Pulsul pieței
Market Pulses sunt o suită de conținut premium glassnode, lansată săptămânal pentru membrii avansați și profesioniști Forumul Glassnode. Această piesă a fost lansată gratuit pentru a sprijini lansarea unui noul Workbench Pre-set, pe care o dezvoltăm în analiza de mai jos.
Seria Market Pulse încearcă să demonstreze concepte și metodologii unice de analiză a piețelor Bitcoin și criptomonede, cu accent pe ghidurile pas cu pas pentru utilizarea instrumentelor Workbench și Glassnode.
Introducere
Estimarea durității/rezistenței rocii la o adâncime arbitrară în timpul operațiunilor de foraj este o provocare proeminentă în rândul geoștiinței și inginerilor petrolieri, cunoscută și sub numele de Măsurare în timpul forajului (MWD). Conceptul de bază în MWD este de a monitoriza neregulile în forța (presiunea) implicată în timpul procesului de foraj și apoi de a asocia fluctuația presiunii cu variația durității/rezistenței rocii la adâncimea curentă de foraj.
Analogia dintre piață și foraj
În acest Market Pulse, folosim principiile utilizate în analiza comportamentală Bitcoin pentru a dezvolta un cadru analog cu acesta MWD. Scopul este de a evalua rezistența investitorilor la volatilitatea prețurilor.
Scopul acestei piese este de a dezvolta o analogie similară în evaluarea rezistenței investitorilor împotriva volatilității prețurilor. Cu alte cuvinte, prin potrivirea următoarelor variabile;
- Schimbare de preț ≡ Schimbarea presiunii
- Procentul de ofertă în modificarea profitului ≡ Variația ratei de penetrare
- Epuizarea vânzătorilor ≡ Duritatea/Rezistența stâncii
Putem urmări corelația dintre modificarea prețului și modificarea procentului ofertei în profit în încercarea de a estima în funcție de Epuizarea vânzătorului experimentat pe parcursul fazei de formare a pieței.
Logica din spatele acestei metafore se bazează pe întreruperea ocazională a convergenței dintre schimbarea prețului și a rentabilității ofertei. Următorul grafic confirmă confluența dintre rentabilitatea aprovizionării 🟠 și modificarea prețului spot 🟣 față de cel mai recent ATH.
În ciuda corelației proeminente dintre aceste două metrici pe termen lung, la micro scară, există multe intervale tranzitorii în care profitabilitatea ofertei nu urmărește tendința de modificare a prețurilor.
Cu alte cuvinte, atunci când piața trece printr-o piață ursară extinsă (sau piață taur), epuizarea vânzătorilor (sau a cumpărătorilor) face ca corelația prețului pe termen scurt cu procentul de ofertă în profit să devieze de la intervalul tipic (~0.9). la 1).
O corelație curioasă
Următoarea figură prezintă corelația pe 7 zile dintre preț și oferta procentuală în profit și maximul 🟩 (0.9
???? Funcții banc de lucru:
m1 = Preț
m2 = Oferta procentuală în profit
f1 = Corelație de 7 zile =corr(m1, m2, 7)
După cum se arată în graficul de mai sus, corelația discutată rămâne în mod constant în intervalul de la 0.9 la 1 în timpul unei fracțiuni considerabile a unui ciclu tipic de piață. Cu toate acestea, atunci când tendința macro se confruntă cu o fază de tranziție între o piață bull și urs (sau invers), această corelație înregistrează scăderi multiple la valori sub 0.75.
Acest comportament poate fi reprezentat în unul dintre următoarele scenarii:
- Tranziția de la Bear la Bull Market 🟩, unde piața urs este în stadiile sale ulterioare și vânzătorii sunt epuizați. Această frustrare îl face pe participantul rămas să fie reticent în a-și muta fondurile, astfel că corelația dintre rentabilitatea prețului și a ofertei se abate de la intervalul 0.9-1.
- Tranziția de la Bull la Bear Market 🟥,unde piața taur este parabolică și aproape 100% din ofertă este în profit datorită tranzacționării prețurilor peste ATH precedent. Prin urmare, corelația dintre preț și profitabilitate se diminuează în această fază până când piața intră în etapa de urs post-ATH.
Aplicație: Bear Markets
În prezent, piața are multe semne distinctive ale fazei de descoperire de jos. Prin urmare, Tranziția de la Piața Ursă la Piața Bull este perioada de interes. Pentru a evidenția neregulile de corelare, am evidențiat doar zilele în care această corelație este mai mică de 0.75.
