Bu makale, toplam 10 makale ile On-Chain Data Academy serisinin 9. makalesidir. Zincir üstü veri analizini anlamak için sizi adım adım yönlendirin, ilgilenen okuyucuları bu makale dizisini takip etmeye davet edin. (Özet: Zincir Üstü Veri Akademisi (6): ARK katılımıyla yeni bir BTC sihirli fiyatlandırma metodolojisi (I) ) (Arka plan eki: Zincir üstü veri akademisi (7): ARK katılımlı yeni bir BTC sihirli fiyatlandırma metodolojisi seti (II) TLDR RUPL yazı dizisi 2'ye bölünecek, bu ilk RUPL piyasanın mevcut "gerçekleşmemiş kar ve zarar" durumunu sunabilir RUPL'yi gözlemleyerek, piyasanın üst ve alt çalışma yasasını bulabilirsiniz RUPL'ye göre bir Tasarlanan alttan okuma modeli, RUPL Giriş RUPL, tam adı Göreceli Gerçekleşmemiş Kar ve Zarar, Çince çevirisi "göreceli gerçekleşmemiş kar ve zarar"ı paylaşır. Göstergenin kendisi RUP ve RUL olmak üzere iki parçaya ayrılabilir. RUP'u örnek alırsak, hesaplama şu şekildedir: "Mevcut fiyatı" "her BTC'nin son transferindeki fiyat" ile karşılaştırın ve çipleri "mevcut fiyat > son transfer fiyatı" ile kar çipleri olarak sınıflandırın. Gerçekleşmemiş Kâr elde etmek için her bir çipin karını karşılık gelen fiş sayısıyla çarpın. Son olarak, elde edilen veriler o andaki piyasa değerine göre standartlaştırılacaktır. Başka bir deyişle, Gerçekleşmemiş Kâr, cari piyasadaki "gerçekleşmemiş kârların toplamı"dır; Öte yandan RUP, farklı dönemlerdeki piyasa kazançlarını karşılaştırmak için bu verileri piyasa değerine göre normalleştirir. RUL'un algoritması RUP'un mantığıyla tamamen aynı, bu yüzden burada ayrıntıya girmeyeceğim. Yukarıda gösterildiği gibi, yeşil çizgi RUP ve kırmızı çizgi RUL'dur. Fiyatın RUP ile yüksek oranda pozitif korelasyon gösterdiğini ve RUL ile oldukça negatif korelasyon gösterdiğini görebiliriz. Bu sezgiseldir, çünkü madalyonun fiyatı yükseldikçe, gerçekleşmemiş kar çiplerinin kârlarının toplamı doğal olarak artar. Ancak yukarıdaki grafiğe daha fazla bakarsak, RUL'un birkaç periyotta RUP'u (kırmızı çizgi yeşil çizginin üzerindedir) aştığını göreceğiz, bu da piyasanın bir bütün olarak gerçekleşmemiş P&L pozisyonunun negatif olduğu anlamına geliyor, bu durum özellikle önemli mi? Okumaya devam etmek ... RUPL'nin alttan okuma uygulaması Eski bir deyiş vardır: "Başkaları korktuğunda ben açgözlüyüm", piyasanın çip sahipleri, genel ortalama kayıp durumundayken, cips toplamak için pazara girmemiz gereken bir zaman olabilir. Yukarıdaki şekilde gösterildiği gibi, bu sinyal grafiğini elde etmek için RUL > RUP'un zaman dilimini işaretledim. RUL > RUP'un temelde periyodik olarak büyük bir dibe karşılık geldiğini açıkça görebiliriz! Bu hiçbir şekilde basit bir kılıç değildir, mantık şudur: "piyasa bir bütün olarak kaybetme durumundayken, bu, tuzakçının fiyat çok düşük olduğu için fişlerini satmak istemeyeceği anlamına gelir", satış baskısında keskin bir azalma olması durumunda, alımda hafif bir artış olduğu sürece, trend tersine dönebilir ve yükselmeye başlayabilir. Bu mantık, önceki makalede tanıtılan LTH-RP dipten avlanma stratejisine çok benzer ve ilgilenen okuyucular önceki gönderilere göz atabilir. RUPL dip okuma modelinin tasarım mantığını paylaşmak O zaman, bir an için RUL'u görmezden gelelim ve RUP grafiğinin kendisine odaklanalım ve RUP'un tarihteki dip değerlerinin aslında çok yakın olduğunu göreceğiz. Örneğin, RUP'un 0,4'ün nerede < net bir şekilde görebilmemiz için RUP grafiğine 0.4'lük yatay bir çizgi ekledim. (0.4 burada ayarlanabilir bir parametredir, daha sonra tekrar bahsedilecektir) RUP'un nispeten belirgin bir alt alana sahip olduğunu bulduğumuzda, sinyal üzerinde ikincil filtreleme yapmak için önceki "RUP < RUL" koşuluna RUP < 0.4 koşulunu üst üste koyabiliriz ve sonuç aşağıdaki gibidir: Bu, nihai tasarım modelimizin daha doğru olabilmesi için sinyal ekranından filtreleme etkisini elde etmek için model tasarlarken çok yaygın bir yöntemdir. Yukarıdaki şekildeki iki koşul (RUP < 0.4 > RUP < RUL), filtreleme etkisi çok açık değildir, ancak yakından bakarsanız, yine de basit RUP < RUL'dan daha katı olduğunu görebilirsiniz. Burada, 0,4'ü aşağı ayarlarsanız (örneğin, 0,38'e), genel sinyali daha sıkı hale getirebilirsiniz; Ancak, parametreleri ayarlama sürecinde, yine de aşırı öğrenme sorununa dikkat etmeniz gerekir, sonuçta, modeli geçmiş verilere dayanarak uydurmanın gelecekte başarısız olması muhtemeldir! Sonuç Yukarıdakilerin hepsi zincir üstü veri akademisi (dokuz) ile ilgilidir, bir sonraki makale RUP'a daha derinlemesine bir giriş yapacak ve sizinle klasik bir en iyi sinyali paylaşacaktır. Zincir üstü veri analizi hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular, bu makale dizisini takip ettiğinizden emin olun! Daha fazla zincir üstü veri analizi ve eğitim içeriği görmek istiyorsanız, lütfen Twitter (X) hesabımı takip edin! Umarım bu makale size yardımcı olur, okuduğunuz için teşekkürler. İlgili hikayeler zincir üstü veri akademisi (8): ARK araştırması ile yeni bir BTC sihirli fiyatlandırma metodolojisi! (III) Zincir Üstü Veri Akademisi (1): BTC'nin tüm piyasadaki ortalama maliyetinin ne olduğunu biliyor musunuz? On-Chain Data Academy (II): Her zaman para kazanan Hodler'lar için maliyeti nedir? "On-Chain Data Academy (9): Piyasa Barometresi RUPL(I) - Veri Tanıtımı ve Alt Okuma Uygulaması" Bu makale ilk olarak BlockTempo'nun "Dinamik Trend - En Etkili Blockchain Haber Medyası" nda yayınlanmıştır.
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
On-Chain Data Academy (IX): Piyasa Barometresi RUPL(I) - Veri Tanıtımı ve Dip Uygulaması
Bu makale, toplam 10 makale ile On-Chain Data Academy serisinin 9. makalesidir. Zincir üstü veri analizini anlamak için sizi adım adım yönlendirin, ilgilenen okuyucuları bu makale dizisini takip etmeye davet edin. (Özet: Zincir Üstü Veri Akademisi (6): ARK katılımıyla yeni bir BTC sihirli fiyatlandırma metodolojisi (I) ) (Arka plan eki: Zincir üstü veri akademisi (7): ARK katılımlı yeni bir BTC sihirli fiyatlandırma metodolojisi seti (II) TLDR RUPL yazı dizisi 2'ye bölünecek, bu ilk RUPL piyasanın mevcut "gerçekleşmemiş kar ve zarar" durumunu sunabilir RUPL'yi gözlemleyerek, piyasanın üst ve alt çalışma yasasını bulabilirsiniz RUPL'ye göre bir Tasarlanan alttan okuma modeli, RUPL Giriş RUPL, tam adı Göreceli Gerçekleşmemiş Kar ve Zarar, Çince çevirisi "göreceli gerçekleşmemiş kar ve zarar"ı paylaşır. Göstergenin kendisi RUP ve RUL olmak üzere iki parçaya ayrılabilir. RUP'u örnek alırsak, hesaplama şu şekildedir: "Mevcut fiyatı" "her BTC'nin son transferindeki fiyat" ile karşılaştırın ve çipleri "mevcut fiyat > son transfer fiyatı" ile kar çipleri olarak sınıflandırın. Gerçekleşmemiş Kâr elde etmek için her bir çipin karını karşılık gelen fiş sayısıyla çarpın. Son olarak, elde edilen veriler o andaki piyasa değerine göre standartlaştırılacaktır. Başka bir deyişle, Gerçekleşmemiş Kâr, cari piyasadaki "gerçekleşmemiş kârların toplamı"dır; Öte yandan RUP, farklı dönemlerdeki piyasa kazançlarını karşılaştırmak için bu verileri piyasa değerine göre normalleştirir. RUL'un algoritması RUP'un mantığıyla tamamen aynı, bu yüzden burada ayrıntıya girmeyeceğim. Yukarıda gösterildiği gibi, yeşil çizgi RUP ve kırmızı çizgi RUL'dur. Fiyatın RUP ile yüksek oranda pozitif korelasyon gösterdiğini ve RUL ile oldukça negatif korelasyon