Śledzenie dynamiki rynku za pomocą danych w łańcuchu

Dane on-chain zapewniają niezwykły poziom przejrzystości w zakresie wydajności aktywów cyfrowych, często w stopniu niespotykanym w przypadku tradycyjnych aktywów finansowych. Zaletą tej przejrzystości jest to, że umożliwia analitykom i inwestorom monitorowanie trendów i dynamiki rynku za pomocą bardzo szerokiego zakresu wskaźników i wskaźników.

W tym artykule zbadamy, w jaki sposób można wykorzystać dane w łańcuchu do identyfikacji punktów przegięcia i utrzymujących się okresów pozytywnej dynamiki rynkowej dla Bitcoina. Zbadamy tę koncepcję przez pryzmat czterech kategorii analizy w łańcuchu:

• 🟢 Aktywność w łańcuchu: Wykorzystanie aktywności sieciowej i adaptacji do identyfikacji okresów wzrostu i poszerzania bazy użytkowników.
• 🔵 Rentowność rynku: Identyfikacja okresów, w których niezrealizowany zysk utrzymywany przez inwestorów poprawia się.
• ???? Zachowanie związane z wydatkami: Okresy spottingu, w których występuje wystarczający napływ popytu, aby wchłonąć realizację zysków przez obecnych posiadaczy.
• 🟠 Dystrybucja bogactwa: Biorąc pod uwagę równowagę i transfer majątku pomiędzy starymi i nowymi posiadaczami.

Chociaż każdy wskaźnik można rozpatrywać indywidualnie, skonstruujemy również indeks złożony, jak pokazano poniżej, aby ocenić siłę i kierunek dynamiki rynku.

W tym artykule zademonstrujemy także różne techniki analizowania i normalizowania danych w łańcuchu, które mogą być pouczające dla analityków.

Aktywność w łańcuchu i adopcja

Rosnące wykorzystanie sieci Bitcoin jest typową cechą w okresach wzrostu, gdy baza użytkowników powiększa się, wzrasta aktywność sieci, a cena ma tendencję do aprecjacji. W związku z tym możemy zidentyfikować okresy dodatniej dynamiki za pomocą wskaźników opisujących wzrost aktywności w łańcuchu.

Rosnąca presja na opłaty

Pierwszy przykład wykorzystuje przychody z opłat w łańcuchu jako zastępcze zapotrzebowanie na przestrzeń blokową. Presja na opłaty wzrośnie, gdy użytkownicy wyrażą pilną potrzebę i chęć uiszczenia podwyższonych opłat za włączenie do następnego bloku.

W tym przypadku zastosowaliśmy 2-letni kroczący Z-Score do proporcji przychodów górników uzyskanych z opłat. Ten wybór metryk i transformacja wyniku Z osiągają dwa cele:

• Standaryzuje zestaw danych w różnych cyklach.
• Wykrywa punkty przegięcia w stosunku do ostatniego dwuletniego półcyklu (np. wzrost opłat w związku z słabnącą bessą lub spadek opłat po szczycie cyklu).

Moment wolumenu napływu wymiany

Typowe jest również, że wolumeny związane z giełdą i aktywność handlowa rosną w okresach rozwoju sieci. W tym miejscu rozważamy wolumen wpływów z giełdy, ponieważ korzysta on z heurystyki dostosowywania jednostek Glassnode i jest bardziej bezpośrednim wskaźnikiem dla transakcji kasowych.

Dla tej metryki użyjemy prostej transformacji krzyżowej średniej ruchomej szybko/wolno, szukając okresów, w których 30D-SMA jest wyższa od 365D-SMA. Oznacza to, że aktywność krótkoterminowa jest wyższa niż wolniejsza długoterminowa wartość bazowa.

Analitycy mogą również wziąć pod uwagę wielkość odchylenia między tymi średnimi ruchomymi, a także ich gradient w celu zidentyfikowania bardziej zaawansowanych oznak i rozbieżności.

Niezrealizowany zysk i cena

Podstawową zaletą analizy on-chain jest możliwość monitorowania podstawy kosztu każdej monety, biorąc pod uwagę cenę, po której dokonano ostatniej transakcji. Możemy użyć tego zestawu narzędzi niezrealizowanego zysku/straty, aby zidentyfikować strefy cenowe, w których duża ilość podaży zmieniła właściciela.

Podaż w trendzie zysków

Podczas utrzymujących się tendencji wzrostowych na rynku cena spot w dalszym ciągu rośnie powyżej podstawy kosztów wynikającej ze zwiększania się wolumenu podaży monet (co oznacza, że ​​podaż ta przynosi zysk). Aby wygładzić dzienne wahania, zastosowaliśmy 90D-EMA do wskaźnika całkowitej podaży w zysku [BTC].

