Vzpon prerokb: Institucionalni vlagatelji potrebujejo zaupanja vredne podatke o kripto trgu

In this article, I intend to discuss the importance of market data, decentralized finance (DeFi) econometrics and applied DeFi research on crypto (and digital) assets as a corollary to financial econometrics and applied research. I will also attempt to draw upon the perspective and findings from Eugene Fama’s seminal papers based on his interest in measuring the statistical properties of stock prices and resolving the debate between technical analysis (the use of geometric patterns in price and volume charts to forecast future price movements of a security) and fundamental analysis (the use of accounting and economic data to determine a security’s fair value). Nobel laureate Fama operationalized the efficient market hypothesis — povzeto compactly in the epigram that “prices fully reflect all available information” na učinkovitih trgih. 

So, let’s focus on this information around crypto and digital assets, on crypto and decentralized finance data Viri, market data analysis, and everything that surrounds the massive emerging DeFi industry that is essential for attracting institutional investors to crypto, DeFi and broader “token” markets, in general.

Na večini trgov so tržni podatki opredeljeni kot cena instrumenta (sredstva, vrednostnega papirja, blaga itd.) In podatki, povezani s trgovino. Ti podatki odražajo nestanovitnost trga in premoženja, podatke o obsegu in trgovanju, kot so odprti, visoki, nizki, zaprti, obsežni (OHLCV) in drugi podatki o dodani vrednosti, kot so podatki iz knjige naročil (razpon ponudbe in povpraševanja, agregirani trg globine itd.) ter določanje cen in vrednotenje (referenčni podatki, podatki o tradicionalnih financah, kot so prvi menjalni tečaji itd.) Ti tržni podatki so pomembni pri različnih finančno ekonometričnih, uporabljenih financah in zdaj pri raziskavah DeFi, kot so:

• Obvladovanje tveganja in okvir modela tveganja
• Količinsko trgovanje
• Cena in vrednotenje
• Izdelava in upravljanje portfelja
• Na splošno kripto financiranje

Čeprav je uporaba tradicionalne metodologije za ocenjevanje tveganja in zaznavanje različnih stopenj priložnosti, ki se širijo med različne in nastajajoče razrede kripto-sredstev, morda omejujoča, je to začetek. Pojavili so se novi modeli vrednotenja, katerih namen je osmisliti ta digitalna sredstva, ki so se povzpela na prevlado na resnično svetovnih digitalnih trgih, in celo ti modeli potrebujejo tržne podatke. Nekateri od teh modelov vključujejo, vendar niso omejeni na:

• VWAP, ali tehtano povprečno ceno, metodologijo, ki običajno določa pošteno vrednost digitalnega sredstva tako, da izračuna količinsko tehtano povprečno ceno iz vnaprej izbrane skupine sestavnih borz razpoložljivih podatkov po trgovanju.
• TWAP, ali časovno ponderirana povprečna cena, ki je lahko preroštvo ali pametna pogodba, ki iz likvidnostnih združenj izpelje cene žetonov z uporabo časovnega intervala za določitev razmerja zavarovanja.
• Rastno razmerje določa faktor zavarovanja.
• TVLali skupna vrednost zaklenjena je za likvidnostne skupine in avtomatizirane tržne dejavnike (AMM).
• Skupno število uporabnikov odraža mrežni učinek ter potencialno uporabo in rast.
• Glavna tržna metodologija velja za glavni trg, ki je pogosto opredeljen kot trg z največjim obsegom in dejavnostjo digitalnega sredstva. Poštena vrednost bi bila cena, prejeta za digitalno sredstvo na tem trgu.
• Obseg trgovanja s CEX in DEX so vsota obsega trgovanja na centraliziranih borzah (CEX) in decentraliziranih borzah (DEX).
• IVCali indeks kripto volatilnosti je ustvarjen z izračunom decentraliziranega indeksa volatilnosti iz cen opcij kriptovalut skupaj z analizo pričakovanja trga glede prihodnje volatilnosti.

