भविष्यवाणी का उदय: संस्थागत निवेशकों को विश्वसनीय क्रिप्टो बाजार डेटा की आवश्यकता होती है need

इस लेख में, मैं वित्तीय अर्थमिति और अनुप्रयुक्त अनुसंधान के परिणाम के रूप में बाजार डेटा, विकेन्द्रीकृत वित्त (डीएफआई) अर्थमिति और क्रिप्टो (और डिजिटल) परिसंपत्तियों पर लागू डीएफआई अनुसंधान के महत्व पर चर्चा करना चाहता हूं। मैं स्टॉक की कीमतों के सांख्यिकीय गुणों को मापने और तकनीकी विश्लेषण (भविष्य की कीमत का पूर्वानुमान लगाने के लिए मूल्य और वॉल्यूम चार्ट में ज्यामितीय पैटर्न का उपयोग) के बीच बहस को हल करने में उनकी रुचि के आधार पर यूजीन फामा के मौलिक पत्रों से परिप्रेक्ष्य और निष्कर्ष निकालने का भी प्रयास करूंगा। किसी सुरक्षा की गतिविधियां) और मौलिक विश्लेषण (किसी सुरक्षा का उचित मूल्य निर्धारित करने के लिए लेखांकन और आर्थिक डेटा का उपयोग)। नोबेल पुरस्कार विजेता फामा संचालित कुशल बाज़ार परिकल्पना - संक्षेप संक्षेप में संक्षेप में कहें तो "कीमतें पूरी तरह से सभी उपलब्ध जानकारी को प्रतिबिंबित करती हैं" कुशल बाज़ारों में. 

तो, आइए क्रिप्टो और डिजिटल परिसंपत्तियों, क्रिप्टो और विकेंद्रीकृत वित्त डेटा के बारे में इस जानकारी पर ध्यान केंद्रित करें स्त्रोत, बाजार डेटा विश्लेषण, और वह सब कुछ जो बड़े पैमाने पर उभरते डेफी उद्योग को घेरता है जो संस्थागत निवेशकों को क्रिप्टो, डेफी और व्यापक "टोकन" बाजारों में आकर्षित करने के लिए आवश्यक है।

अधिकांश बाज़ारों में, बाज़ार डेटा को एक उपकरण (संपत्ति, सुरक्षा, वस्तु, आदि) की कीमत और व्यापार-संबंधी डेटा के रूप में परिभाषित किया जाता है। यह डेटा बाज़ार और परिसंपत्ति वर्ग की अस्थिरता, वॉल्यूम और व्यापार-विशिष्ट डेटा, जैसे ओपन, हाई, लो, क्लोज़, वॉल्यूम (ओएचएलसीवी) और अन्य मूल्य वर्धित डेटा, जैसे ऑर्डर बुक डेटा (बिड-आस्क स्प्रेड, एग्रीगेट मार्केट) को दर्शाता है। गहराई, आदि) और मूल्य निर्धारण और मूल्यांकन (संदर्भ डेटा, पारंपरिक वित्त डेटा जैसे पहली विनिमय दरें, आदि) यह बाजार डेटा विभिन्न वित्तीय अर्थमिति, अनुप्रयुक्त वित्त और अब, डेफी अनुसंधान में सहायक है जैसे:

• जोखिम प्रबंधन और जोखिम मॉडल ढांचा
• मात्रात्मक व्यापार
• कीमत और मूल्यांकन
• पोर्टफोलियो निर्माण एवं प्रबंधन
• कुल मिलाकर क्रिप्टो वित्त

यद्यपि जोखिम का मूल्यांकन करने और विविध और उभरते क्रिप्टो-परिसंपत्ति वर्गों में फैले अवसरों की अलग-अलग डिग्री को समझने के लिए पारंपरिक पद्धति को लागू करना सीमित हो सकता है, यह एक शुरुआत है। नए मूल्यांकन मॉडल उभरे हैं जिनका उद्देश्य इन डिजिटल परिसंपत्तियों को समझना है जो वास्तव में वैश्विक डिजिटल बाजारों पर हावी हो गई हैं, और यहां तक ​​कि इन मॉडलों को बाजार डेटा की भी आवश्यकता है। इनमें से कुछ मॉडल शामिल हैं, लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं हैं:

