กลยุทธ์การซื้อขายอัตโนมัติที่มีพื้นฐานมาจากการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์แบบออนไลน์

กลยุทธ์การซื้อขายอัตโนมัติที่มีพื้นฐานมาจากการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์แบบออนไลน์

ที่ Glassnode เราเชื่อว่าข้อมูลที่เชื่อถือได้เป็นหัวใจสำคัญของกลยุทธ์การซื้อขายและการตัดสินใจที่ประสบความสำเร็จ ในแง่นั้น ข้อมูลออนไลน์ซึ่งครอบคลุมข้อมูลเกี่ยวกับกระแสเงิน ระดับความสามารถในการทำกำไร และความรู้สึกของผู้เข้าร่วมตลาดสินทรัพย์ดิจิทัลที่ได้รับโดยตรงจากบล็อกเชน นำเสนอแหล่งที่มาของอัลฟ่าที่มีศักยภาพที่ยังไม่ได้ใช้

อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญจากภาคการเงินแบบดั้งเดิมมักจะแสดงความกังขาเกี่ยวกับการบังคับใช้ข้อมูลที่ได้จากบล็อกเชนสำหรับกลยุทธ์การซื้อขายที่มีความหมาย เพื่อจัดการกับการจองล่วงหน้าเหล่านี้ Glassnode ได้พัฒนาแนวทางที่เป็นนวัตกรรมเพื่อควบคุมพลังการทำนายของข้อมูลนี้

ทีม Data Science ของเราใช้แนวทางนี้ซึ่งอาศัยทั้งความหมายของข้อมูลและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง สัญญาณ Bitcoin Sharpe- กลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณอัตโนมัตินี้มีพื้นฐานมาจากข้อมูลที่ได้รับจากบล็อกเชนและได้รับการปรับแต่งเพื่อคว้าโอกาสพิเศษที่นำเสนอโดยตลาด Bitcoin

Bitcoin Sharpe Signal ไม่เพียงแต่ตรวจสอบประโยชน์ของข้อมูลดังกล่าวเท่านั้น แต่ยังให้ข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนและนำไปปฏิบัติได้สำหรับนักลงทุน ซึ่งพิสูจน์คุณค่าของมันในการสำรวจตลาดสินทรัพย์ดิจิทัล

ข้อมูล On-Chain คืออะไร และ Glassnode นำไปใช้ในการซื้อขายอย่างไร

ต่างจากข้อมูลตลาดแบบเดิมซึ่งมุ่งเน้นไปที่การเคลื่อนไหวของราคาเป็นส่วนใหญ่ ตัวชี้วัดแบบออนไลน์ให้การเคลื่อนไหวแบบเรียลไทม์ในระบบนิเวศของสินทรัพย์ดิจิทัล ตัวชี้วัดเหล่านี้เปิดเผยพฤติกรรมของนักลงทุนและแนวโน้มของตลาดที่ตัวบ่งชี้แบบเดิมอาจพลาด โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่มากขึ้นและอาจเป็นตัวบ่งชี้ที่ดีกว่าสำหรับการเคลื่อนไหวในอนาคต ด้วยการบูรณาการข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง Glassnode ได้ระบุตัวชี้วัดที่มีศักยภาพในการคาดการณ์ได้มากที่สุดสำหรับกลยุทธ์การซื้อขาย Bitcoin ระยะยาวเท่านั้น

กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัตโนมัติที่มีพื้นฐานมาจาก Machine Learning และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ On-Chain PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

แกนหลักของแนวทางที่เป็นนวัตกรรมของ Glassnode คือโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องภายใต้การดูแล ซึ่งจะวิเคราะห์ข้อมูลออนไลน์อย่างเป็นระบบเพื่อประเมินความสัมพันธ์กับความเคลื่อนไหวของตลาด Bitcoin โมเดลนี้โดดเด่นด้วยความโปร่งใส ช่วยให้นักลงทุนเข้าใจว่ากฎการซื้อขายได้มาจากกิจกรรมบล็อคเชนอย่างไร โดยจะกรองชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อระบุตัวชี้วัดแบบออนไลน์ที่บ่งบอกถึงการเคลื่อนไหวของราคาในอนาคตได้มากที่สุด

แบบจำลองนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของฟีเจอร์เพื่อพิจารณาว่าตัวชี้วัดออนไลน์ตัวใดมีความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งที่สุดกับการเคลื่อนไหวของราคา Bitcoin ในอนาคต ในบรรดาตัวชี้วัดต่างๆ ที่วิเคราะห์ เปอร์เซ็นต์ของผลกำไรและอัตราส่วนกำไรของผู้ถือระยะสั้น (SOPR) กลายเป็นตัวบ่งชี้ที่มีแนวโน้มมากที่สุดสำหรับการรับสถานะซื้อใน Bitcoin

กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัตโนมัติที่มีพื้นฐานมาจาก Machine Learning และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ On-Chain PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

เปอร์เซ็นต์ของผลกำไรเป็นตัวชี้วัดที่สำคัญ เนื่องจากสะท้อนถึงสภาวะโดยรวมของตลาดและความเชื่อมั่นของนักลงทุน เปอร์เซ็นต์ที่สูงแสดงให้เห็นว่าผู้เข้าร่วมตลาดส่วนใหญ่อยู่ในสถานะที่ดี ซึ่งอาจส่งสัญญาณถึงความเชื่อมั่นของตลาดที่ยั่งยืนและแนวโน้มเชิงบวก

ในทางกลับกัน SOPR ผู้ถือระยะสั้นมุ่งเน้นไปที่ความสามารถในการทำกำไรของธุรกรรมล่าสุด โดยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมของนักลงทุนระยะสั้น เมื่อ SOPR บ่งชี้ว่าผู้ถือระยะสั้นมองเห็นผลกำไร มักจะเกิดขึ้นก่อนช่วงเวลาของโมเมนตัมเชิงบวกของตลาด ทำให้เป็นตัวทำนายที่มีคุณค่าสำหรับการกำหนดเวลาเข้าสู่สถานะซื้อ

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: สำหรับการคุ้มครองทรัพย์สินทางปัญญา เราเปิดเผยเฉพาะตัวชี้วัดพื้นฐาน เช่น STH-SOPR และเปอร์เซ็นต์ขององค์กรในด้านกำไร โดยไม่ระบุรายละเอียดการเปลี่ยนแปลงและพารามิเตอร์เฉพาะที่ใช้ในการพัฒนากลยุทธ์การซื้อขายของเรา ดังนั้น การใช้ตัวชี้วัดพื้นฐานเหล่านี้โดยตรงเพียงอย่างเดียวไม่ได้จำลองผลลัพธ์ที่ได้รับจากรูปแบบการซื้อขายสดที่ซับซ้อนของเรา

เปิดตัว “โซนโกลดิล็อคส์”

“Goldilocks Zone” หมายถึงเงื่อนไขที่เหมาะสมที่สุดที่ระบุโดยแบบจำลองของ Glassnode สำหรับการเริ่มต้นตำแหน่งซื้อใน Bitcoin ซึ่งระบุโดยใช้ค่า SHAP (คำอธิบายเพิ่มเติม SHapley Additive) ค่าเหล่านี้จะวัดผลกระทบของตัวชี้วัดออนไลน์ที่เฉพาะเจาะจง เช่น เปอร์เซ็นต์ขององค์กรในกำไรและอัตราส่วนกำไรผู้ถือระยะสั้น (SOPR) ที่มีต่อกระบวนการตัดสินใจของแบบจำลอง ซึ่งเผยให้เห็นเกณฑ์สำคัญที่บ่งบอกถึงโอกาสในการซื้อในอุดมคติ ด้วยการวิเคราะห์ค่า SHAP แบบจำลองจะมองเห็นเงื่อนไขที่แม่นยำซึ่งตลาดไม่ได้ขยายตัวมากเกินไปหรืออยู่ในภาวะหมีจนเกินไป เหมือนกับสถานการณ์ที่ "ถูกต้อง" ของหลักการ Goldilocks

กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัตโนมัติที่มีพื้นฐานมาจาก Machine Learning และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ On-Chain PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

จากการวิเคราะห์นี้ ฮิวริสติกได้มาจากการลดความซับซ้อนของโมเดลที่ซับซ้อนให้เป็นกลยุทธ์ที่เข้าถึงได้มากขึ้น โดยไม่ต้องเสียสละความลึกในการวิเคราะห์ ฮิวริสติกนี้แม้จะได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้น แต่ยังคงรักษาข้อมูลเชิงลึกหลักของโมเดลนี้ไว้ โดยนำเสนอแนวทางที่โปร่งใสและมีประสิทธิภาพแก่นักลงทุนในการซื้อขาย Bitcoin

