Cykliczne wykrywanie góry/dna: wykorzystanie koncepcji wiercenia w analizie on-chain

---

Puls rynku

Market Pulses to pakiet treści premium glassnode, udostępniany co tydzień dla członków Advanced i Professional w dniu Forum Glassnode. Ten utwór został wydany za darmo, aby wesprzeć wydanie a nowy zestaw warsztatowy, które rozwijamy w poniższej analizie.

Seria Market Pulse ma na celu zademonstrowanie unikalnych koncepcji i metodologii analizy rynków Bitcoin i kryptowalut, z naciskiem na przewodniki krok po kroku dotyczące wykorzystania narzędzi Workbench i Glassnode.

---

Wprowadzenie

Oszacowanie twardości/wytrzymałości skały na dowolnej głębokości podczas operacji wiercenia jest poważnym wyzwaniem dla geologów i inżynierów naftowych, znanych również jako Pomiar podczas wiercenia (MWD). Podstawowa koncepcja w MWD polega na monitorowaniu nieregularności implikowanej siły (ciśnienia) podczas procesu wiercenia, a następnie powiązaniu wahań ciśnienia ze zmianami twardości/wytrzymałości skały na aktualnej głębokości wiercenia.

Analogia między rynkiem a wierceniem

W tym Pulsie rynkowym wykorzystujemy zasady stosowane w analizie behawioralnej Bitcoin, aby opracować strukturę analogiczną do MWD. Celem jest ocena odporności inwestorów na zmienność cen.

Celem tego artykułu jest rozwinięcie podobnej analogii w ocenie odporności inwestorów na zmienność cen. Innymi słowy, dopasowując następujące zmienne;

• Zmiana ceny ≡ Zmiana ciśnienia
• Procent podaży w zmianie zysku ≡ Zmienność współczynnika penetracji
• Wyczerpanie sprzedawców ≡ Twardość/wytrzymałość skały

Możemy śledzić korelację między zmianą ceny a zmianą procentowej podaży w zysku, próbując oszacować według Wyczerpanie sprzedawcy doświadczane przez całą fazę formowania dna rynkowego.

Logika stojąca za tą metaforą opiera się na okazjonalnym przerywaniu konwergencji między zmianą ceny i opłacalności podaży. Poniższy wykres potwierdza zbieżność opłacalności dostaw 🟠 i zmiany ceny spot 🟣 w odniesieniu do najnowszego ATH.

Pomimo wyraźnej korelacji między tymi dwoma miernikami w długim okresie, w mikroskali występuje wiele okresów przejściowych, w których opłacalność dostaw nie podąża za trendem zmian cen.

Innymi słowy, kiedy rynek przechodzi przez przedłużoną bessę (lub hossę), wyczerpanie sprzedawców (lub kupujących) powoduje, że krótkoterminowa korelacja ceny z procentem podaży w zysku odbiega od typowego zakresu (~ 0.9 do 1).

---

Ciekawa korelacja

Poniższy rysunek przedstawia 7-dniową korelację między ceną a procentową podażą w zysku i maksimum 🟩 (0.9

💡 Funkcje stołu warsztatowego:
m1 = Cena
m2 = Procent podaży w zysku
f1 = 7-dniowa korelacja = corr(m1, m2, 7)

Jak widać na powyższym wykresie, omawiana korelacja konsekwentnie utrzymuje się w przedziale od 0.9 do 1 przez znaczną część typowego cyklu rynkowego. Jednak gdy trend makroekonomiczny przechodzi fazę przejściową między hossą a bessą (lub odwrotnie), korelacja ta wielokrotnie spada do wartości poniżej 0.75.

To zachowanie można przedstawić w jednym z następujących scenariuszy:

• Przejście od rynku niedźwiedzia do rynku byka 🟩, gdzie bessa znajduje się w fazie późniejszej i sprzedający są wyczerpani. Frustracja ta powoduje, że pozostały uczestnik niechętnie przenosi swoje środki, stąd korelacja pomiędzy ceną a opłacalnością podaży odbiega od przedziału 0.9-1.
• Przejście z rynku byka na rynek niedźwiedzia 🟥, gdzie rynek byka jest paraboliczny, a prawie 100 procent podaży jest w zysku ze względu na handel cenami powyżej poprzedniego ATH. Dlatego korelacja między ceną a rentownością maleje w tej fazie, aż rynek wejdzie w fazę spadkową po ATH.

Zastosowanie: rynki niedźwiedzia

Obecnie rynek ma wiele znamion fazy odkrywania dna. Dlatego okresem zainteresowania jest przejście od rynku niedźwiedzia do rynku byka. Aby podkreślić nieprawidłowości korelacji, podkreśliliśmy tylko dni, w których ta korelacja jest mniejsza niż 0.75.

