Оцінка ризику біткойн-бика

Перевидано Платоном

читають: 0

Резюме

У цій статті ми представляємо новий Оцінка ризику фреймворк, який використовує набір основних мережевих інструментів як короткострокові, так і довгострокові цикли ризику.
Завдяки цій новій системі ми прагнемо надати інвесторам і аналітикам надійну модель для оцінки ризику скорочення з точки зору даних.
На завершення ми збираємо всі показники, розглянуті в тепловій карті, щоб оцінити взаємозв’язок ризику між різними категоріями даних.

💡

Усі показники, представлені в цьому звіті, доступні в цю інформаційну панель.

Аналіз макроризиків

Аналітикам доступно багато моделей і показників, які можна використовувати для оцінки ринкового ризику в будь-який момент циклу. У цій статті ми розглядатимемо «ризик» як значне падіння спотової ціни біткойна.

Таким чином, «високий ризик 🟥» визначається як точка, де ринок, ймовірно, перебуває в спекулятивній бульбашці. Навпаки, середовища «з низьким рівнем ризику 🟩» вважаються такими, де більша частина спекулятивного надлишку була очищена, і ринок, швидше за все, перебуває в межах шаблону формування дна.

Цінова бульбашка

В якості першого будівельного блоку ми відстежуємо відхилення ціни від двох базових довгострокових середніх показників:

Модель MVRV 🟠: Ця модель вимірює співвідношення між спотовою ціною та загальною ринковою основою витрат (реалізована ціна).
Майєр множинні 🔵: використання 200D-SMA як технічної циклічної середньої лінії, вимірювання премії або знижки відносно цього базового рівня.

У таблиці нижче ми визначили наступні категорії ризику шляхом об’єднання МВРВ та Кілька Майєра (MM) моделі

💡

Структура аналізу ризиків
Дуже високий ризик 🟥
Ціна вища за обидві моделі (MVRV > 1 і MM > 1), і множник Майєра торгується на два стандартних відхилення вище свого сукупного середнього (MM > +2 STD).

Високий ризик 🟧
Ціна вища за моделі (MVRV > 1 і MM > 1), а множник Майєра на два стандартні відхилення вище свого сукупного середнього (1.0 < MM < +2 STD).

Низький ризик 🟨
Ціна вище реалізованої ціни (MVRV>1), але нижче рівня 200D-MA (MM<1).

Дуже низький ризик 🟩
Ціна нижча як за реалізовану ціну (MVRV<1), так і за рівень 200D-MA (MM<1).

Спотова ціна наразі становить 42.9 тис. доларів США, тоді як ціна реалізації та 200D-MA торгуються на рівні 22.8 тис. доларів США та 34.1 тис. доларів США відповідно. Це ставить ринок у межах a Високий ризик 🟧 довкілля.

Assessing Risk in a Bitcoin Bull PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai. — Live Workbench

Вимірювання рентабельності поставок

Відсоток пропозиції в прибутку (PSIP) 🔵 вимірює частку монет, вартість яких нижча за поточну спотову ціну. Цей показник може допомогти визначити потенційний ризик посилення тиску збуту, оскільки інвестори бачать зростаючий стимул фіксувати прибуток.

💡

Структура аналізу ризиків
Дуже високий ризик 🟥
PSIP — це більше одного стандартного відхилення від історичного середнього.
(PSIP > 90%)

Високий ризик 🟧
PSIP менше ніж на одне стандартне відхилення вище історичного середнього значення.
(75% < PSIP < 90%)

Низький ризик 🟨
PSIP нижчий за історичне середнє, але вище статистичного нижнього діапазону.
(58% < PSIP < 75%)

Дуже низький ризик 🟩
PSIP є більш ніж на одне стандартне відхилення нижче свого історичного середнього.
(PSIP < 58%)

Коли цей індикатор торгується вище верхньої смуги, це історично вирівнюється з ринком, який входить у «фазу ейфорії» бичачого ринку. Під час нещодавнього зростання ринку навколо запуску Spot ETF цей показник досяг позначки Дуже високий ризик 🟥, після чого ціна впала до 38 тисяч доларів.