วิธีการนี้ได้รับการเสริมความแข็งแกร่งและเข้ารหัสเป็นสัญญาณ Bitcoin Sharpe โดยสรุปสาระสำคัญของการค้นพบของแบบจำลอง โดยให้คำแนะนำที่ชัดเจนสำหรับการระบุจุดเริ่มต้นที่น่าจะเป็นไปได้สูง โดยอิงจากความเข้าใจที่ละเอียดถี่ถ้วนเกี่ยวกับพลวัตของตลาด ซึ่งอำนวยความสะดวกโดยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบออนไลน์

ข้อมูลเชิงลึกด้านประสิทธิภาพและกลยุทธ์

โมเดลที่ใช้โดย Glassnode ได้รับการออกแบบด้วยแนวทางอนุรักษ์นิยม โดยจัดลำดับความสำคัญของการลดความเสี่ยงให้เหลือน้อยที่สุด ในขณะเดียวกันก็จับแนวโน้มของตลาดที่สูงขึ้นด้วยความแม่นยำ ด้วยเหตุนี้ กลยุทธ์ที่สร้างขึ้นจากแบบจำลองจึงสร้างสมดุลระหว่างศักยภาพในการได้รับผลกำไรโดยมีความจำเป็นในการป้องกันความเสี่ยงด้านลบ

กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัตโนมัติที่มีพื้นฐานมาจาก Machine Learning และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ On-Chain PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.
กลยุทธ์การซื้อขายแบบอัตโนมัติที่มีพื้นฐานมาจาก Machine Learning และการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ On-Chain PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

ประสิทธิภาพนอกตัวอย่างของ Bitcoin Share Signal ซึ่งเป็นการทดสอบความสามารถในการคาดการณ์อย่างเข้มงวด เน้นย้ำถึงความสำเร็จในการนำทางตลาด Bitcoin ที่ผันผวน ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่ได้ใช้ในขั้นตอนการฝึกอบรม โมเดลดังกล่าวได้แสดงให้เห็นถึงความสามารถที่สอดคล้องกันในการระบุโอกาสในการซื้อขายที่ทำกำไร โดยเน้นย้ำถึงพลังการทำนายที่สำคัญของข้อมูลออนไลน์ ประสิทธิภาพนี้จะตรวจสอบแนวทางเชิงกลยุทธ์ของโมเดลและเสริมคุณค่าของการรวมการวิเคราะห์ออนไลน์เข้ากับกรอบการซื้อขายที่หลากหลาย

เจาะลึกยิ่งขึ้นด้วย Live Performance Tracker

Bitcoin Sharpe Signal โดย Glassnode ได้รับการออกแบบด้วยแนวทางอนุรักษ์นิยม โดยจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงให้เหลือน้อยที่สุด ในขณะเดียวกันก็จับแนวโน้มของตลาดที่สูงขึ้นด้วยความแม่นยำ ด้วยเหตุนี้ กลยุทธ์ที่สร้างขึ้นจากแบบจำลองจึงสร้างสมดุลระหว่างศักยภาพในการได้รับผลกำไรโดยมีความจำเป็นในการป้องกันความเสี่ยงด้านลบ

เราสนับสนุนผู้มีส่วนได้เสียจากภาคการเงินแบบดั้งเดิมและดิจิทัล ตรวจสอบข้อมูลประสิทธิภาพสดของโมเดล** และพิจารณาทดลองใช้บริการการวิเคราะห์ออนไลน์ของเรา หากต้องการรายละเอียดเพิ่มเติมหรือมีส่วนร่วมกับโซลูชันการวิเคราะห์ของเรา โปรด ติดต่อทีมขายสถาบันของเรา.


ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: รายงานนี้ไม่ได้ให้คำแนะนำการลงทุนใดๆ ข้อมูลทั้งหมดจัดทำขึ้นเพื่อเป็นข้อมูลและการศึกษาเท่านั้น การตัดสินใจลงทุนจะไม่ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ให้ไว้ที่นี่ และคุณเป็นผู้รับผิดชอบแต่เพียงผู้เดียวสำหรับการตัดสินใจลงทุนของคุณเอง

** ขณะนี้แดชบอร์ดที่มีประสิทธิภาพรายวันของ Signal มีให้บริการสำหรับลูกค้า Glassnode Enterprise เท่านั้น


ประทับเวลา:

เพิ่มเติมจาก กลาสโนด