En automatisert handelsstrategi basert på maskinlæring og kjedeanalyse

Hos Glassnode tror vi at pålitelige data er ryggraden i vellykkede handelsstrategier og beslutninger. I den forstand tilbyr kjededata, som omfatter informasjon om pengestrømmer, lønnsomhetsnivåer og sentiment til markedsdeltakere for digitale aktiva, hentet rett fra blokkjeden, en uutnyttet kilde til potensiell alfa.

Imidlertid viser fagfolk fra tradisjonelle finanssektorer ofte en viss skepsis angående anvendeligheten av blokkjede-avledede data for meningsfulle handelsstrategier. For å møte disse forbeholdene, utviklet Glassnode en innovativ tilnærming for å utnytte prediksjonskraften til disse dataene.

Ved å bruke denne tilnærmingen, som er avhengig av både meningsfullheten til dataene våre og avanserte maskinlæringsalgoritmer, produserte vårt Data Science-team Bitcoin Sharpe-signal. Denne automatiserte, kvantitative handelsstrategien er både solid forankret i data hentet fra blokkjeden og skreddersydd for å fange de unike mulighetene som presenteres av Bitcoin-markedet.

Bitcoin Sharpe-signalet validerer ikke bare nytten av slike data, men gir også klar, handlingskraftig innsikt for investorer, og beviser verdien ved å navigere i det digitale aktivamarkedet.

Hva er kjededata og hvordan Glassnode bruker dem til handel

I motsetning til tradisjonelle markedsdata, som hovedsakelig fokuserer på prisbevegelser, gir beregninger på kjeden en sanntidspuls på digitale aktivaøkosystemer. Disse beregningene avslører investoratferd og markedstrender som tradisjonelle indikatorer kan gå glipp av, og tilbyr en mer dyptgående linse og potensielt en bedre indikator for fremtidige bevegelser. Ved å integrere denne innsikten gjennom maskinlæring, har Glassnode identifisert beregninger med det mest prediktive potensialet for en langvarig Bitcoin-handelsstrategi.

Kjernen i Glassnodes innovative tilnærming er en overvåket maskinlæringsmodell som metodisk analyserer data på kjeden for å vurdere deres korrelasjon med Bitcoin-markedsbevegelser. Denne modellen skiller seg ut for sin åpenhet, og lar investorer forstå hvordan handelsregler er avledet fra blokkjedeaktiviteter. Den siler gjennom store datasett for å identifisere de kjedeberegningene som er mest indikative for fremtidige prishandlinger.

Modellen understreker viktigheten av funksjoner for å bestemme hvilke on-chain-beregninger som har den sterkeste korrelasjonen med fremtidige Bitcoin-prisbevegelser. Blant de ulike beregningene som ble analysert, viste prosentandelen av enheter i profitt og Short Term Holder Profit Ratio (SOPR) seg som de mest lovende indikatorene for å ta en lang posisjon i Bitcoin.

Prosentandelen av enheter i profitt er en kritisk beregning ettersom den gjenspeiler den generelle markedshelsen og investorsentimentet. En høy prosentandel tyder på at flertallet av markedsaktørene er i en gunstig posisjon, noe som potensielt signaliserer vedvarende markedstillit og positive utsikter.

På den annen side fokuserer Short Term Holder SOPR på lønnsomheten til nylige transaksjoner, og gir innsikt i atferden til kortsiktige investorer. Når SOPR indikerer at kortsiktige eiere ser fortjeneste, går det ofte foran perioder med positiv markedsmomentum, noe som gjør det til en verdifull prediktor for timing av å gå inn i lange posisjoner.

Ansvarsfraskrivelse: For beskyttelse av intellektuell eiendom avslører vi bare de grunnleggende beregningene, som STH-SOPR og prosentandelen av enheter i overskudd, uten å detaljere de spesifikke transformasjonene og parameterne som er brukt i utviklingen av vår handelsstrategi. Følgelig replikerer ikke direkte anvendelse av disse basisberegningene alene resultatene oppnådd av vår sofistikerte live-handelsmodell.

Avduking av «Goldilocks Zone»

"Goldilocks Zone" refererer til de optimale forholdene identifisert av Glassnodes modell for å initiere lange posisjoner i Bitcoin, utpekt ved hjelp av SHAP-verdier (SHapley Additive exPlanations). Disse verdiene kvantifiserer virkningen av spesifikke beregninger i kjeden – slik som prosentandelen av enheter i profitt og Short Term Holder Profit Ratio (SOPR) – på modellens beslutningsprosess, og avslører kritiske terskler som signaliserer ideelle kjøpsmuligheter. Ved å analysere SHAP-verdier, skiller modellen ut nøyaktige forhold der markedet verken er overutvidet eller overdrevent bearish, som det "akkurat riktige" scenariet til Goldilocks-prinsippet.

Fra denne analysen utledes en heuristikk som forenkler den komplekse modellen til en mer tilgjengelig strategi uten å ofre dens analytiske dybde. Selv om denne heuristikken er strømlinjeformet, bevarer den kjerneinnsikten til modellen, og tilbyr investorer en transparent og effektiv tilnærming til handel med Bitcoin.

Denne tilnærmingen har blitt størknet og kodet inn i Bitcoin Sharpe-signalet. Den innkapsler essensen av modellens funn, og gir en klar guide for å identifisere inngangspunkter med høy sannsynlighet basert på den nyanserte forståelsen av markedsdynamikk tilrettelagt av on-chain dataanalyse.

Ytelsesinnsikt og -strategi

Modellen som benyttes av Glassnode er designet med en konservativ tilnærming, og prioriterer risikominimering samtidig som den fanger oppadgående markedstrender med presisjon. Følgelig balanserer strategien som er laget basert på modellen potensialet for gevinster med nødvendigheten av å beskytte mot nedsiderisiko.

Bitcoin Share Signals ytelse utenfor prøven, en streng test av dets prediktive evner, fremhever suksessen i å navigere i det flyktige Bitcoin-markedet. Ved å analysere data som ikke ble brukt i opplæringsfasen, har modellen vist en konsekvent evne til å identifisere lønnsomme handelsmuligheter, og understreker den betydelige prediksjonskraften til data i kjeden. Denne ytelsen validerer modellens strategiske tilnærming og forsterker verdien av å inkorporere kjedeanalyse i en rekke handelsrammer.

Dykk dypere med Live Performance Tracker

Bitcoin Sharpe-signalet fra Glassnode er designet med en konservativ tilnærming, og prioriterer risikominimering samtidig som den fanger oppadgående markedstrender med presisjon. Følgelig balanserer strategien som er laget basert på modellen potensialet for gevinster med nødvendigheten av å beskytte mot nedsiderisiko.

Vi oppfordrer interesserte fra tradisjonelle og digitale finanssektorer til gjennomgå modellens live ytelsesdata** og vurder en prøveversjon av våre kjedeanalysetjenester. For ytterligere detaljer eller for å engasjere seg med våre analyseløsninger, vennligst nå ut til vårt institusjonelle salgsteam.

---

Ansvarsfraskrivelse: Denne rapporten gir ingen investeringsråd. Alle data er kun gitt for informasjon og pedagogiske formål. Ingen investeringsbeslutning skal være basert på informasjonen gitt her, og du er alene ansvarlig for dine egne investeringsbeslutninger.

** Dashboardet som inneholder Signals daglige ytelse er for øyeblikket kun tilgjengelig for Glassnode Enterprise-kunder.

---

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://insights.glassnode.com/the-predictive-power-of-glassnode-data/