Strategija avtomatiziranega trgovanja, ki temelji na strojnem učenju in analizi v verigi

Pri Glassnode verjamemo, da so zanesljivi podatki hrbtenica uspešnih trgovinskih strategij in odločitev. V tem smislu podatki v verigi, ki zajemajo informacije o denarnih tokovih, stopnjah dobičkonosnosti in razpoloženju udeležencev na trgu digitalnih sredstev, pridobljeni neposredno iz verige blokov, ponujajo neizkoriščen vir potencialne alfe.

Vendar strokovnjaki iz tradicionalnih finančnih sektorjev pogosto kažejo določeno stopnjo skepticizma glede uporabnosti podatkov, pridobljenih iz verige blokov, za smiselne strategije trgovanja. Da bi neposredno obravnaval te zadržke, je Glassnode razvil inovativen pristop k izkoriščanju napovedne moči teh podatkov.

S tem pristopom, ki temelji na smiselnosti naših podatkov in naprednih algoritmih strojnega učenja, je naša ekipa Data Science izdelala Bitcoin Sharpeov signal. Ta avtomatizirana, kvantitativna strategija trgovanja je trdno utemeljena na podatkih, pridobljenih iz verige blokov, in prilagojena za zajemanje edinstvenih priložnosti, ki jih ponuja trg bitcoinov.

Bitcoin Sharpe Signal ne le potrjuje uporabnost takšnih podatkov, temveč tudi vlagateljem zagotavlja jasne in uporabne vpoglede, kar dokazuje njegovo vrednost pri krmarjenju po trgu digitalnih sredstev.

Kaj so podatki v verigi in kako jih Glassnode uporablja za trgovanje

Za razliko od tradicionalnih tržnih podatkov, ki se osredotočajo predvsem na gibanje cen, metrike v verigi zagotavljajo utrip v ekosistemih digitalnih sredstev v realnem času. Te meritve razkrivajo vedenje vlagateljev in tržne trende, ki bi jih tradicionalni kazalniki morda spregledali, ter ponujajo bolj poglobljen pogled in potencialno boljši kazalnik za prihodnja gibanja. Z integracijo teh vpogledov s strojnim učenjem je Glassnode identificiral meritve z največjim napovednim potencialom za strategijo trgovanja z bitcoini, ki je dolgotrajna.

Jedro inovativnega pristopa podjetja Glassnode je model nadzorovanega strojnega učenja, ki metodično analizira podatke v verigi, da oceni njihovo korelacijo z gibanjem trga Bitcoin. Ta model izstopa po svoji preglednosti, saj vlagateljem omogoča razumevanje, kako pravila trgovanja izhajajo iz dejavnosti verige blokov. Prebira skozi obsežne nabore podatkov, da prepozna meritve v verigi, ki najbolj kažejo na prihodnja cenovna dejanja.

Model poudarja pomen značilnosti za določitev, katere metrike v verigi imajo najmočnejšo korelacijo s prihodnjimi gibanji cen bitcoinov. Med različnimi analiziranimi metrikami sta se kot najbolj obetavna kazalnika za sprejetje dolge pozicije v bitcoinih izkazala odstotek subjektov v dobičku in razmerje dobička kratkoročnega lastnika (SOPR).

Odstotek subjektov v dobičku je kritična metrika, saj odraža splošno stanje trga in razpoloženje vlagateljev. Visok odstotek nakazuje, da je večina udeležencev na trgu v ugodnem položaju, kar lahko nakazuje trajno zaupanje trga in optimistične obete.

Po drugi strani pa se Short Term Holder SOPR osredotoča na dobičkonosnost nedavnih transakcij in zagotavlja vpogled v vedenje kratkoročnih vlagateljev. Ko SOPR nakazuje, da kratkoročni imetniki vidijo dobičke, je to pogosto pred obdobji pozitivnega tržnega zagona, zaradi česar je dragocen napovedovalec za časovno določanje vstopov v dolge pozicije.