• वीडब्ल्यूएपी, या वॉल्यूम-भारित औसत मूल्य, एक पद्धति जो आम तौर पर घटक एक्सचेंजों के उपलब्ध पोस्ट-ट्रेड डेटा के पूर्व-चयनित समूह से वॉल्यूम-भारित औसत मूल्य की गणना करके डिजिटल परिसंपत्ति का उचित मूल्य निर्धारित करती है।
• दो टूक, या समय-भारित औसत मूल्य, जो एक ओरेकल या स्मार्ट अनुबंध हो सकता है जो संपार्श्विक अनुपात निर्धारित करने के लिए समय अंतराल का उपयोग करके तरलता पूल से टोकन मूल्य प्राप्त करता है।
• विकास अनुपात संपार्श्विक कारक निर्धारित करता है।
• टी वी लाइनों, या कुल मूल्य लॉक, तरलता पूल और स्वचालित बाजार निर्माताओं (एएमएम) के लिए है।
• उपयोगकर्ताओं की कुल संख्या नेटवर्क प्रभाव और संभावित उपयोग और वृद्धि को दर्शाता है।
• प्रमुख बाज़ार पद्धति प्रमुख बाज़ार पर लागू होता है, जिसे अक्सर डिजिटल परिसंपत्ति के लिए सबसे बड़ी मात्रा और गतिविधि वाले बाज़ार के रूप में परिभाषित किया जाता है। उचित मूल्य उस बाज़ार में डिजिटल संपत्ति के लिए प्राप्त कीमत होगी।
• CEX और DEX का ट्रेडिंग वॉल्यूम केंद्रीकृत एक्सचेंजों (सीईएक्स) और विकेंद्रीकृत एक्सचेंजों (डीईएक्स) पर ट्रेडिंग वॉल्यूम का कुल योग है।
• छवी, या क्रिप्टो अस्थिरता सूचकांक, भविष्य की अस्थिरता के बारे में बाजार की अपेक्षा का विश्लेषण करने के साथ-साथ क्रिप्टोकरेंसी विकल्प कीमतों से विकेन्द्रीकृत अस्थिरता सूचकांक की गणना करके बनाया जाता है।

इसलिए, बाजार को समझने के लिए और परत एक, परत दो, वेब 3.0 और डेफी जैसे विभिन्न क्रिप्टो क्षेत्रों के बीच सहसंबंध विश्लेषण करने के लिए बाजार डेटा सभी मॉडलिंग और विश्लेषण उपकरणों के लिए केंद्रीय बन जाता है। इस क्रिप्टो बाज़ार डेटा का प्राथमिक स्रोत क्रिप्टो एक्सचेंजों के लगातार बढ़ते और खंडित मिश्रण से आता है। इन एक्सचेंजों का डेटा व्यापक रूप से उपलब्ध नहीं हो सकता विश्वस्त, जैसा कि हमने वॉश ट्रेडिंग और बंद पूल जैसी प्रथाओं के माध्यम से बढ़ी हुई मात्रा के उदाहरण देखे हैं जो मांग और मात्रा को गलत तरीके से प्रस्तुत करके कीमत को विकृत कर सकते हैं। इसलिए, अनुभवजन्य डेटा के आधार पर एक परिकल्पना का मॉडलिंग करना और बाद में एक निवेश सिद्धांत (अनुभवजन्य सार से अंतर्दृष्टि) तैयार करने के लिए परिकल्पना का परीक्षण करना मुश्किल हो सकता है। यह उन दैवज्ञों को जन्म देता है जिनका उद्देश्य ब्लॉकचेन लेनदेन प्रणाली में आने वाले विश्वसनीय डेटा या क्रिप्टो और पारंपरिक वित्त परतों के बीच मध्यस्थता परत के मुद्दों को हल करना है।

संबंधित: ओरेकल एक क्रिप्टो-सिक्योर डेटा ऑफर के जरिए ब्लॉकचेन को जनता तक पहुंचाना चाहता है

ब्लॉकचेन, अंतर्निहित तकनीक जो सभी क्रिप्टो परिसंपत्तियों और नेटवर्कों को नियंत्रित करती है, ट्रस्ट सिस्टम (या सर्वसम्मति) द्वारा विस्तारित पारदर्शिता के आधार पर व्यापार, विश्वास और स्वामित्व के अपने मौलिक सिद्धांतों का प्रचार करती है, तो बाजार डेटा इतना बड़ा मुद्दा क्यों है? क्या यह ब्लॉकचेन और क्रिप्टो उद्योग के लोकाचार का हिस्सा नहीं है कि उस डेटा पर भरोसा किया जाए जो बाजार से संबंधित है और विश्लेषण के लिए आसानी से उपलब्ध है?