Możemy następnie zidentyfikować okresy pozytywnej dynamiki jako te, w których 90D-EMA podaży w zysku rośnie. Tutaj używamy funkcji różnicy 30-dniowej i wyświetlamy ją jako oscylator 🔵. Wartości dodatnie oznaczają, że łączna podaż zysku wzrosła w ciągu ostatnich 30 dni.

Bardziej zaawansowana analiza może uwzględnić wielkość i rozbieżności tego oscylatora, szczególnie w odniesieniu do ekstremów cykli (100% zysku z podaży na ATH oraz gdy duże wolumeny zmieniają właściciela w pobliżu minimów cyklu).

Punkty przegięcia MVRV i AVIV

Kolejnym potężnym narzędziem do monitorowania punktów zwrotnych w rentowności inwestorów jest współczynnik MVRV. W naszym poprzednim raporcie Opanowanie współczynnika MVRV, ustaliliśmy wskaźnik do śledzenia dynamiki rynku w oparciu o metodologię cross-over 365D-SMA.

Niedawno opracowaliśmy współczynnik AVIV wspólnie z ARK Invest w ramach projektu Ramy ekonomii Cointime. Uważamy, że AVIV jest bardziej reprezentatywnym niezrealizowanym oscylatorem zysków/strat dla aktywnych inwestorów. Na tej podstawie możemy zidentyfikować punkty zwrotne rynku:

• Pozytywny impuls: AVIV przekracza swój 365D-SMA w miarę poprawy rentowności inwestorów, co często wskazuje, że wielu inwestorów trzyma monety z obecnie korzystną podstawą kosztową.
• Moment ujemny: AVIV schodzi poniżej poziomu 365D-SMA w miarę pogarszania się rentowności inwestorów, co często wskazuje, że wielu inwestorów wpada w pułapkę podwyższonej i niższej podstawy kosztów.

Krótkoterminowi posiadacze zysku

Możemy również wykorzystać krótkoterminowy posiadacz MVRV, aby w szczególności śledzić niezrealizowany zysk lub stratę w wyniku pojawienia się nowego popytu na rynku. Porównanie podstawy kosztowej STH z ceną spot daje wgląd w stopień presji, jakiej doświadczają nowi uczestnicy rynku, aby skapitulowali ze stratą lub osiągnęli zyski.

Bardzo prosty wskaźnik dynamiki można uzyskać śledząc okresy, w których STH-MVRV notuje się powyżej lub poniżej 1.0.

Ten konkretny wariant będzie dość responsywny (w porównaniu z MVRV i AVIV), ponieważ uwzględnia tylko monety przeniesione w ciągu ostatnich 155 dni. W związku z tym jest dość wrażliwy na okresy, w których wiele monet zmieniło ostatnio właściciela w określonym przedziale cenowym. W miarę oddalania się cen od tego klastra radykalnie zmienia się niezrealizowana pozycja zysków/strat STH.

Zrealizowana działalność w zakresie zysków/strat i wydatków

W poprzedniej sekcji oceniliśmy niezrealizowane zachęty do osiągania zysków/strat, które motywują uczestników rynku do podejmowania decyzji. Obserwacje te dobrze łączą się ze wskaźnikami opisującymi, czy inwestorzy faktycznie podejmują działania w odpowiedzi na te zachęty.

Zatem kolejnym logicznym krokiem jest ocena zrealizowanej reakcji rynku na te presje.

Impet SOPR

Pierwszym miernikiem, który rozważamy, jest wskaźnik SOPR, który ocenia średnią wielkość zdarzeń, w których uczestnik ponosi zyski i straty w danym dniu. Celem jest identyfikacja okresów, w których realizacja zysków rośnie w porównaniu z długoterminową wartością bazową.

Aby to osiągnąć, ponownie stosujemy strategię krzyżowania tempa szybkiego i wolnego zastosowaną do metryki SOPR. Będziemy również stosować nasz wariant SOPR skorygowany o jednostkę, aby mieć pewność, że uwzględniamy tylko transakcje znaczące ekonomicznie i wykluczamy transakcje wewnętrzne i wydatki własne.

