Automatizált kereskedési stratégia, amely a gépi tanuláson és az on-chain elemzésen alapul

A Glassnode-nál hiszünk abban, hogy a megbízható adatok jelentik a sikeres kereskedési stratégiák és döntések gerincét. Ebben az értelemben a láncon belüli adatok, amelyek magukban foglalják a pénzáramlással, a jövedelmezőségi szintekkel és a digitális eszközök piaci szereplőinek közérzetével kapcsolatos információkat, amelyek közvetlenül a blokkláncból származnak, a potenciális alfa kiaknázatlan forrását kínálják.

A hagyományos pénzügyi szektorok szakemberei azonban gyakran bizonyos fokú szkepticizmust mutatnak a blokkláncból származó adatok értelmes kereskedési stratégiákban való alkalmazhatóságával kapcsolatban. E fenntartások közvetlen kezelésére a Glassnode innovatív megközelítést dolgozott ki az adatok előrejelző erejének hasznosítására.

Ezzel a megközelítéssel, amely mind az adataink értelmességén, mind a fejlett gépi tanulási algoritmusokon alapul, Data Science csapatunk elkészítette a Bitcoin Sharpe jel. Ez az automatizált, kvantitatív kereskedési stratégia szilárdan a blokkláncból származó adatokon alapul, és a Bitcoin piac által kínált egyedi lehetőségek megragadására van szabva.

A Bitcoin Sharpe Signal nemcsak az ilyen adatok hasznosságát igazolja, hanem világos, használható betekintést is nyújt a befektetők számára, bizonyítva értékét a digitális eszközök piacán való navigálásban.

Mi az a láncon belüli adat, és hogyan használja a Glassnode kereskedésre

A hagyományos piaci adatokkal ellentétben, amelyek leginkább az árak mozgására összpontosítanak, a láncon belüli mutatók valós idejű impulzust szolgáltatnak a digitális eszközök ökoszisztémáiról. Ezek a mutatók feltárják azokat a befektetői magatartásokat és piaci trendeket, amelyeket a hagyományos mutatók esetleg figyelmen kívül hagynak, így mélyebb objektívet és potenciálisan jobb mutatót kínálnak a jövőbeli mozgásokhoz. Ezen ismeretek gépi tanulással történő integrálásával a Glassnode azonosította azokat a mérőszámokat, amelyek a leginkább prediktív potenciállal rendelkeznek egy hosszú ideig tartó Bitcoin kereskedési stratégiához.

A Glassnode innovatív megközelítésének lényege egy felügyelt gépi tanulási modell, amely módszeresen elemzi a láncon belüli adatokat, hogy felmérje a Bitcoin-piaci mozgásokkal való összefüggésüket. Ez a modell kitűnik átláthatóságával, lehetővé téve a befektetők számára, hogy megértsék, hogyan származnak a kereskedési szabályok a blokklánc tevékenységekből. Hatalmas adathalmazokon átszitálja, hogy azonosítsa azokat a láncon belüli mutatókat, amelyek leginkább jelzik a jövőbeli árlépéseket.

A modell a jellemzők fontosságát hangsúlyozza annak meghatározásában, hogy mely láncon belüli mérőszámok állnak a legerősebb korrelációban a Bitcoin jövőbeli ármozgásával. A különféle elemzett mérőszámok közül a nyereségben lévő entitások százalékos aránya és a rövid távú tulajdonosi nyereséghányad (SOPR) tűnt a legígéretesebb mutatónak a Bitcoin hosszú pozíciójának elfogadásához.

A nyereséges entitások százalékos aránya kritikus mérőszám, mivel tükrözi a piac általános állapotát és a befektetői hangulatot. A magas százalékarány arra utal, hogy a piaci szereplők többsége kedvező helyzetben van, ami potenciálisan tartós piaci bizalmat és emelkedő kilátásokat jelez.

Másrészt a Short Term Holder SOPR a közelmúltbeli tranzakciók jövedelmezőségére összpontosít, betekintést nyújtva a rövid távú befektetők viselkedésébe. Amikor a SOPR azt jelzi, hogy a rövid távú tulajdonosok nyereséget látnak, az gyakran megelőzi a pozitív piaci lendületet, így értékes előrejelzője a hosszú pozíciókba való belépés időzítésének.

