著者：ベイグ氏🔸TLの; 博士- RUPL シリーズの記事は 2 部に分かれます。これは第 1 部です。- RUPL は市場の現在の「未実現利益と損失」の状況を示すことができます- RUPLを観察することで、市場のトップとボトムの動きの法則を発見できます。- RUPL に基づいて設計された底値拾いモデルの共有🟡 RUPL の概要RUPLの場合、正式名称はRelative Unrealized Profit & Lossです。指標自体は2つの部分に分けることができます。それぞれ RUP と RUL です。RUPを例にとって、計算方法は以下の通りです：1. 「現在の価格」と「各 BTC の最後の移転時の価格」を比較し、「現価格 > 最後の移転価格」のチップを利益チップとして分類します。2. 各チップの利益を対応するチップの数量で掛け算し、未実現利益を得る3. 最後に得られたデータを、その時の市場価値に基づいて標準化処理します。言い換えれば、未実現利益は現在の市場における「含み益の合計」です。RUPは時価総額に基づいてこのデータを標準化し、異なる期間の市場利益状況を比較できるようにします。RULのアルゴリズムはRUPのロジックと完全に同じであり、ここでは詳しく説明しません。上の図のように、緑の線は RUP、赤の線は RUL です。私たちは次のことを発見できます：価格はRUPと高度に正の相関があり、RULとは高度に負の相関があります。これは非常に直感的です。なぜなら、通貨の価格が上昇するにつれて、未実現利益を持つトークンの利益総額も自然に増加するからです。しかし、上の図をさらに観察すると、RULが少数の時間帯でRUP（赤い線が緑の線の上にある）を超えることがあることがわかります。これは、市場全体の未実現損益状況が負であることを意味しますが、この状況には特別な意味があるのでしょうか？次に進んで読んでください…🟡 RUPL の底打ちアプリ古い言葉に「他人が恐れている時に私は貪欲になる」とあります。市場のトークン保有者が全体的に平均して損失状態にある時、おそらく、私たちが参加して資金を集める価値のある時期です。上の図のように、私は RUL > RUP の時間帯をマークし、この信号図を得ました。私たちは明確に発見できます：RUL > RUP の場合、ほとんどが周期的な大底部に対応しています！これは単なる刻舟求剣ではなく、その論理は次の通りです：「市場全体が平均して損失状態にあるとき、ロックインされた投資者は価格が低すぎるために手元の資産を売却したがらない可能性が高い」と、売り圧力が大幅に低下している状況では、以降はわずかに強まった買いが入るだけで、トレンドが反転して上昇を始める可能性がある。このロジックは、以前の記事で紹介されたLTH-RPの逆張り戦略に非常に似ています。興味のある読者は、以前の投稿を参照してください。🟡 RUPL 底値拾いモデルの設計ロジック共有次に、RULを一時的に無視して、RUPチャート自体に焦点を当てると、歴史的にRUPの底値が非常に近いことに気づくでしょう。例えば、RUPチャートに0.4の水平線を追加することで、RUP < 0.4の位置を明確に見ることができます。（ここでの0.4は調整可能なパラメータで、後で再度言及されます）RUPに相対的に明らかな底部エリアがあることを発見した場合、RUP < 0.4の条件を先の「RUP < RUL」の条件に重ねて、信号の二次フィルタリングを行います。その結果は以下の通りです：これはモデルを設計する際によく使われる方法で、目的は信号フィルターを通してフィルタリング効果を得ることです。それにより、最終的に設計されたモデルがより正確になることを目指しています。上記の2つの条件（RUP < 0.4 & RUP < RUL）は、実際にはフィルタリング効果が非常に明確ではありません。しかし、よく見ると、確かに単純な RUP < RUL よりも厳しいものがあることがわかります。ここでは、0.4を小さくすると（例えば0.38に調整する）、全体の信号がより厳格になります。しかし、パラメータを調整する過程では、オーバーフィッティングの問題に注意する必要があります。結局のところ、単に過去のデータに基づいてモデルをフィッティングすると、将来的には失敗する可能性が高いです！
オンチェーンデータ学堂（九）：マーケットバロメーター RUPL（I）- データ紹介 & ディップを買う応用
