آن چین ڈیٹا کے ساتھ مارکیٹ کی رفتار کو ٹریک کرنا

آن-چین ڈیٹا ڈیجیٹل اثاثوں کی کارکردگی کے بارے میں شفافیت کی ایک قابل ذکر سطح کی اجازت دیتا ہے، اکثر اس حد تک جو روایتی مالیاتی اثاثوں کے لیے غیر معمولی ہے۔ اس شفافیت کا ایک فائدہ یہ ہے کہ یہ تجزیہ کاروں اور سرمایہ کاروں کو بہت وسیع پیمانے پر میٹرکس اور اشارے کے ذریعے مارکیٹ کے رجحانات اور رفتار کی نگرانی کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

اس آرٹیکل میں، ہم دریافت کریں گے کہ کس طرح آن چین ڈیٹا کو انفلیکشن پوائنٹس کی شناخت کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، اور بٹ کوائن کے لیے مثبت مارکیٹ کی رفتار کے مسلسل ادوار۔ ہم اس تصور کو چار آن چین تجزیہ زمروں کے لینز کے ذریعے دریافت کریں گے:

• 🟢 آن چین سرگرمی: نمو اور صارف کی بنیاد کی توسیع کے ادوار کی نشاندہی کرنے کے لیے نیٹ ورک کی سرگرمی اور اپنانے کا استعمال۔
• ؟؟؟؟ مارکیٹ منافع: ان ادوار کی نشاندہی کرنا جہاں سرمایہ کاروں کا غیر حقیقی منافع بہتر ہو رہا ہے۔
• ؟؟؟؟ خرچ کرنے کا رویہ: اسپاٹنگ ادوار جب موجودہ ہولڈرز کے منافع کو جذب کرنے کے لیے مانگ کی کافی آمد ہو۔
• 🟠 دولت کی تقسیم: پرانے اور نئے حاملین کے درمیان دولت کے توازن اور منتقلی پر غور کرنا۔

جب کہ ہر اشارے کو انفرادی طور پر سمجھا جا سکتا ہے، ہم مارکیٹ کی رفتار کی طاقت اور سمت کا اندازہ لگانے کے لیے ذیل میں دکھایا گیا ایک جامع انڈیکس بھی بنائیں گے۔

اس پورے مضمون میں ہم آن چین ڈیٹا کو پارس کرنے اور معمول پر لانے کے لیے مختلف تکنیکوں کا بھی مظاہرہ کریں گے جو تجزیہ کاروں کے لیے سبق آموز ہو سکتی ہیں۔

آن چین سرگرمی اور اپنانے

بٹ کوائن نیٹ ورک کا بڑھتا ہوا استعمال ترقی کے ادوار کے دوران ایک عام خصوصیت ہے، جہاں صارف کی بنیاد پھیلتی ہے، نیٹ ورک کی سرگرمی بڑھتی ہے، اور قیمت میں اضافہ ہوتا ہے۔ اس طرح، ہم میٹرکس کے ذریعے مثبت رفتار کے ادوار کی شناخت کر سکتے ہیں جو آن چین سرگرمی میں اضافے کو بیان کرتے ہیں۔

فیس کا بڑھتا ہوا دباؤ

پہلی مثال آن چین فیس ریونیو کو بلاک اسپیس ڈیمانڈ کے لیے بطور پراکسی استعمال کرتی ہے۔ فیس کا دباؤ اس وقت بڑھے گا جب صارفین بہت زیادہ عجلت کا اظہار کریں گے اور اگلے بلاک میں شمولیت کے لیے اعلیٰ فیس ادا کرنے پر آمادہ ہوں گے۔

اس مثال میں، ہم نے 2 سالہ رولنگ Z-Score کو فیس سے حاصل ہونے والے کان کنوں کی آمدنی کے تناسب سے لاگو کیا ہے۔ یہ میٹرک انتخاب اور زیڈ سکور کی تبدیلی دو مقاصد حاصل کرتی ہے:

