La serie de artículos RUPL se dividirá en 2 partes, esta es la primera parte.
RUPL puede mostrar el estado actual de "ganancias y pérdidas no realizadas" en el mercado.
A través de la observación de RUPL se pueden descubrir las reglas de funcionamiento del mercado en los picos y valles.
Un modelo de compra en mínimos diseñado según RUPL
🟡 Introducción a RUPL
RUPL, que significa Ganancia & Pérdida Relativa No Realizada.
El indicador en sí se puede dividir en dos partes: RUP y RUL.
Tomando RUP como ejemplo, el método de cálculo es el siguiente:
Comparar el "precio actual" con el "precio de la última transferencia de cada BTC" y clasificar las fichas donde "el precio actual > el precio de la última transferencia" como fichas con ganancias.
Multiplica las ganancias de cada ficha por la cantidad correspondiente de fichas para obtener la Ganancia No Realizada.
Finalmente, normaliza los datos obtenidos según el valor de mercado en ese momento.
En otras palabras, la ganancia no realizada es la "suma total de las ganancias no realizadas" en el mercado actual;
RUP se normaliza según la capitalización de mercado para comparar la rentabilidad del mercado en diferentes períodos.
El algoritmo de RUL es completamente idéntico a la lógica de RUP, por lo que no me detendré en detalles.
Como se muestra en la imagen, la línea verde es RUP y la línea roja es RUL.
Podemos observar que: el precio está altamente correlacionado positivamente con RUP y altamente correlacionado negativamente con RUL.
Esto es muy intuitivo, ya que con el aumento del precio de la moneda, la suma total de las ganancias de los tokens no realizados naturalmente también aumentará.
Pero si observamos más a fondo la imagen anterior, descubriremos que RUL supera a RUP en algunos períodos (la línea roja está por encima de la línea verde),
Esto significa que la situación general de las ganancias y pérdidas no realizadas del mercado es negativa, ¿tiene este estado un significado especial? Por favor, continúe leyendo ...
🟡 Aplicación de compra en la parte baja de RUPL
Como dice el viejo refrán: "Soy codicioso cuando los demás tienen miedo", cuando los poseedores de chips en el mercado, en promedio, están en un estado de pérdida,
Quizás sea el momento adecuado para que entremos y acumulamos activos.
Como se muestra en la imagen anterior, he marcado el período de tiempo donde RUL > RUP, obteniendo este gráfico de señales.
Podemos notar claramente: cuando RUL > RUP, generalmente corresponde a un fondo cíclico profundo!
Esto no es simplemente un acto de marcar un barco para buscar una espada, su lógica radica en:
"Cuando el mercado en general se encuentra en un estado de pérdidas, significa que los que están atrapados probablemente no quieran vender sus activos debido a que los precios son demasiado bajos". Con una presión de venta significativamente reducida, cualquier ligera mejora en la compra podría invertir la tendencia y comenzar a subir.
Esta lógica es muy similar a la estrategia de compra en la parte inferior LTH-RP presentada en el artículo anterior. Los lectores interesados pueden consultar las publicaciones anteriores.
🟡 Compartir la lógica de diseño del modelo de compra a bajo precio de RUPL
A continuación, ignoramos temporalmente el RUL y nos centramos en el gráfico de RUP en sí, y descubrimos que el valor mínimo de RUP en la historia es en realidad muy cercano.
Por ejemplo, he añadido una línea horizontal de 0,4 en el gráfico RUP, lo que nos permite ver claramente la posición de RUP < 0.4.
(0.4 aquí es un parámetro ajustable, se mencionará nuevamente más adelante)
Al descubrir que RUP tiene una zona de fondo relativamente clara, podemos superponer la condición RUP < 0.4 a la condición anterior "RUP < RUL" para realizar un segundo filtrado de señales, obteniendo los siguientes resultados:
Este es un método comúnmente utilizado al diseñar modelos, cuyo objetivo es lograr un efecto de filtrado a través de una malla de señales, permitiendo que el modelo final que diseñemos sea más preciso.
Las dos condiciones de la imagen anterior (RUP < 0.4 & RUP < RUL) no muestran un efecto de filtrado muy evidente.
Pero si se observa detenidamente, se puede notar que hay algo más estricto que simplemente RUP < RUL.
Aquí, si se reduce 0.4 (por ejemplo, ajustándolo a 0.38), se puede hacer que la señal general sea más estricta;
Pero durante el proceso de ajuste de parámetros, aún se debe prestar atención al problema del Overfitting, ya que basar únicamente el ajuste del modelo en datos históricos puede fallar en el futuro.
