Ocena ryzyka w byku Bitcoin

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Streszczenie

W tym artykule przedstawiamy nowość Ocena ryzyka zawodowego framework, który wykorzystuje zestaw podstawowych instrumentów obejmujących łańcuch zarówno krótkoterminowe, jak i długoterminowe cykle ryzyka.
Wyposażeni w te nowe ramy, naszym celem jest zapewnienie inwestorom i analitykom solidnego modelu oceny ryzyka wypłat z punktu widzenia opartego na danych.
Podsumowując, zestawiamy wszystkie uwzględnione wskaźniki w mapę cieplną, aby ocenić zbieżność ryzyka w różnych kategoriach danych.

💡

Wszystkie wskaźniki zaprezentowane w niniejszym raporcie dostępne są w ten pulpit nawigacyjny.

Analiza ryzyka makro

Analitycy mają do dyspozycji wiele modeli i wskaźników, które można wykorzystać do oceny ryzyka rynkowego w dowolnym momencie cyklu. W tym artykule będziemy w szczególności rozważać „ryzyko” jako ryzyko związane z poważnym spadkiem ceny spot Bitcoina.

W związku z tym „wysokie ryzyko 🟥” definiuje się jako punkt, w którym rynek prawdopodobnie znajduje się w bańce spekulacyjnej. Z kolei za środowiska „niskiego ryzyka 🟩” uważa się te, w których większość spekulacyjnych nadwyżek została usunięta, a rynek z większym prawdopodobieństwem znajduje się w strefie formacji dna.

Bańka cenowa

Pierwszym elementem składowym jest monitorowanie odchylenia ceny od dwóch długoterminowych średnich wartości bazowych:

Model MVRV 🟠: Model ten mierzy stosunek ceny spot do ogólnej podstawy kosztowej rynku (cena zrealizowana).
Wiele Mayera 🔵: Wykorzystanie 200D-SMA jako technicznej cyklicznej linii środkowej, mierzącej premię lub dyskonto w stosunku do tej linii bazowej.

Na poniższym wykresie zdefiniowaliśmy następujące kategorie ryzyka poprzez połączenie MVRV i Wielokrotność Mayera (MM) modele.

💡

Ramy analizy ryzyka
Bardzo wysokie ryzyko 🟥
Cena jest powyżej obu modeli (MVRV > 1 i MM > 1), a Mayer Multiple notuje dwa odchylenia standardowe powyżej swojej skumulowanej średniej (MM > +2 STD).

Wysokie ryzyko 🟧
Cena jest wyższa od modeli (MVRV > 1 i MM > 1), a wielokrotność Mayera jest poniżej dwóch odchyleń standardowych wyższych niż jej skumulowana średnia (1.0 < MM < +2 STD).

Niskie ryzyko 🟨
Cena jest powyżej ceny zrealizowanej (MVRV>1), ale poniżej poziomu 200D-MA (MM<1).

Bardzo niskie ryzyko 🟩
Cena kształtuje się zarówno poniżej ceny zrealizowanej (MVRV<1), jak i poziomu 200D-MA (MM<1).

Cena spot wynosi obecnie 42.9 tys. dolarów, natomiast cena zrealizowana i 200D-MA wynoszą odpowiednio 22.8 tys. dolarów i 34.1 tys. dolarów. To stawia rynek w obrębie ok Wysokie ryzyko 🟧 środowisko.

Ocena ryzyka w Bitcoin Bull PlatoBlockchain Data Intelligence. Wyszukiwanie pionowe. AI. — Warsztat na żywo

Pomiar rentowności dostaw

Wskaźnik procentu podaży w zysku (PSIP) 🔵 mierzy odsetek monet o koszcie niższym niż bieżąca cena spot. Wskaźnik ten może pomóc w określeniu potencjalnego ryzyka zwiększonej presji sprzedaży, w miarę jak inwestorzy dostrzegają rosnącą zachętę do realizacji zysków.