उत्तर है, हाँ! लेकिन!" चीजें दिलचस्प हो जाती हैं जब हम क्रिप्टो बाजारों को फिएट-आधारित तरलता के साथ जोड़ते हैं - अमेरिकी डॉलर-, यूरो-, येन- और ब्रिटिश पाउंड-मूल्य वाले लेनदेन पारंपरिक वित्त के लिए रेल हैं जिन्हें क्रिप्टो एक्सचेंजों द्वारा सुविधाजनक बनाया जा रहा है।

क्रिप्टो मैक्रो को समझना और वैश्विक मैक्रो को अलग करना

न्यूयॉर्क स्थित अकादमी सिक्योरिटीज में वैश्विक मैक्रो के प्रमुख पीटर टीचिर के रूप में, बताते हैं साइमन कॉन्स्टेबल द्वारा लिखे गए एक लेख में: "ग्लोबल मैक्रो अंतर्निहित रुझानों के लिए एक शब्द है जो इतने बड़े हैं कि वे अर्थव्यवस्था या प्रतिभूति बाजारों के विशाल हिस्से को उठा या गिरा सकते हैं।" कांस्टेबल ने जोड़ा:

"वे सूक्ष्म कारकों से भिन्न हैं, जो किसी एक कंपनी या बाज़ार के उपक्षेत्र के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकते हैं।"

मैं वैश्विक मैक्रो और क्रिप्टो मैक्रो के बीच अंतर करना चाहूंगा। जबकि वैश्विक-मैक्रो रुझान - जैसे मुद्रास्फीति, धन आपूर्ति और अन्य मैक्रो घटनाएं - वैश्विक मांग और आपूर्ति वक्रों को प्रभावित करती हैं, क्रिप्टो मैक्रो विभिन्न क्षेत्रों (जैसे वेब 3.0, परत एक, परत दो, डेफी और) के बीच सहसंबंध को नियंत्रित करता है। अप्रभावी टोकन), टोकन जो उन क्षेत्रों और घटनाओं के प्रतिनिधि हैं जो इन परिसंपत्ति वर्गों के संबंधित आंदोलन को प्रभावित करते हैं।

संबंधित: कैसे एनएफटी, डीएफआई और वेब 3.0 को इंटरवेट किया जाता है

क्रिप्टो (और डिजिटल) परिसंपत्ति वर्ग परिसंपत्ति निर्माण, लेनदेन और परिसंपत्ति आंदोलन के एक पूरे नए दायरे को परिभाषित करते हैं, जब परिसंपत्ति वर्गों और विनिमय तंत्र, जैसे कि ऋण, संपार्श्विक और एक्सचेंजों के बीच प्रतिस्थापन तक सीमित होते हैं। यह क्रिप्टो-आर्थिक सिद्धांतों और सिद्धांतों पर आधारित एक वृहद वातावरण बनाता है। जब हम एक आर्थिक प्रणाली से दूसरी आर्थिक प्रणाली में तरलता डालने या स्थानांतरित करने के लिए इन दो प्रमुख व्यापक आर्थिक वातावरणों को जोड़ने का प्रयास करते हैं, तो हम मूल्य प्रणालियों की टक्कर के कारण अनिवार्य रूप से हमारे माप मेट्रिक्स और बाजार डेटा को जटिल बनाते हैं।

मैं अनुभवजन्य सार से अंतर्दृष्टि के आधार पर निवेश सिद्धांत तैयार करने में बाजार डेटा और अन्य कारकों के महत्व के उदाहरण के साथ जटिलता को प्रदर्शित करता हूं।