Розмір страху та жадібності

Ще один потужний інструмент для кількісної оцінки ризику, пов’язаного зі зростанням Страх і жадібність настрої на ринку Чистий нереалізований прибуток/збиток (NUPL) метрика. Цей індикатор аналізує доларову вартість загального чистого прибутку чи збитку як відсоток від ринкової капіталізації.

Тому після оцінки кількості монет у прибутку за допомогою Відсоток пропозиції в прибутку, ми можемо використовувати NUPL для вимірювання величини прибутковості інвестора.

💡

Структура аналізу ризиків

Дуже високий ризик 🟥
NUPL перевищує одне стандартне відхилення в порівнянні з середнім показником за 4 роки, що свідчить про те, що ринок знаходиться в стані Ейфорія фаза, коли нереалізований прибуток досягає екстремальних рівнів (NUPL > 0.59).

Високий ризик 🟧
NUPL знаходиться між верхньою смугою та середнім значенням за 4 роки, що свідчить про те, що ринок має чистий прибуток, але нижче статистично високих рівнів (0.35 < NUPL < 0.59).

Низький ризик 🟨
NUPL впав нижче середнього за 4 роки, але вище статистично низького рівня (0.12 < NUPL < 0.35).

Дуже низький ризик 🟩
NUPL опустився нижче статистичного мінімуму, який історично збігався з Відкриття дна фаза ведмежого ринку (NUPL < 0.12).

Після жовтневого мітингу 2023 року НУПЛ увійшов до Високий ризик 🟧 діапазон, досягаючи значення 0.47. Незважаючи на значний стрибок обсягу монет, що утримуються в прибутку, величина прибутку в доларах США не досягла Дуже високий ризик 🟥 стан. Це свідчить про те, що велика частка монет була накопичена за вартістю приблизно в діапазоні консолідації ~$30 тис. протягом другої половини 2 року.

Реалізований прибуток і збиток

Наступним кроком є оцінка того, як учасники ринку коригують свої моделі витрат, причому коефіцієнт реалізованого прибутку/збитку (RPLR) є чудовим компасом для досягнення цієї мети.

Цей індикатор відстежує співвідношення між подіями отримання прибутку та отримання збитків, що відбуваються в ланцюзі. Ми використовуємо 14D-MA цього коефіцієнта, щоб згладити щоденний шум і більш чітко визначити макрозміни в поведінці інвесторів.

💡

Структура аналізу ризиків

Дуже високий ризик 🟥
RPLR вище 9, що означає, що більше 90% монет, що рухаються в ланцюжку, витрачаються на прибуток, типова характеристика ринкового попиту, який досягає виснаження (RPLR > 9).

Високий ризик 🟧
RPLR нижче 9 і вище 3, що вказує на те, що від 75% до 90% монет переміщено з прибутком. Ця структура є частою до та після піків ринку (3 < RPLR < 9).

Низький ризик 🟨
RPLR знизився нижче середньої лінії 3, що зазвичай відбувається, коли ринок зазнає переходу між режимами високого та низького ризику (1 < RPLR < 3).

Дуже низький ризик 🟩
RPLR торгується нижче 1, що вказує на домінування монет, що рухаються в збиток, що є сигналом капітуляції інвестора, типового під час ведмежих ринків на пізній стадії.

Цей індикатор нещодавно позначив режим дуже високого ризику 🟥, оскільки ціни досягли нещодавнього піку в 48.4 тисячі доларів. Коефіцієнт реалізованого прибутку/збитку наразі становить 4.1, що знаходиться в стані високого ризику 🟧.

Аналіз ризику діяльності

Трохи змінивши передачу, тепер ми оцінимо ризик через призму попиту, виміряного за допомогою набору показників впровадження, пов’язаних з мережевою активністю.

Попит на Blockspace

Враховуючи обмежений блоковий простір у мережі біткойн, потужним методом вимірювання попиту є вивчення ринку комісій. Зазвичай постійне зростання попиту призводить до постійного зростання комісії, оскільки зростає конкуренція за включення в наступний блок.

Двійковий індикатор доходу від комісій майнерів (MFR-BI) показує частку днів за останні 30 днів, коли ринок комісії спостерігав зростаючий тиск щодня.

