基于机器学习和链上分析的自动交易策略

在 Glassnode，我们相信可靠的数据是成功交易策略和决策的支柱。从这个意义上说，链上数据，包括直接来自区块链的资金流向、盈利水平和数字资产市场参与者情绪的信息，提供了未开发的潜在阿尔法来源。

然而，来自传统金融领域的专业人士经常对区块链衍生数据对于有意义的交易策略的适用性表现出一定程度的怀疑。为了正面解决这些保留问题，Glassnode 开发了一种创新方法来利用这些数据的预测能力。

使用这种依赖于我们数据的意义和先进机器学习算法的方法，我们的数据科学团队制作了 比特币夏普信号。这种自动化的定量交易策略既牢固地建立在区块链数据的基础上，又专为捕捉比特币市场带来的独特机会而量身定制。

比特币夏普信号不仅​​验证了此类数据的实用性，还为投资者提供了清晰、可操作的见解，证明了其在数字资产市场中的价值。

什么是链上数据以及 Glassnode 如何使用它进行交易

与主要关注价格变动的传统市场数据不同，链上指标提供了数字资产生态系统的实时脉搏。这些指标揭示了传统指标可能错过的投资者行为和市场趋势，提供了更深入的视角，并可能为未来走势提供更好的指标。通过机器学习整合这些见解，Glassnode 确定了对多头比特币交易策略最具预测潜力的指标。

Glassnode 创新方法的核心是监督机器学习模型，该模型可以系统地分析链上数据，以评估其与比特币市场走势的相关性。该模型以其透明度而著称，使投资者能够了解交易规则是如何从区块链活动中衍生出来的。它筛选大量数据集，以确定最能反映未来价格走势的链上指标。

该模型强调特征的重要性，以确定哪些链上指标与未来比特币价格走势具有最强的相关性。在分析的各种指标中，实体盈利百分比和短期持有者利润率（SOPR）成为采用比特币多头头寸的最有希望的指标。

实体盈利百分比是一个关键指标，因为它反映了整体市场健康状况和投资者情绪。高百分比表明大多数市场参与者处于有利地位，可能预示着持续的市场信心和看涨的前景。

另一方面，短期持有者 SOPR 关注近期交易的盈利能力，提供对短期投资者行为的洞察。当 SOPR 表明短期持有者看到利润时，它通常先于市场积极势头的时期，这使其成为进入多头头寸的时机的宝贵预测指标。

免责声明：为了保护知识产权，我们仅披露基本指标，例如 STH-SOPR 和实体利润百分比，而没有详细说明我们的交易策略开发中应用的具体转换和参数。因此，仅直接应用这些基本指标并不能复制我们复杂的实时交易模型所取得的结果。

揭开“金发姑娘区”的面纱

“金发姑娘区”是指 Glassnode 模型确定的用于启动比特币多头头寸的最佳条件，使用 SHAPy（SHapley Additive exPlanations）值确定。这些值量化了特定链上指标（例如实体利润百分比和短期持有者利润率（SOPR））对模型决策过程的影响，揭示了预示理想购买机会的关键阈值。通过分析 SHAP 值，该模型可以识别市场既不过分扩张也不过分看跌的精确条件，就像金发姑娘原则中的“恰到好处”情景。

从这种分析中，得出了一种启发式方法，将复杂的模型简化为更容易理解的策略，而不牺牲其分析深度。这种启发式方法虽然经过简化，但保留了模型的核心见解，为投资者提供了透明且有效的比特币交易方法。

这种方法已经被固化并编码到比特币夏普信号中。它概括了模型研究结果的本质，为基于链上数据分析促进的对市场动态的细致入微的理解来识别高概率进入点提供了清晰的指南。

绩效洞察和策略

Glassnode 采用的模型采用保守方法设计，优先考虑风险最小化，同时精确捕捉市场上升趋势。因此，基于该模型创建的策略平衡了收益潜力与防范下行风险的必要性。

比特币股票信号的样本外表现是对其预测能力的严格测试，凸显了其在驾驭波动的比特币市场方面的成功。通过分析训练阶段未使用的数据，该模型展示了识别有利可图的交易机会的一致能力，强调了链上数据的巨大预测能力。这一性能验证了该模型的战略方法，并增强了将链上分析纳入各种交易框架的价值。

使用现场表演跟踪器深入了解

Glassnode 的比特币夏普信号采用保守方法设计，优先考虑风险最小化，同时精确捕捉向上的市场趋势。因此，基于该模型创建的策略平衡了收益潜力与防范下行风险的必要性。

我们鼓励传统和数字金融领域的相关各方 查看模型的实时性能数据** 并考虑试用我们的链上分析服务。如需了解更多详细信息或使用我们的分析解决方案，请 联系我们的机构销售团队.

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免责声明：本报告不提供任何投资建议。 所有数据仅供参考和教育目的。 任何投资决定都不应基于此处提供的信息，您对自己的投资决定负全部责任。

** 包含 Signal 日常性能的仪表板目前仅可供 Glassnode Enterprise 客户使用。

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• Sumber: https://insights.glassnode.com/the-predictive-power-of-glassnode-data/