Therefore, market data becomes central to all the modeling and analysis tools for making sense of markets, and also for performing correlation analyses between various crypto sectors such as layer one, layer two, Web 3.0 and DeFi. The primary source of this crypto market data comes from the ever-growing and fragmented mix of crypto exchanges. The data from these exchanges cannot be widely zaupa, as we have seen instances of inflated volumes through practices such as wash trading and closed pools that can distort the price by misrepresenting demand and volume. So, modeling a hypothesis based on empirical data and subsequently testing the hypothesis to formulate an investment theory (insights from empirical abstracts) can be tricky. This gives rise to oracles that aim to resolve the issues of trusted data coming into the blockchain transaction system or a mediation layer between the crypto and traditional finance layers.

Povezano: Oracle želi s šifrirano varno podatkovno ponudbo množico približati množicam

Blockchain, osnovna tehnologija, ki ureja vsa kripto sredstva in omrežja, na podlagi preglednosti, ki jo razširjajo sistemi zaupanja (ali konsenza), predstavlja svoja temeljna načela trgovine, zaupanja in lastništva, zakaj so tržni podatki tako velik problem? Ali ni del etosa blockchaina in kripto industrije zanašanje na podatke, ki spadajo na trg in so lahko dostopni za analizo?

Odgovor je: "Da! Ampak! « Stvari postanejo zanimive, ko križne trge presekamo z likvidnostjo na podlagi fiatov - transakcije, denominirane v ameriških dolarjih, evrih, jenih in britanskih funtih, so pot do tradicionalnih financ, ki jih olajšajo kripto borze.

Razumevanje kripto makro in razlikovanje globalnega makra

As Peter Tchir, head of global macro at New York-based Academy Securities, razlaga in an article written by Simon Constable: “Global macro is a term for underlying trends that are so large that they could lift or drop the economy or vast chunks of the securities markets.” Constable added:

"Razlikujejo se od mikro dejavnikov, ki lahko vplivajo na uspešnost posameznega podjetja ali podsektorja trga."

I would like to distinguish between global macro and crypto macro. While global-macro trends — such as inflation, money supply and other macro events — impact global demand and supply curves, crypto macro governs the correlation between the various sectors (such as Web 3.0, layer one, layer two, DeFi and nepropustni žetoni), tokens that are representative of those sectors and events that impact the corresponding movement of these asset classes.

Povezano: Kako se prepletajo NFT-ji, DeFi in Web 3.0

Kripto (in digitalni) razredi sredstev opredeljujejo povsem novo področje ustvarjanja sredstev, transakcij in gibanja sredstev, če so omejeni na zamenljivost med razredi sredstev in mehanizmi menjave, kot so posojila, zavarovanja in menjave. To ustvarja makro okolje, podkrepljeno s kriptoekonomskimi načeli in teorijami. Ko poskušamo ta dva glavna makroekonomska okolja povezati bodisi za vbrizganje bodisi za prenos likvidnosti iz enega ekonomskega sistema v drugega, zaradi trčenja vrednostnih sistemov v bistvu zapletemo meritve meritev in tržne podatke.

Naj zapletenost pokažem na primeru pomembnosti tržnih podatkov in drugih dejavnikov pri oblikovanju naložbene teorije, ki temelji na vpogledih iz empiričnih povzetkov.

While layer one provides an important utility for many ecosystems that emerge on layer-one networks, not all layer-one networks are created equal and do not provide the same discerning value and characteristics. Bitcoin (BTC), for instance, had the first-move advantage and is sort of the face of the cryptocurrency ecosystem. It started as a utility but has morphed into a store of value and an asset class as an inflation hedge attempting to displace gold.

Eter (ETH), on the other hand, came up with the notion of programmability (the ability to apply conditions and rules) to value movement, thereby creating rich ecosystems such as DeFi and NFTs. So, ETH becomes the utility token that powers these ecosystems facilitating co-creation. The rise in transaction activity pushed the demand for Ether, as it is needed for transaction processing.

Bitcoin kot hranilnik vrednosti in varovanje pred inflacijo se precej razlikuje od nenehno rastočega in nastajajočega podjetja v mreži enega nivoja. Zato je nujno razumeti, kaj daje tem žetonom vrednost. Zaradi uporabnosti žetona kot cestnine v omrežju je dragocen ali pa njegova sposobnost hrambe in prenosa (velike) vrednosti v bližnjem času daje prednost pred obstoječimi sistemi gibanja vrednosti ali plačilnih sistemov.