💡

Ramy analizy ryzyka
Bardzo wysokie ryzyko 🟥
PSIP to więcej niż jedno odchylenie standardowe od średniej historycznej.
(PSIP > 90%)

Wysokie ryzyko 🟧
PSIP jest o mniej niż jedno odchylenie standardowe powyżej średniej historycznej.
(75% < PSIP < 90%)

Niskie ryzyko 🟨
PSIP znajduje się poniżej swojej historycznej średniej, ale powyżej statystycznego dolnego pasma.
(58% < PSIP < 75%)

Bardzo niskie ryzyko 🟩
PSIP to więcej niż jedno odchylenie standardowe poniżej średniej historycznej.
(PSIP < 58%)

Kiedy wskaźnik ten znajduje się powyżej górnego pasma, w przeszłości był zgodny z wchodzeniem rynku w „fazę euforii” hossy. Podczas niedawnego wzrostu rynku wokół uruchomienia ETF Spot wskaźnik ten osiągnął poziom Bardzo wysokie ryzyko 🟥, po czym nastąpił spadek ceny do 38 tys. dolarów.

Rozmiarowanie strachu i chciwości

Kolejne potężne narzędzie do ilościowego określania ryzyka związanego z uprawą Strach i chciwość nastroje na rynku są Niezrealizowany zysk / strata netto (NUPL) metryczny. Wskaźnik ten bada wartość dolara całkowitego zysku lub straty netto jako procent kapitalizacji rynkowej.

Dlatego po oszacowaniu liczby monet generujących zysk za pomocą Procent podaży w zysku, możemy zastosować NUPL do pomiaru wielkości rentowności inwestorów.

💡

Ramy analizy ryzyka

Bardzo wysokie ryzyko 🟥
NUPL przekracza jedno odchylenie standardowe w ciągu średniej 4-letniej, co sugeruje, że rynek znajduje się w trendzie Euforia faza, w której niezrealizowany zysk osiąga ekstremalne poziomy (NUPL > 0.59).

Wysokie ryzyko 🟧
NUPL znajduje się pomiędzy górnym przedziałem a średnią z 4 lat, co sugeruje, że rynek osiągnął zysk netto, ale poniżej statystycznie wysokich poziomów (0.35 < NUPL < 0.59).

Niskie ryzyko 🟨
NUPL spadł poniżej średniej z 4 lat, ale kształtuje się powyżej statystycznie niskich poziomów (0.12 < NUPL < 0.35).

Bardzo niskie ryzyko 🟩
NUPL spadł poniżej statystycznego dolnego pasma, które w przeszłości pokrywało się z Odkrycie dna faza bessy (NUPL < 0.12).

Po wiecu w październiku 2023 r. NUPL wszedł do Wysokie ryzyko 🟧 zakres, osiągając wartość 0.47. Pomimo znacznego skoku wolumenu monet utrzymywanych w zysku, wielkość zysku w USD nie osiągnęła Bardzo wysokie ryzyko 🟥 stan. Sugeruje to, że duża część monet została zgromadzona na podstawie kosztów w przedziale konsolidacyjnym ~30 tys. dolarów w drugiej połowie 2 r.

Zrealizowany zysk i strata

Następnym krokiem jest ocena, w jaki sposób uczestnicy rynku dostosowują swoje wzorce wydatków, przy czym współczynnik zrealizowanego zysku/straty (RPLR) jest doskonałym kompasem do osiągnięcia tego celu.

Wskaźnik ten śledzi stosunek pomiędzy zdarzeniami generującymi zyski i stratami występującymi w łańcuchu. Używamy 14D-MA tego współczynnika, aby wygładzić codzienne szumy i wyraźniej zidentyfikować zmiany makro w zachowaniach inwestorów.

💡

Ramy analizy ryzyka

Bardzo wysokie ryzyko 🟥
RPLR wynosi powyżej 9, co oznacza, że ponad 90% monet poruszających się w łańcuchu jest wydawanych z zyskiem, co jest typową cechą charakteryzującą się wyczerpaniem popytu rynkowego (RPLR > 9).