जबकि लेयर वन कई पारिस्थितिक तंत्रों के लिए एक महत्वपूर्ण उपयोगिता प्रदान करता है जो लेयर-वन नेटवर्क पर उभरते हैं, सभी लेयर-वन नेटवर्क समान नहीं बनाए जाते हैं और समान समझदार मूल्य और विशेषताएँ प्रदान नहीं करते हैं। बिटकॉइन (BTC), उदाहरण के लिए, पहले कदम का लाभ था और यह क्रिप्टोक्यूरेंसी पारिस्थितिकी तंत्र का चेहरा है। इसकी शुरुआत एक उपयोगिता के रूप में हुई थी, लेकिन यह सोने को विस्थापित करने के प्रयास में मुद्रास्फीति बचाव के रूप में मूल्य के भंडार और परिसंपत्ति वर्ग में बदल गया है।

ईथर (ETHदूसरी ओर, मूल्य आंदोलन के लिए प्रोग्रामेबिलिटी (शर्तों और नियमों को लागू करने की क्षमता) की धारणा के साथ आया, जिससे डेफी और एनएफटी जैसे समृद्ध पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण हुआ। तो, ETH उपयोगिता टोकन बन जाता है जो इन पारिस्थितिक तंत्रों को सह-निर्माण की सुविधा प्रदान करता है। लेन-देन गतिविधि में वृद्धि ने ईथर की मांग को बढ़ा दिया, क्योंकि यह लेन-देन प्रसंस्करण के लिए आवश्यक है।

मूल्य के भंडार और मुद्रास्फीति बचाव के रूप में बिटकॉइन एक परत-एक नेटवर्क पर लगातार बढ़ते और उभरते व्यवसाय से काफी अलग है। इसलिए यह समझना महत्वपूर्ण है कि इन टोकन का मूल्य क्या है। यह नेटवर्क पर टोल के रूप में टोकन की उपयोगिता है जो इसे मूल्यवान बनाती है, या निकट समय में मूल्य को स्टोर करने और स्थानांतरित करने की इसकी क्षमता (बड़े) इसे मौजूदा मूल्य आंदोलन या भुगतान प्रणालियों पर लाभ देती है।

किसी भी मामले में, उपयोगिता, लेनदेन की मात्रा, परिसंचारी आपूर्ति और संबंधित लेनदेन मेट्रिक्स टोकन मूल्यांकन में अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। यदि हमें मूल्यांकन पर गहरे व्यापक आर्थिक प्रभाव (जैसे कि ब्याज दरें, धन आपूर्ति, मुद्रास्फीति इत्यादि) का विश्लेषण करना था और अन्य क्रिप्टो परिसंपत्तियों और क्रिप्टोकरेंसी के सहसंबंध से जुड़े क्रिप्टो मैक्रो कारकों को भी देखना था जो प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से परत एक को प्रभावित करते हैं, परिणामी सिद्धांत में मूलभूत प्रौद्योगिकी का विकास, मूल परिसंपत्ति वर्गों की भूमिका और परिपक्वता प्रीमियम शामिल होंगे। यह प्रौद्योगिकी जोखिम और बाजार अपनाने, नेटवर्क प्रभाव और तरलता प्रीमियम का संकेतक होगा जो विभिन्न क्रिप्टो-संचालित पारिस्थितिकी प्रणालियों में व्यापक स्वीकृति प्रदर्शित करता है। एक क्रिप्टो पोर्टफोलियो निर्माण के लिए रणनीतिक फिट पर एक निवेश दृष्टिकोण में व्यापक आर्थिक चक्र, क्रिप्टो तरलता (क्रिप्टो परिसंपत्तियों को परिवर्तित करने की क्षमता) और क्रिप्टो मैक्रो प्रभाव के बारे में विचार शामिल हैं, और इन्हें हमारे जोखिम-मॉडल पर मध्यावधि कम जोखिम के रूप में देखा जाता है। रूपरेखा।

