Orijinal Başlık: "On-chain Veri Okulu (Yedi): Bir Tuzak Çarpıcı, Ark'ın Araştırmasına Katıldığı $BTC Harika Fiyatlandırma Teorisi (II)"

Orijinal yazar: Bay Beg, on-chain veri analisti

Eğer Cointime Price'a henüz aşina değilseniz, önce şu makaleyi okumanızı öneririm: "On-Chain Veri Okulu (Altı): Bir Tuzak Çağdaş, Ark'ın Katıldığı Araştırmanın BTC Harika Fiyatlandırma Metodolojisi (I)"

TLDR

• Cointime Fiyat serisi makale toplamda üç yazıdan oluşmaktadır, bu yazı ikinci yazıdır.

• Bu makale, Cointime Price'ın zirve kaçışındaki uygulama yöntemlerini tanıtacaktır.

• Bu makalede kişisel olarak tasarlanan sapma modeli tanıtılacaktır.

Bir, Cointime Fiyatı Kısa Gözden Geçirme

Cointime Price kavramı Cointime Economics'ten kaynaklanmaktadır ve BTC'nin adil fiyatını değerlendirmek için "zaman ağırlıklı" bir yöntem kullanmaktadır.

LTH (uzun vadeli sahipler) ve STH (kısa vadeli sahipler) ile kıyaslandığında, Cointime Price daha esnek ve daha hassas olup, ayrıca bu model, antik dönemlerde kaybolmuş BTC'nin etkisini de etkili bir şekilde hariç tutabilmektedir.

İlk makale Cointime Fiyatı ve onun dip alma uygulamalarını detaylı bir şekilde tanıttı, eğer konsepti anladıysanız, o zaman bugün konumuza resmi olarak geçelim: zirve kaçış uygulaması.

İki, Tepe Kaçış Uygulama Metodolojisi: Cointime Fiyat Sapması Model Tasarımı

Cointime Fiyat Sapması (Cointime Price偏离度), zincir üstü verileri araştırırken kendi tasarladığım modellerden biridir ve haftalık zirve analizi raporunda uygulanmıştır.

İlgili tweetler: [Zirve Kaçış Modeli Tanıtımı](

Aşağıda model tasarım prensipleri açıklanacak ve bu modelin nasıl kullanılarak BTC tepe noktası tahmin edileceği anlatılacaktır. Bu makaledeki tüm içerik özgün bir araştırmadır, araştırma süreci zordur, lütfen herkesin desteğini esirgememesini rica ediyoruz.

1. Quantitative mevcut fiyat ile Cointime Fiyatı arasındaki sapma derecesi

Neden sapma derecesini ölçmek gerekiyor?

• Cointime Fiyatı, BTC'nin gerçek pozisyon maliyetini temsil eder, özellikle uzun vadeli yatırımcıların (LTH) pozisyon maliyeti.

• Cointime Fiyatı üzerinde uzun vadeli yatırımcıların etkisi daha fazla olduğundan, BTC mevcut fiyatı Cointime Fiyatı'nın çok üzerinde olduğunda, uzun vadeli yatırımcıların kâr realizasyon motivasyonu artar ve bu da dağıtım davranışını tetikleyebilir.

· Hesaplama formülü: Sapma oranı = (Şu anki fiyat - Cointime Fiyatı) / Şu anki fiyat

· Sapma oranını gözlemleyin (dağıtım oranı)

Resme göre, dağıtım oranı eğrisini (mor çizgi) elde edebiliriz. Şunu görebiliriz: Dağıtım oranı yüksek olduğunda genellikle BTC zirvesine karşılık gelir.

Peki, "yüksek seviye" nasıl tanımlanır? Şimdi, bu sorunu istatistiksel yöntemlerle çözmeye çalışalım.

2. Cointime Fiyat Sapması Aşırı Değer Tanımı

Eğer tarihi verilere bakarsak, Deviation'ın yüksek seviyesinin sabit olmadığını göreceğiz; her boğa piyasasında, Deviation zirveleri biraz düşüş gösteriyor. Bu nedenle, "yüksek seviye" tanımında sabit bir değer kullanmak titiz değildir.

Çözümleme konusunda, istatistikte "standart sapma" kavramını kullanıyorum:

· Geçmiş Deviation verilerinin ortalamasını ve standart sapmasını hesaplayın.

· "Ortalama + n standart sapma" tanımını "yüksek seviye (zirve sinyali)" olarak adlandırıyoruz, kısaca Threshold olarak kaydediyoruz.

· Deviation verilerini hareketli ortalama ile düzleştirerek gürültüyü azaltın.

· Deviation'ın ortalama değeri Threshold'u aştığında, üst sinyal tetiklenir.

· Neden standart sapma kullanılır?

· Deviation'ın tarihsel hareketleri ortalamaya geri dönüş özelliğine sahiptir (bkz. resim).

· Standart sapma dalgalanmayı ölçer, BTC fiyat dalgalanmaları azaldığında, Threshold da dinamik olarak ayarlanır ve daha esnek hale gelir.

Yukarıdaki resimde, yukarıda belirtilen işlemi gerçekleştirdikten sonra, böyle bir resim elde edebiliriz.

· Ek açıklama

• 2. noktadaki "ortalama + n standart sapma" ifadesindeki n ayarlanabilir bir parametredir: n büyüdükçe, zirve sinyali görünme olasılığı azalır ve model daha katı hale gelir.
• 3. Noktadaki hareketli ortalamanın yumuşak işlenmesi: Piyasanın kısa vadeli dalgalanmalarını filtrelemek ve sinyal güvenilirliğini artırmak için.

3. Üstten kaçış sinyali örneği

Resme göre, mor çizgi (dağıtım oranı) turuncu çizgiyi (eşik) aştığında, ilgili BTC fiyatı genellikle aşamalı zirvede bulunmaktadır.

Üç, Sonuç

Bu makale Cointime Price serisinin ikinci bölümüdür, önceki metindeki kavramları sürdürerek kişisel olarak Cointime Price kullanarak zirve kaçış modeli nasıl tasarlandığını paylaşmaktadır.

· Temel Görüşleri Özetle:

• Cointime Fiyat Sapması, BTC mevcut fiyatının Cointime Fiyatı ile olan sapmasını nicelendirerek, uzun vadeli sahiplerin piyasa hareketlerini tahmin etmekte ve BTC tepe noktalarını belirlemek için kullanılmaktadır.

• Üst sinyali dinamik olarak tanımlamak için "standart sapma" yöntemini kullanarak modelin daha uyumlu olmasını sağlamak.

• Model, haftalık raporlara gerçek bir şekilde uygulanmış ve BTC yüksek seviye sinyallerini etkili bir şekilde yakalayabilmektedir.

Sonraki planlar:

• Bu serinin üçüncü makalesi, Cointime Price'ın zirve kaçışındaki uygulamalarını keşfetmeye devam edecek, lütfen bekleyin.

Orijinal bağlantı

：