Felelősség kizárása: A szellemi tulajdon védelme érdekében csak az alapvető mutatókat közöljük, mint például az STH-SOPR és a nyereségben lévő entitások százalékos aránya, anélkül, hogy részleteznénk a kereskedési stratégia kidolgozása során alkalmazott konkrét átalakításokat és paramétereket. Következésképpen ezen alapmutatók közvetlen alkalmazása önmagában nem reprodukálja a kifinomult élő kereskedési modellünk által elért eredményeket.

Az „Aranyhaj zóna” leleplezése

A „Goldilocks Zone” a Glassnode modellje által azonosított optimális feltételekre utal a Bitcoin hosszú pozícióinak kezdeményezésére, amelyeket a SHAP (SHapley Additive exPlanations) értékekkel határoznak meg. Ezek az értékek számszerűsítik a konkrét láncon belüli mutatók – például a nyereségben lévő entitások százalékos aránya és a rövid távú tulajdonosi nyereséghányad (SOPR) – hatását a modell döntéshozatali folyamatára, felfedve azokat a kritikus küszöbértékeket, amelyek az ideális vásárlási lehetőségeket jelzik. A SHAP-értékek elemzésével a modell pontosan meghatározza azokat a feltételeket, amelyek mellett a piac sem nem túlterjedt, sem nem túlzottan beárnyékolt, mint a Goldilocks elv „éppen megfelelő” forgatókönyve.

Ebből az elemzésből egy heurisztikát vezetünk le, amely leegyszerűsíti a komplex modellt egy elérhetőbb stratégiává anélkül, hogy feláldozná annak elemzési mélységét. Ez a heurisztika, bár áramvonalas, megőrzi a modell alapvető meglátásait, átlátható és hatékony megközelítést kínálva a befektetőknek a Bitcoin kereskedésében.

Ezt a megközelítést megszilárdították és a Bitcoin Sharpe Signal-ba kódolták. Magába foglalja a modell megállapításainak lényegét, világos útmutatót adva a nagy valószínűségű belépési pontok azonosításához a piaci dinamika árnyalt megértése alapján, amelyet a láncon belüli adatelemzés segít.

Teljesítménybetekintés és stratégia

A Glassnode által alkalmazott modellt konzervatív megközelítéssel tervezték, előtérbe helyezve a kockázat minimalizálását, miközben precízen rögzíti a felfelé ívelő piaci trendeket. Következésképpen a modell alapján megalkotott stratégia egyensúlyba hozza a potenciális nyereséget a lefelé mutató kockázatok elleni védekezés kényszerével.

A Bitcoin Share Signal mintán kívüli teljesítménye, amely a prediktív képességeinek szigorú tesztje, rávilágít a bizonytalan Bitcoin-piacon való navigálásban elért sikerére. A képzési szakaszban fel nem használt adatok elemzésével a modell következetesen képes azonosítani a nyereséges kereskedési lehetőségeket, hangsúlyozva a láncon belüli adatok jelentős előrejelző erejét. Ez a teljesítmény érvényesíti a modell stratégiai megközelítését, és megerősíti a láncon belüli elemzések különféle kereskedési keretekbe való beépítésének értékét.

Merülj mélyebbre az élő teljesítménykövetővel

A Glassnode Bitcoin Sharpe Signal-ját konzervatív megközelítéssel tervezték, előtérbe helyezve a kockázat minimalizálását, miközben precízen rögzíti a felfelé ívelő piaci trendeket. Következésképpen a modell alapján megalkotott stratégia egyensúlyba hozza a potenciális nyereséget a lefelé mutató kockázatok elleni védekezés kényszerével.

Arra biztatjuk az érdeklődőket a hagyományos és digitális pénzügyi szektorból tekintse át a modell élő teljesítményadatait** és fontolja meg a láncon belüli elemzési szolgáltatásaink kipróbálását. További részletekért vagy elemzési megoldásainkkal való kapcsolatfelvételért kérjük, keresse fel forduljon intézményi értékesítési csapatunkhoz.

---

Jogi nyilatkozat: Ez a jelentés nem ad befektetési tanácsot. Minden adat kizárólag tájékoztatási és oktatási célokat szolgál. Egyetlen befektetési döntés sem alapulhat az itt megadott információkon, és kizárólag Ön felelős saját befektetési döntéseiért.

** A Signal napi teljesítményét tartalmazó irányítópult jelenleg csak a Glassnode Enterprise ügyfelei számára érhető el.

---

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://insights.glassnode.com/the-predictive-power-of-glassnode-data/