V obeh primerih uporabnost, obseg transakcij, obtočna ponudba in s tem povezane meritve transakcij nudijo vpogled v vrednotenje žetonov. Če bi analizirali in preučili globlji makroekonomski vpliv na vrednotenje (kot so obrestne mere, denarna ponudba, inflacija itd.) In tudi kripto makro dejavniki, ki vključujejo korelacijo drugih kripto sredstev in kriptovalut, ki neposredno ali posredno vplivajo na prvo plast, iz tega izhajajoča teorija bi vključevala rast temeljne tehnologije, vloge domačih razredov sredstev in premije za zapadlost. To bi kazalo na tehnološko tveganje in sprejetje trga, mrežni učinek in premijo likvidnosti, ki kažejo široko sprejemljivost v različnih kripto usmerjenih ekosistemih. Naložbeni pogled na strateško primernost, denimo, konstrukcije kripto portfelja vključuje premisleke o makroekonomskih ciklih, kripto likvidnosti (zmožnost pretvorbe kripto sredstev) in vpliv kripto makro ter jih vidi kot srednjeročno nizko tveganje v našem modelu tveganja okvir.

Razpoložljivost zaupanja vrednih podatkov o kripto trgu omogoča ne samo odločitve o trgovanju v realnem času in na kraju samem, temveč tudi različne analize tveganj in optimizacijo, potrebne za gradnjo in analizo portfelja. Analiza zahteva dodatne tradicionalne tržne podatke, saj se začnemo pogovarjati s tradicionalnimi finančnimi tržnimi cikli in likvidnostjo, ki lahko poskušajo tudi povezati kripto makro sektorje z globalnimi makro sektorji. To se lahko z vidika modeliranja hitro zaplete preprosto zaradi neskladja med raznolikostjo in hitrostjo tržnih podatkov med dvema vrednostnima sistemoma.

Obeti

Kakor je ključna učinkovitost kripto trga za dobro finančno odločanje, je slabo razumljena in izkrivljena zaradi slabih ali neustreznih informacij. Podatki o kripto (ekonomskih) trgih in različni ekonomski modeli nam omogočajo, da osmislimo nastajajoče in neurejene kripto trge. Načela hipoteze o učinkovitem trgu - kar pomeni, da na učinkovitih trgih cena vedno odraža razpoložljive informacije - veljajo tudi za kripto trge.

Podatki o trgu zato postanejo osrednji za vsa orodja za modeliranje in analizo za osmišljanje trgov in tudi za izvajanje korelacijskih analiz med različnimi kripto sektorji, kot so plast ena, plast druga, Web 3.0 in DeFi. Primarni vir teh podatkov kripto trga prihaja iz vedno večje in razdrobljene mešanice kripto izmenjav. Kripto in digitalni razredi sredstev opredeljujejo povsem novo področje ustvarjanja sredstev, transakcij in gibanja sredstev, zlasti kadar so omejeni na zamenljivost med razredi sredstev in mehanizmi menjave, kot so posojila, zavarovanja in menjave. To ustvarja makro okolje, podkrepljeno s kripto ekonomskimi načeli in teorijami.

When we attempt to link these two major macroeconomic environments for either injecting or transferring liquidity from one economic system to another, we essentially zapleti our measurements metrics and market data, due to a collision of value systems. The analysis requires additional traditional market data as we begin to converse with traditional finance-related market cycles and liquidity, and also attempt to correlate the crypto macro sectors with global macro sectors. This can get complicated quickly from a modeling perspective, simply due to the disparity between the diversity and velocity of market data between two value systems.

Ta članek ne vsebuje investicijskih nasvetov ali priporočil. Vsaka investicijska in trgovinska poteza vključuje tveganje, bralci pa bi morali pri odločanju opraviti lastne raziskave.

Tu izražena stališča, misli in mnenja so avtorja sama in ne odražajo nujno in ne predstavljajo stališč in mnenj Cointelegrafa.

Vir: https://cointelegraph.com/news/the-rise-of-oracles-institutional-investors-need-trusted-crypto-market-data