Zavrnitev odgovornosti: zaradi zaščite intelektualne lastnine razkrivamo samo temeljne meritve, kot sta STH-SOPR in odstotek subjektov v dobičku, brez podrobnosti o specifičnih transformacijah in parametrih, uporabljenih pri razvoju naše strategije trgovanja. Posledično samo neposredna uporaba teh osnovnih meritev ne posnema rezultatov, doseženih z našim prefinjenim modelom trgovanja v živo.

Razkritje »Zlatolaska cone«

»Območje Zlatolaske« se nanaša na optimalne pogoje, opredeljene z modelom Glassnode za odpiranje dolgih pozicij v Bitcoinu, natančno določene z vrednostmi SHAP (SHapley Additive ExPlanations). Te vrednosti kvantificirajo vpliv določenih meritev v verigi – kot je odstotek dobička subjektov in razmerje dobička kratkoročnega imetnika (SOPR) – na proces odločanja modela, pri čemer razkrivajo kritične pragove, ki signalizirajo idealne nakupne priložnosti. Z analizo vrednosti SHAP model razbere natančne pogoje, pod katerimi trg ni niti pretirano razširjen niti pretirano medvedji, kot je »ravno pravšnji« scenarij Zlatolaske.

Iz te analize je izpeljana hevristika, ki poenostavi kompleksen model v bolj dostopno strategijo, ne da bi pri tem žrtvovala njegovo analitično globino. Ta hevristika, čeprav poenostavljena, ohranja temeljne vpoglede modela ter vlagateljem ponuja pregleden in učinkovit pristop k trgovanju z bitcoini.

Ta pristop je bil utrjen in kodiran v Bitcoin Sharpe Signal. Vsebuje bistvo ugotovitev modela in zagotavlja jasen vodnik za identifikacijo visoko verjetnih vstopnih točk na podlagi niansiranega razumevanja tržne dinamike, ki ga omogoča analiza podatkov v verigi.

Vpogled v uspešnost in strategija

Model, ki ga uporablja Glassnode, je zasnovan s konzervativnim pristopom, ki daje prednost zmanjševanju tveganja, hkrati pa natančno zajema naraščajoče tržne trende. Posledično strategija, ustvarjena na podlagi modela, uravnoteži potencial dobička z nujnostjo zaščite pred negativnim tveganjem.

Učinkovitost Bitcoin Share Signal zunaj vzorca, strog preizkus njegovih napovednih zmogljivosti, poudarja njegov uspeh pri krmarjenju na nestanovitnem trgu Bitcoin. Z analizo podatkov, ki niso bili uporabljeni v fazi usposabljanja, je model pokazal dosledno zmožnost prepoznavanja donosnih trgovalnih priložnosti, s čimer je poudaril znatno napovedno moč podatkov v verigi. Ta zmogljivost potrjuje strateški pristop modela in krepi vrednost vključevanja analitike v verigi v različne okvire trgovanja.

Potopite se globlje s sledilnikom uspešnosti v živo

Signal Bitcoin Sharpe podjetja Glassnode je zasnovan s konzervativnim pristopom, ki daje prednost minimiziranju tveganja, hkrati pa natančno zajema naraščajoče tržne trende. Posledično strategija, ustvarjena na podlagi modela, uravnoteži potencial dobička z nujnostjo zaščite pred negativnim tveganjem.

Zainteresirane strani iz tradicionalnih in digitalnih finančnih sektorjev spodbujamo k preglejte podatke o delovanju modela v živo** in razmislite o preizkusu naših storitev analitike v verigi. Za dodatne podrobnosti ali sodelovanje z našimi analitičnimi rešitvami prosimo stopite v stik z našo institucionalno prodajno ekipo.

---

Zavrnitev odgovornosti: To poročilo ne vsebuje nobenih naložbenih nasvetov. Vsi podatki so zgolj informativni in izobraževalni. Nobena naložbena odločitev ne bo temeljila na tukaj navedenih informacijah in sami ste odgovorni za svoje naložbene odločitve.

** Nadzorna plošča, ki vsebuje dnevno uspešnost Signala, je trenutno na voljo samo strankam Glassnode Enterprise.

---

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://insights.glassnode.com/the-predictive-power-of-glassnode-data/