En automatiserad handelsstrategi grundad på maskininlärning och on-chain analys

På Glassnode tror vi att tillförlitlig data är ryggraden i framgångsrika handelsstrategier och beslut. I den meningen erbjuder on-chain-data, som omfattar information om penningflöden, lönsamhetsnivåer och sentiment hos marknadsaktörer för digitala tillgångar härledd direkt från blockchain, en outnyttjad källa till potentiell alfa.

Men yrkesverksamma från traditionella finanssektorer uppvisar ofta en viss skepsis angående tillämpligheten av blockchain-härledda data för meningsfulla handelsstrategier. För att ta itu med dessa reservationer direkt, utvecklade Glassnode ett innovativt tillvägagångssätt för att utnyttja den förutsägande kraften hos dessa data.

Genom att använda detta tillvägagångssätt, som bygger både på meningsfullheten i våra data och avancerade maskininlärningsalgoritmer, tog vårt Data Science-team fram Bitcoin Sharpe-signal. Denna automatiserade, kvantitativa handelsstrategi är både fast förankrad i data som härrör från blockkedjan och skräddarsydd för att fånga de unika möjligheter som Bitcoin-marknaden erbjuder.

Bitcoin Sharpe-signalen validerar inte bara användbarheten av sådan data utan ger också tydliga, handlingsbara insikter för investerare, vilket bevisar dess värde för att navigera på den digitala tillgångsmarknaden.

Vad är on-chain-data och hur Glassnode använder dem för handel

Till skillnad från traditionella marknadsdata, som mest fokuserar på prisrörelser, ger mätvärden i kedjan en realtidspuls på ekosystem för digitala tillgångar. Dessa mätvärden avslöjar investerarbeteenden och marknadstrender som traditionella indikatorer kan missa, och erbjuder en mer djupgående lins och, potentiellt, en bättre indikator för framtida rörelser. Genom att integrera dessa insikter genom maskininlärning har Glassnode identifierat mätvärden med den mest prediktiva potentialen för en långvarig Bitcoin-handelsstrategi.

Kärnan i Glassnodes innovativa tillvägagångssätt är en övervakad maskininlärningsmodell som metodiskt analyserar on-chain-data för att bedöma deras korrelation med Bitcoin-marknadsrörelser. Denna modell sticker ut för sin transparens, vilket gör att investerare kan förstå hur handelsregler härrör från blockchain-aktiviteter. Den sållar igenom stora datamängder för att identifiera de mätvärden i kedjan som är mest indikativa för framtida prisåtgärder.

Modellen betonar vikten av funktioner för att avgöra vilka mätvärden i kedjan som har den starkaste korrelationen med framtida Bitcoin-prisrörelser. Bland de olika mätvärdena som analyserades framstod andelen enheter i vinst och Short Term Holder Profit Ratio (SOPR) som de mest lovande indikatorerna för att anta en lång position i Bitcoin.

Andelen enheter i vinst är ett kritiskt mått eftersom det återspeglar den övergripande marknadens hälsa och investerares sentiment. En hög procentandel tyder på att majoriteten av marknadsaktörerna är i en gynnsam position, vilket potentiellt signalerar fortsatt marknadsförtroende och hausseartade utsikter.

Å andra sidan fokuserar Short Term Holder SOPR på lönsamheten för de senaste transaktionerna, vilket ger insikter om kortsiktiga investerares beteende. När SOPR indikerar att kortsiktiga innehavare ser vinster föregår det ofta perioder av positivt marknadsmomentum, vilket gör det till en värdefull prediktor för att tajma inträde i långa positioner.

Friskrivningsklausul: För skydd av immateriella rättigheter avslöjar vi endast de grundläggande måtten, såsom STH-SOPR och andelen enheter i vinst, utan att specificera de specifika transformationerna och parametrarna som tillämpas i utvecklingen av vår handelsstrategi. Följaktligen replikerar inte den direkta tillämpningen av dessa basmått ensam de resultat som uppnåtts av vår sofistikerade livehandelsmodell.

Avtäckning av "Goldilocks Zone"

"Goldilocks Zone" hänvisar till de optimala förhållandena som identifieras av Glassnodes modell för att initiera långa positioner i Bitcoin, utpekade med hjälp av SHAP-värden (SHapley Additive exPlanations). Dessa värden kvantifierar effekten av specifika mätvärden i kedjan – såsom andelen enheter i vinst och Short Term Holder Profit Ratio (SOPR) – på modellens beslutsprocess, och avslöjar kritiska trösklar som signalerar idealiska köpmöjligheter. Genom att analysera SHAP-värden urskiljer modellen exakta förhållanden under vilka marknaden varken är överutsträckt eller alltför baisse, som det "lagom rätta" scenariot med Goldilocks-principen.

Från denna analys härleds en heuristik som förenklar den komplexa modellen till en mer tillgänglig strategi utan att offra dess analytiska djup. Denna heuristik, även om den är strömlinjeformad, bevarar modellens kärninsikter och erbjuder investerare en transparent och effektiv metod för handel med Bitcoin.

Detta tillvägagångssätt har befästs och kodats in i Bitcoin Sharpe-signalen. Den kapslar in kärnan i modellens resultat och ger en tydlig guide för att identifiera ingångspunkter med hög sannolikhet baserat på den nyanserade förståelsen av marknadsdynamiken som underlättas av on-chain dataanalys.

Prestandainsikter och strategi

Modellen som används av Glassnode är designad med ett konservativt tillvägagångssätt, som prioriterar riskminimering samtidigt som den fångar uppåtgående marknadstrender med precision. Följaktligen balanserar strategin som skapats baserad på modellen vinstpotentialen med nödvändigheten att skydda mot nedåtrisker.

Bitcoin Share Signals prestanda utanför samplingen, ett rigoröst test av dess prediktiva kapacitet, belyser dess framgång med att navigera på den flyktiga Bitcoin-marknaden. Genom att analysera data som inte användes i utbildningsfasen har modellen visat en konsekvent förmåga att identifiera lönsamma handelsmöjligheter, vilket understryker den betydande prediktiva kraften hos data i kedjan. Denna prestanda validerar modellens strategiska tillvägagångssätt och förstärker värdet av att integrera on-chain analytics i en mängd olika handelsramverk.

Dyk djupare med Live Performance Tracker

Bitcoin Sharpe Signal av Glassnode är designad med ett konservativt tillvägagångssätt, som prioriterar riskminimering samtidigt som den fångar uppåtgående marknadstrender med precision. Följaktligen balanserar strategin som skapats baserad på modellen vinstpotentialen med nödvändigheten att skydda mot nedåtrisker.

Vi uppmuntrar intresserade från traditionella och digitala finanssektorer att granska modellens liveprestandadata** och överväg att testa våra on-chain analystjänster. För ytterligare information eller för att engagera dig i våra analyslösningar, vänligen nå ut till vårt institutionella säljteam.

---

Ansvarsfriskrivning: Denna rapport ger inga investeringsråd. All data tillhandahålls endast i informations- och utbildningssyfte. Inget investeringsbeslut ska baseras på informationen som tillhandahålls här och du är ensam ansvarig för dina egna investeringsbeslut.

** Dashboarden som innehåller Signals dagliga prestanda är för närvarande endast tillgänglig för Glassnode Enterprise-kunder.

---

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://insights.glassnode.com/the-predictive-power-of-glassnode-data/