• سائیکلوں میں سیٹ ڈیٹا کو معیاری بناتا ہے۔
• پچھلے 2 سال کے نصف سائیکل کی نسبت دھبوں کے انفلیکشن پوائنٹس (مثلاً بکھرتی ہوئی ریچھ کی مارکیٹ کی نسبت فیس میں اضافہ، یا سائیکل کی چوٹی کے بعد فیس میں کمی)۔

ایکسچینج انفلو والیوم مومنٹم

نیٹ ورک کی ترقی کے دورانیے کے دوران تبادلے سے متعلق حجم اور تجارتی سرگرمیوں کا بڑھنا بھی عام ہے۔ یہاں ہم ایکسچینج انفلو والیوم پر غور کرتے ہیں کیونکہ یہ Glassnode کے entity-adjustment heuristics سے فائدہ اٹھاتا ہے، اور اسپاٹ ٹریڈنگ کی سرگرمی کے لیے زیادہ براہ راست پراکسی ہے۔

ہم اس میٹرک کے لیے ایک سادہ تیز/سست حرکت کرنے والی اوسط کراس اوور تبدیلی کا استعمال کریں گے، ان ادوار کی تلاش کریں گے جہاں 30D-SMA 365D-SMA سے اوپر ہو۔ اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ قریبی مدت کی سرگرمی سست طویل مدتی بیس لائن سے زیادہ ہے۔

تجزیہ کار ان متحرک اوسطوں کے درمیان انحراف کی شدت پر بھی غور کر سکتے ہیں، نیز مزید جدید اشارے اور انحراف کی شناخت کے لیے ان کے میلان پر بھی غور کر سکتے ہیں۔

غیر حقیقی منافع اور قیمتوں کا تعین

آن چین تجزیہ کا بنیادی فائدہ ہر سکے کی قیمت کی بنیاد پر نظر رکھنے کی صلاحیت ہے جس پر اس نے آخری لین دین کیا تھا۔ ہم غیر حقیقی منافع/نقصان کی اس ٹول کٹ کو قیمت کے علاقوں کی نشاندہی کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں جہاں سپلائی کا ایک بڑا حجم ہاتھ بدل گیا ہے۔

منافع کے رجحان میں فراہمی

مارکیٹ میں مسلسل اضافے کے دوران، اسپاٹ کی قیمت سکے کی سپلائی کے بڑھتے ہوئے حجم (اس سپلائی کو 'منافع میں' ڈال کر) کی لاگت کی بنیاد سے اوپر چڑھتی رہتی ہے۔ روزانہ کے اتار چڑھاو کو ہموار کرنے کے لیے، ہم نے کل سپلائی ان پرافٹ [BTC] میٹرک پر 90D-EMA لاگو کیا ہے۔

اس کے بعد ہم مثبت رفتار کے ان ادوار کی نشاندہی کر سکتے ہیں جہاں منافع میں سپلائی کا 90D-EMA بڑھ رہا ہے۔ یہاں ہم 30 دن کا فرق استعمال کرتے ہیں اور اسے 🔵 آسکیلیٹر کے طور پر ڈسپلے کرتے ہیں۔ مثبت اقدار اس بات کی نشاندہی کرتی ہیں کہ گزشتہ 30 دنوں کے دوران منافع میں کل رسد میں اضافہ ہوا ہے۔

مزید جدید تجزیہ اس آسکیلیٹر کی وسعت اور انحراف پر غور کر سکتا ہے، خاص طور پر جیسا کہ اس کا تعلق سائیکل کی انتہا سے ہے (ATHs پر منافع میں 100% سپلائی، اور جب بڑی مقداریں سائیکل کی سطح کے قریب ہاتھ بدلتی ہیں)۔

MVRV اور AVIV انفلیکشن پوائنٹس

سرمایہ کار کے منافع میں انفلیکشن پوائنٹس کی نگرانی کا ایک اور طاقتور ٹول MVRV تناسب ہے۔ ہماری سابقہ ​​رپورٹ میں، MVRV تناسب میں مہارت حاصل کرنا، ہم نے 365D-SMA کراس اوور طریقہ کار کی بنیاد پر مارکیٹ کی رفتار کو ٹریک کرنے کے لیے ایک انڈیکیٹر قائم کیا۔

