Sledenje zagonu trga s podatki v verigi

Podatki v verigi omogočajo izjemno raven preglednosti glede uspešnosti digitalnih sredstev, pogosto do stopnje, ki je neobičajna za tradicionalna finančna sredstva. Prednost te preglednosti je, da analitikom in vlagateljem omogoča spremljanje tržnih trendov in zagona prek zelo širokega nabora meritev in kazalnikov.

V tem članku bomo raziskali, kako je mogoče podatke v verigi uporabiti za prepoznavanje prelomnih točk in trajnih obdobij pozitivnega tržnega zagona za Bitcoin. Ta koncept bomo raziskali skozi objektiv štirih kategorij analize v verigi:

• 🟢 Dejavnost v verigi: Uporaba omrežne dejavnosti in sprejemanja za prepoznavanje obdobij rasti in širjenja uporabniške baze.
• 🔵 Tržna donosnost: Prepoznavanje obdobij, v katerih se nerealizirani dobiček vlagateljev izboljšuje.
• ???? Porabniško vedenje: Obdobja opazovanja, ko obstaja zadosten dotok povpraševanja, da absorbira pridobivanje dobička s strani obstoječih lastnikov.
• 🟠 Porazdelitev bogastva: Upoštevanje ravnotežja in prenosa premoženja med starimi in novimi lastniki.

Medtem ko lahko vsak kazalnik obravnavamo posebej, bomo izdelali tudi sestavljeni indeks, kot je prikazan spodaj, da ocenimo moč in smer tržnega zagona.

V tem članku bomo prikazali tudi različne tehnike za razčlenjevanje in normalizacijo podatkov v verigi, ki so lahko poučne za analitike.

Dejavnost v verigi in posvojitev

Naraščajoča uporaba omrežja Bitcoin je tipična značilnost v obdobjih rasti, kjer se baza uporabnikov širi, omrežna aktivnost narašča, cena pa se nagiba k rasti. Kot taka lahko prepoznamo obdobja pozitivnega zagona prek meritev, ki opisujejo dvig dejavnosti v verigi.

Naraščajoč pritisk na provizije

Prvi primer uporablja prihodke od provizij v verigi kot posrednik za povpraševanje po blokovnem prostoru. Pritisk glede provizij se bo povečal, ko bodo uporabniki izrazili večjo nujnost in pripravljenost plačati povišane provizije za vključitev v naslednji blok.

V tem primeru smo za delež prihodkov rudarjev, zasluženih s provizijami, uporabili 2-letno drsečo Z-rezultat. Ta izbira metrike in transformacija Z-ocene dosegata dva cilja:

• Standardizira nabor podatkov med cikli.
• Opozarja na prelomne točke glede na zadnje 2-letno polovično obdobje (npr. povečanje provizij glede na padajoči medvedji trg ali padec provizij po vrhuncu cikla).

Zagon menjalnega pritoka

Značilno je tudi, da se obseg in trgovalna dejavnost, povezana z borzo, povečata v obdobjih rasti omrežja. Tukaj upoštevamo obseg priliva borze, saj ima koristi od hevristike prilagajanja subjektov Glassnode in je bolj neposreden približek za dejavnost promptnega trgovanja.

Za to metriko bomo uporabili preprosto navzkrižno transformacijo hitro/počasno drseče povprečje, pri čemer bomo iskali obdobja, kjer je 30D-SMA nad 365D-SMA. To pomeni, da je kratkoročna aktivnost višja od počasnejše dolgoročne izhodiščne vrednosti.

Analitiki lahko upoštevajo tudi velikost odstopanja med temi drsečimi povprečji, pa tudi njihov gradient za prepoznavanje naprednejših indikacij in razhajanj.

Nerealizirani dobiček in cene

Glavna prednost analize v verigi je zmožnost spremljanja stroškovne osnove vsakega kovanca glede na ceno, po kateri je bila zadnja transakcija. Ta nabor orodij za nerealizirani dobiček/izgubo lahko uporabimo za prepoznavanje cenovnih območij, kjer je velik obseg ponudbe zamenjal lastnika.

Ponudba v trendu dobička

Med trajnim naraščajočim trendom na trgu se promptna cena še naprej dviguje nad stroškovno osnovo naraščajoče količine ponudbe kovancev (kar pomeni, da je ponudba 'profitna'). Za izravnavo dnevnih nihanj smo uporabili 90D-EMA za meritev skupne ponudbe v dobičku [BTC].

