Виявлення верхнього/нижнього циклу: використання концепцій буріння в ланцюжковому аналізі

---

Пульс ринку

Market Pulses – це набір преміум-контенту Glassnode, який випускається щотижня для досвідчених і професійних учасників Форум Glassnode. Ця частина була випущена безкоштовно для підтримки випуску a новий Workbench Pre-set, який ми розробляємо в аналізі нижче.

Серія Market Pulse спрямована на демонстрацію унікальних концепцій і методологій аналізу ринків біткойнів і криптовалют з акцентом на покрокових посібниках із використання інструментів Workbench і Glassnode.

---

Вступ

Оцінка твердості/міцності гірських порід на довільній глибині під час бурових робіт є серйозною проблемою серед вчених-геологів та інженерів-нафтовиків, також відомих як Вимірювання під час буріння (MWD). Основна концепція в MWD полягає в тому, щоб відслідковувати нерівномірності у передбачуваній силі (тиску) під час процесу буріння, а потім пов’язувати коливання тиску зі зміною твердості/міцності породи на поточній глибині буріння.

Аналогія між ринком і бурінням

У цьому Пульсі ринку ми використовуємо принципи, які використовуються в аналізі поведінки біткойнів, щоб розробити структуру, аналогічну MWD. Мета – оцінити стійкість інвесторів до коливань цін.

Метою цієї статті є розвинути подібну аналогію для оцінки стійкості інвесторів до волатильності цін. Іншими словами, зіставляючи наступні змінні;

• Зміна ціни ≡ Зміна тиску
• Відсоток пропозиції в зміні прибутку ≡ Зміна швидкості проникнення
• Виснаження продавців ≡ Твердість/міцність порід

Ми можемо відстежувати кореляцію між зміною ціни та зміною % пропозиції в прибутку, намагаючись оцінити відповідно до Вичерпання продавця досвід протягом фази формування ринку.

Логіка цієї метафори заснована на випадковому перериванні конвергенції між ціною та зміною прибутковості пропозиції. Наступна діаграма підтверджує взаємозв’язок між прибутковістю пропозиції 🟠 та зміною спотової ціни 🟣 щодо останнього ATH.

Незважаючи на помітну кореляцію між цими двома показниками в довгостроковій перспективі, на мікро-масштабі є багато перехідних інтервалів, коли прибутковість пропозиції не відстежує тенденцію зміни ціни.

Іншими словами, коли ринок проходить через розширений ведмежий ринок (або бичачий ринок), виснаження продавців (або покупців) призводить до того, що короткострокова кореляція ціни з відсотком пропозиції в прибутку відхиляється від типового діапазону (~0.9). до 1).

---

Цікаве співвідношення

На наступному малюнку представлено 7-денну кореляцію між ціною та відсотком пропозиції прибутку та високим 🟩 (0.9

💡 Функції верстака:
m1 = Ціна
m2 = Відсоток пропозиції в прибутку
f1 = 7-денна кореляція = corr(m1, m2, 7)

Як показано на графіку вище, обговорювана кореляція постійно залишається в діапазоні від 0.9 до 1 протягом значної частини типового ринкового циклу. Однак, коли макротренд переживає перехідну фазу між бичачим і ведмежим ринками (або навпаки), ця кореляція багаторазово падає до значень нижче 0.75.

Така поведінка може бути представлена ​​в одному з таких сценаріїв:

• Перехід від ведмежого до бичачого ринку 🟩, де ведмежий ринок знаходиться на останніх стадіях, а продавці виснажені. Це розчарування змушує учасника, що залишився, неохоче переміщувати свої кошти, тому співвідношення між ціною та прибутковістю пропозиції відхиляється від діапазону 0.9-1.
• Перехід від бичачого до ведмежого ринку 🟥, де бичачий ринок є параболічним, і майже 100 відсотків пропозиції приносить прибуток через цінову торгівлю вище попереднього ATH. Таким чином, кореляція між ціною та прибутковістю зменшується на цій фазі, поки ринок не перейде в стадію зниження після ATH.