Wysokie ryzyko 🟧
RPLR wynosi poniżej 9 i powyżej 3, co wskazuje, że od 75% do 90% monet jest przenoszonych z zyskiem. Struktura ta jest częsta przed i po szczytach rynkowych (3 < RPLR < 9).

Niskie ryzyko 🟨
RPLR spadł poniżej środkowej linii wynoszącej 3, co zwykle ma miejsce, gdy rynek przechodzi pomiędzy reżimami wysokiego i niskiego ryzyka (1 < RPLR < 3).

Bardzo niskie ryzyko 🟩
RPLR notuje się poniżej 1, co wskazuje na dominację monet przynoszących straty, co jest sygnałem kapitulacji inwestorów, typowej podczas późnej fazy bessy.

Wskaźnik ten niedawno oznaczył reżim bardzo wysokiego ryzyka 🟥, ponieważ ceny osiągnęły niedawny szczyt 48.4 tys. dolarów. Wskaźnik zrealizowanego zysku/straty wynosi obecnie 4.1 i mieści się w stanie wysokiego ryzyka 🟧.

Analiza ryzyka działalności

Zmieniając nieco biegi, teraz ocenimy ryzyko przez pryzmat popytu, mierzonego za pomocą zestawu wskaźników przyjęcia związanych z aktywnością sieciową.

Zapotrzebowanie na Blockspace

Biorąc pod uwagę ograniczoną przestrzeń blokową w sieci Bitcoin, skuteczną metodą pomiaru popytu jest badanie rynku opłat. Zwykle stały wzrost popytu prowadzi do trwałego wzrostu opłat w miarę wzrostu konkurencji o włączenie do kolejnego bloku.

Wskaźnik binarny przychodów z opłat górniczych (MFR-BI) pokazuje odsetek dni w ciągu ostatnich 30 dni, w których rynek opłat odnotowywał rosnącą presję z dnia na dzień.

💡

Ramy analizy ryzyka

Bardzo wysokie ryzyko 🟥
MFR-BI nagrzewa się przez ponad 58% (+1 STD) dni w ostatnim miesiącu. Wskazuje to na rosnącą pilność wydatków inwestorów (MFR-BI > 58%).

Wysokie ryzyko 🟧
MFR-BI mieści się pomiędzy średnią historyczną a górnym przedziałem statystycznym (48% < MFR-BI < 58%).

Niskie ryzyko 🟨
MFR-BI spadł poniżej średniej historycznej, co sugeruje malejącą konkurencję na rynku opłat (42% < MFR-BI < 48%).

Bardzo niskie ryzyko 🟩
MFR-BI spadł poniżej dolnego przedziału statystycznego wynoszącego 42% (-1 STD), co sugeruje, że pilność przenoszenia kapitału przez inwestorów maleje (MFR-BI < 42%).

Podczas wyprzedaży do 38 tys. dolarów wskaźnik ten wywołał a Bardzo niskie ryzyko 🟩 sygnał. Gdy ceny spot odbiły się z powrotem do 43 tys. dolarów, wskaźnik ten powrócił do strefy niskiego ryzyka 🟨 (~46%).

Tempo spekulacji

Jako ostatni element pakietu analizy ryzyka działalności, ponownie analizujemy metrykę Exchange Volume Momentum, która porównuje miesięczną i roczną średnią wolumenu transferowanego z/do wszystkich giełd. Narzędzie to pełni rolę wskaźnika apetytu rynku na spekulacje.

Ten wskaźnik ryzyka mierzy wielkość i kierunek zmian szybszej miesięcznej średniej kroczącej (30D-MA) w porównaniu z wolniejszą roczną średnią kroczącą (365-MA).

💡

Ramy analizy ryzyka

Bardzo wysokie ryzyko 🟥
Kiedy średnia miesięczna jest powyżej średniej rocznej i stale rośnie, czynnik ryzyka uważa się za bardzo wysoki (MA-365D < MA-30D i MA-30D 🔼).

Wysokie ryzyko 🟧
Kiedy średnia miesięczna jest powyżej średniej rocznej, ale spada, czynnik ryzyka jest określany jako wysoki (MA-365 < MA-30D i MA-30D 🔽).