Następnie możemy tłumaczyć nieprawidłowości zawarte wyłącznie w trendzie bessowym. W tym celu rozważamy wpisy tylko wtedy, gdy cena rynkowa jest niższa od ceny zrealizowanej. tj. podczas gdy szerszy rynek odnotowuje łączną, niezrealizowaną stratę. Inną szerszą opcją może być filtrowanie cen poniżej 200-dniowej średniej kroczącej.

💡 Funkcje stołu warsztatowego:
m1 = Cena
m2 = Procent podaży w zysku
m3: Wskaźnik rynku niedźwiedzia = zrealizowana cena (lub 200 DMA)
f1: Korelacja 7-dniowa = corr(m1, m2, 7)
-----------------
Aby skonstruować wskaźnik modelu podłogi pokazany w ⚫, będziemy mnożyć kombinację dwóch if-then oświadczenia do wytworzenia AND komunikat.

Najpierw jeśli: Jeśli Korelacja wynosi < 0.75, zwróć 1, W przeciwnym razie zwróć 0.
A) if(f1, "<", 0.75, 1, 0)
Po drugie, jeśli: Jeśli cena jest < zrealizowana cena, zwróć 1, w przeciwnym razie zwróć 0.
B) if(m1, "<=", m3, 1, 0)
Połączone, jeśli:
A * B * m1 —> to zwróci 1*1*Cena, gdy warunki są prawdziwe. Pamiętaj, aby ustawić oś Y na wykres cenowy, a Styl wykresu na Słupkowy.

Wyjście ostateczna
f2= if(f1, "<", 0.75, 1, 0)   *  if(m1, "<=", m3, 1, 0)   *   m1

Zastosowanie: rynki byków

Możemy również użyć tej samej techniki do zidentyfikowania formacji szczytu cyklu, używając dobrze znanej 200-dniowej średniej ruchomej i oscylatora pochodnego Wiele Mayera jako nasz ekstremalny cykl byka. Historycznie, Wiele Mayera wartości powyżej 2.4 zasygnalizowały stosunkowo przegrzany rynek bitcoinów, z cenami z 240% premią w stosunku do 200-dniowej MA.

Możemy teraz ustanowić równoważne przejście z cyklu byka do niedźwiedzia, zamieniając test warunkowy związany z ceną zrealizowaną na minimalną wartość wielokrotności Mayera.

💡 Funkcje stołu warsztatowego:
m1 = Cena
m2= Procent podaży w zysku
m3: Wskaźnik rynku niedźwiedzia = zrealizowana cena (lub 200 DMA)
f1: Korelacja 7-dniowa = corr(m1, m2, 7)
f2: Model wykrywania podłogi = if(f1, "<", 0.75, 1, 0)*if(m1, "<=", m3, 1, 0)*m1
f3: Wielość Mayera = m1/sma(m1,200)
------------------
Konstrukcja jest identyczna f2, jednak zamienimy warunek w pat B) testem, czy wielokrotność Mayera wynosi ≥ 2.4
Wyjście ostateczna
f4 =if(f1, "=", 2.4**, 1, 0)   *   m1

Wnioski

Wykorzystując analogie do metod stosowanych w przemyśle wiertniczym w analizie on-chain, wprowadziliśmy metodę śledzenia potencjalnych okresów przejściowych między bessą a hossą.

Zbadano korelację między rentownością a ceną w celu określenia faz przejściowych w cyklu. Wynik pokazał, że cena i rentowność rynku są silnie skorelowane, gdy trendy makro są w pełni ustalone (korelacja ~ 0.9 do 1).

Jednak na etapie przejściowym korelacja między tymi dwoma wskaźnikami spada do poziomu poniżej 0.75. Oznacza to, że rentowność podaży jest bliska skrajnym punktom przegięcia, zmianie w zachowaniu inwestorów oraz że zmiana cen nie prowadzi do powiązanej zmiany rentowności. Ta struktura jest idealna do odwrócenia trendu makro.

Ostateczny model wykrywania pięter zasadniczo przechwytuje następujące zdarzenia za pomocą If-then-and konstrukcja instrukcji:

• Cena jest poniżej ceny zrealizowanej, sygnalizując prawdopodobną późną fazę niedźwiedziej struktury rynku.
• Korelacja między ceną a procentem podaży w zysku wynosi poniżej 0.75
• Pogorszenie korelacji oznacza zwiększone prawdopodobieństwo, że HODLerzy nie przeniosą swoich środków.

---