Seri artikel Harga Cointime akan dibagi menjadi tiga bagian, ini adalah bagian kedua
Sangat disarankan untuk membaca artikel sebelumnya dalam seri ini!
Artikel ini akan memperkenalkan salah satu metodologi aplikasi untuk menghindari puncak harga Cointime.
Berbagi model pribadi: Model deviasi Harga Cointime
🟡 Cointime Price Tinjauan Singkat
Cointime Price adalah konsep yang diusulkan dalam Cointime Economics, melalui desain "berat waktu".
Menilai harga wajar BTC, dibandingkan dengan LTH dan STH yang sederhana, lebih fleksibel dan lebih sensitif.
Pada saat yang sama, dalam kerangka desain ini, juga dapat secara efektif menghilangkan pengaruh chip yang hilang dari zaman kuno.
Jika pembaca belum familiar dengan Cointime Price, sangat disarankan untuk membaca artikel sebelumnya!
🟡 Metodologi Aplikasi Pelarian Puncak: Model Deviasi Harga Cointime
Cointime Price Deviation adalah salah satu model yang saya desain saat melakukan penelitian data on-chain.
Teks di bawah ini akan menjelaskan prinsip desain model ini, serta bagaimana kami akan menggunakan model ini untuk menentukan puncak.
Kuantifikasi derajat penyimpangan antara harga saat ini dan Cointime Price.
Karena Cointime Price sangat tinggi mewakili biaya kepemilikan asli BTC.
Lebih tepatnya, itu adalah biaya kepemilikan "pemegang jangka panjang" (karena semakin lama waktu持有, semakin besar pengaruhnya terhadap Cointime Price).
Oleh karena itu, ketika harga saat ini menyimpang terlalu jauh dari Cointime Price, secara teori akan meningkatkan motivasi pemegang jangka panjang untuk merealisasikan keuntungan, mendistribusikan token.
Saya merancang rumus deviasi (rasio distribusi) sebagai berikut:
Deviasi = (Harga Saat Ini - Harga Cointime) / Harga Saat Ini
Seperti yang ditunjukkan pada gambar, kita dapat memperoleh kondisi rasio distribusi (garis ungu).
Dapat dilihat: setiap kali rasio distribusi berada pada posisi tinggi, itu selalu terkait dengan posisi puncak.
Jika demikian, apa yang dimaksud dengan "tinggi"?
Individu di sini akan mendefinisikan posisi tinggi dengan cara statistik, rincian sebagai berikut.
Definisi nilai ekstrem dari Deviasi Harga Cointime
Kalian bisa melihat lagi gambar di atas, dan akan menemukan bahwa sebenarnya posisi tinggi Deviation tidak mudah untuk didefinisikan.
Setiap puncak Deviation yang terkait dengan puncak pasar bull menunjukkan tanda-tanda penurunan yang sedikit, oleh karena itu mendefinisikan level tinggi hanya dengan angka tetap jelas tidak tepat.
Dalam penyelesaian, saya mengadopsi konsep "deviasi standar" dalam statistik:
(1) Hitung rata-rata dan deviasi standar dari nilai Deviation sejarah
(2) Mendefinisikan "rata-rata + n deviasi standar" sebagai "tinggi", selanjutnya disebut Threshold
(3) Lakukan pemrosesan rata-rata untuk menghaluskan nilai Deviation
(4) Ketika nilai rata-rata Deviation > Threshold, tampilkan sinyal atas
Seperti yang ditunjukkan pada gambar di atas, setelah melakukan pemrosesan di atas, kita dapat menghasilkan gambar seperti ini.
Menambahkan dua poin di sini:
(1) Dalam "rata-rata + n deviasi standar" di atas, "n" adalah parameter yang dapat disesuaikan, semakin besar n, semakin ketat kondisi munculnya sinyal.
(2) "Penghalusan rata-rata" yang disebutkan di atas, tujuannya terutama adalah untuk memfilter kebisingan.
