Título original: “Escuela de datos on-chain (siete): una trampa nueva, metodología mágica de precios de $BTC en la que participa Ark (II)”

Autor original: Sr. Beg, analista de datos on-chain

Si no estás familiarizado con Cointime Price, se recomienda leer primero el primer artículo: “Escuela de Datos en Cadena (seis): una trampa nueva, metodología mágica de precios de BTC en la que participa Ark (I)”

TLDR

• La serie de artículos Cointime Price consta de tres partes, este es el segundo artículo.

• Este artículo presentará el método de aplicación de Cointime Price en la trampa de precios.

• Este artículo presentará un modelo de desviación diseñado personalmente.

Uno, revisión breve del precio de Cointime

El concepto de Precio Cointime se origina en la Economía Cointime y utiliza un método de “ponderación temporal” para evaluar el precio justo de BTC.

En comparación con los LTH (poseedores a largo plazo) y STH (poseedores a corto plazo), el Precio de Cointime es más flexible y sensible, y además, este modelo puede eliminar eficazmente la influencia de los BTC que se han perdido desde épocas antiguas.

El primer artículo detalla Cointime Price y su aplicación de compra a bajo precio. Si ya entiendes el concepto, entonces entremos formalmente en el tema de hoy: la aplicación de venta en el pico.

Dos, metodología de aplicación para escapar de la cima: diseño del modelo de desviación de precios de Cointime

La desviación de precio de Cointime (Cointime Price Deviation) es uno de los modelos que diseñé al investigar datos on-chain y ha sido aplicado en el informe semanal de análisis de escape de máximos.

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A continuación se explicarán los principios de diseño del modelo y cómo utilizar dicho modelo para determinar la parte superior de BTC. Todo el contenido de este artículo es investigación original, el proceso de investigación no es fácil, por lo que se agradece el apoyo de todos.

1. Grado de desviación entre el precio actual y el precio de Cointime

¿Por qué medir el grado de desviación?

• El precio de Cointime representa el costo real de tenencia de BTC, especialmente el costo de tenencia de los holders a largo plazo (LTH).

• Debido a que los holders a largo plazo tienen un mayor impacto en el Cointime Price, cuando el precio actual de BTC está significativamente por encima del Cointime Price, la motivación de los holders a largo plazo para realizar ganancias aumentará, lo que puede desencadenar un comportamiento de distribución.

· Fórmula de cálculo: Tasa de desviación = (Precio actual - Precio de Cointime) / Precio actual

· Observar la tasa de desviación (tasa de distribución)

Como se muestra en la imagen, podemos obtener la curva de tasa de distribución (línea morada). Podemos ver que: cada vez que la tasa de distribución está en un nivel alto, generalmente corresponde a la parte superior de BTC.

Entonces, ¿cómo definimos «alto»? A continuación, utilizaremos métodos estadísticos para resolver este problema.

2. Desviación del precio de Cointime Definición de valor extremo

Si observamos los datos históricos, veremos que los niveles altos de Deviation no son fijos, ya que en cada ciclo alcista, los picos de Deviation disminuyen ligeramente. Por lo tanto, usar un valor fijo para definir “nivel alto” no es riguroso.

En la solución, utilizo el concepto de “desviación estándar” de la estadística:

· Calcular la media y la desviación estándar de los datos de Deviation históricos.

· Definir “media + n desviaciones estándar” como “alto (señal de techo)”, denotado como Threshold.

· Suavizar los datos de Deviation con una media móvil para reducir el ruido.

· Cuando el valor de la media móvil de Deviation > Threshold, se activa la señal de techo.

· ¿Por qué utilizar la desviación estándar?

· La tendencia histórica de Deviation tiene la característica de regresión a la media (como se muestra en la figura).

· La desviación estándar mide la volatilidad, cuando la fluctuación del precio de BTC disminuye, el umbral también se ajusta dinámicamente, siendo más flexible.

Como se muestra en la imagen anterior, después de realizar el procesamiento mencionado, podemos obtener una imagen así.

· Aclaración adicional

• El segundo punto “media + n desviaciones estándar” donde n es un parámetro ajustable: cuanto mayor sea n, menor será la probabilidad de que aparezca la señal de pico, y el modelo será más estricto.

• El suavizado de la media móvil del punto 3: principalmente filtra las fluctuaciones a corto plazo del mercado, mejorando la confiabilidad de la señal.

3. Ejemplo de señal de trampa

Como se muestra en la imagen, cuando la línea púrpura (tasa de distribución) supera la línea naranja (umbral), el precio correspondiente de BTC a menudo se encuentra en un pico temporal.

Tres, Conclusión

Este artículo es la segunda parte de la serie Cointime Price, que continúa el concepto del texto anterior y comparte cómo una persona puede utilizar Cointime Price para diseñar un modelo de trampa de precios.

· Resumen de los puntos clave:

• Cointime Price Deviation a través de la cuantificación de la desviación del precio actual de BTC con respecto al Cointime Price, se infiere el motor de distribución de los poseedores a largo plazo, utilizado para determinar el máximo de BTC.

• Utilizar el método de “desviación estándar” para definir dinámicamente las señales de techo, asegurando que el modelo sea más adaptable.

• El modelo se ha aplicado realmente en el informe semanal y puede capturar eficazmente las señales de alto nivel de BTC.

Plan futuro:

• El tercer artículo de esta serie continuará explorando la aplicación de Cointime Price en la trampa de precios, permanezca atento.

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