Phát hiện trên cùng / dưới cùng của chu kỳ: Sử dụng các khái niệm khoan trong phân tích trên dây chuyền

---

Nhịp đập thị trường

Market Pulses là một bộ nội dung glassnode cao cấp, được phát hành hàng tuần cho các thành viên Cao cấp và Chuyên nghiệp trên Diễn đàn Glassnode. Phần này đã được phát hành miễn phí để hỗ trợ việc phát hành một Bàn làm việc mới được cài đặt sẵn, mà chúng tôi phát triển trong phân tích dưới đây.

Chuỗi Market Pulse tìm cách trình bày các khái niệm và phương pháp độc đáo để phân tích thị trường Bitcoin và tiền điện tử, tập trung vào hướng dẫn từng bước để sử dụng công cụ Workbench và Glassnode.

---

Giới thiệu

Ước tính độ cứng/độ bền của đá ở độ sâu tùy ý trong quá trình khoan là một thách thức nổi bật giữa các nhà địa chất và kỹ sư dầu khí, còn được gọi là Đo lường trong khi khoan (MWD). Khái niệm cốt lõi trong MWD là theo dõi sự bất thường của lực (áp suất) tiềm ẩn trong quá trình khoan và sau đó liên kết sự dao động của áp suất với sự thay đổi độ cứng/cường độ của đá ở độ sâu khoan hiện tại.

Sự tương tự giữa thị trường và khoan

Trong Market Pulse này, chúng tôi tận dụng các nguyên tắc được sử dụng trong phân tích hành vi Bitcoin để phát triển một khuôn khổ tương tự như MWD. Mục đích là để đánh giá khả năng phục hồi của các nhà đầu tư đối với biến động giá cả.

Mục tiêu của phần này là phát triển một phép loại suy tương tự trong việc đánh giá khả năng phục hồi của các nhà đầu tư trước sự biến động giá cả. Nói cách khác, bằng cách khớp các biến sau;

• Thay đổi giá ≡ Thay đổi áp suất
• Phần trăm nguồn cung trong thay đổi lợi nhuận ≡ Biến thiên tỷ lệ thâm nhập
• người bán cạn kiệt ≡ Độ cứng/Sức mạnh của đá

Chúng tôi có thể theo dõi mối tương quan giữa thay đổi Giá và thay đổi về % Cung trong Lợi nhuận nhằm cố gắng ước tính theo người bán cạn kiệt kinh nghiệm trong suốt giai đoạn hình thành đáy của thị trường.

Logic đằng sau phép ẩn dụ này được thành lập dựa trên sự gián đoạn không thường xuyên của sự hội tụ giữa sự thay đổi về giá và khả năng sinh lời của nguồn cung. Biểu đồ sau đây xác nhận sự hợp lưu giữa lợi nhuận nguồn cung 🟠 và thay đổi giá giao ngay 🟣 đối với ATH mới nhất.

Mặc dù có mối tương quan nổi bật giữa hai số liệu này trong dài hạn, nhưng ở quy mô vi mô, có nhiều khoảng thời gian nhất thời mà khả năng sinh lời của nguồn cung không theo kịp xu hướng thay đổi giá.

Nói cách khác, khi thị trường trải qua một thị trường giá xuống kéo dài (hoặc thị trường giá lên), sự cạn kiệt của người bán (hoặc người mua) khiến mối tương quan giá ngắn hạn với phần trăm nguồn cung trong lợi nhuận lệch khỏi phạm vi điển hình của nó (~0.9 đến 1).

---

Một mối tương quan tò mò

Hình dưới đây trình bày mối tương quan trong 7 ngày giữa giá và Phần trăm cung trong lợi nhuận và mức cao 🟩 (0.9

💡 Chức năng bàn làm việc:
m1 = Giá
m2 = Phần trăm nguồn cung trong lợi nhuận
f1 = Tương quan 7 ngày = corr(m1, m2, 7)

Như thể hiện trong biểu đồ trên, mối tương quan được thảo luận luôn duy trì trong phạm vi từ 0.9 đến 1 trong một phần đáng kể của chu kỳ thị trường điển hình. Tuy nhiên, khi xu hướng vĩ mô đang trải qua giai đoạn chuyển tiếp giữa thị trường giá lên và giá xuống (hoặc ngược lại), mối tương quan này sẽ giảm nhiều lần xuống các giá trị dưới 0.75.

Hành vi này có thể được thể hiện trong một trong các trường hợp sau:

• Chuyển đổi từ thị trường giá xuống sang giá tăng 🟩, khi thị trường gấu đang ở giai đoạn cuối và người bán đã cạn kiệt. Sự thất vọng này khiến những người tham gia còn lại miễn cưỡng chuyển tiền của họ, do đó, mối tương quan giữa giá và khả năng sinh lời của nguồn cung lệch khỏi phạm vi 0.9-1.
• Chuyển đổi từ Bull sang Bear Market 🟥, nơi thị trường tăng giá là parabol và gần 100% nguồn cung có lãi do giá giao dịch cao hơn ATH trước đó. Do đó, mối tương quan giữa giá và lợi nhuận giảm dần trong giai đoạn này cho đến khi thị trường bước vào giai đoạn giảm giá sau ATH.