विश्वसनीय क्रिप्टो बाजार डेटा की उपलब्धता न केवल वास्तविक समय और ऑन-स्पॉट ट्रेडिंग निर्णय लेने में सक्षम बनाती है, बल्कि पोर्टफोलियो निर्माण और विश्लेषण के लिए आवश्यक विभिन्न जोखिम और अनुकूलन विश्लेषण भी सक्षम बनाती है। विश्लेषण के लिए अतिरिक्त पारंपरिक बाजार डेटा की आवश्यकता होती है क्योंकि हम पारंपरिक वित्त-संबंधित बाजार चक्रों और तरलता के साथ बातचीत करना शुरू करते हैं, जो क्रिप्टो मैक्रो क्षेत्रों को वैश्विक मैक्रो क्षेत्रों के साथ सहसंबंधित करने का भी प्रयास कर सकता है। दो मूल्य प्रणालियों के बीच बाजार डेटा की विविधता और वेग के बीच असमानता के कारण, मॉडलिंग परिप्रेक्ष्य से यह जल्दी से जटिल हो सकता है।

परिप्रेक्ष्य

अच्छे वित्तीय निर्णय लेने के लिए क्रिप्टो बाजार की दक्षता जितनी मौलिक है, उतनी ही खराब या अपर्याप्त जानकारी के कारण इसे कम समझा और विकृत किया जाता है। यह क्रिप्टो (आर्थिक) बाजार डेटा और विभिन्न आर्थिक मॉडल हैं जो हमें उभरते और अस्त-व्यस्त क्रिप्टो बाजारों को समझने में सक्षम बनाते हैं। कुशल बाज़ार परिकल्पना के सिद्धांत - जिसका अर्थ है कि कुशल बाज़ारों में, कीमत हमेशा उपलब्ध जानकारी को प्रतिबिंबित करती है - क्रिप्टो बाज़ारों पर भी लागू होती है।

इसलिए, बाजार डेटा, बाजारों की समझ बनाने और विभिन्न क्रिप्टो क्षेत्रों, जैसे परत एक, परत दो, वेब 3.0 और डेफी के बीच सहसंबंध विश्लेषण करने के लिए सभी मॉडलिंग और विश्लेषण उपकरणों का केंद्र बन जाता है। इस क्रिप्टो बाज़ार डेटा का प्राथमिक स्रोत क्रिप्टो एक्सचेंजों के लगातार बढ़ते और खंडित मिश्रण से आता है। क्रिप्टो और डिजिटल परिसंपत्ति वर्ग परिसंपत्ति निर्माण, लेनदेन और परिसंपत्ति आंदोलन के एक बिल्कुल नए दायरे को परिभाषित करते हैं, खासकर जब परिसंपत्ति वर्गों और विनिमय तंत्र, जैसे ऋण, संपार्श्विक और एक्सचेंजों के बीच प्रतिस्थापन तक सीमित होते हैं। यह क्रिप्टो आर्थिक सिद्धांतों और सिद्धांतों पर आधारित एक वृहद वातावरण बनाता है।

जब हम एक आर्थिक प्रणाली से दूसरे में तरलता डालने या स्थानांतरित करने के लिए इन दो प्रमुख व्यापक आर्थिक वातावरणों को जोड़ने का प्रयास करते हैं, तो हम अनिवार्य रूप से मुश्किल मूल्य प्रणालियों के टकराव के कारण, हमारे माप मेट्रिक्स और बाज़ार डेटा। विश्लेषण के लिए अतिरिक्त पारंपरिक बाजार डेटा की आवश्यकता होती है क्योंकि हम पारंपरिक वित्त-संबंधित बाजार चक्रों और तरलता के साथ बातचीत करना शुरू करते हैं, और क्रिप्टो मैक्रो क्षेत्रों को वैश्विक मैक्रो क्षेत्रों के साथ सहसंबंधित करने का भी प्रयास करते हैं। दो मूल्य प्रणालियों के बीच बाजार डेटा की विविधता और वेग के बीच असमानता के कारण, मॉडलिंग परिप्रेक्ष्य से यह जल्दी से जटिल हो सकता है।

इस लेख में निवेश सलाह या सिफारिशें नहीं हैं। हर निवेश और ट्रेडिंग कदम में जोखिम शामिल होता है, और पाठकों को निर्णय लेते समय अपना शोध करना चाहिए।

यहां व्यक्त किए गए विचार, विचार और राय लेखक के अकेले हैं और जरूरी नहीं कि कॉइन्टेग्राफ के विचारों और विचारों को प्रतिबिंबित या प्रतिनिधित्व करें।

स्रोत: https://cointelegraph.com/news/the-rise-of-oracles-institutional-investors-need-trusted-crypto-market-data