ابھی حال ہی میں، ہم نے اے آر کے انویسٹ کے ساتھ AVIV تناسب تیار کیا ہے۔ سکے ٹائم اکنامکس فریم ورک. ہم AVIV کو فعال سرمایہ کاروں کے لیے غیر حقیقی منافع/نقصان کا زیادہ نمائندہ تصور کرتے ہیں۔ اس سے، ہم مارکیٹ انفلیکشن پوائنٹس کی شناخت کر سکتے ہیں:

• مثبت رفتار: AVIV اپنے 365D-SMA سے اوپر جاتا ہے کیونکہ سرمایہ کاروں کے منافع میں بہتری آتی ہے، اکثر یہ ظاہر کرتا ہے کہ بہت سے سرمایہ کار اب سازگار لاگت کی بنیاد پر سکے رکھتے ہیں۔
• منفی رفتار: AVIV اپنے 365D-SMA سے نیچے کراس کرتا ہے کیونکہ سرمایہ کاروں کا منافع خراب ہوتا جاتا ہے، اکثر یہ ظاہر کرتا ہے کہ بہت سے سرمایہ کار بلند اور پانی کے اندر لاگت کی بنیاد پر پھنس گئے ہیں۔

منافع میں مختصر مدت کے حاملین

ہم شارٹ ٹرم ہولڈر MVRV کا بھی فائدہ اٹھا سکتے ہیں تاکہ مارکیٹ میں داخل ہونے والی نئی مانگ کے غیر حقیقی منافع یا نقصان کا خاص طور پر پتہ لگایا جا سکے۔ STH لاگت کی بنیاد کا اسپاٹ پرائس سے موازنہ کرنا اس دباؤ کی ڈگری کی بصیرت فراہم کرتا ہے جس کا سامنا نئے مارکیٹ کے شرکاء کو نقصان پر یا پھر منافع لینے کے لیے ہو رہا ہے۔

ایک بہت ہی آسان مومینٹم انڈیکیٹر کو ٹریکنگ پیریڈز کے ذریعے حاصل کیا جا سکتا ہے جہاں STH-MVRV 1.0 سے اوپر یا نیچے تجارت کرتا ہے۔

یہ خاص ویرینٹ کافی جوابدہ ہوگا (MVRV اور AVIV کے نسبت) کیونکہ یہ صرف آخری 155 دنوں کے اندر منتقل کیے گئے سکوں پر غور کرتا ہے۔ اس طرح، یہ ان ادوار کے لیے کافی حساس ہوتا ہے جب حال ہی میں بہت سارے سکے ایک مخصوص قیمت کی حد کے اندر تبدیل ہوتے ہیں۔ جیسا کہ قیمت اس کلسٹر سے دور ہوتی ہے، یہ ڈرامائی طور پر STHs کے غیر حقیقی منافع/نقصان کی پوزیشن کو تبدیل کرتی ہے۔

منافع/نقصان اور خرچ کی سرگرمی کا احساس

پچھلے حصے میں، ہم نے غیر حقیقی منافع/نقصان کی ترغیبات کا اندازہ کیا جو مارکیٹ کے شرکاء کو فیصلے کرنے پر مجبور کرتے ہیں۔ ان مشاہدات کو میٹرکس کے ساتھ اچھی طرح سے جوڑا گیا ہے جو یہ بتاتے ہیں کہ آیا سرمایہ کار ان مراعات کے جواب میں واقعی کارروائی کرتے ہیں۔

اس طرح، اگلا منطقی قدم ان دباؤ کے لیے مارکیٹ کے ردعمل کا اندازہ لگانا ہے۔

ایس او پی آر مومینٹم

پہلا میٹرک جس پر ہم غور کرتے ہیں وہ SOPR انڈیکیٹر ہے، جو کسی بھی دن کے شرکاء کے منافع اور نقصان کے واقعات کی اوسط شدت کا اندازہ لگاتا ہے۔ مقصد ان ادوار کی نشاندہی کرنا ہے جب طویل مدتی بیس لائن کے مقابلہ میں منافع لینے میں اضافہ ہوتا ہے۔

