ชีพจรของตลาด: ความสมดุลของไอระเหยและวัฏจักร Bitcoin

ในการวิเคราะห์นี้ เราใช้แนวคิดที่ยืมมาจากอุณหพลศาสตร์ เพื่อจำลองพฤติกรรมของผู้เข้าร่วมตลาด Bitcoin ในช่วงบนและล่างของวัฏจักร สิ่งที่เราแสวงหาคือการเปลี่ยนแปลงเฟสอย่างรวดเร็ว คล้ายกับการเปลี่ยนแปลงระหว่างระบอบตลาดกระทิงและตลาดหมี

บทนำ

บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเน้นการเปรียบเทียบระหว่าง Water Phase Diagram และพฤติกรรมของผู้เข้าร่วมตลาด Bitcoin ในช่วงบน/ล่างของวัฏจักร

ไดอะแกรมเฟสของสารบริสุทธิ์ (เทอร์โมไดนามิกส์)

ไดอะแกรมเฟสของสารบริสุทธิ์ เป็นเครื่องมือที่รู้จักกันดีในการประมาณการ ระยะ (สภาวะทางกล)ของ สารบริสุทธิ์ ที่ความดัน ปริมาตร และอุณหภูมิที่แตกต่างกันในสาขาอุณหพลศาสตร์และวิศวกรรมเคมี เพื่อวัตถุประสงค์ในการอธิบาย เราได้แสดงการเปรียบเทียบของเราโดยใช้น้ำเป็นสารตัวอย่างบริสุทธิ์ใน Market Pulse นี้

โดยเนื้อแท้แล้ว น้ำสามารถพบได้ในแต่ละข้อต่อไปนี้ เฟส เงื่อนไขในธรรมชาติ:

• โซลิดเฟส🧊
• เฟสของเหลว💧
• เฟสไอ ☁️

รูปต่อไปนี้แสดงขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการให้ความร้อนแก่น้ำ โดยเริ่มจากน้ำแข็งจนกลายเป็นไอ (ไอน้ำ)

1. ของแข็ง (เฟสเดียว)
2. ของเหลวและของแข็ง (สารผสมสองเฟสในสภาวะสมดุล)
3. ของเหลวอิ่มตัว (เฟสเดียว)
4. ไอเปียกหรือของผสมไอของเหลว (สารผสมสองเฟสในสภาวะสมดุล)
5. ไออิ่มตัว (เฟสเดียว)

ไดอะแกรมเฟสไอของเหลวและกฎคันโยก

บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเน้นการเปรียบเทียบระหว่าง Water Phase Diagram และพฤติกรรมของผู้เข้าร่วมตลาด Bitcoin ในช่วงบน/ล่างของวัฏจักร เพื่อตอบสนองจุดประสงค์นี้ ความเข้มข้นหลักอยู่ที่ขั้นที่ 4 ของแผนภาพเฟสของน้ำ (รูปที่ 1 ขั้นที่ 4) ซึ่งทั้งเฟสของเหลวและไอของน้ำมีอยู่ในสภาวะสมดุล (LVE)

ในขณะที่ระบบอยู่ในช่วง LVE ขึ้นอยู่กับทิศทางของพลังงาน dQ>0 (เครื่องทำความร้อน) หรือ dQ<0 (การทำความเย็น) ทำให้สถานะส่วนผสมสามารถบรรจบกับ สถานะไออิ่มตัว (Vapour_sat) ทางด้านขวาหรือทาง สถานะของเหลวอิ่มตัว (Liquid_sat) ทางด้านซ้าย (รูปที่ 2: —).

ในอุณหพลศาสตร์ สภาพสัมพัทธ์ของส่วนผสมสองเฟสที่เกี่ยวกับจุดขอบเขตสามารถวัดได้โดย กฎคันโยก ตามกฎ Lever อัตราส่วนของมวลของเหลวต่อมวลไอ Z_lv ที่จุดใดก็ได้ในระหว่างขั้นตอน LVE สามารถกำหนดได้ดังต่อไปนี้

พื้นที่ v_l (เสาร์) และ v_v (นั่ง) เป็นค่าคงที่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเชิงประจักษ์ ซึ่งจะใช้ใน Lever Rule เพื่อประมาณค่า อัตราส่วนมวลไอระเหย/ของเหลว (Z_lv) ที่ปริมาตรเฉพาะของส่วนผสมโดยพลการ v_eq.