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El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Datos en cadena Aula (IX): Termómetro del mercado RUPL (I) - Introducción a los datos & comprar la caída aplicación
Autor: Mr. Berg
🔸TL;DR
La serie de artículos RUPL se dividirá en 2 partes, esta es la primera parte.
RUPL puede mostrar el estado actual de "ganancias y pérdidas no realizadas" en el mercado.
A través de la observación de RUPL se pueden descubrir las reglas de funcionamiento del mercado en los picos y valles.
Un modelo de compra en mínimos diseñado según RUPL
🟡 Introducción a RUPL
RUPL, que significa Ganancia & Pérdida Relativa No Realizada.
El indicador en sí se puede dividir en dos partes: RUP y RUL.
Tomando RUP como ejemplo, el método de cálculo es el siguiente:
Comparar el "precio actual" con el "precio de la última transferencia de cada BTC" y clasificar las fichas donde "el precio actual > el precio de la última transferencia" como fichas con ganancias.
Multiplica las ganancias de cada ficha por la cantidad correspondiente de fichas para obtener la Ganancia No Realizada.
Finalmente, normaliza los datos obtenidos según el valor de mercado en ese momento.
En otras palabras, la ganancia no realizada es la "suma total de las ganancias no realizadas" en el mercado actual;
RUP se normaliza según la capitalización de mercado para comparar la rentabilidad del mercado en diferentes períodos.
El algoritmo de RUL es completamente idéntico a la lógica de RUP, por lo que no me detendré en detalles.
Como se muestra en la imagen, la línea verde es RUP y la línea roja es RUL.
Podemos observar que: el precio está altamente correlacionado positivamente con RUP y altamente correlacionado negativamente con RUL.
Esto es muy intuitivo, ya que con el aumento del precio de la moneda, la suma total de las ganancias de los tokens no realizados naturalmente también aumentará.
Pero si observamos más a fondo la imagen anterior, descubriremos que RUL supera a RUP en algunos períodos (la línea roja está por encima de la línea verde),
Esto significa que la situación general de las ganancias y pérdidas no realizadas del mercado es negativa, ¿tiene este estado un significado especial? Por favor, continúe leyendo ...
🟡 Aplicación de compra en la parte baja de RUPL
Como dice el viejo refrán: "Soy codicioso cuando los demás tienen miedo", cuando los poseedores de chips en el mercado, en promedio, están en un estado de pérdida,
Quizás sea el momento adecuado para que entremos y acumulamos activos.
Como se muestra en la imagen anterior, he marcado el período de tiempo donde RUL > RUP, obteniendo este gráfico de señales.
Podemos notar claramente: cuando RUL > RUP, generalmente corresponde a un fondo cíclico profundo!
Esto no es simplemente un acto de marcar un barco para buscar una espada, su lógica radica en:
"Cuando el mercado en general se encuentra en un estado de pérdidas, significa que los que están atrapados probablemente no quieran vender sus activos debido a que los precios son demasiado bajos". Con una presión de venta significativamente reducida, cualquier ligera mejora en la compra podría invertir la tendencia y comenzar a subir.
Esta lógica es muy similar a la estrategia de compra en la parte inferior LTH-RP presentada en el artículo anterior. Los lectores interesados pueden consultar las publicaciones anteriores.
🟡 Compartir la lógica de diseño del modelo de compra a bajo precio de RUPL
A continuación, ignoramos temporalmente el RUL y nos centramos en el gráfico de RUP en sí, y descubrimos que el valor mínimo de RUP en la historia es en realidad muy cercano.
Por ejemplo, he añadido una línea horizontal de 0,4 en el gráfico RUP, lo que nos permite ver claramente la posición de RUP < 0.4.
(0.4 aquí es un parámetro ajustable, se mencionará nuevamente más adelante)
Al descubrir que RUP tiene una zona de fondo relativamente clara, podemos superponer la condición RUP < 0.4 a la condición anterior "RUP < RUL" para realizar un segundo filtrado de señales, obteniendo los siguientes resultados:
Este es un método comúnmente utilizado al diseñar modelos, cuyo objetivo es lograr un efecto de filtrado a través de una malla de señales, permitiendo que el modelo final que diseñemos sea más preciso.
Las dos condiciones de la imagen anterior (RUP < 0.4 & RUP < RUL) no muestran un efecto de filtrado muy evidente.
Pero si se observa detenidamente, se puede notar que hay algo más estricto que simplemente RUP < RUL.
Aquí, si se reduce 0.4 (por ejemplo, ajustándolo a 0.38), se puede hacer que la señal general sea más estricta;
Pero durante el proceso de ajuste de parámetros, aún se debe prestar atención al problema del Overfitting, ya que basar únicamente el ajuste del modelo en datos históricos puede fallar en el futuro.