Tandai bagian garis ungu di Gambar 2 yang melampaui garis oranye pada grafik harga, maka Anda akan mendapatkan sinyal seperti pada gambar di atas.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Data On-Chain Academy (VII): Sebuah jebakan baru, metode penetapan harga BTC yang ajaib yang diteliti oleh ARK (II)
Penulis: Tuan Beg
🔸TL;DR
Seri artikel Harga Cointime akan dibagi menjadi tiga bagian, ini adalah bagian kedua
Sangat disarankan untuk membaca artikel sebelumnya dalam seri ini!
Artikel ini akan memperkenalkan salah satu metodologi aplikasi untuk menghindari puncak harga Cointime.
Berbagi model pribadi: Model deviasi Harga Cointime
🟡 Cointime Price Tinjauan Singkat
Cointime Price adalah konsep yang diusulkan dalam Cointime Economics, melalui desain "berat waktu".
Menilai harga wajar BTC, dibandingkan dengan LTH dan STH yang sederhana, lebih fleksibel dan lebih sensitif.
Pada saat yang sama, dalam kerangka desain ini, juga dapat secara efektif menghilangkan pengaruh chip yang hilang dari zaman kuno.
Jika pembaca belum familiar dengan Cointime Price, sangat disarankan untuk membaca artikel sebelumnya!
🟡 Metodologi Aplikasi Pelarian Puncak: Model Deviasi Harga Cointime
Cointime Price Deviation adalah salah satu model yang saya desain saat melakukan penelitian data on-chain.
Teks di bawah ini akan menjelaskan prinsip desain model ini, serta bagaimana kami akan menggunakan model ini untuk menentukan puncak.
Karena Cointime Price sangat tinggi mewakili biaya kepemilikan asli BTC.
Lebih tepatnya, itu adalah biaya kepemilikan "pemegang jangka panjang" (karena semakin lama waktu持有, semakin besar pengaruhnya terhadap Cointime Price).
Oleh karena itu, ketika harga saat ini menyimpang terlalu jauh dari Cointime Price, secara teori akan meningkatkan motivasi pemegang jangka panjang untuk merealisasikan keuntungan, mendistribusikan token.
Saya merancang rumus deviasi (rasio distribusi) sebagai berikut:
Deviasi = (Harga Saat Ini - Harga Cointime) / Harga Saat Ini
Seperti yang ditunjukkan pada gambar, kita dapat memperoleh kondisi rasio distribusi (garis ungu).
Dapat dilihat: setiap kali rasio distribusi berada pada posisi tinggi, itu selalu terkait dengan posisi puncak.
Jika demikian, apa yang dimaksud dengan "tinggi"?
Individu di sini akan mendefinisikan posisi tinggi dengan cara statistik, rincian sebagai berikut.
Kalian bisa melihat lagi gambar di atas, dan akan menemukan bahwa sebenarnya posisi tinggi Deviation tidak mudah untuk didefinisikan.
Setiap puncak Deviation yang terkait dengan puncak pasar bull menunjukkan tanda-tanda penurunan yang sedikit, oleh karena itu mendefinisikan level tinggi hanya dengan angka tetap jelas tidak tepat.
Dalam penyelesaian, saya mengadopsi konsep "deviasi standar" dalam statistik:
(1) Hitung rata-rata dan deviasi standar dari nilai Deviation sejarah
(2) Mendefinisikan "rata-rata + n deviasi standar" sebagai "tinggi", selanjutnya disebut Threshold
(3) Lakukan pemrosesan rata-rata untuk menghaluskan nilai Deviation
(4) Ketika nilai rata-rata Deviation > Threshold, tampilkan sinyal atas
Seperti yang ditunjukkan pada gambar di atas, setelah melakukan pemrosesan di atas, kita dapat menghasilkan gambar seperti ini.
Menambahkan dua poin di sini:
(1) Dalam "rata-rata + n deviasi standar" di atas, "n" adalah parameter yang dapat disesuaikan, semakin besar n, semakin ketat kondisi munculnya sinyal.
(2) "Penghalusan rata-rata" yang disebutkan di atas, tujuannya terutama adalah untuk memfilter kebisingan.
Tandai bagian garis ungu di Gambar 2 yang melampaui garis oranye pada grafik harga, maka Anda akan mendapatkan sinyal seperti pada gambar di atas.