การประยุกต์ใช้:

ตลาด Bitcoin และการเปรียบเทียบแผนภาพเฟส

หลังจากอธิบายหลักการของ สมดุลไอของเหลว (LVE) และ กฎคันโยกตอนนี้เราสามารถแนะนำการเปรียบเทียบระหว่างเมตริก Bitcoin On-chain และ Water Phase Diagram

ตามหลักการทั่วไป ตลอดวัฏจักรของตลาด Bitcoin อุปทานหมุนเวียนคือการรวมกันของสองฝ่าย

1. อุปทานในการสูญเสีย 🟥: เหรียญทั้งหมดที่มีต้นทุนต่ำกว่าราคาสปอตปัจจุบัน
2. จัดหากำไร 🟩: เหรียญทั้งหมดที่มีต้นทุนสูงกว่าราคาสปอตปัจจุบัน

รูปต่อไปนี้แสดงส่วนแบ่งสัมพัทธ์ของอุปทานในการขาดทุนและกำไร

เมื่อพิจารณาจากวัฏจักรของตลาดก่อนหน้านี้ มีสถานะที่แตกต่างกันสามสถานะในแต่ละวัฏจักร:

• Bottom Discovery (การสูญเสียการปกครอง)🟥: ในช่วงสุดท้ายของตลาดหมี เมื่อการอ่อนค่าของราคาที่ยืดเยื้อออกไปทำให้ส่วนแบ่งของอุปทานที่ขาดทุนโดดเด่น (เปอร์เซ็นต์ของอุปทานในกำไร < 55%)
• ความรู้สึกสบาย (กำไรครอบงำ)🟩: เมื่อราคาพาราโบลาเป็นขาขึ้นในช่วงตลาดกระทิง ส่วนแบ่งของอุปทานในกำไรจะโดดเด่น (เปอร์เซ็นต์ของอุปทานในกำไร > 95%)
• การเปลี่ยนผ่านของตลาดกระทิง/หมี (ดุลยภาพระหว่างกำไร-ขาดทุน)🟧: ช่วงเวลาการเปลี่ยนแปลงระหว่างอีกสองเงื่อนไขที่อธิบายไว้ โดยที่ความสามารถในการทำกำไรของอุปทานยังคงใกล้เคียงกับสภาวะสมดุล (55% < เปอร์เซ็นต์ของอุปทานในกำไร < 95%)

การกำหนดปัจจัยพื้นฐาน การเปรียบเทียบที่เสนอสามารถสรุปได้โดยการพิจารณาคู่ของสถานะที่เทียบเท่าระหว่างตลาดและแผนภาพเฟสต่อไปนี้:

• Bottom Discovery (การสูญเสียการปกครอง) ≡ เข้าใกล้สถานะของเหลวอิ่มตัว (ลิควิด_แซท)
• ความรู้สึกสบาย (กำไรครอบงำ) ≡ เข้าใกล้สถานะไออิ่มตัว (ไอ_sat),
• ราคาหรือต้นทุนพื้นฐาน ≡ ปริมาณเฉพาะ

ดังนั้น ปริมาณที่ระบุในไดอะแกรมเฟสสามารถสอดคล้องกับฐานต้นทุนบนเครือข่ายที่รู้จักกันดีด้านล่าง

• เกณฑ์ต้นทุนของอุปทานในการสูญเสีย (CB_การสูญเสีย) ≡ ปริมาตรเฉพาะที่สถานะของเหลวอิ่มตัว  v_v (นั่ง). ราคาตลาดที่เข้าใกล้ถึงระดับนี้สามารถแปลงเป็นค่าเอนโทรปีที่สูงขึ้นในตลาด (คล้ายกับเฟสไอ) ซึ่งจะเพิ่มศักยภาพในการหมดแรงของอุปสงค์
• เกณฑ์ต้นทุนของการจัดหาในกำไร (CB_กำไร) ≡ ปริมาตรเฉพาะที่สถานะไออิ่มตัว v_l (เสาร์). การเบี่ยงเบนไปตามเกณฑ์ต้นทุนนี้เกี่ยวข้องกับความเครียดที่เพิ่มขึ้นซึ่งเกิดขึ้นในตลาดโดยการหดตัวของกำไรในกำไร
• ราคาตลาด ≡ ปริมาตรเฉพาะของส่วนผสม v_มิกซ์.

ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น ปริมาตรที่สถานะอิ่มตัว-ของเหลวและ-ไอ v_l (เสาร์) และ v_v (นั่ง) เป็นค่าที่ทราบ ดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องคำนวณเงื่อนไขที่คล้ายคลึงกันโดยใช้ข้อมูลออนไลน์ก่อนที่จะใช้ กฎคันโยก ในการวิเคราะห์พฤติกรรมตลาด Bitcoin

เกณฑ์ต้นทุนของอุปทานในการสูญเสียและกำไร

พื้นฐานต้นทุนของกลุ่มนักลงทุนในตลาดเฉพาะจะเท่ากับมูลค่ารวมของ USD ที่ยังไม่เกิดขึ้นจริง หารด้วยปริมาณเหรียญที่กลุ่มนี้เป็นเจ้าของ แผนภูมิต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึง กำไรที่ยังไม่เกิดขึ้นจริงสัมพัทธ์ [USD-Value] หรือกำไรรวมเป็น USD ของเหรียญทั้งหมดที่มีอยู่ซึ่งราคา ณ เวลาที่รับรู้ต่ำกว่าราคาปัจจุบันที่ปรับให้เป็นมาตรฐานตามมูลค่าตลาด

แผนภูมิต่อไปนี้แสดง การสูญเสียที่ยังไม่เกิดขึ้นจริงสัมพัทธ์ [USD-Value] หรือกำไรรวมเป็น USD ของเหรียญทั้งหมดที่ราคาครั้งล่าสุดเคลื่อนไหวสูงกว่าราคาปัจจุบันที่ปรับให้เป็นมาตรฐานตามมูลค่าตลาด

การมีส่วนแบ่งปริมาณของเหรียญที่ขาดทุนและกำไรจากอุปทานหมุนเวียน (รูปที่ 3) เกณฑ์ต้นทุนของการแบ่งเหล่านี้สามารถคำนวณได้โดยใช้สูตรด้านล่าง:

เกณฑ์ต้นทุนที่เกิดขึ้นในอดีตสำหรับนักลงทุนที่ขาดทุน 🔴 และกำไร 🔵 จะแสดงควบคู่ไปกับราคาสปอตในแผนภูมิต่อไปนี้

อัตราส่วนความเครียดในการทำกำไร

สุดท้าย การใช้องค์ประกอบที่จำเป็นใน Lever Rule เราสามารถแนะนำเมตริกใหม่ที่เรียกว่า อัตราส่วนความเครียดในการทำกำไร ซึ่งเหมือนกับ อัตราส่วนมวลของของเหลว/ไอระเหย (Z_lv) และวัดความเครียดที่เกิดจากปริมาณสัมพัทธ์ในการสูญเสีย

• อัตราส่วนความเครียดในการทำกำไร ≡ อัตราส่วนมวลของเหลว/ไอระเหย (Z_เลเวล)

พฤติกรรมของเมตริกใหม่นี้สามารถพิจารณาได้ภายใต้กรอบต่อไปนี้:

• ความสามารถในการทำกำไรหดตัว🟥: หลังจากเข้าสู่วัฏจักร ATH แล้ว ตลาดก็เข้าสู่ความต้องการที่ลดลง ส่งผลให้ตลาดลดค่าลงอย่างต่อเนื่อง เพิ่มปริมาณเหรียญที่ขาดทุน ปริมาณการสูญเสียที่เพิ่มขึ้นในตลาดแสดงให้เห็นในการเพิ่มขึ้นของ อัตราส่วนความเครียดในการทำกำไร เป็นค่าที่สูงกว่า 0.2 ที่น่าสนใจคืออัตราส่วนความเครียดสูงสุด (>1) บรรจบกับจุดต่ำสุดของตลาดหมี
• การขยายความสามารถในการทำกำไร🟩: ในทางตรงข้าม ตลอดทั้งตลาดกระทิง ด้วยอุปสงค์ที่กลับมาสู่ตลาด ราคาจึงเริ่มแข็งค่าขึ้น การเติบโตของอุปทานในกำไรที่ตามมาสะท้อนถึงตัวเองใน อัตราส่วนความเครียดในการทำกำไร บรรจบระดับต่ำกว่า 0.2

สรุป

ในฉบับนี้ เรานำสิ่งที่เป็นที่รู้จัก แผนภาพเฟสของน้ำ และ กฎคันโยก ในอุณหพลศาสตร์ที่ใช้ในการประเมินคุณสมบัติทางกายภาพของส่วนผสมของน้ำและน้ำแข็งที่เป็นของเหลว การใช้การเปรียบเทียบข้างต้นระหว่างแนวคิดเหล่านี้กับสถานะของการทำกำไรในตลาด Bitcoin เราสามารถสร้างเมตริกใหม่ที่พยายามวัดความเสียหายที่เกิดขึ้น ความเครียดในการทำกำไรทั่วทั้งอุปทาน

ดังนั้น อัตราส่วนความเครียดในการทำกำไร วัดความเบี่ยงเบนสัมพัทธ์ของการทำกำไรในตลาดจากสถานะของ ความรู้สึกสบายโดยที่ 100 เปอร์เซ็นต์ของอุปทานมีกำไร และ ความกลัวสุดขีด, โดยมากกว่าร้อยละ 50 ของอุปทานขาดทุน

---