Оценка риска в биткойн-быке

Управляющее резюме

• В этой статье мы представляем новый Оценка риска фреймворк, который использует набор основных сетевых инструментов, охватывающих как краткосрочные, так и долгосрочные циклы риска.
• Используя эту новую структуру, мы стремимся предоставить инвесторам и аналитикам надежную модель для оценки риска просадки с точки зрения данных.
• В заключение мы объединяем все рассматриваемые показатели в тепловую карту для оценки слияния рисков в различных категориях данных.

Анализ макрорисков

Аналитикам доступно множество моделей и показателей, которые можно использовать для оценки рыночного риска в любой момент цикла. В этой статье мы будем рассматривать «риск» как риск значительного падения спотовой цены Биткойна.

Таким образом, «высокий риск 🟥» определяется как точка, в которой рынок, вероятно, находится в спекулятивном пузыре. Напротив, средами с «низким риском 🟩» считаются те, в которых большая часть спекулятивных излишков устранена, и рынок с большей вероятностью находится в пределах модели формирования дна.

Ценовой пузырь

В качестве первого строительного блока мы отслеживаем отклонение цены от двух долгосрочных базовых линий возврата к среднему:

• Модель МВРВ 🟠: Эта модель измеряет соотношение между спотовой ценой и общей стоимостью рынка (реализованной ценой).
• Майер несколько 🔵: Использование 200D-SMA в качестве технической циклической средней линии, измеряющей премию или скидку относительно этой базовой линии.

В таблице ниже мы определили следующие категории рисков, объединив MVRV и Множитель Майера (ММ) модели.

Спотовая цена в настоящее время составляет $42.9 тыс., тогда как цена реализации и 200D-MA торгуются на уровне $22.8 тыс. и $34.1 тыс. соответственно. Это ставит рынок в Высокий риск 🟧 окружающей среды.

Оценка рентабельности поставок

Метрика «Процент предложения в прибыли» (PSIP) 🔵 измеряет долю монет, стоимость которых ниже текущей спотовой цены. Этот индикатор может помочь выявить потенциальный риск увеличения давления со стороны продавцов, поскольку инвесторы видят растущий стимул фиксировать прибыль.

Когда этот индикатор торгуется выше верхней полосы, это исторически соответствует рынку, вступающему в «эйфорическую фазу» бычьего рынка. Во время недавнего ралли рынка вокруг запуска спотового ETF этот показатель достиг Очень высокий риск 🟥, после чего цена упала до $38 тысяч.

Оценка страха и жадности

Еще один мощный инструмент для количественной оценки риска, связанного с ростом Страх и жадность настроения на рынке – это Чистая нереализованная прибыль / убыток (NUPL) метрика. Этот индикатор оценивает долларовую стоимость общей чистой прибыли или убытка в процентах от рыночной капитализации.

Таким образом, после оценки количества монет, приносящих прибыль, с помощью Процент предложения в прибыли, мы можем использовать NUPL для измерения величины прибыльности инвесторов.

После митинга в октябре 2023 года НУПЛ вошла в Высокий риск 🟧 диапазон, достигающий значения 0.47. Несмотря на значительный скачок объема удерживаемых в прибыли монет, величина прибыли в долларах США не достигла Очень высокий риск 🟥государство. Это говорит о том, что большая часть монет была аккумулирована по стоимости около $30 тыс. в течение второго полугодия 2 года.

Реализованная прибыль и убытки

Следующим шагом является оценка того, как участники рынка корректируют свои структуры расходов, при этом соотношение реализованной прибыли/убытков (RPLR) является отличным компасом для достижения этой цели.

Этот индикатор отслеживает соотношение между событиями фиксации прибыли и убытков, происходящими в сети. Мы используем 14D-MA этого соотношения, чтобы сгладить ежедневный шум и более четко определить макросдвиги в поведении инвесторов.

Этот индикатор недавно обозначил режим очень высокого риска 🟥, поскольку цены достигли недавнего пика в 48.4 тыс. долларов. Соотношение реализованной прибыли к убытку в настоящее время составляет 4.1, что соответствует состоянию высокого риска 🟧.

