Ця стаття є 7-ю в серії On-Chain Data Academy з 10 статей. Крок за кроком, щоб зрозуміти аналіз даних у мережі, ласкаво просимо зацікавлених читачів стежити за цією серією статей. (Синопсис: On-Chain Data Academy (6): Новий набір захоплюючих методологій ціноутворення для BTC за участю ARK (I) (Довідкове доповнення: On-chain Data Academy (I): Чи знаєте ви, яка середня вартість BTC на всьому ринку? Це друга серія TLDR Cointime Price, яка буде розділена на три, і настійно рекомендується спочатку прочитати попередню статтю цієї серії! У цій статті ми представимо одну з найпопулярніших методологій застосування Cointime Price Personal model sharing: Cointime Price Deviation model Cointime Price Simple Review Cointime Price - це концепція, запропонована в Cointime Economics, яка оцінює справедливу ціну BTC за допомогою дизайну "зважування часу", яке є більш гнучким і чутливим, ніж прості LTH і TH. У той же час, при такому оформленні він також може ефективно виключити вплив втрачених чіпів в давнину. Якщо ви новачок у Cointime Price, настійно рекомендуємо спочатку прочитати попередню статтю! Cointime Price Deviation Model Cointime Price Deviation - це одна з моделей, яку я особисто розробив при вивченні ончейн-даних, і нижче буде пояснено, як розроблена ця модель і як ми будемо використовувати цю модель для винесення суджень про втечу. Кількісно оцініть відхилення між поточною ціною та ціною Cointime Оскільки ціна Cointime дуже репрезентативна для справжньої вартості зберігання чіпів BTC, точніше, вартості утримання "довгострокових власників" (тому що чим довший час утримання, тим більший вплив на ціну Cointime). Тому, коли поточна ціна занадто сильно відхиляється від ціни Cointime, це теоретично збільшить стимул для довгострокових власників фіксувати прибуток і розподіляти фішки. Формулу для коефіцієнта відхилення (коефіцієнта розподілу) я будую так: Коефіцієнт відхилення = (поточна ціна – Cointime Price) / поточна ціна Як показано на малюнку, ми можемо отримати статус коефіцієнта розподілу (фіолетова лінія). Як бачите, щоразу, коли коефіцієнт розподілу знаходиться на високому рівні, це відповідна верхня позиція. Якщо це так, то що таке «висока посада»? Індивідууми тут визначатимуть високі позиції статистично, як детально описано нижче. По-друге, визначення екстремальних значень Cointime Price Deviation Ви можете ще раз поглянути на наведений вище графік, і ви виявите, що високий рівень відхилення нелегко визначити. Пік відхилення, що відповідає вершині кожного бичачого ринку, демонструє ознаки незначного зниження, тому, очевидно, не варто суворо визначати максимум фіксованим числом. Щоб її вирішити, я прийняв у статистиці поняття «стандартне відхилення»: Обчислити середнє та стандартне відхилення значень історичного відхилення Визначте «середнє + n стандартних відхилень» як «високе місце», далі – Поріг, а потім згладьте середнє значення відхилення Коли середнє значення відхилення дорівнює > Порог, відображається верхній сигнал Як показано на малюнку вище, такий графік можна отримати після вищеописаної обробки. Тут є два додаткових моменти: Буква «n» в наведеному вище «середньому + n стандартних відхиленнях» є регульованим параметром, і чим більше n, тим жорсткіші умови появи сигналу Основне призначення вищевказаної «обробки згладжування ковзних середніх» полягає у фільтрації шумів Після розмітки частини фіолетової лінії на малюнку 2 за помаранчевою лінією на графіку ціни можна отримати сигнал так, як показано на малюнку вище. Висновок Вище наведено весь вміст ончейн-академії даних (сім), і в майбутньому буде детальне навчання для Cointime Price, читачі, які зацікавлені в більш глибокому вивченні аналізу даних у мережі, не забудьте стежити за цією серією статей! Якщо ви хочете бачити більше аналізу даних у ланцюжку та навчального контенту, будь ласка, підпишіться на мій обліковий запис у Twitter (X)! Сподіваюся, ця стаття вам допоможе, дякую, що прочитали. Пов'язані звіти On-Chain Data Academy (II): Скільки це коштує для ходлерів, які завжди заробляють гроші? Ончейн-академія даних (3): Чи отримали виробники внизу прибуток? Академія даних у мережі (4): Візуальна карта розподілу цін на чіпи BTC [Академія даних у мережі (7): Нова методологія ціноутворення BTC Magic (II) за участю ARK Ця стаття була вперше опублікована в журналі BlockTempo «Динамічні тенденції - найвпливовіші новинні засоби масової інформації блокчейну».