Drugim miernikiem, który należy wziąć pod uwagę, jest stosunek zrealizowanego zysku do zrealizowanej straty. Narzędzia te są szczególnie czułe podczas zmian reżimu, takich jak:

• Podczas silnych trendów wzrostowych stosunkowo niewiele monet traci. Jednak zmienia się to szybko podczas korekt, ponieważ niedawni nabywcy wpadają w panikę i wydają wcześniej zyskowne monety ze stratą.
• W pobliżu dołków cyklu niedźwiedzia wielu inwestorów kapituluje w obliczu znacznych strat, a zyski osiąga stosunkowo niewiele monet. Gdy rynek zaczyna się ożywiać, następuje dramatyczny wzrost zrealizowanych zysków w porównaniu z poprzednim trendem niedźwiedzim.

Ponownie zastosujemy metodologię łączenia momentum, aby wyróżnić okresy, w których stosunek zysków do strat gwałtownie przyspiesza w obu kierunkach. Pomaga to w identyfikacji punktów przegięcia trendu.

Transfer majątku

Pęd wstęgi SLRV

Ostatnią cechą, którą omówimy, jest transfer majątku od inwestorów długoterminowych do inwestorów nowszych i często mniej doświadczonych. Zazwyczaj dna cykli charakteryzują się nieproporcjonalną ilością majątku posiadanego przez Posiadaczy długoterminowych. I odwrotnie, szczyty cykli są często przerywane znacznym nasyceniem Posiadaczami krótkoterminowymi.

Bilans majątku utrzymywany pomiędzy tymi dwiema kohortami może następnie zostać wykorzystany do uzyskania wglądu w sytuację bieżącego cyklu.

Aby modelować to zjawisko, wykorzystamy metrykę SLVR, która porównuje bogactwo monet w wieku 24 godzin z monetami w wieku 6 m-1 lat. Zastosowano przecięcie momentum od 30 dni do 150 dni, jak pierwotnie zaproponował autor metryki Inwestycje Capriole.

Konstruowanie złożonego wskaźnika pędu

Na koniec można skonstruować złożony wskaźnik kilku z wyżej wymienionych warunków, aby uzyskać model całościowy. Celem jest ocena zbieżności różnych kategorii; Rentowność, Zachowanie związane z wydatkami, Aktywność w łańcuchu oraz Transfer majątku.

Tutaj równomiernie zważyliśmy każdy pojedynczy komponent i zastosowaliśmy prosty warunek, aby oznaczyć, gdy spełnione są 4 z 8 warunków zaznaczonych na niebiesko. Historycznie wskazuje to na okresy, w których rynek Bitcoin znajduje się w trwałym trendzie wzrostowym. Możemy również zaznaczyć na fioletowo wszystkie osiem warunków, wskazując okresy o niezwykle silnym dodatnim impecie we wszystkich kategoriach.

I odwrotnie, złożona wartość indeksu mniejsza niż 4 oznacza, że ​​w przypadku netto większość tych warunków pędu jest ujemna. Sugeruje to, że rynek charakteryzuje się ogólnie ujemną dynamiką, która zazwyczaj występuje podczas bessy, w tym w początkowych punktach przegięcia.

Podsumowanie i wnioski

Dane on-chain zapewniają analitykom i inwestorom niezwykły stopień przejrzystości w zakresie wyników, przyjęcia i pozycjonowania inwestorów w ramach aktywów cyfrowych. W tym artykule podkreśliliśmy kilka podejść i ram oceny dynamiki rynku w różnych kategoriach danych.

Zastrzeżenie: Ten raport nie zawiera żadnych porad inwestycyjnych. Wszystkie dane są podane wyłącznie w celach informacyjnych i edukacyjnych. Żadna decyzja inwestycyjna nie może opierać się na informacjach podanych tutaj, a użytkownik ponosi wyłączną odpowiedzialność za własne decyzje inwestycyjne.

Przedstawione salda wymiany pochodzą z obszernej bazy danych etykiet adresowych Glassnode, które są gromadzone zarówno w oparciu o oficjalnie opublikowane informacje o wymianie, jak i zastrzeżone algorytmy grupowania. Chociaż staramy się zapewnić najwyższą dokładność w przedstawianiu sald giełdowych, należy pamiętać, że liczby te nie zawsze obejmują całość rezerw giełdy, szczególnie gdy giełdy powstrzymują się od ujawniania swoich oficjalnych adresów. Zachęcamy użytkowników do zachowania ostrożności i dyskrecji podczas korzystania z tych wskaźników. Glassnode nie ponosi odpowiedzialności za jakiekolwiek rozbieżności lub potencjalne nieścisłości. Korzystając z danych giełdowych, prosimy o zapoznanie się z naszą Informacją o przejrzystości.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://insights.glassnode.com/the-week-onchain-week-06-2024/