この記事は、On-Chain Data Academyシリーズの全10回シリーズの第7回です。 オンチェーンデータ分析を理解するために段階的に説明し、興味のある読者がこの一連の記事に従うことを歓迎します。 (あらすじ:On-Chain Data Academy (6): A new set of exciting pricing methodologies for BTC with ARK participation (I) (背景補足:On-chain Data Academy (I): 市場全体におけるBTCの平均コストを知っていますか? これは、3つに分かれるTLDRコインタイム価格シリーズの第2弾であり、このシリーズの前の記事を最初に読むことを強くお勧めします! この記事では、Cointime Priceの上位エスケープアプリケーション方法論の1つを紹介します 個人モデル共有:Cointime価格偏差モデル Cointime価格 簡単なレビュー Cointime Priceは、Cointime Economicsで提案された概念であり、単純なLTHやTHよりも柔軟で感度の高い「時間重み付け」の設計を通じてBTCの適正価格を評価します。 同時に、この設計フレームワークの下では、古代の失われたチップの影響を効果的に排除することもできます。 Cointime Priceを初めて使用する場合は、最初に前の記事を読むことを強くお勧めします! Cointime価格偏差モデル Cointime Price Deviationは、私がオンチェーンデータを研究する際に個人的に設計したモデルの1つであり、以下では、このモデルがどのように設計され、このモデルを使用してエスケープ判断を行う方法について説明します。 現在の価格とCointime価格の間の偏差を定量化する Cointime PriceはBTCチップの真の保有コスト、より正確には「長期保有者」の保有コストを非常によく表しているため(保有時間が長いほど、Cointime価格への影響が大きくなるため)。 したがって、現在の価格がCointime価格から大きく乖離しすぎると、理論的には長期保有者が利益を得てチップを配布するインセンティブが高まります。 乖離率(分配率)の計算式は、乖離率=(現在価格-Cointime価格)/現在価格図のように、分配率(紫線)の状態がわかります。 ご覧のとおり、分配率が高いレベルにあるときはいつでも、対応するトップポジションです。 この場合、「ハイポジション」とは何でしょうか? ここにいる個人は、以下に詳述するように、統計的に高い位置を定義します。 第二に、Cointime価格偏差の極値の定義 上のチャートをもう一度見ると、高レベルの偏差を定義するのは簡単ではないことがわかります。 各強気相場の頂点に対応する偏差のピークは、わずかな下落の兆候を示しているため、固定数で高値を定義することは明らかに厳密ではありません。 それを解決するために、私は統計学に「標準偏差」の概念を採用しました。 ヒストリカル偏差値の平均と標準偏差を計算する 「平均+n標準偏差」を「高い場所」、以下、閾値と定義し、偏差値の平均を平滑化する Deviationの平均値が> Thresholdの場合、一番上の信号が表示されます 上図のように、上記の処理を行った後、このようなグラフを得ることができます。 ここに2つの追加ポイントがあります: 上記の「平均+n標準偏差」の「n」は調整可能なパラメータであり、nが大きいほどシグナルが現れるための条件が厳しくなります 上記の「移動平均平滑化処理」の主な目的は、ノイズをフィルタリングすることです 図2の紫色の線のうち、価格チャートのオレンジ色の線の向こうの部分に印をつけると、上図のようなシグナルを得ることができます。 まとめ 以上がオンチェーンデータアカデミー(7つ)の内容のすべてであり、将来的にはCointime Priceの詳細な指導が予定されていますので、オンチェーンデータ分析をより深く学びたい読者は、この一連の記事に従うことを忘れないでください! オンチェーンのデータ分析や教育コンテンツをもっと見たい方は、私のTwitter(X)アカウントをフォローしてください! この記事がお役に立てば幸いです、読んでくれてありがとう。 関連レポート On-Chain Data Academy (II): 常に儲かるホドラーにはいくらかかるのか? オンチェーンデータアカデミー(3):底辺のメーカーは利益を上げているのか? On-Chain Data Academy (4): Visual BTC Chip Price Distribution Map [On-Chain Data Academy (7): A New BTC Magic Pricing Methodology (II) with ARK Participation この記事は、BlockTempoの「Dynamic Trends - The Most Influential Blockchain News Media」に掲載されたものです。