Nato lahko opredelimo obdobja pozitivnega zagona kot tista, kjer se 90D-EMA ponudbe v dobičku povečuje. Tukaj uporabljamo funkcijo 30-dnevne razlike in jo prikažemo kot 🔵 oscilator. Pozitivne vrednosti pomenijo, da se je skupna ponudba dobička v zadnjih 30 dneh povečala.

Naprednejša analiza lahko upošteva obseg in odstopanja tega oscilatorja, zlasti ker se nanaša na ekstreme cikla (100 % ponudbe v dobičku pri ATH in ko velike količine zamenjajo lastnika blizu najnižjih vrednosti cikla).

Prevojne točke MVRV in AVIV

Drugo močno orodje za spremljanje prelomnih točk v dobičkonosnosti vlagateljev je razmerje MVRV. V našem prejšnjem poročilu Obvladovanje razmerja MVRV, smo vzpostavili indikator za sledenje tržnemu zagonu, ki temelji na navzkrižni metodologiji 365D-SMA.

Pred kratkim smo skupaj z ARK Invest razvili razmerje AVIV kot del Okvir Cointime Economics. Menimo, da je AVIV bolj reprezentativen oscilator nerealiziranega dobička/izgube za aktivne vlagatelje. Iz tega lahko ugotovimo prelomne točke trga:

• Pozitivni zagon: AVIV preseže svoj 365D-SMA, ko se dobičkonosnost vlagateljev izboljšuje, kar pogosto kaže, da imajo številni vlagatelji kovance z zdaj ugodno stroškovno osnovo.
• Negativni zagon: AVIV preseže vrednost 365D-SMA, ko se dobičkonosnost vlagateljev poslabša, kar pogosto nakazuje, da so številni vlagatelji ujeti v povišano in podvodno osnovo stroškov.

Kratkoročni imetniki dobička

Prav tako lahko uporabimo vzvod Short-Term Holder MVRV, da posebej sledimo nerealiziranemu dobičku ali izgubi novega povpraševanja, ki vstopa na trg. Primerjava stroškovne osnove STH s promptno ceno zagotavlja vpogled v stopnjo pritiska, ki ga doživljajo novi udeleženci na trgu, da bodisi kapitulirajo z izgubo ali pridobijo dobiček.

Zelo preprost indikator zagona je mogoče doseči s sledenjem obdobjem, ko STH-MVRV trguje nad ali pod 1.0.

Ta posebna različica bo precej odzivna (v primerjavi z MVRV in AVIV), saj upošteva le kovance, premaknjene v zadnjih 155 dneh. Kot tak je precej občutljiv na obdobja, ko je veliko kovancev pred kratkim zamenjalo lastnika znotraj določenega cenovnega razreda. Ko se cena odmika od tega grozda, dramatično spremeni položaj nerealiziranega dobička/izgube STH.

Realizirani dobiček/izguba in poraba

V prejšnjem razdelku smo ocenili nerealizirane spodbude za dobiček/izgubo, ki udeležence na trgu ženejo k sprejemanju odločitev. Ta opažanja so dobro združena z meritvami, ki opisujejo, ali vlagatelji dejansko ukrepajo kot odgovor na te spodbude.

Tako je naslednji logični korak ovrednotenje realiziranega odziva trga na te pritiske.

SOPR Momentum

Prva metrika, ki jo obravnavamo, je kazalnik SOPR, ki ocenjuje povprečno velikost dogodkov udeležencev pri ustvarjanju dobička in izgube na kateri koli dan. Cilj je opredeliti obdobja, ko se ustvarjanje dobička povečuje glede na dolgoročnejšo izhodiščno vrednost.

Da bi to dosegli, ponovno uporabljamo strategijo prehoda hitrega/počasnega zagona, ki se uporablja za metriko SOPR. Uporabili bomo tudi našo različico SOPR, prilagojeno subjektom, da zagotovimo, da zajamemo samo ekonomsko pomembne transakcije in izključimo notranje transakcije in lastne porabe.

