Détection haut/bas de cycle : utilisation des concepts de forage dans l'analyse en chaîne

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Le pouls du marché

Market Pulses est une suite de contenu glassnode premium, publiée chaque semaine pour les membres avancés et professionnels sur Forum Glassnode. Cette pièce a été publiée gratuitement pour soutenir la sortie d'un nouveau préréglage d'établi, que nous développons dans l'analyse ci-dessous.

La série Market Pulse vise à démontrer des concepts et des méthodologies uniques d'analyse des marchés du Bitcoin et de la crypto-monnaie, en mettant l'accent sur des guides étape par étape pour l'utilisation des outils Workbench et Glassnode.

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Introduction

L'estimation de la dureté/résistance de la roche à une profondeur arbitraire pendant les opérations de forage est un défi majeur pour les géoscientifiques et les ingénieurs pétroliers, également connu sous le nom de Mesure pendant le forage (MWD). Le concept de base dans MWD est de surveiller les irrégularités de la force implicite (pression) pendant le processus de forage, puis d'associer la fluctuation de pression à la variation de dureté/résistance de la roche à la profondeur de forage actuelle.

L'analogie entre le marché et le forage

Dans ce Market Pulse, nous tirons parti des principes utilisés dans l'analyse comportementale Bitcoin pour développer un cadre analogue à MWD. L'objectif est d'évaluer la résilience des investisseurs face à la volatilité des prix.

L'objectif de cet article est de développer une analogie similaire dans l'évaluation de la résilience des investisseurs face à la volatilité des prix. Autrement dit, en faisant correspondre les variables suivantes ;

• Changement de prix ≡ Changement de pression
• Pourcentage de l'offre dans la variation des bénéfices ≡ Variation du taux de pénétration
• Épuisement des vendeurs ≡ Dureté/résistance de la roche

Nous pouvons suivre la corrélation entre le changement de prix et le changement du % de l'offre dans le profit pour tenter d'estimer le selon Épuisement du vendeur vécue tout au long de la phase de formation du creux du marché.

La logique de cette métaphore est fondée sur l'interruption ponctuelle de la convergence entre l'évolution du prix et de la rentabilité de l'offre. Le graphique suivant confirme la confluence entre la rentabilité de l'offre 🟠 et l'évolution des prix au comptant 🟣 par rapport au dernier ATH.

Malgré la corrélation importante entre ces deux paramètres à long terme, à l'échelle microscopique, il existe de nombreux intervalles transitoires où la rentabilité de l'offre ne suit pas la tendance de l'évolution des prix.

En d'autres termes, lorsque le marché traverse un marché baissier prolongé (ou marché haussier), l'épuisement des vendeurs (ou des acheteurs) fait que la corrélation des prix à court terme avec le pourcentage de l'offre en profit s'écarte de sa fourchette typique (~ 0.9 à 1).

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Une curieuse corrélation

La figure suivante présente la corrélation sur 7 jours entre le prix et le pourcentage d'approvisionnement en profit et le haut 🟩 (0.9

???? Fonctions de l'atelier :
m1 = Prix
m2 = Pourcentage d'approvisionnement en profit
f1 = Corrélation sur 7 jours = corr(m1, m2, 7)

Comme le montre le graphique ci-dessus, la corrélation discutée reste constamment dans la plage de 0.9 à 1 pendant une fraction considérable d'un cycle de marché typique. Cependant, lorsque la tendance macro connaît une phase de transition entre un marché haussier et baissier (ou vice-versa), cette corrélation connaît de multiples baisses jusqu'à des valeurs inférieures à 0.75.

Ce comportement peut être représenté dans l'un des scénarios suivants :

• Transition du marché baissier au marché haussier 🟩, où le marché baissier est à ses derniers stades et les vendeurs sont épuisés. Cette frustration rend le participant restant réticent à déplacer ses fonds, de sorte que la corrélation entre le prix et la rentabilité de l'offre s'écarte de la fourchette 0.9-1.
• Transition du marché haussier au marché baissier 🟥, où le marché haussier est parabolique, et près de 100 % de l'offre est en profit en raison des échanges de prix supérieurs à l'ATH précédent. Par conséquent, la corrélation entre le prix et la rentabilité diminue dans cette phase jusqu'à ce que le marché entre dans la phase baissière post-ATH.

