bitcoin-kaupankäyntistrategiaan.

Glassnoden innovatiivisen lähestymistavan ydin on valvottu koneoppimismalli, joka analysoi järjestelmällisesti ketjun tietoja ja arvioi niiden korrelaatiota Bitcoin-markkinoiden liikkeiden kanssa. Tämä malli erottuu avoimuudestaan, jonka avulla sijoittajat voivat ymmärtää, kuinka kaupankäynnin säännöt johdetaan lohkoketjutoiminnasta. Se seuloa valtavia tietojoukkoja tunnistaakseen ketjun mittareita, jotka osoittavat eniten tulevia hintamuutoksia.

Malli korostaa ominaisuuden tärkeyttä sen määrittämiseksi, millä ketjun mittareilla on vahvin korrelaatio tulevien Bitcoinin hintamuutosten kanssa. Eri analysoitujen mittareiden joukossa voittoa tuottavien yksiköiden prosenttiosuus ja SOPR (Short Term Holder Profit Ratio) nousivat lupaavimmiksi indikaattoreiksi pitkän position ottamiseksi Bitcoinissa.

Voittoa tuottavien yksiköiden prosenttiosuus on kriittinen mittari, koska se heijastaa markkinoiden yleistä tilaa ja sijoittajien mielialaa. Korkea prosenttiosuus viittaa siihen, että suurin osa markkinatoimijoista on suotuisassa asemassa, mikä saattaa olla merkki markkinoiden luottamuksesta ja nousevista näkymistä.

Toisaalta Short Term Holder SOPR keskittyy viimeaikaisten transaktioiden kannattavuuteen ja tarjoaa näkemyksiä lyhytaikaisten sijoittajien käyttäytymisestä. Kun SOPR osoittaa, että lyhytaikaiset haltijat näkevät voittoja, se usein edeltää markkinoiden positiivisen vauhdin jaksoja, mikä tekee siitä arvokkaan ennustajan pitkiin positioihin pääsyn ajoittamiselle.

Vastuuvapauslauseke: Immateriaalioikeuksien suojaamiseksi paljastamme vain perustavanlaatuiset mittarit, kuten STH-SOPR ja voittoa tuottavien yksiköiden prosenttiosuuden, emmekä täsmentä kaupankäyntistrategiamme kehittämisessä käytettyjä erityisiä muutoksia ja parametreja. Näin ollen näiden perusmittareiden suora soveltaminen yksinään ei toista edistyneellä reaaliaikaisessa kaupankäyntimallissamme saavutettuja tuloksia.

"Goldilocks Zone" -alueen paljastaminen

"Goldilocks Zone" viittaa Glassnoden mallin tunnistamiin optimaalisiin olosuhteisiin Bitcoinin pitkien positioiden aloittamiseksi, jotka on määritetty käyttämällä SHAP-arvoja (SHapley Additive exPlanations). Nämä arvot ilmaisevat tiettyjen ketjun sisäisten mittareiden – kuten voittoa tuottavien yksiköiden prosenttiosuuden ja lyhytaikaisen omistajan voittosuhteen (SOPR) – vaikutuksen mallin päätöksentekoprosessiin ja paljastavat kriittiset kynnysarvot, jotka osoittavat ihanteellisia ostomahdollisuuksia. Analysoimalla SHAP-arvoja malli havaitsee tarkat olosuhteet, joissa markkinat eivät ole ylilaajennettuja eivätkä liian laskevia, kuten Goldilocks-periaatteen "juuri oikea" skenaario.

Tästä analyysistä johdetaan heuristiikka, joka yksinkertaistaa monimutkaisen mallin helpommin saavutettavaksi strategiaksi tinkimättä sen analyyttisestä syvyydestä. Tämä heuristinen, vaikkakin virtaviivainen, säilyttää mallin ydintiedot ja tarjoaa sijoittajille avoimen ja tehokkaan lähestymistavan Bitcoinin kaupankäyntiin.

Tämä lähestymistapa on vahvistettu ja koodattu Bitcoin Sharpe -signaaliin. Se kiteyttää mallin havaintojen olemuksen ja tarjoaa selkeän oppaan suuren todennäköisyyden tulopisteiden tunnistamiseen perustuen ketjun sisäisen data-analyysin mahdollistamaan vivahteiseen markkinadynamiikan ymmärtämiseen.

Suorituskykyä koskevat näkemykset ja strategia

Glassnoden käyttämä malli on suunniteltu konservatiivisella lähestymistavalla, priorisoimalla riskien minimointia ja samalla vangitsemalla nousevat markkinatrendit tarkasti. Näin ollen mallin pohjalta luotu strategia tasapainottaa mahdolliset voitot ja välttämättömyys suojautua heikentymältä riskiltä.

Bitcoin Share Signalin näytteenoton ulkopuolinen suorituskyky, sen ennustekyvyn tiukka testi, korostaa sen menestystä navigoinnissa epävakailla Bitcoin-markkinoilla. Analysoimalla tietoja, joita ei käytetty koulutusvaiheessa, malli on osoittanut johdonmukaisen kyvyn tunnistaa kannattavia kaupankäyntimahdollisuuksia, mikä korostaa ketjussa olevien tietojen huomattavaa ennustusvoimaa. Tämä suorituskyky vahvistaa mallin strategisen lähestymistavan ja vahvistaa ketjun sisäisen analytiikan sisällyttämisen arvoa erilaisiin kaupankäyntikehyksiin.

Sukella syvemmälle Live Performance Trackerin avulla

Glassnoden Bitcoin Sharpe Signal on suunniteltu konservatiivisella lähestymistavalla, priorisoimalla riskien minimointia ja samalla vangitsemalla nousevat markkinatrendit tarkasti. Näin ollen mallin pohjalta luotu strategia tasapainottaa mahdolliset voitot ja välttämättömyys suojautua heikentymältä riskiltä.

Kannustamme kiinnostuneita perinteisiltä ja digitaalisilta rahoitusaloilta tarkastella mallin suoria suorituskykytietoja** ja harkitse ketjussa olevien analytiikkapalveluidemme kokeilua. Jos haluat lisätietoja tai ota yhteyttä analytiikkaratkaisuihimme, ole hyvä ota yhteyttä institutionaaliseen myyntitiimiimme.

---

Vastuuvapauslauseke: Tämä raportti ei tarjoa sijoitusneuvoja. Kaikki tiedot toimitetaan vain tiedotus- ja koulutustarkoituksiin. Mikään sijoituspäätös ei saa perustua tässä annettuihin tietoihin ja olet yksin vastuussa omista sijoituspäätöksistäsi.

** Signalin päivittäisen suorituskyvyn sisältävä hallintapaneeli on tällä hetkellä vain Glassnode Enterprise -asiakkaiden käytettävissä.

---

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://insights.glassnode.com/the-predictive-power-of-glassnode-data/