Niskie ryzyko 🟨
Kiedy średnia miesięczna jest niższa od średniej rocznej, ale rośnie, czynnik ryzyka jest określany jako niski (MA-30D < MA-365D i MA-30D 🔼).

Bardzo niskie ryzyko 🟩
Gdy średnia miesięczna jest niższa od średniej rocznej, ale maleje, czynnik ryzyka jest określany jako bardzo niski (MA-30D < MA-65D i MA-30D 🔽).

Od października średnia miesięczna wartość napływu walut wykazuje tendencję wzrostową, co stawia ten wskaźnik na poziomie Bardzo wysokie ryzyko 🟥reżim. Sugeruje to, że rynek znajduje się obecnie w stanie stosunkowo spekulacyjnym.

Analiza ryzyka krótkoterminowego i długoterminowego

Powyższa analiza ryzyka uwzględnia perspektywę stosunkowo makro i globalną. W następnej sekcji ocenimy wzorce na bardziej szczegółowym poziomie, biorąc pod uwagę zachowanie krótko- i długoterminowych kohort posiadaczy.

Nowi inwestorzy w zysk

Przeglądając wnioski wyciągnięte z wcześniejszych raportów (WoC 38, 2023 i WoC 50, 2023), Posiadacze krótkoterminowi mają zazwyczaj ogromny wpływ na kształtowanie krótkoterminowych akcji cenowych, takich jak lokalne szczyty i dołki.

Dlatego przy ustalaniu przedziałów wysokiego (lub niskiego) ryzyka stosujemy podejście przyczynowo-skutkowe. Opiera się to na dwuetapowej ocenie:

Niezrealizowany zysk (lub strata) posiadany przez tych nowych inwestorów (zachęta do wydawania pieniędzy).
Zrealizowany zysk (i strata) zablokowany przez nowych inwestorów (faktyczne wydatki).

Zaczynamy od krótkoterminowego współczynnika zysków/strat podaży posiadacza (STH-SPLR), który oddaje równowagę pomiędzy podażą utrzymywaną w zysku a stratą dla nowych inwestorów.

💡

Ramy analizy ryzyka

Bardzo wysokie ryzyko 🟥
STH-SPLR jest większy niż 9, oznacza to, że 90% nowych monet inwestorów przynosi zysk, co stwarza silną zachętę do wydawania (STH-SPLR > 9).

Wysokie ryzyko 🟧
STH-SPLR mieści się w przedziale od 1 do 9, co oznacza, że od 50% do 90% nowych monet inwestorów przynosi zysk i umiarkowane ryzyko wydatków (1 < STH-SPLR < 9).

Niskie ryzyko 🟨
STH-SPLR mieści się w przedziale od 0.11 do 1, co oznacza, że od 10% do 50% nowej podaży inwestorów przynosi zyski, co powoduje, że większość ich gospodarstw znajduje się pod wodą (0.11 < STH-SPLR <1).

Bardzo niskie ryzyko 🟩 STH-SPLR spada poniżej 0.11, co wskazuje, że ponad 90% nowej podaży inwestorów odbywa się ze stratą, typową dla rynków bessy w późnej fazie (STH-SPLR < 0.11).

Wskaźnik ten zasygnalizował ostatnio: Bardzo wysokie ryzyko 🟥 stan pomiędzy połową października 2023 r. a połową stycznia 2024 r., kiedy spekulacje na temat ETF osiągnęły szczyt. Sugerowało to, że przeważająca większość nowych inwestorów przynosiła zyski, co wskazywało na zwiększone prawdopodobieństwo realizacji zysków. Od tego czasu ochłodziło się w kierunku neutralnym Niskie ryzyko 🟨zasięg.

Blokowanie krótkoterminowych zysków

Następnym krokiem jest skupienie się na faktycznych wydatkach tych Posiadaczy Krótkoterminowych, mierzonych przez pryzmat zrealizowanych przez nich zysków lub strat. Poniższy wykres przedstawia przykłady reżimów generujących duże zyski 🟩 (lub generujące straty 🟥) od stycznia 2016 r. Jak pokazano, okresy wysokich wydatków zwykle zbiegają się zarówno z silnymi wzrostami, jak i korektami.