オンチェーンデータ学堂（7）：罠の新しい、ARKが参加したBTCの魔法の価格理論（II）
この記事は、On-Chain Data Academyシリーズの全10回シリーズの第7回です。 オンチェーンデータ分析を理解するために段階的に説明し、興味のある読者がこの一連の記事に従うことを歓迎します。 (あらすじ:On-Chain Data Academy (6): A new set of exciting pricing methodologies for BTC with ARK participation (I) (背景補足:On-chain Data Academy (I): 市場全体におけるBTCの平均コストを知っていますか? これは、3つに分かれるTLDRコインタイム価格シリーズの第2弾であり、このシリーズの前の記事を最初に読むことを強くお勧めします! この記事では、Cointime Priceの上位エスケープアプリケーション方法論の1つを紹介します 個人モデル共有:Cointime価格偏差モデル Cointime価格 簡単なレビュー Cointime Priceは、Cointime Economicsで提案された概念であり、単純なLTHやTHよりも柔軟で感度の高い「時間重み付け」の設計を通じてBTCの適正価格を評価します。 同時に、この設計フレームワークの下では、古代の失われたチップの影響を効果的に排除することもできます。 Cointime Priceを初めて使用する場合は、最初に前の記事を読むことを強くお勧めします! Cointime価格偏差モデル Cointime Price Deviationは、私がオンチェーンデータを研究する際に個人的に設計したモデルの1つであり、以下では、このモデルがどのように設計され、このモデルを使用してエスケープ判断を行う方法について説明します。 現在の価格とCointime価格の間の偏差を定量化する Cointime PriceはBTCチップの真の保有コスト、より正確には「長期保有者」の保有コストを非常によく表しているため(保有時間が長いほど、Cointime価格への影響が大きくなるため)。 したがって、現在の価格がCointime価格から大きく乖離しすぎると、理論的には長期保有者が利益を得てチップを配布するインセンティブが高まります。 乖離率(分配率)の計算式は、乖離率=(現在価格-Cointime価格)/現在価格図のように、分配率(紫線)の状態がわかります。 ご覧のとおり、分配率が高いレベルにあるときはいつでも、対応するトップポジションです。 この場合、「ハイポジション」とは何でしょうか? ここにいる個人は、以下に詳述するように、統計的に高い位置を定義します。 第二に、Cointime価格偏差の極値の定義 上のチャートをもう一度見ると、高レベルの偏差を定義するのは簡単ではないことがわかります。 各強気相場の頂点に対応する偏差のピークは、わずかな下落の兆候を示しているため、固定数で高値を定義することは明らかに厳密ではありません。 それを解決するために、私は統計学に「標準偏差」の概念を採用しました。 ヒストリカル偏差値の平均と標準偏差を計算する 「平均+n標準偏差」を「高い場所」、以下、閾値と定義し、偏差値の平均を平滑化する Deviationの平均値が> Thresholdの場合、一番上の信号が表示されます 上図のように、上記の処理を行った後、このようなグラフを得ることができます。 ここに2つの追加ポイントがあります: 上記の「平均+n標準偏差」の「n」は調整可能なパラメータであり、nが大きいほどシグナルが現れるための条件が厳しくなります 上記の「移動平均平滑化処理」の主な目的は、ノイズをフィルタリングすることです 図2の紫色の線のうち、価格チャートのオレンジ色の線の向こうの部分に印をつけると、上図のようなシグナルを得ることができます。 まとめ 以上がオンチェーンデータアカデミー(7つ)の内容のすべてであり、将来的にはCointime Priceの詳細な指導が予定されていますので、オンチェーンデータ分析をより深く学びたい読者は、この一連の記事に従うことを忘れないでください! オンチェーンのデータ分析や教育コンテンツをもっと見たい方は、私のTwitter(X)アカウントをフォローしてください! この記事がお役に立てば幸いです、読んでくれてありがとう。 関連レポート On-Chain Data Academy (II): 常に儲かるホドラーにはいくらかかるのか? オンチェーンデータアカデミー(3):底辺のメーカーは利益を上げているのか? On-Chain Data Academy (4): Visual BTC Chip Price Distribution Map [On-Chain Data Academy (7): A New BTC Magic Pricing Methodology (II) with ARK Participation この記事は、BlockTempoの「Dynamic Trends - The Most Influential Blockchain News Media」に掲載されたものです。