Application : Marchés baissiers

Actuellement, le marché présente de nombreuses caractéristiques d'une phase de découverte du fond. Par conséquent, la transition du marché baissier au marché haussier est la période d'intérêt. Pour mettre en évidence les irrégularités de corrélation, nous avons mis en évidence uniquement les jours où cette corrélation est inférieure à 0.75.

Ensuite, nous pouvons expliquer les irrégularités contenues uniquement dans la tendance du marché baissier. Pour cela, nous ne considérons que les entrées tant que le prix du marché est inférieur au prix réalisé. c'est-à-dire alors que le marché au sens large est dans une perte globale non réalisée. Une autre option plus large pourrait être de filtrer les prix inférieurs à la moyenne mobile de 200 jours.

???? Fonctions de l'atelier :
m1 = Prix
m2 = Pourcentage d'approvisionnement en profit
m3: Indicateur de marché baissier = Prix réalisé (ou 200DMA)
f1: Corrélation sur 7 jours = corr(m1, m2, 7)
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Pour construire l'indicateur de modèle de plancher illustré en ⚫, nous allons multiplier une combinaison de deux if-then déclarations pour produire un AND déclaration.

Si d'abord : Si la corrélation est < 0.75, renvoie 1, sinon renvoie 0.
A) if(f1, "<", 0.75, 1, 0)
Deuxième si : Si le prix est < prix réalisé, renvoie 1, sinon renvoie 0.
B) if(m1, "<=", m3, 1, 0)
Combiné si :
A * B * m1 -> cela renverra 1*1*Prix ​​lorsque les conditions sont vraies. Assurez-vous de définir l'axe Y sur le graphique des prix et le style de graphique sur la barre.

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

Application : Marchés haussiers

Nous pouvons également utiliser cette même technique pour identifier la formation du sommet du cycle, en utilisant la moyenne mobile bien connue de 200 jours et l'oscillateur dérivé Mayer Multiple comme notre cycle haussier extrême. Historiquement, Mayer Multiple les valeurs supérieures à 2.4 ont signalé un marché Bitcoin relativement surchauffé, avec des prix négociés à une prime de 240% par rapport à la MA de 200 jours.

Nous pouvons maintenant établir une transition équivalente de cycle haussier à baissier, en remplaçant le test conditionnel lié au prix réalisé, par une valeur minimale du multiple de Mayer.

???? Fonctions de l'atelier :
m1 = Prix
m2= Pourcentage d'approvisionnement en profit
m3: Indicateur de marché baissier = Prix réalisé (ou 200DMA)
f1: Corrélation sur 7 jours = corr(m1, m2, 7)
f2: Modèle de détection de sol = if(f1, "<", 0.75, 1, 0)*if(m1, "<=", m3, 1, 0)*m1
f3: Multiple de Mayer = m1/sma(m1,200)
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La construction est identique à f2, cependant nous allons échanger la condition du pat B) avec un test pour savoir si le multiple de Mayer est ≥ 2.4
sortie finale
f4 =if(f1, "=", 2.4**, 1, 0)   *   m1

Conclusion

En utilisant des analogues aux méthodologies de l'industrie du forage de roche dans l'analyse en chaîne, nous avons introduit une méthode pour suivre les périodes de transition potentielles entre les marchés baissiers et haussiers.

La corrélation entre la rentabilité et le prix a été examinée pour déterminer les phases de transition dans un cycle. Le résultat a montré que le prix et la rentabilité du marché sont fortement corrélés lorsque les tendances macro sont pleinement établies (corrélation ~ 0.9 à 1).

Cependant, lors d'une phase de transition, la corrélation entre ces deux mesures chute à des niveaux inférieurs à 0.75. Cela signifie que la rentabilité de l'offre est proche de ses points d'inflexion extrêmes, un changement de comportement des investisseurs, et que le changement de prix n'entraîne pas de changement de rentabilité associé. Cette structure est idéale pour l'inversion de tendance macro.

Le modèle final de détection de sol capture essentiellement les événements suivants à l'aide d'un If-then-and construction de déclaration :

• Le prix est inférieur au prix réalisé, signalant une structure de marché baissier probable à un stade avancé.
• La corrélation entre le prix et le pourcentage d'offre de profit est inférieure à 0.75
• La détérioration de la corrélation signifie la probabilité accrue que les HODLers ne déplacent pas leurs fonds.

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