Przekształcamy i normalizujemy te wskaźniki za pomocą 90-dniowej funkcji Z-Score, która standaryzuje tę denominowaną w USD aktywność posiadaczy instrumentów krótkoterminowych. Technika ta pomaga wykryć, kiedy krótkoterminowe wydatki posiadacza znajdują się poza statystycznymi ekstremami, co można przełożyć na potencjalne lokalne formacje górne i dolne na rynku.

Należy zauważyć, że aby poprawić wizualny aspekt tego wskaźnika ryzyka, odwróciliśmy wskaźnik Z zrealizowanej straty (pomnożony przez -1).

💡

Ramy analizy ryzyka

Bardzo wysokie ryzyko 🟥
STH w Profit Z-Score wynosi ponad +2 odchylenia standardowe powyżej średniej 90D, co wskazuje na znaczną realizację zysków (STH-Realized Profit Z-Score > 2).

Wysokie ryzyko 🟧
STH w Profit Z-Score mieści się pomiędzy średnią 90D a poziomem odchylenia standardowego +2, co sugeruje skromną realizację zysków (1 < STH-Realized Profit Z-Score < 2).

Niskie ryzyko 🟨
STH w Profit Z-Score spada poniżej średniej 90D, co wskazuje na wyraźne zmniejszenie realizacji zysków, często w połączeniu ze wzrostem zrealizowanych strat. (STH-Zrealizowany Zysk Z-Score < 1)

Bardzo niskie ryzyko 🟩
Podobnie jak w przypadku kategorii Niskiego Ryzyka 🟨, STH w Profit Z-Score spada poniżej średniej 90D, podczas gdy w tym samym czasie zrealizowane straty rosną powyżej +2 odchyleń standardowych powyżej średniej 90D (STH-Realized Profit Z-Score < 1 i STH-Realized Loss Z-Score > 2, zwracając uwagę na odwrócony aspekt wizualny).

Niedawna korekta do 38 tys. dolarów po uruchomieniu ETF spowodowała zauważalne zmniejszenie ryzyka rynkowego według tego miernika. Wynik Z-STH-Realized Profit Z-Score wynosi obecnie -1.22, natomiast STH-Realized Profit Z-Score wynosi -0.24. To plasuje obecną strukturę rynku w Niskie ryzyko 🟨reżim.

Stare ręce blokujące zysk

Wprowadziliśmy ramy podobne do powyższej oceny ryzyka posiadacza krótkoterminowego, z tą różnicą, że w poprzednim raporcie skupiały się one na posiadaczach długoterminowych (LTH) (WoC-22-2023). Celem jest ocena, kiedy stopień niezrealizowanego zysku posiadaczy instrumentów długoterminowych osiągnął statystycznie ekstremalny poziom, a następnie prześledzenie, czy ta kohorta odpowiednio zwiększa swoje wydatki.

Pierwszy wskaźnik mierzy niezrealizowany składnik zysku LTH przy użyciu wskaźnika MVRV posiadacza długoterminowego. Mierzy rozbieżność pomiędzy ceną rynkową a podstawą średniego kosztu LTH.

💡

Ramy analizy ryzyka

Bardzo wysokie ryzyko 🟥
LTH-MVRV jest większy niż 3.5, co wskazuje, że średni niezrealizowany zysk LTH wynosi 250%. Ten zakres jest często osiągany, gdy rynek odzyskuje poprzedni ATH (LTH-MVRV > 3.5).

Wysokie ryzyko 🟧
LTH-MVRV waha się pomiędzy 1.5 a 3.5. Ten stan jest zwykle obserwowany we wczesnych stadiach zarówno bessy, jak i hossy (1.5 < LTH-MVRV <3.5).