Анализ рисков деятельности

Немного сменив тему, теперь мы будем оценивать риск через призму спроса, измеряемого с помощью набора показателей внедрения, связанных с сетевой активностью.

Спрос на блочное пространство

Учитывая ограниченное пространство блоков в сети Биткойн, мощным методом оценки спроса является изучение рынка комиссий. Обычно последовательный рост спроса приводит к устойчивому росту комиссионных, поскольку усиливается конкуренция за включение в следующий блок.

Бинарный индикатор доходов от комиссий майнеров (MFR-BI) показывает долю дней за последние 30 дней, когда на рынке комиссий наблюдалось возрастающее давление изо дня в день.

Во время падения продаж до $38 тыс. этот индикатор вызвал рост Очень низкий риск 🟩 сигнал. Когда спотовые цены вернулись к $43 тыс., этот показатель вернулся в зону низкого риска 🟨 (~ 46%).

Спекулятивный импульс

В качестве последнего компонента пакета анализа рисков деятельности мы вновь обращаемся к метрике Exchange Volume Momentum, которая сравнивает среднемесячный и годовой объемы, передаваемые со всех бирж или на все биржи. Этот инструмент действует как индикатор склонности рынка к спекуляциям.

Этот индикатор риска измеряет величину и направление изменения более быстрой месячной скользящей средней (30D-MA) относительно более медленной годовой скользящей средней (365-MA).

Среднемесячные объемы притока биржевых потоков с октября имеют тенденцию к значительному росту, в результате чего этот показатель находится на нижнем уровне. Очень высокий риск 🟥режим. Это говорит о том, что рынок в настоящее время находится в относительно спекулятивном состоянии.

Краткосрочный и долгосрочный анализ рисков

Приведенный выше анализ рисков рассматривает относительно макроэкономическую и глобальную перспективу. В следующем разделе мы оценим закономерности на более детальном уровне, рассматривая поведение групп краткосрочных и долгосрочных держателей.

Новые инвесторы в прибыли

Пересмотр выводов, сделанных в предыдущих докладах (38-е издание ВК, 2023 г. и 50-е издание ВК, 2023 г.Краткосрочные держатели, как правило, имеют огромное влияние на формирование краткосрочных ценовых движений, таких как локальные вершины и основания.

Поэтому мы используем причинно-следственный подход для выявления интервалов высокого (или низкого) риска. Это основано на двухэтапной оценке:

• Нереализованная прибыль (или убыток), принадлежащая этим новым инвесторам (стимул тратить).
• Реализованная прибыль (и убыток), зафиксированная новыми инвесторами (фактические расходы).

Мы начнем с коэффициента прибыли/убытков от краткосрочного предложения держателей (STH-SPLR), который отражает баланс между предложением прибыли и убытков для новых инвесторов.

Этот индикатор недавно сигнализировал о Очень высокий риск 🟥 состояние между серединой октября 2023 года и серединой января 2024 года, когда спекуляции ETF достигли пика. Это свидетельствовало о том, что подавляющее большинство новых инвесторов были прибыльными, что предполагает повышенную вероятность получения прибыли. С тех пор он остыл до нейтрального уровня. Низкий риск 🟨ассортимент.

Фиксация краткосрочной прибыли

Следующий шаг — сосредоточиться на фактических расходах этих краткосрочных держателей, измеренных через призму их реализованной прибыли или убытка. На диаграмме ниже показаны примеры режимов высокой фиксации прибыли 🟩 (или фиксации убытков 🟥) с января 2016 года. Как показано, эти периоды высоких расходов, как правило, совпадают как с сильными подъемами, так и с коррекциями.

Мы преобразуем и нормализуем эти показатели с помощью 90-дневной функции Z-Score, которая стандартизирует активность держателей краткосрочных облигаций, выраженную в долларах США. Этот метод помогает определить, когда краткосрочные расходы держателей выходят за пределы статистических крайностей, что может быть преобразовано в потенциальные локальные верхние и нижние формирования на рынке.