💡

Структура аналізу ризиків

Дуже високий ризик 🟥
MFR-BI нагрівається понад 58% (+1 STD) днів за останній місяць. Це свідчить про те, що терміновість інвестиційних витрат зростає (MFR-BI > 58%).

Високий ризик 🟧
MFR-BI знаходиться між історичним середнім значенням і верхньою статистичною смугою (48% < MFR-BI < 58%).

Низький ризик 🟨
MFR-BI впав нижче історичного середнього, що свідчить про зменшення конкуренції на ринку комісій (42% < MFR-BI < 48%).

Дуже низький ризик 🟩
MFR-BI впав нижче низького статистичного діапазону в 42% (-1 STD), що свідчить про зниження терміновості для інвесторів у переміщенні капіталу (MFR-BI < 42%).

Під час падіння розпродажу до $38 тис. цей індикатор викликав a Дуже низький ризик 🟩 сигнал. Оскільки спотові ціни відскочили до 43 тисяч доларів, цей показник повернувся до зони низького ризику 🟨 (~46%).

Імпульс спекуляцій

В якості останнього компонента набору аналізу ризиків діяльності ми повертаємося до показника Імпульс обсягу біржі, який порівнює середньомісячні та річні обсяги, передані з/на всі біржі. Цей інструмент діє як проксі для апетиту ринку до спекуляцій.

Цей показник ризику вимірює величину та напрямок зміни швидшого місячного ковзного середнього (30D-MA) відносно повільнішого річного ковзного середнього (365-MA).

💡

Структура аналізу ризиків

Дуже високий ризик 🟥
Коли середньомісячне значення перевищує середньорічне та продовжує зростати, фактор ризику вважається дуже високим (MA-365D < MA-30D і MA-30D 🔼).

Високий ризик 🟧
Коли середньомісячне значення перевищує середньорічне, але знижується, фактор ризику позначається як високий (MA-365 < MA-30D і MA-30D 🔽).

Низький ризик 🟨
Коли середньомісячне значення нижче середньорічного, але зростає, фактор ризику позначається як низький (MA-30D < MA-365D і MA-30D 🔼).

Дуже низький ризик 🟩
Коли середньомісячне значення нижче середньорічного, але воно зменшується, фактор ризику вважається дуже низьким (MA-30D < MA-65D і MA-30D 🔽).

Середньомісячні обсяги надходжень на біржі мають суттєву тенденцію до зростання з жовтня, ставлячи цей показник у рейтинг Дуже високий ризик 🟥 Режим. Це говорить про те, що ринок зараз перебуває у відносно спекулятивному стані.

Аналіз короткострокових і довгострокових ризиків

Наведений вище аналіз ризиків розглядає відносно макро- та глобальну перспективу. У цьому наступному розділі ми оцінимо моделі на більш детальному рівні, враховуючи поведінку короткострокових і довгострокових когорт власників.

Нові інвестори в прибутку

Переглядаючи висновки, зроблені в попередніх звітах (WoC 38, 2023 та WoC 50, 2023), Короткострокові власники, як правило, мають величезний вплив на формування короткострокових цінових дій, таких як місцеві вершини та низи.

Тому ми використовуємо причинно-наслідковий підхід для визначення інтервалів високого (або низького) ризику. Це базується на двоетапній оцінці:

Нереалізований прибуток (або збиток), утримуваний цими новими інвесторами (стимул витратити).
Реалізований прибуток (і збиток), зафіксований новими інвесторами (фактичні витрати).

Ми починаємо з короткострокового коефіцієнта прибутку/збитку для власників (STH-SPLR), який фіксує баланс між пропозицією, утримуваною у прибутку, та збитками для нових інвесторів.

💡

Структура аналізу ризиків

Дуже високий ризик 🟥
STH-SPLR більше 9, це вказує на те, що 90% нових монет інвестора приносять прибуток, створюючи сильний стимул витрачати гроші (STH-SPLR > 9).

Високий ризик 🟧
STH-SPLR становить від 1 до 9, що вказує на те, що від 50% до 90% нових монет інвестора приносять прибуток і помірний ризик витрат (1 < STH-SPLR < 9).

Низький ризик 🟨
STH-SPLR становить від 0.11 до 1, що вказує на те, що від 10% до 50% пропозиції нових інвесторів приносять прибуток, що робить більшість їхніх активів під водою (0.11 < STH-SPLR <1).