Застосування: Ведмежі ринки

Зараз ринок має багато ознак фази відкриття дна. Таким чином, перехід від ведмежого до бичачого ринку є періодом інтересу. Щоб підкреслити порушення кореляції, ми виділили лише ті дні, коли ця кореляція менше 0.75.

Далі, ми можемо пояснити нерівності, що містяться виключно в тенденції ведмежого ринку. Для цього ми розглядаємо тільки входи, коли ринкова ціна нижча від реалізованої ціни. тобто в той час як ширший ринок переживає сукупний нереалізований збиток. Іншим ширшим варіантом може бути фільтрація цін, нижчих за 200-денну ковзну середню.

💡 Функції верстака:
m1 = Ціна
m2 = Відсоток пропозиції в прибутку
m3: Індикатор ведмежого ринку = реалізована ціна (або 200 DMA)
f1: 7-денна кореляція = corr(m1, m2, 7)
-----------------
Щоб побудувати індикатор моделі підлоги, показаний у ⚫, ми будемо множити комбінацію двох if-then заяви для виробництва ан AND Заява

Спочатку якщо: Якщо кореляція < 0.75, повертається 1, інакше повертається 0.
A) if(f1, "<", 0.75, 1, 0)
Другий якщо: Якщо ціна < реалізованої ціни, поверніть 1, інакше поверніть 0.
B) if(m1, "<=", m3, 1, 0)
Комбінується, якщо:
A * B * m1 —> це поверне 1*1*Ціна, коли умови виконуються. Обов’язково встановіть вісь Y на ціновий графік, а стиль діаграми – стовпчик.

Остаточний висновок
f2= if(f1, "<", 0.75, 1, 0)   *  if(m1, "<=", m3, 1, 0)   *   m1

Застосування: бичачі ринки

Ми також можемо використати цю саму техніку для ідентифікації формування вершини циклу, використовуючи добре відому 200-денну ковзну середню та похідний осцилятор Майєр множинні як наш бичачий цикл. Історично, Майєр множинні Значення вище 2.4 сигналізують про відносно перегрітий ринок біткойнів, коли ціна торгується на 240% вище 200-денної MA.

Тепер ми можемо встановити еквівалентний перехід циклу «бик-ведмідь», замінивши умовний тест, пов’язаний з реалізованою ціною, на мінімальне значення множника Майєра.

💡 Функції верстака:
m1 = Ціна
m2= Відсоток пропозиції в прибутку
m3: Індикатор ведмежого ринку = реалізована ціна (або 200 DMA)
f1: 7-денна кореляція = corr(m1, m2, 7)
f2: Модель виявлення підлоги = if(f1, "<", 0.75, 1, 0)*if(m1, "<=", m3, 1, 0)*m1
f3: Кілька Майєра = m1/sma(m1,200)
------------------
Конструкція ідентична f2, проте ми замінимо умову в розділі B) на перевірку того, чи множник Майєра становить ≥ 2.4
Остаточний висновок
f4 =if(f1, "=", 2.4**, 1, 0)   *   m1

Висновок

Використовуючи аналоги методологій промисловості буріння гірських порід для аналізу в ланцюзі, ми запровадили метод відстеження потенційних перехідних періодів між ведмежим і бичачим ринками.

Кореляція між прибутковістю та ціною була досліджена для визначення перехідних фаз у циклі. Результат показав, що ціна та прибутковість ринку сильно корелюють, коли макротенденції повністю встановлені (кореляція ~ 0.9 до 1).

Однак на перехідному етапі кореляція між цими двома показниками падає до рівнів нижче 0.75. Це означає, що прибутковість пропозиції близька до крайніх точок перегину, зміни в поведінці інвестора, і що зміна ціни не призводить до пов’язаної зміни прибутковості. Ця структура ідеальна для розвороту макротренду.

Остаточна модель виявлення підлоги фактично фіксує наступні події за допомогою If-then-and конструкція заяви:

• Ціна нижча за реалізовану ціну, що свідчить про ймовірну ведмежу структуру ринку на пізній стадії.
• Кореляція між ціною та відсотком пропозиції в прибутку нижче 0.75
• Погіршення кореляції означає підвищену ймовірність того, що HODLers не переміщують свої кошти.

---