În continuare, putem lua în considerare neregulile conținute exclusiv în tendința pieței ursoaice. Pentru aceasta, luăm în considerare doar intrările în timp ce prețul pieței este sub prețul realizat. adică în timp ce piața mai largă se află într-o pierdere agregată, nerealizată. O altă opțiune mai largă ar putea fi filtrarea prețurilor sub media mobilă de 200 de zile.
???? Funcții banc de lucru:
m1 = Preț
m2 = Oferta procentuală în profit
m3: Indicator de piață ursoară = preț realizat (sau 200DMA)
f1: Corelație de 7 zile = corr(m1, m2, 7)
-----------------
Pentru a construi indicatorul modelului de podea prezentat în ⚫, vom înmulți o combinație de douăif-then
declarații pentru a produce oAND
afirmație.Mai întâi dacă: Dacă Corelația este < 0.75, returnează 1, Altfel returnează 0.
A)if(f1, "<", 0.75, 1, 0)
Al doilea dacă: Dacă Prețul este < Prețul Realizat, returnați 1, Altfel returnați 0.
B)if(m1, "<=", m3, 1, 0)
Combinat dacă:
A * B * m1 —> aceasta va returna 1*1*Preț când condițiile sunt adevărate. Asigurați-vă că setați axa Y la graficul de preț și Stil diagramă la Bar.Rezultatul final
f2=if(f1, "<", 0.75, 1, 0) * if(m1, "<=", m3, 1, 0) * m1
Aplicație: Bull Markets
De asemenea, putem folosi aceeași tehnică pentru a identifica formarea vârfului ciclului, folosind binecunoscuta medie mobilă de 200 de zile și oscilator derivat Mayer multiplu ca ciclul nostru extrem de taur. Din punct de vedere istoric, Mayer multiplu valorile de peste 2.4 au semnalat o piață Bitcoin relativ supraîncălzită, cu prețuri de tranzacționare la o primă de 240% față de MA de 200 de zile.
Acum putem stabili o tranziție echivalentă ciclului bull-to-bear, schimbând testul condiționat legat de Prețul Realizat, cu o valoare minimă a Multiplu Mayer.
???? Funcții banc de lucru:
m1 = Preț
m2= Oferta procentuală în profit
m3: Indicator de piață ursoară = preț realizat (sau 200DMA)
f1: Corelație de 7 zile = corr(m1, m2, 7)
f2: Model de detectare a podelei =if(f1, "<", 0.75, 1, 0)*if(m1, "<=", m3, 1, 0)*m1
f3: Mayer Multiple =m1/sma(m1,200)
------------------
Constructia este identica cu f2, cu toate acestea, vom schimba condiția din patul B) cu un test pentru a stabili dacă Multiplu Mayer este ≥ 2.4
Rezultatul final
f4 =if(f1, "=", 2.4**, 1, 0) * m1
Concluzie
Folosind analogi cu metodologiile din industria de foraj de rocă în analiza în lanț, am introdus o metodă de urmărire a potențialelor perioade de tranziție între piețele urs și bull.
Corelația dintre profitabilitate și preț a fost examinată pentru a determina fazele de tranziție dintr-un ciclu. Rezultatul a arătat că prețul și rentabilitatea pieței sunt foarte corelate atunci când tendințele macro sunt pe deplin stabilite (corelație ~ 0.9 la 1).
Cu toate acestea, în timpul unei etape de tranziție, corelația dintre aceste două valori scade la niveluri sub 0.75. Aceasta înseamnă că profitabilitatea ofertei este aproape de punctele sale extreme de inflexiune, o schimbare în comportamentul investitorilor și că modificarea prețului nu duce la o schimbare asociată a profitabilității. Această structură este ideală pentru inversarea tendinței macro.
Modelul final de detectare a podelei surprinde în esență următoarele evenimente folosind un If-then-and
construcția declarației:
- Prețul este sub prețul realizat, ceea ce indică o probabilă structură a pieței ursoaice într-o fază avansată.
- Corelația dintre preț și oferta procentuală în profit este sub 0.75
- Deteriorarea corelației semnifică probabilitatea crescută ca HODLers să nu-și mute fondurile.
- Analiză și cercetare
- Bitcoin
- blockchain
- respectarea blockchain-ului
- conferință blockchain
- coinbase
- coingenius
- Consens
- conferință cripto
- cripto miniere
- cryptocurrency
- descentralizată
- DEFI
- Active digitale
- ethereum
- nod de sticlă
- masina de învățare
- Pulsul pieței
- jeton non-fungibil
- Plato
- platoul ai
- Informații despre date Platon
- Platoblockchain
- PlatoData
- platogaming
- Poligon
- dovada mizei
- W3
- zephyrnet