Автоматизована торгова стратегія, заснована на машинному навчанні та онлайн-аналітиці

У Glassnode ми віримо, що надійні дані є основою успішних торгових стратегій і рішень. У цьому сенсі дані в ланцюжку, що охоплюють інформацію про грошові потоки, рівні прибутковості та настрої учасників ринку цифрових активів, отримані безпосередньо з блокчейну, пропонують невикористане джерело потенційної альфа-версії.

Проте професіонали з традиційних фінансових секторів часто виявляють певний скептицизм щодо застосовності даних, отриманих з блокчейну, для значущих торгових стратегій. Щоб усунути ці застереження, Glassnode розробив інноваційний підхід до використання передбачуваної сили цих даних.

Використовуючи цей підхід, який покладається як на значущість наших даних, так і на передові алгоритми машинного навчання, наша команда Data Science створила Біткойн-сигнал Шарпа. Ця автоматизована стратегія кількісної торгівлі міцно ґрунтується на даних, отриманих з блокчейну, і розроблена для використання унікальних можливостей, які відкриває ринок біткойнів.

Bitcoin Sharpe Signal не тільки підтверджує корисність таких даних, але й надає чітку, практичну інформацію для інвесторів, доводячи свою цінність у навігації на ринку цифрових активів.

Що таке дані On-Chain і як Glassnode використовує їх для торгівлі

На відміну від традиційних ринкових даних, які зосереджуються здебільшого на змінах цін, метрики в ланцюжку забезпечують пульс екосистем цифрових активів у реальному часі. Ці показники виявляють поведінку інвесторів і ринкові тенденції, які традиційні індикатори можуть не помітити, пропонуючи більш глибокий погляд і, потенційно, кращий індикатор для майбутніх рухів. Інтегрувавши цю інформацію за допомогою машинного навчання, Glassnode визначив показники з найбільшим прогнозним потенціалом для стратегії торгівлі біткойнами, яка має тривалий термін дії.

Основою інноваційного підходу Glassnode є контрольована модель машинного навчання, яка методично аналізує дані в ланцюжку, щоб оцінити їх кореляцію з рухами ринку біткойнів. Ця модель виділяється своєю прозорістю, дозволяючи інвесторам зрозуміти, як правила торгівлі випливають із діяльності блокчейну. Він переглядає величезні набори даних, щоб визначити метрики в мережі, які найбільше вказують на майбутні цінові дії.

Модель підкреслює важливість функції для визначення того, які метрики в ланцюжку мають найсильнішу кореляцію з майбутніми рухами цін на біткойни. Серед різних проаналізованих показників найбільш перспективними показниками для прийняття довгої позиції в біткойнах виявилися відсоток прибутку організацій і короткостроковий коефіцієнт прибутку власника (SOPR).

Відсоток прибутку компаній є критично важливим показником, оскільки він відображає загальний стан ринку та настрої інвесторів. Високий відсоток свідчить про те, що більшість учасників ринку перебувають у вигідній позиції, потенційно сигналізуючи про стійку впевненість ринку та позитивні перспективи.

З іншого боку, Short Term Holder SOPR зосереджується на прибутковості останніх транзакцій, надаючи розуміння поведінки короткострокових інвесторів. Коли SOPR вказує на те, що короткострокові власники бачать прибуток, це часто передує періодам позитивної ринкової динаміки, що робить його цінним предиктором для визначення часу відкриття довгих позицій.

Застереження: для захисту інтелектуальної власності ми розкриваємо лише основні показники, такі як STH-SOPR і відсоток прибутку суб’єктів господарювання, без детального опису конкретних перетворень і параметрів, застосованих у розробці нашої торгової стратегії. Отже, лише пряме застосування цих базових показників не повторює результатів, досягнутих нашою складною моделлю живої торгівлі.

Відкриття «Зони Золотовласки»

«Зона Золотовласки» означає оптимальні умови, визначені моделлю Glassnode для відкриття довгих позицій у біткойнах, визначені за допомогою значень SHAP (додаткові пояснення SHapley). Ці значення кількісно визначають вплив конкретних мережевих показників, таких як відсоток прибутку суб’єктів господарювання та короткостроковий коефіцієнт прибутку власника (SOPR), на процес прийняття рішень у моделі, виявляючи критичні порогові значення, які сигналізують про ідеальні можливості для купівлі. Аналізуючи значення SHAP, модель визначає точні умови, за яких ринок не є ані надмірно розширеним, ані надмірно зниженим, як у «самому правильному» сценарії принципу Золотовласки.

На основі цього аналізу виводиться евристика, яка спрощує складну модель у більш доступну стратегію без шкоди для її аналітичної глибини. Ця евристика, хоч і спрощена, зберігає ключові ідеї моделі, пропонуючи інвесторам прозорий і ефективний підхід до торгівлі біткойнами.

Цей підхід було закріплено та закодовано в біткойн-сигналі Шарпа. Він містить суть результатів моделі, надаючи чіткий посібник для визначення високоймовірних точок входу на основі детального розуміння ринкової динаміки, що сприяє аналізу даних у мережі.

Статистика ефективності та стратегія

Модель, яку використовує Glassnode, розроблена з використанням консервативного підходу, надаючи пріоритет мінімізації ризиків і точному вловленню висхідних ринкових тенденцій. Отже, стратегія, створена на основі моделі, врівноважує потенціал прибутку з необхідністю захисту від ризику зниження.

Показники Bitcoin Share Signal за межами вибірки, суворе випробування його прогнозних можливостей, підкреслюють його успіх у навігації на нестабільному ринку Bitcoin. Аналізуючи дані, які не використовувалися на етапі навчання, модель продемонструвала послідовну здатність визначати прибуткові торгові можливості, підкреслюючи значну прогностичну силу даних у мережі. Ця продуктивність підтверджує стратегічний підхід моделі та підсилює цінність включення онлайн-аналітики в різноманітні торговельні системи.

Занурюйтесь глибше з Live Performance Tracker

Біткойн-Сигнал Шарпа від Glassnode розроблено з використанням консервативного підходу, надаючи пріоритет мінімізації ризику та точному вловленню висхідних ринкових тенденцій. Отже, стратегія, створена на основі моделі, врівноважує потенціал прибутку з необхідністю захисту від ризику зниження.

Ми заохочуємо зацікавлені сторони з традиційних і цифрових фінансових секторів до переглянути дані моделі про продуктивність у реальному часі** і розгляньте пробну версію наших служб аналітики в мережі. Щоб отримати додаткові відомості або скористатися нашими аналітичними рішеннями, будь ласка зв’язатися з нашою інституційною командою продажів.

---

Відмова від відповідальності: цей звіт не містить інвестиційних порад. Всі дані надаються виключно в інформаційних та освітніх цілях. Жодне інвестиційне рішення не повинно ґрунтуватися на наданій тут інформації, і ви несете повну відповідальність за власні інвестиційні рішення.

** Інформаційна панель із щоденною продуктивністю Signal наразі доступна лише клієнтам Glassnode Enterprise.

---

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://insights.glassnode.com/the-predictive-power-of-glassnode-data/