Niskie ryzyko 🟨
LTH-MVRV waha się pomiędzy 1.0 a 1.5, co wskazuje, że LTH są średnio tylko nieznacznie zyskowne, co jest typowe dla późnej fazy bessy i wczesnej fazy hossy (1 < LTH-MVRV <1.5).

Bardzo niskie ryzyko 🟩
LTH-MVRV notuje się poniżej 1.0, ponieważ cena spot spada poniżej średniej podstawy kosztu LTH. Często podkreśla to stan wyczerpania sprzedawców i kapitulację inwestorów (LTH-MVRV < 1).

Po trudnym ożywieniu od czasu załamania FTX, wskaźnik ten wzrósł do 2.06, wchodząc na rynek Wysokie ryzyko 🟧 reżim. Jak zauważono, poziomy te są zwykle widoczne we wczesnych stadiach hossy, gdy inwestorzy długoterminowi wracają do stosunkowo znaczącego poziomu rentowności.

Wydatki posiadaczy długoterminowych

Na ostatnim etapie tego badania analizy ryzyka zbudowaliśmy wskaźnik binarny umożliwiający ocenę, kiedy wydatki na LTH rosną w stałym tempie. Długoterminowy wskaźnik binarny wysyłania posiadaczy (LTH-SBI) śledzi okresy, w których wydatki LTH są wystarczające, aby zmniejszyć całkowitą podaż LTH w ciągu ciągłego 7-dniowego okresu.

Kiedy podaż LTH spada, oznacza to ponowne wprowadzenie od dawna uśpionej podaży z powrotem do obiegu cieczy, co stanowi kompensację nowego popytu.

💡

Ramy analizy ryzyka

Bardzo wysokie ryzyko 🟥
LTH-SBI osiągnął poziom powyżej 0.85, co wskazuje, że LTH zwiększyły swoje wydatki przez 6 z ostatnich 7 dni. Ten wzór odnosi się do starych graczy korzystających z okazji do zablokowania zysku po podwyższonych cenach (LTH-SBI > 0.85).

Wysokie ryzyko 🟧
LTH-SBI waha się między 0.50 a 0.85, co sugeruje umiarkowany wzrost wydatków LTH przez co najmniej 3.5 z ostatnich 7 dni (0.50 < LTH-SBI < 0.85).

Niskie ryzyko 🟨
LTH-SBI waha się pomiędzy 0.14 a 0.50, co wskazuje na stosunkowo niewielki poziom wydatków na LTH w ciągu ostatniego tygodnia (0.14 < LTH-SBI < 0.50).

Bardzo niskie ryzyko 🟩
LTH-SBI spada poniżej 0.14, co wskazuje, że wydatki na LTH są minimalne, a ich łączna podaż spada w ciągu ostatniego tygodnia przez 1 lub mniej dni (LTH-SBI < 0.14).

Wzrost spekulacji ETF w kierunku 48.4 tys. dolarów spowodował spadek tego wskaźnika ryzyka Niskie ryzyko 🟨 w Wysokie ryzyko 🟧 zasięg. Obecna wartość wynosi 0.7, co sugeruje stopień podwyższonych wydatków LTH, w miarę jak inwestorzy i równoważący ETF (mianowicie z GBTC) przenoszą własność monet.

Wnioski

W tym artykule opracowaliśmy procedurę oceny ryzyka wypłaty na rynku Bitcoin. Te czynniki ryzyka uwzględniają szeroki zestaw kategorii danych i zachowań inwestorów, pomagając w ustaleniu ram dla analityków i inwestorów.

Chociaż każdy wskaźnik może być stosowany indywidualnie, kombinacja często zapewnia pełniejszy obraz stanu rynku. Poniższy wykres zestawia je w mapę cieplną różnych wskaźników ryzyka w ciągu ostatnich 5 lat. Na tej podstawie możemy porównać wskaźniki z godnymi uwagi szczytami i dołkami, gdzie można zaobserwować znaczną zbieżność.

Poziomy i przekształcenia mają służyć jako wstępne wskazówki i analitycy i praktycy powinni je powtarzać, aby zoptymalizować je pod kątem konkretnych punktów zainteresowania.

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.