gösterdiğini görebiliriz. Bu sezgiseldir, çünkü madalyonun fiyatı yükseldikçe, gerçekleşmemiş kar çiplerinin kârlarının toplamı doğal olarak artar. Ancak yukarıdaki grafiğe daha fazla bakarsak, RUL'un birkaç periyotta RUP'u (kırmızı çizgi yeşil çizginin üzerindedir) aştığını göreceğiz, bu da piyasanın bir bütün olarak gerçekleşmemiş P&L pozisyonunun negatif olduğu anlamına geliyor, bu durum özellikle önemli mi? Okumaya devam etmek ... RUPL'nin alttan okuma uygulaması Eski bir deyiş vardır: "Başkaları korktuğunda ben açgözlüyüm", piyasanın çip sahipleri, genel ortalama kayıp durumundayken, cips toplamak için pazara girmemiz gereken bir zaman olabilir. Yukarıdaki şekilde gösterildiği gibi, bu sinyal grafiğini elde etmek için RUL > RUP'un zaman dilimini işaretledim. RUL > RUP'un temelde periyodik olarak büyük bir dibe karşılık geldiğini açıkça görebiliriz! Bu hiçbir şekilde basit bir kılıç değildir, mantık şudur: "piyasa bir bütün olarak kaybetme durumundayken, bu, tuzakçının fiyat çok düşük olduğu için fişlerini satmak istemeyeceği anlamına gelir", satış baskısında keskin bir azalma olması durumunda, alımda hafif bir artış olduğu sürece, trend tersine dönebilir ve yükselmeye başlayabilir. Bu mantık, önceki makalede tanıtılan LTH-RP dipten avlanma stratejisine çok benzer ve ilgilenen okuyucular önceki gönderilere göz atabilir. RUPL dip okuma modelinin tasarım mantığını paylaşmak O zaman, bir an için RUL'u görmezden gelelim ve RUP grafiğinin kendisine odaklanalım ve RUP'un tarihteki dip değerlerinin aslında çok yakın olduğunu göreceğiz. Örneğin, RUP'un 0,4'ün nerede < net bir şekilde görebilmemiz için RUP grafiğine 0.4'lük yatay bir çizgi ekledim. (0.4 burada ayarlanabilir bir parametredir, daha sonra tekrar bahsedilecektir) RUP'un nispeten belirgin bir alt alana sahip olduğunu bulduğumuzda, sinyal üzerinde ikincil filtreleme yapmak için önceki "RUP < RUL" koşuluna RUP < 0.4 koşulunu üst üste koyabiliriz ve sonuç aşağıdaki gibidir: Bu, nihai tasarım modelimizin daha doğru olabilmesi için sinyal ekranından filtreleme etkisini elde etmek için model tasarlarken çok yaygın bir yöntemdir. Yukarıdaki şekildeki iki koşul (RUP < 0.4 > RUP < RUL), filtreleme etkisi çok açık değildir, ancak yakından bakarsanız, yine de basit RUP < RUL'dan daha katı olduğunu görebilirsiniz. Burada, 0,4'ü aşağı ayarlarsanız (örneğin, 0,38'e), genel sinyali daha sıkı hale getirebilirsiniz; Ancak, parametreleri ayarlama sürecinde, yine de aşırı öğrenme sorununa dikkat etmeniz gerekir, sonuçta, modeli geçmiş verilere dayanarak uydurmanın gelecekte başarısız olması muhtemeldir! Sonuç Yukarıdakilerin hepsi zincir üstü veri akademisi (dokuz) ile ilgilidir, bir sonraki makale RUP'a daha derinlemesine bir giriş yapacak ve sizinle klasik bir en iyi sinyali paylaşacaktır. Zincir üstü veri analizi hakkında daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular, bu makale dizisini takip ettiğinizden emin olun! Daha fazla zincir üstü veri analizi ve eğitim içeriği görmek istiyorsanız, lütfen Twitter (X) hesabımı takip edin! Umarım bu makale size yardımcı olur, okuduğunuz için teşekkürler. İlgili hikayeler zincir üstü veri akademisi (8): ARK araştırması ile yeni bir BTC sihirli fiyatlandırma metodolojisi! (III) Zincir Üstü Veri Akademisi (1): BTC'nin tüm piyasadaki ortalama maliyetinin ne olduğunu biliyor musunuz? On-Chain Data Academy (II): Her zaman para kazanan Hodler'lar için maliyeti nedir? "On-Chain Data Academy (9): Piyasa Barometresi RUPL(I) - Veri Tanıtımı ve Alt Okuma Uygulaması" Bu makale ilk olarak BlockTempo'nun "Dinamik Trend - En Etkili Blockchain Haber Medyası" nda yayınlanmıştır.