اس کو حاصل کرنے کے لیے، ہم دوبارہ تیز/سست رفتار کراس اوور حکمت عملی کا استعمال کرتے ہیں جو SOPR میٹرک پر لاگو ہوتی ہے۔ ہم اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کہ ہم صرف معاشی طور پر بامعنی لین دین کی گرفت کرتے ہیں، اور داخلی لین دین اور خود خرچوں کو خارج کرتے ہیں، اپنے ہستی کے ساتھ ایڈجسٹ شدہ SOPR ویرینٹ کو بھی استعمال کریں گے۔

دوسرا میٹرک جس پر غور کرنا ہے وہ حقیقی منافع اور حقیقی نقصان کے درمیان تناسب ہے۔ یہ ٹولز حکومتی تبدیلیوں کے دوران خاص طور پر حساس ہوتے ہیں جیسے:

• مضبوط اضافے کے دوران نقصان میں نسبتاً کم سکے ہوتے ہیں۔ تاہم یہ اصلاحات کے دوران تیزی سے تبدیل ہوتا ہے، کیونکہ حالیہ خریدار گھبرا جاتے ہیں اور پہلے منافع بخش سکے خسارے میں خرچ کرتے ہیں۔
• ریچھ سائیکل کم ہونے کے قریب، بہت سے سرمایہ کار بھاری نقصان پر سر تسلیم خم کرتے ہیں، اور منافع میں نسبتاً کم سکے ہوتے ہیں۔ جیسے ہی مارکیٹ کی بحالی شروع ہوتی ہے، پچھلے مندی کے رجحان کی نسبت حقیقی منافع میں ڈرامائی اضافہ ہوتا ہے۔

ہم ان ادوار کو نمایاں کرنے کے لیے ایک بار پھر ایک مومینٹم کراس اوور طریقہ کار استعمال کریں گے جہاں منافع/نقصان کا تناسب دونوں سمتوں میں تیزی سے سرعت کا سامنا کر رہا ہے۔ یہ رجحان انفلیکشن پوائنٹس کی شناخت میں معاون ہے۔

دولت کی منتقلی۔

SLRV ربن مومینٹم

حتمی خصوصیت جس پر ہم بحث کریں گے وہ ہے دولت کی طویل مدتی سرمایہ کاروں سے نئے اور اکثر کم تجربہ کار سرمایہ کاروں کو منتقلی۔ عام طور پر، سائیکل بوٹمز کو لانگ ٹرم ہولڈرز کے پاس موجود غیر متناسب دولت سے ممتاز کیا جاتا ہے۔ اس کے برعکس، شارٹ ٹرم ہولڈرز کے ذریعہ سائیکل ٹاپس کو اکثر اہم سنترپتی کے ذریعہ وقفہ دیا جاتا ہے۔

ان دو گروہوں کے درمیان دولت کے توازن کو پھر موجودہ دور کی پوزیشن میں بصیرت فراہم کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔

اس مظاہر کو ماڈل کرنے کے لیے، ہم SLVR میٹرک کا استعمال کریں گے، جو 24 گھنٹے کی عمر کے سکوں کے پاس موجود دولت کا 6m-1y کی عمر کے سکوں سے موازنہ کرتا ہے۔ 30 دن سے لے کر 150 دن تک کا ایک مومینٹم کراس اوور استعمال کیا جاتا ہے، جیسا کہ اصل میں میٹرک مصنف نے تجویز کیا ہے۔ کیپریول انویسٹمنٹس.