Ứng dụng: Thị trường gấu

Hiện tại, thị trường đang có nhiều dấu hiệu của giai đoạn phát hiện đáy. Do đó, Chuyển đổi từ thị trường giá xuống sang giá tăng là khoảng thời gian đáng quan tâm. Để làm nổi bật những điểm bất thường trong mối tương quan, chúng tôi chỉ đánh dấu những ngày mà mối tương quan này nhỏ hơn 0.75.

Tiếp theo, chúng ta có thể tính đến những bất thường chỉ có trong xu hướng thị trường giá xuống. Đối với điều này, chúng tôi chỉ xem xét các mục trong khi giá thị trường thấp hơn giá thực tế. tức là trong khi thị trường rộng lớn hơn đang ở trong tình trạng thua lỗ tổng thể, chưa thực hiện. Một tùy chọn khác rộng hơn có thể là lọc các mức giá dưới đường trung bình động 200 ngày.

💡 Chức năng bàn làm việc:
m1 = Giá
m2 = Phần trăm nguồn cung trong lợi nhuận
m3: Chỉ báo thị trường gấu = Giá thực hiện (hoặc 200DMA)
f1: Tương quan 7 ngày = corr(m1, m2, 7)
-----------------
Để xây dựng chỉ báo mô hình sàn được hiển thị trong ⚫, chúng tôi sẽ nhân một tổ hợp của hai if-then tuyên bố để sản xuất một AND tuyên bố.

Đầu tiên Nếu: Nếu Tương quan < 0.75, trả về 1, Khác trả về 0.
A) if(f1, "<", 0.75, 1, 0)
Nếu thứ hai: Nếu Giá < Giá thực tế, trả về 1, ngược lại trả về 0.
B) if(m1, "<=", m3, 1, 0)
Kết hợp nếu:
A * B * m1 —> cái này sẽ trả về 1*1*Giá khi các điều kiện là True. Đảm bảo đặt trục Y thành biểu đồ giá và Kiểu biểu đồ thành Thanh.

Output thức
f2= if(f1, "<", 0.75, 1, 0)   *  if(m1, "<=", m3, 1, 0)   *   m1

Ứng dụng: Thị trường giá lên

Chúng ta cũng có thể sử dụng kỹ thuật tương tự này để xác định sự hình thành đỉnh của chu kỳ, sử dụng đường trung bình động 200 ngày nổi tiếng và bộ dao động phái sinh Mayer nhiều như chu kỳ tăng của chúng tôi cực đoan. trong lịch sử, Mayer nhiều các giá trị trên 2.4 đã báo hiệu một thị trường Bitcoin tương đối nóng, với giá giao dịch ở mức cao hơn 240% so với MA 200 ngày.

Giờ đây, chúng ta có thể thiết lập quá trình chuyển đổi chu kỳ từ tăng sang giảm tương đương, bằng cách hoán đổi thử nghiệm có điều kiện liên quan đến Giá thực tế, lấy giá trị tối thiểu của Bội số Mayer.

💡 Chức năng bàn làm việc:
m1 = Giá
m2= Phần trăm nguồn cung trong lợi nhuận
m3: Chỉ báo thị trường gấu = Giá thực hiện (hoặc 200DMA)
f1: Tương quan 7 ngày = corr(m1, m2, 7)
f2: Mô hình phát hiện sàn = if(f1, "<", 0.75, 1, 0)*if(m1, "<=", m3, 1, 0)*m1
f3: Mayer Nhiều = m1/sma(m1,200)
------------------
Việc xây dựng giống hệt như f2, tuy nhiên, chúng ta sẽ hoán đổi điều kiện ở phần B) với phép kiểm tra xem Bội số Mayer có ≥ 2.4 hay không
Output thức
f4 =if(f1, "=", 2.4**, 1, 0)   *   m1

Kết luận

Sử dụng các phương pháp tương tự từ ngành công nghiệp khoan đá trong phân tích trên chuỗi, chúng tôi đã giới thiệu một phương pháp để theo dõi các giai đoạn chuyển tiếp tiềm năng giữa thị trường giá xuống và thị trường giá lên.

Mối tương quan giữa lợi nhuận và giá đã được kiểm tra để xác định các giai đoạn chuyển đổi trong một chu kỳ. Kết quả cho thấy giá và lợi nhuận thị trường có mối tương quan cao khi các xu hướng vĩ mô được thiết lập đầy đủ (tương quan ~ 0.9 đến 1).

Tuy nhiên, trong giai đoạn chuyển tiếp, mối tương quan giữa hai số liệu này giảm xuống mức dưới 0.75. Điều này có nghĩa là khả năng sinh lời của nguồn cung gần với các điểm uốn cực đoan của nó, sự thay đổi trong hành vi của nhà đầu tư và sự thay đổi giá đó không dẫn đến sự thay đổi về khả năng sinh lời liên quan. Cấu trúc này lý tưởng cho việc đảo ngược xu hướng vĩ mô.

Mô hình Phát hiện Tầng cuối cùng về cơ bản nắm bắt các sự kiện sau bằng cách sử dụng If-then-and xây dựng tuyên bố:

• Giá thấp hơn Giá thực tế, báo hiệu cấu trúc thị trường giá xuống ở giai đoạn cuối có thể xảy ra.
• Mối tương quan giữa Giá và Phần trăm cung trong Lợi nhuận dưới 0.75
• Sự suy giảm của mối tương quan biểu thị khả năng các HODLer không chuyển tiền của họ tăng lên.

---