Druga metrika, ki jo je treba upoštevati, je razmerje med realiziranim dobičkom in realizirano izgubo. To orodje je še posebej občutljivo med spremembami režima, kot so:

• Med močnimi naraščajočimi trendi je relativno malo kovancev v izgubi. Vendar se to med popravki hitro spremeni, saj nedavne kupce zagrabi panika in porabijo prej donosne kovance z izgubo.
• Blizu najnižjih vrednosti medvedjega cikla mnogi vlagatelji kapitulirajo pri visokih izgubah, dobiček pa je razmeroma malo kovancev. Ko trg začne okrevati, pride do dramatičnega povečanja realiziranega dobička glede na predhodni medvedji trend.

Ponovno bomo uporabili metodologijo navzkrižnega zagona, da bi poudarili obdobja, v katerih razmerje med dobičkom in izgubo doživlja hitro pospeševanje v obe smeri. To pomaga pri prepoznavanju prelomnih točk trenda.

Prenos bogastva

SLRV Ribbon Momentum

Zadnja značilnost, o kateri bomo razpravljali, je prenos premoženja od dolgoročnih vlagateljev k novim in pogosto manj izkušenim vlagateljem. Običajno se dna cikla odlikujejo po nesorazmerni količini premoženja, ki ga imajo dolgoročni imetniki. Nasprotno pa so vrhovi cikla pogosto označeni s precejšnjo nasičenostjo kratkoročnih imetnikov.

Ravnotežje bogastva med tema dvema kohortama se lahko nato uporabi za zagotovitev vpogleda v položaj trenutnega cikla.

Za modeliranje tega pojava bomo uporabili metriko SLVR, ki primerja bogastvo, ki ga imajo kovanci, stari 24 ur, s kovanci, starimi od 6 mesecev do 1 leta. Uporabljen je prehod zagona od 30 dni do 150 dni, kot je prvotno predlagal avtor metrike Naložbe Capriole.

Izdelava sestavljenega indikatorja zagona

Končno je mogoče sestaviti sestavljeni indeks več zgoraj omenjenih pogojev, da se ustvari celostni model. Cilj je oceniti sotočje v različnih kategorijah; donosnost, Porabniško vedenje, Dejavnost v verigi in Prenos bogastva.

Tukaj smo enakomerno utežili vsako posamezno komponento in uporabili preprost pogoj za označitev, ko so izpolnjeni 4 od 8 pogojev z modro barvo. To je zgodovinsko opredelilo obdobja, ko je trg bitcoinov v vzdržnem naraščajočem trendu. Prav tako lahko označimo, ko je vseh osem pogojev izpolnjenih z vijolično, kar označuje obdobja z izjemno močnim pozitivnim zagonom v vseh kategorijah.

Nasprotno pa vrednost sestavljenega indeksa, manjša od 4, pomeni, da je na omrežju večina teh zagonskih pogojev negativnih. To nakazuje, da trg doživlja splošni negativni zagon in se običajno pojavi na medvedjih trgih, vključno z začetnimi prelomnimi točkami.

Povzetek in sklepi

Podatki v verigi zagotavljajo analitikom in vlagateljem izjemno stopnjo preglednosti glede uspešnosti, sprejemanja in pozicioniranja vlagateljev znotraj digitalnih sredstev. V tem delu smo izpostavili več pristopov in okvirov za ocenjevanje tržnega zagona v različnih kategorijah podatkov.

Zavrnitev odgovornosti: To poročilo ne vsebuje nobenih naložbenih nasvetov. Vsi podatki so zgolj informativni in izobraževalni. Nobena naložbena odločitev ne bo temeljila na tukaj navedenih informacijah in sami ste odgovorni za svoje naložbene odločitve.

Predstavljena stanja izmenjave izhajajo iz obsežne baze podatkov naslovov Glassnode, ki so zbrane prek uradno objavljenih informacij o izmenjavi in ​​lastniških algoritmov za združevanje v gruče. Čeprav si prizadevamo zagotoviti kar največjo natančnost pri predstavljanju menjalnih stanj, je pomembno opozoriti, da te številke morda ne zajemajo vedno vseh rezerv borze, zlasti kadar borze ne razkrijejo svojih uradnih naslovov. Uporabnike pozivamo k previdnosti in diskretnosti pri uporabi teh meritev. Glassnode ne odgovarja za morebitna neskladja ali morebitne netočnosti. Prosimo, da preberete naše Obvestilo o preglednosti pri uporabi izmenjevalnih podatkov.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://insights.glassnode.com/the-week-onchain-week-06-2024/