ایک جامع مومینٹم انڈیکیٹر کی تعمیر

آخر میں، ایک جامع ماڈل تیار کرنے کے لیے مذکورہ بالا کئی شرائط کا ایک جامع اشاریہ بنایا جا سکتا ہے۔ مقصد مختلف زمروں میں سنگم کا اندازہ لگانا ہے۔ منافع, خرچ کرنے کا رویہ, آن چین سرگرمی اور دولت کی منتقلی۔.

یہاں ہم نے ہر ایک جزو کو یکساں طور پر وزن کیا ہے، اور جب نیلے رنگ میں 4 میں سے 8 شرائط پوری ہو جائیں تو پرچم لگانے کے لیے ایک سادہ شرط کا اطلاق کیا ہے۔ اس نے تاریخی طور پر ایسے ادوار کی نشاندہی کی ہے جب بٹ کوائن مارکیٹ ایک پائیدار اپ ٹرینڈ میں ہے۔ جب تمام آٹھ شرائط جامنی رنگ میں پوری ہو جائیں تو ہم پرچم بھی لگا سکتے ہیں، جو تمام زمروں میں انتہائی مضبوط مثبت رفتار کے ساتھ ادوار کی نشاندہی کرتا ہے۔

اس کے برعکس، 4 سے کم کی ایک جامع اشاریہ کی قدر ظاہر کرتی ہے کہ نیٹ پر، ان مومینٹم کنڈیشنز کی اکثریت منفی ہے۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ مارکیٹ مجموعی طور پر منفی رفتار کا سامنا کر رہی ہے، اور عام طور پر اس کا تجربہ تمام ریچھ مارکیٹوں میں ہوتا ہے، بشمول ابتدائی انفلیکشن پوائنٹس۔

خلاصہ اور نتیجہ

آن-چین ڈیٹا تجزیہ کاروں اور سرمایہ کاروں کو ڈیجیٹل اثاثوں کے اندر کارکردگی، اپنانے، اور سرمایہ کاروں کی پوزیشننگ میں نمایاں حد تک شفافیت فراہم کرتا ہے۔ اس حصے میں، ہم نے مختلف ڈیٹا کیٹیگریز میں مارکیٹ کی رفتار کا اندازہ لگانے کے لیے کئی طریقوں اور فریم ورک کو اجاگر کیا۔

اعلان دستبرداری: یہ رپورٹ سرمایہ کاری کا کوئی مشورہ فراہم نہیں کرتی ہے۔ تمام ڈیٹا صرف معلومات اور تعلیمی مقاصد کے لیے فراہم کیا گیا ہے۔ سرمایہ کاری کا کوئی فیصلہ یہاں فراہم کردہ معلومات پر مبنی نہیں ہوگا اور آپ اپنے سرمایہ کاری کے فیصلوں کے مکمل طور پر ذمہ دار ہیں۔

پیش کردہ ایکسچینج بیلنس Glassnode کے ایڈریس لیبلز کے جامع ڈیٹا بیس سے اخذ کیے گئے ہیں، جو باضابطہ طور پر شائع شدہ تبادلہ معلومات اور ملکیتی کلسٹرنگ الگورتھم دونوں کے ذریعے جمع کیے جاتے ہیں۔ جب کہ ہم ایکسچینج بیلنس کی نمائندگی کرنے میں انتہائی درستگی کو یقینی بنانے کی کوشش کرتے ہیں، یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ یہ اعداد و شمار ہمیشہ ایکسچینج کے تمام ذخائر کو سمیٹ نہیں سکتے، خاص طور پر جب ایکسچینج اپنے سرکاری پتے ظاہر کرنے سے گریز کریں۔ ہم صارفین سے گزارش کرتے ہیں کہ ان میٹرکس کو استعمال کرتے وقت احتیاط اور صوابدید کا مظاہرہ کریں۔ Glassnode کو کسی بھی تضاد یا ممکنہ غلطیوں کے لیے ذمہ دار نہیں ٹھہرایا جائے گا۔ ایکسچینج ڈیٹا استعمال کرتے وقت براہ کرم ہمارا شفافیت کا نوٹس پڑھیں.

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://insights.glassnode.com/the-week-onchain-week-06-2024/