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
у блокчейні даних школа (VII): одна пастка нова, ARK бере участь у дослідженні методології чудового ціноутворення BTC (II)
Ця стаття є 7-ю в серії On-Chain Data Academy з 10 статей. Крок за кроком, щоб зрозуміти аналіз даних у мережі, ласкаво просимо зацікавлених читачів стежити за цією серією статей. (Синопсис: On-Chain Data Academy (6): Новий набір захоплюючих методологій ціноутворення для BTC за участю ARK (I) (Довідкове доповнення: On-chain Data Academy (I): Чи знаєте ви, яка середня вартість BTC на всьому ринку? Це друга серія TLDR Cointime Price, яка буде розділена на три, і настійно рекомендується спочатку прочитати попередню статтю цієї серії! У цій статті ми представимо одну з найпопулярніших методологій застосування Cointime Price Personal model sharing: Cointime Price Deviation model Cointime Price Simple Review Cointime Price - це концепція, запропонована в Cointime Economics, яка оцінює справедливу ціну BTC за допомогою дизайну "зважування часу", яке є більш гнучким і чутливим, ніж прості LTH і TH. У той же час, при такому оформленні він також може ефективно виключити вплив втрачених чіпів в давнину. Якщо ви новачок у Cointime Price, настійно рекомендуємо спочатку прочитати попередню статтю! Cointime Price Deviation Model Cointime Price Deviation - це одна з моделей, яку я особисто розробив при вивченні ончейн-даних, і нижче буде пояснено, як розроблена ця модель і як ми будемо використовувати цю модель для винесення суджень про втечу. Кількісно оцініть відхилення між поточною ціною та ціною Cointime Оскільки ціна Cointime дуже репрезентативна для справжньої вартості зберігання чіпів BTC, точніше, вартості утримання "довгострокових власників" (тому що чим довший час утримання, тим більший вплив на ціну Cointime). Тому, коли поточна ціна занадто сильно відхиляється від ціни Cointime, це теоретично збільшить стимул для довгострокових власників фіксувати прибуток і розподіляти фішки. Формулу для коефіцієнта відхилення (коефіцієнта розподілу) я будую так: Коефіцієнт відхилення = (поточна ціна – Cointime Price) / поточна ціна Як показано на малюнку, ми можемо отримати статус коефіцієнта розподілу (фіолетова лінія). Як бачите, щоразу, коли коефіцієнт розподілу знаходиться на високому рівні, це відповідна верхня позиція. Якщо це так, то що таке «висока посада»? Індивідууми тут визначатимуть високі позиції статистично, як детально описано нижче. По-друге, визначення екстремальних значень Cointime Price Deviation Ви можете ще раз поглянути на наведений вище графік, і ви виявите, що високий рівень відхилення нелегко визначити. Пік відхилення, що відповідає вершині кожного бичачого ринку, демонструє ознаки незначного зниження, тому, очевидно, не варто суворо визначати максимум фіксованим числом. Щоб її вирішити, я прийняв у статистиці поняття «стандартне відхилення»: Обчислити середнє та стандартне відхилення значень історичного відхилення Визначте «середнє + n стандартних відхилень» як «високе місце», далі – Поріг, а потім згладьте середнє значення відхилення Коли середнє значення відхилення дорівнює > Порог, відображається верхній сигнал Як показано на малюнку вище, такий графік можна отримати після вищеописаної обробки. Тут є два додаткових моменти: Буква «n» в наведеному вище «середньому + n стандартних відхиленнях» є регульованим параметром, і чим більше n, тим жорсткіші умови появи сигналу Основне призначення вищевказаної «обробки згладжування ковзних середніх» полягає у фільтрації шумів Після розмітки частини фіолетової лінії на малюнку 2 за помаранчевою лінією на графіку ціни можна отримати сигнал так, як показано на малюнку вище. Висновок Вище наведено весь вміст ончейн-академії даних (сім), і в майбутньому буде детальне навчання для Cointime Price, читачі, які зацікавлені в більш глибокому вивченні аналізу даних у мережі, не забудьте стежити за цією серією статей! Якщо ви хочете бачити більше аналізу даних у ланцюжку та навчального контенту, будь ласка, підпишіться на мій обліковий запис у Twitter (X)! Сподіваюся, ця стаття вам допоможе, дякую, що прочитали. Пов'язані звіти On-Chain Data Academy (II): Скільки це коштує для ходлерів, які завжди заробляють гроші? Ончейн-академія даних (3): Чи отримали виробники внизу прибуток? Академія даних у мережі (4): Візуальна карта розподілу цін на чіпи BTC [Академія даних у мережі (7): Нова методологія ціноутворення BTC Magic (II) за участю ARK Ця стаття була вперше опублікована в журналі BlockTempo «Динамічні тенденції - найвпливовіші новинні засоби масової інформації блокчейну».