Дуже низький ризик 🟩 STH-SPLR падає нижче 0.11, що вказує на те, що понад 90% пропозиції нових інвесторів утримуються в збиток, що є типовим для ведмежих ринків на пізній стадії (STH-SPLR < 0.11).

Цей показник нещодавно сигналізував a Дуже високий ризик 🟥 умови між серединою жовтня 2023 року та серединою січня 2024 року, оскільки спекуляції ETF досягли піку. Це свідчить про те, що величезна кількість нових інвесторів була прибутковою, що свідчить про підвищену ймовірність отримання прибутку. З тих пір він охолонув до нейтрального Низький ризик 🟨 асортимент.

Фіксація короткострокових прибутків

Наступним кроком є зосередження на фактичних витратах цих короткострокових власників, виміряних через призму їхнього реалізованого прибутку чи збитку. На діаграмі нижче наведено приклади режимів фіксації високих прибутків 🟩 (або збитків 🟥) із січня 2016 року. Як показано, ці періоди високих витрат зазвичай збігаються як із сильним підйомом, так і з корекцією.

Ми трансформуємо та нормалізуємо ці показники за допомогою функції Z-Score за 90 днів, яка стандартизує цю активність короткострокових власників, деноміновану в доларах США. Ця техніка допомагає визначити, коли короткострокові витрати власників виходять за межі статистичних екстремальних значень, що може бути переведено на потенційні локальні вершини та низки на ринку.

Зауважте, що для покращення візуального аспекту цього показника ризику ми інвертували z-показник реалізованого збитку (помножений на -1).

💡

Структура аналізу ризиків

Дуже високий ризик 🟥
STH у Profit Z-Score більше ніж на +2 стандартних відхилення вище середнього 90D, що вказує на отримання значного прибутку (STH-Realized Profit Z-Score > 2).

Високий ризик 🟧
STH у Z-показнику прибутку знаходиться між середнім значенням 90D і рівнем стандартного відхилення +2, що свідчить про помірну фіксацію прибутку (1 < Z-показник реалізованого прибутку STH < 2).

Низький ризик 🟨
STH у Z-показнику прибутку падає нижче середнього значення 90D, що вказує на помітне зменшення отримання прибутку, часто в поєднанні зі збільшенням реалізованих збитків. (STH-реалізований прибуток Z-показник < 1)

Дуже низький ризик 🟩
Подібно до категорії з низьким ризиком 🟨, STH у Z-показнику прибутку падає нижче свого середнього 90D, тоді як у той же час реалізовані збитки збільшуються на +2 стандартних відхилення вище середнього 90D (STH-З-показник реалізованого прибутку < 1 і STH-Realized Loss Z-Score > 2, звертаючи увагу на інвертований візуальний аспект).

Нещодавня корекція до $38 тис. після запуску ETF призвела до помітного зниження ринкового ризику відповідно до цього показника. Z-показник реалізованого прибутку STH наразі становить -1.22, а Z-показник реалізованого прибутку STH становить -0.24. Це ставить нинішню структуру ринку в Низький ризик 🟨 режим.

Старі руки блокування прибутку

Ми представили структуру, подібну до оцінки короткострокових ризиків утримувачів вище, за винятком того, що в попередньому звіті вона була зосереджена на довгострокових утримувачах (LTH) (WoC-22-2023). Мета полягає в тому, щоб оцінити, коли ступінь нереалізованого прибутку довгострокових власників досяг статистично екстремальних рівнів, а потім простежити, чи ця когорта відповідно збільшує свої витрати.

Перший індикатор вимірює нереалізований компонент прибутку LTH за допомогою коефіцієнта MVRV довгострокового власника. Це вимірює різницю між ринковою ціною та середньою основою вартості LTH.

💡

Структура аналізу ризиків

Дуже високий ризик 🟥
LTH-MVRV перевищує 3.5, що вказує на те, що середній нереалізований прибуток LTH становить 250%. Цей діапазон часто досягається, коли ринок повертає попередній ATH (LTH-MVRV > 3.5).

Високий ризик 🟧
LTH-MVRV торгується між 1.5 і 3.5. Цей стан зазвичай спостерігається на ранніх стадіях як ведмежого, так і бичачого ринків (1.5 < LTH-MVRV <3.5).

