Judul Asli: "Sekolah Data On-Chain (Tujuh): Sebuah Metodologi Penetapan Harga $BTC yang Menakjubkan dan Baru, Penelitian yang Dihadirkan oleh Ark (II)"

Penulis asli: Tuan Beg, analis data on-chain

Jika Anda belum familiar dengan Cointime Price, disarankan untuk membaca artikel pertama: "Sekolah Data On-Chain (Enam): Jebakan Baru, Metodologi Penetapan Harga BTC yang Menakjubkan yang Diterapkan oleh Ark (I)"

TLDR

• Seri artikel Cointime Price terdiri dari tiga artikel, artikel ini adalah yang kedua.

• Artikel ini akan memperkenalkan metode aplikasi Cointime Price dalam jebakan puncak.

• Artikel ini akan memperkenalkan model deviasi yang dirancang secara pribadi.

Satu, Tinjauan Singkat Harga Cointime

Konsep Harga Cointime berasal dari Cointime Economics, yang menggunakan metode "berat waktu" untuk mengevaluasi harga wajar BTC.

Dibandingkan dengan LTH (pemegang jangka panjang) dan STH (pemegang jangka pendek) yang murni, Cointime Price lebih fleksibel dan lebih sensitif, sekaligus model ini juga dapat secara efektif mengesampingkan pengaruh BTC yang hilang dari zaman kuno.

Artikel pertama menjelaskan secara rinci tentang Cointime Price dan aplikasi pembelian di bawah, jika Anda sudah memahami konsepnya, maka mari kita resmi masuk ke tema hari ini: aplikasi menjual di puncak.

Dua, Metodologi Aplikasi Menghindari Puncak: Desain Model Cointime Price Deviation

Cointime Price Deviation (Cointime Price jebakan) adalah salah satu model yang saya rancang sendiri saat meneliti data on-chain, dan telah diterapkan dalam laporan mingguan analisis pelarian puncak.

Tautan terkait: [逃顶模型介绍](

Teks berikut akan menjelaskan prinsip desain model, serta bagaimana menggunakan model ini untuk menentukan puncak BTC. Semua konten dalam artikel ini adalah penelitian asli, proses penelitian tidak mudah, mohon dukungan lebih dari semua orang.

1. Tingkat penyimpangan antara harga pasar kuantitatif dan Harga Cointime

Mengapa perlu mengukur derajat penyimpangan?

• Harga Cointime yang tinggi mewakili biaya kepemilikan nyata BTC, terutama biaya kepemilikan bagi pemegang jangka panjang (LTH).

• Karena pemegang jangka panjang memiliki pengaruh yang lebih besar terhadap Cointime Price, ketika harga BTC saat ini jauh lebih tinggi daripada Cointime Price, motivasi pemegang jangka panjang untuk merealisasikan keuntungan akan meningkat, yang dapat memicu perilaku distribusi.

· Rumus perhitungan: deviasi = (harga saat ini - Cointime Price) / harga saat ini

· Mengamati deviasi (rasio distribusi)

Seperti yang ditunjukkan pada gambar, kita dapat memperoleh kurva rasio distribusi (garis ungu). Kita dapat melihat: setiap kali rasio distribusi berada di posisi tinggi, sering kali berhubungan dengan puncak BTC.

Jadi, bagaimana cara mendefinisikan "tinggi"? Selanjutnya, kita akan menggunakan metode statistik untuk menyelesaikan masalah ini.

2. Definisi Deviasi Harga Cointime Nilai Ekstrem

Jika kita mengamati data historis, kita akan menemukan bahwa posisi tinggi Deviation tidak tetap, dan dalam setiap siklus bull market, puncak Deviation sedikit menurun. Oleh karena itu, hanya menggunakan nilai tetap untuk mendefinisikan "posisi tinggi" adalah tidak tepat.

Dalam penyelesaian, saya menggunakan konsep "deviasi standar" dalam statistik:

· Hitung rata-rata dan deviasi standar dari data Deviation historis.

· Definisikan "rata-rata + n standar deviasi" sebagai "tinggi (sinyal puncak)", dicatat sebagai Threshold.

· Melakukan perataan rata-rata pada data Deviation untuk mengurangi kebisingan.

· Ketika nilai rata-rata Deviation > Threshold, sinyal atas akan dipicu.

· Mengapa menggunakan deviasi standar?

· Sejarah pergerakan Deviation memiliki karakteristik regresi rata-rata (seperti gambar).

· Deviasi standar mengukur volatilitas, ketika fluktuasi harga BTC menurun, Threshold juga akan disesuaikan secara dinamis, menjadi lebih elastis.

Seperti yang ditunjukkan pada gambar di atas, setelah pemrosesan di atas, kita bisa mendapatkan gambar seperti itu.

· Penjelasan tambahan

• Poin 2 "Rata-rata + n deviasi standar" di mana n adalah parameter yang dapat disesuaikan: semakin besar n, semakin rendah probabilitas sinyal puncak muncul, model menjadi lebih ketat.

• Penanganan rata-rata bergerak pada poin ke-3: terutama untuk menyaring fluktuasi pasar jangka pendek, meningkatkan keandalan sinyal.

3. Contoh Sinyal Puncak

Seperti yang ditunjukkan pada gambar, ketika garis ungu (rasio distribusi) melampaui garis oranye (Threshold), harga BTC yang sesuai biasanya berada di puncak fase.

Tiga, Kesimpulan

Artikel ini adalah yang kedua dari seri Cointime Price, melanjutkan konsep dari tulisan sebelumnya, berbagi tentang bagaimana individu dapat menggunakan Cointime Price untuk merancang model jebakan.

· Ringkasan poin inti:

• Cointime Price Deviation dengan mengukur deviasi harga BTC saat ini dari Cointime Price, memperkirakan mesin distribusi pemegang jangka panjang, digunakan untuk menentukan puncak BTC.

• Mengadopsi metode "deviasi standar" untuk secara dinamis mendefinisikan sinyal puncak, memastikan model lebih adaptif.

• Model telah diterapkan pada laporan mingguan dan dapat secara efektif menangkap sinyal tinggi BTC.

Rencana selanjutnya:

• Artikel ketiga dalam seri ini akan terus membahas aplikasi Cointime Price dalam jebakan, nantikan.

Tautan asli

：