著者：ベイグ氏
🔸TLの; 博士
RUPL シリーズの記事は 2 部に分かれます。これは第 1 部です。
RUPL は市場の現在の「未実現利益と損失」の状況を示すことができます
RUPLを観察することで、市場のトップとボトムの動きの法則を発見できます。
RUPL に基づいて設計された底値拾いモデルの共有
🟡 RUPL の概要
RUPLの場合、正式名称はRelative Unrealized Profit & Lossです。
指標自体は2つの部分に分けることができます。それぞれ RUP と RUL です。
RUPを例にとって、計算方法は以下の通りです：
「現在の価格」と「各 BTC の最後の移転時の価格」を比較し、「現価格 > 最後の移転価格」のチップを利益チップとして分類します。
各チップの利益を対応するチップの数量で掛け算し、未実現利益を得る
最後に得られたデータを、その時の市場価値に基づいて標準化処理します。
言い換えれば、未実現利益は現在の市場における「含み益の合計」です。
RUPは時価総額に基づいてこのデータを標準化し、異なる期間の市場利益状況を比較できるようにします。
RULのアルゴリズムはRUPのロジックと完全に同じであり、ここでは詳しく説明しません。
上の図のように、緑の線は RUP、赤の線は RUL です。
私たちは次のことを発見できます：価格はRUPと高度に正の相関があり、RULとは高度に負の相関があります。
これは非常に直感的です。なぜなら、通貨の価格が上昇するにつれて、未実現利益を持つトークンの利益総額も自然に増加するからです。
しかし、上の図をさらに観察すると、RULが少数の時間帯でRUP（赤い線が緑の線の上にある）を超えることがあることがわかります。
これは、市場全体の未実現損益状況が負であることを意味しますが、この状況には特別な意味があるのでしょうか？次に進んで読んでください…
🟡 RUPL の底打ちアプリ
古い言葉に「他人が恐れている時に私は貪欲になる」とあります。市場のトークン保有者が全体的に平均して損失状態にある時、
おそらく、私たちが参加して資金を集める価値のある時期です。
上の図のように、私は RUL > RUP の時間帯をマークし、この信号図を得ました。
私たちは明確に発見できます：RUL > RUP の場合、ほとんどが周期的な大底部に対応しています！
これは単なる刻舟求剣ではなく、その論理は次の通りです：
「市場全体が平均して損失状態にあるとき、ロックインされた投資者は価格が低すぎるために手元の資産を売却したがらない可能性が高い」と、売り圧力が大幅に低下している状況では、以降はわずかに強まった買いが入るだけで、トレンドが反転して上昇を始める可能性がある。
このロジックは、以前の記事で紹介されたLTH-RPの逆張り戦略に非常に似ています。興味のある読者は、以前の投稿を参照してください。
🟡 RUPL 底値拾いモデルの設計ロジック共有
次に、RULを一時的に無視して、RUPチャート自体に焦点を当てると、歴史的にRUPの底値が非常に近いことに気づくでしょう。
例えば、RUPチャートに0.4の水平線を追加することで、RUP < 0.4の位置を明確に見ることができます。
（ここでの0.4は調整可能なパラメータで、後で再度言及されます）
RUPに相対的に明らかな底部エリアがあることを発見した場合、RUP < 0.4の条件を先の「RUP < RUL」の条件に重ねて、信号の二次フィルタリングを行います。その結果は以下の通りです：
これはモデルを設計する際によく使われる方法で、目的は信号フィルターを通してフィルタリング効果を得ることです。それにより、最終的に設計されたモデルがより正確になることを目指しています。
上記の2つの条件（RUP < 0.4 & RUP < RUL）は、実際にはフィルタリング効果が非常に明確ではありません。
しかし、よく見ると、確かに単純な RUP < RUL よりも厳しいものがあることがわかります。
ここでは、0.4を小さくすると（例えば0.38に調整する）、全体の信号がより厳格になります。
しかし、パラメータを調整する過程では、オーバーフィッティングの問題に注意する必要があります。結局のところ、単に過去のデータに基づいてモデルをフィッティングすると、将来的には失敗する可能性が高いです！