Низький ризик 🟨
LTH-MVRV торгується між 1.0 і 1.5, що вказує на те, що LTH в середньому лише незначно прибуткові, що є типовим для пізніх стадій ведмежого та ранніх стадій бичачого ринків (1 < LTH-MVRV <1.5).

Дуже низький ризик 🟩
LTH-MVRV торгується нижче 1.0, оскільки спотова ціна падає нижче середньої базової вартості LTH. Це часто свідчить про стан виснаження продавця та капітуляції інвестора (LTH-MVRV < 1).

Після складного відновлення після краху FTX цей показник підвищився до 2.06, увійшовши до Високий ризик 🟧 режим. Як зазначалося, ці рівні зазвичай спостерігаються на ранніх стадіях зростання ринків, коли довгострокові інвестори повертаються до відносно значного рівня прибутковості.

Витрати довгострокових власників

На останньому етапі цього аналізу ризиків ми створили двійковий індикатор, щоб оцінити, коли витрати на LTH збільшуються постійними темпами. Двійковий індикатор довгострокового надсилання власником (LTH-SBI) відстежує періоди, коли витрати LTH є достатніми для зменшення загальної пропозиції LTH протягом тривалого 7-денного періоду.

Коли пропозиція LTH зменшується, це вказує на повторне введення довго сплячої пропозиції назад у циркуляцію рідини, працюючи як компенсація новому попиту.

💡

Структура аналізу ризиків

Дуже високий ризик 🟥
LTH-SBI перевищив 0.85, що вказує на те, що LTH збільшили свої витрати протягом 6 з останніх 7 днів. Ця модель пов’язана зі старими руками, які користуються можливістю зафіксувати прибуток за високих цін (LTH-SBI > 0.85).

Високий ризик 🟧
LTH-SBI торгується між 0.50 і 0.85, що свідчить про помірне збільшення витрат LTH принаймні 3.5 з останніх 7 днів (0.50 < LTH-SBI < 0.85).

Низький ризик 🟨
LTH-SBI торгується між 0.14 і 0.50, що вказує на відносно невеликий рівень витрат LTH протягом останнього тижня (0.14 < LTH-SBI < 0.50).

Дуже низький ризик 🟩
LTH-SBI падає нижче 0.14, що вказує на те, що витрати LTH мінімальні, а їх сукупна пропозиція зменшується протягом 1 або менше днів протягом останнього тижня (LTH-SBI < 0.14).

Зростання спекуляцій ETF до $48.4 тис. підштовхнуло цей індикатор ризику Низький ризик 🟨 в Високий ризик 🟧 асортимент. Поточне значення становить 0.7, що свідчить про певний рівень витрат LTH, оскільки інвестори та ребалансуючий ETF (зокрема від GBTC) передають право власності на монети.

Висновок

У цьому розділі ми розробили процедуру оцінки ризику падіння на ринку біткойн. Ці фактори ризику враховують широкий набір даних і категорій поведінки інвесторів, допомагаючи створити основу для аналітиків та інвесторів.

Хоча кожен індикатор можна використовувати окремо, комбінація часто дає більш повну картину стану ринку. У наведеній нижче діаграмі зведено їх у теплову карту різних показників ризику за останні 5 років. З цього ми можемо порівняти індикатори з значними вершинами та низами, де можна побачити значне злиття.

Рівні та трансформації призначені як початкове керівництво, і аналітики та практики мають повторювати їх для оптимізації для конкретних точок інтересу.

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.

Представлені біржові баланси отримані з повної бази даних адресних міток Glassnode, які накопичуються як за допомогою офіційно опублікованої інформації про обмін, так і за допомогою власних алгоритмів кластеризації. Хоча ми прагнемо забезпечити максимальну точність у представленні балансів обміну, важливо зазначити, що ці цифри не завжди можуть охоплювати всі резерви біржі, особливо коли біржі утримуються від розкриття своїх офіційних адрес. Ми закликаємо користувачів бути обережними та обачними під час використання цих показників. Glassnode не несе відповідальності за будь-які розбіжності чи потенційні неточності. Прочитайте наше Повідомлення про прозорість під час використання даних обміну.