Обратите внимание, что для улучшения визуального аспекта этого индикатора риска мы инвертировали z-показатель реализованных убытков (умноженный на -1).

Недавняя коррекция до $38 тыс. после запуска ETF привела к заметному снижению рыночного риска согласно этому показателю. Z-показатель реализованной прибыли STH в настоящее время составляет -1.22, а Z-показатель реализованной прибыли STH составляет -0.24. Это ставит нынешнюю структуру рынка в Низкий риск 🟨режим.

Старые руки, фиксирующие прибыль

В предыдущем отчете мы представили структуру, аналогичную описанной выше оценке риска краткосрочных держателей, за исключением того, что она ориентирована на долгосрочных держателей (LTH) (WoC-22-2023). Цель состоит в том, чтобы оценить, когда степень нереализованной прибыли, удерживаемой долгосрочными держателями, достигла статистически экстремальных уровней, а затем проследить, увеличивает ли эта группа соответственно свои расходы.

Первый индикатор измеряет компонент нереализованной прибыли LTH с использованием коэффициента MVRV долгосрочного держателя. Это измеряет расхождение между рыночной ценой и средней стоимостью LTH.

После сложного восстановления после краха FTX этот индикатор поднялся до 2.06, войдя в зону Высокий риск 🟧режим. Как уже отмечалось, эти уровни обычно наблюдаются на ранних стадиях бычьего рынка, когда долгосрочные инвесторы возвращаются к относительно значимому уровню прибыльности.

Расходы долгосрочных держателей

На заключительном этапе этого исследования по анализу рисков мы создали бинарный индикатор для оценки того, когда расходы на LTH растут устойчивыми темпами. Бинарный индикатор долгосрочной отправки держателем (LTH-SBI) отслеживает периоды, когда расходы LTH достаточны для уменьшения общего предложения LTH в течение устойчивого 7-дневного периода.

Когда предложение LTH уменьшается, это указывает на повторное введение давно бездействующего предложения обратно в циркуляцию жидкости, что компенсирует новый спрос.

Рост спекуляций ETF до $48.4 тыс. подтолкнул этот индикатор риска с Низкий риск 🟨 в Высокий риск 🟧диапазон. Текущее значение составляет 0.7, что указывает на некоторую степень увеличения расходов LTH, поскольку инвесторы и ребалансировка ETF (а именно из GBTC) передают право собственности на монеты.

Заключение

В этой статье мы разработали процедуру оценки риска просадки на рынке биткойнов. Эти факторы риска учитывают широкий набор данных и категорий поведения инвесторов, помогая создать основу для аналитиков и инвесторов.

Хотя каждый индикатор можно использовать индивидуально, их комбинация часто дает более полную картину состояния рынка. На приведенной ниже диаграмме они объединены в тепловую карту различных индикаторов риска за последние 5 лет. Исходя из этого, мы можем сравнить индикаторы с примечательными вершинами и основаниями, где можно увидеть значительное слияние.

Уровни и преобразования предназначены для первоначального руководства и должны повторяться аналитиками и практиками для оптимизации конкретных точек интереса.

Отказ от ответственности: этот отчет не содержит рекомендаций по инвестициям. Все данные предоставлены только в ознакомительных и образовательных целях. Ни одно инвестиционное решение не должно основываться на представленной здесь информации, и вы несете единоличную ответственность за свои собственные инвестиционные решения.

Представленные биржевые балансы получены из обширной базы данных адресных меток Glassnode, которая собирается как с помощью официально опубликованной биржевой информации, так и с помощью собственных алгоритмов кластеризации. Хотя мы стремимся обеспечить максимальную точность представления биржевых балансов, важно отметить, что эти цифры не всегда могут отражать все резервы биржи, особенно когда биржи воздерживаются от раскрытия своих официальных адресов. Мы призываем пользователей проявлять осторожность и осмотрительность при использовании этих показателей. Glassnode не несет ответственности за любые неточности или неточности. Пожалуйста, прочтите наше Уведомление о прозрачности при использовании биржевых данных..

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://insights.glassnode.com/assessing-risk-in-a-bitcoin-bull/