Серия статей Cointime Price будет состоять из трех частей, это вторая часть
Настоятельно рекомендуется сначала прочитать предыдущую статью этой серии!
В этой статье будет представлен один из методов приложения Cointime Price для выхода на пик.
Личный модельный обмен: модель отклонения цены Cointime
🟡 Cointime Price Простое повторение
Cointime Price является концепцией, предложенной в Cointime Economics, основанной на дизайне "взвешивания по времени".
Оценка справедливой цены BTC более гибка и чувствительна по сравнению с простой LTH и STH.
В то же время в рамках этой проектной схемы также можно эффективно исключить влияние утраченных чипов из древних времен.
Если вы еще не знакомы с Cointime Price, настоятельно рекомендуется сначала прочитать предыдущую статью!
🟡 Методология ухода на вершину: Модель отклонения цены Cointime
Cointime Price Deviation — это одна из моделей, которые я разработал во время изучения данных блокчейна.
В дальнейшем будет объяснена принципиальная схема этого модели, а также то, как мы будем использовать эту модель для определения момента выхода.
Квантифицировать степень отклонения текущей цены от цены Cointime.
Поскольку Cointime Price в высокой степени отражает реальную стоимость владения BTC,
Более точно говоря, это стоимость позиции "долгосрочных держателей" (поскольку чем дольше длится удержание, тем больше влияние на Cointime Price).
Таким образом, когда текущая цена слишком сильно отклоняется от Cointime Price, теоретически это будет стимулировать долгосрочных держателей фиксировать прибыль и распродажу активов.
Я разработал формулу отклонения (коэффициента распределения) следующим образом:
Как показано на рисунке, мы можем сделать вывод о состоянии распределения коэффициента (фиолетовая линия).
Можно увидеть: каждый раз, когда коэффициент распределения находится на высоком уровне, это соответствует вершине.
Так что же такое "высокая позиция"?
Личность здесь определяет высокие уровни с использованием статистического метода, детали следующие.
Определение экстремальных значений отклонения цены Cointime
Все могут еще раз взглянуть на изображение выше и обнаружить, что на самом деле верхний уровень Deviation не так-то просто определить.
Каждый максимум Deviation, соответствующий вершине бычьего рынка, показывает признаки незначительного снижения, поэтому просто использовать фиксированное число для определения высоких уровней явно не является строгим.
В решении я использовал концепцию "стандартного отклонения" из статистики:
(1) Вычислить среднее значение и стандартное отклонение для исторического значения Deviation
(2) Определите "среднее + n стандартных отклонений" как "высокий уровень", далее называемый Threshold
(3) Проведите сглаживание значений отклонения с помощью скользящей средней.
(4) Когда значение скользящей средней отклонения > порог, отображается верхний сигнал
Как показано на рисунке выше, после выполнения указанных действий можно получить такой рисунок.
В дополнение хочу отметить два момента:
(1) В "среднее + n стандартных отклонений" выше "n" является настраиваемым параметром; чем больше n, тем строже будут условия появления сигнала.
(2) Указанная "гладкая обработка скользящих средних" в основном предназначена для фильтрации шумов.
Отметив на ценовом графике часть фиолетовой линии на рисунке 2, выходящую за пределы оранжевой линии, можно получить сигнал, показанный на вышеуказанном рисунке.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
в блокчейне данные учебного заведения (семь): ловушка нового, ARK участвует в исследовании методологии чудесного ценообразования BTC (II)
Автор: господин Бег
🔸ТЛ; ДОКТОР
Серия статей Cointime Price будет состоять из трех частей, это вторая часть
Настоятельно рекомендуется сначала прочитать предыдущую статью этой серии!
В этой статье будет представлен один из методов приложения Cointime Price для выхода на пик.
Личный модельный обмен: модель отклонения цены Cointime
🟡 Cointime Price Простое повторение
Cointime Price является концепцией, предложенной в Cointime Economics, основанной на дизайне "взвешивания по времени".
Оценка справедливой цены BTC более гибка и чувствительна по сравнению с простой LTH и STH.
В то же время в рамках этой проектной схемы также можно эффективно исключить влияние утраченных чипов из древних времен.
Если вы еще не знакомы с Cointime Price, настоятельно рекомендуется сначала прочитать предыдущую статью!
🟡 Методология ухода на вершину: Модель отклонения цены Cointime
Cointime Price Deviation — это одна из моделей, которые я разработал во время изучения данных блокчейна.
В дальнейшем будет объяснена принципиальная схема этого модели, а также то, как мы будем использовать эту модель для определения момента выхода.
Поскольку Cointime Price в высокой степени отражает реальную стоимость владения BTC,
Более точно говоря, это стоимость позиции "долгосрочных держателей" (поскольку чем дольше длится удержание, тем больше влияние на Cointime Price).
Таким образом, когда текущая цена слишком сильно отклоняется от Cointime Price, теоретически это будет стимулировать долгосрочных держателей фиксировать прибыль и распродажу активов.
Я разработал формулу отклонения (коэффициента распределения) следующим образом:
Отклонение = (Текущая цена - Цена Cointime) / Текущая цена
Как показано на рисунке, мы можем сделать вывод о состоянии распределения коэффициента (фиолетовая линия).
Можно увидеть: каждый раз, когда коэффициент распределения находится на высоком уровне, это соответствует вершине.
Так что же такое "высокая позиция"?
Личность здесь определяет высокие уровни с использованием статистического метода, детали следующие.
Все могут еще раз взглянуть на изображение выше и обнаружить, что на самом деле верхний уровень Deviation не так-то просто определить.
Каждый максимум Deviation, соответствующий вершине бычьего рынка, показывает признаки незначительного снижения, поэтому просто использовать фиксированное число для определения высоких уровней явно не является строгим.
В решении я использовал концепцию "стандартного отклонения" из статистики:
(1) Вычислить среднее значение и стандартное отклонение для исторического значения Deviation
(2) Определите "среднее + n стандартных отклонений" как "высокий уровень", далее называемый Threshold
(3) Проведите сглаживание значений отклонения с помощью скользящей средней.
(4) Когда значение скользящей средней отклонения > порог, отображается верхний сигнал
Как показано на рисунке выше, после выполнения указанных действий можно получить такой рисунок.
В дополнение хочу отметить два момента:
(1) В "среднее + n стандартных отклонений" выше "n" является настраиваемым параметром; чем больше n, тем строже будут условия появления сигнала.
(2) Указанная "гладкая обработка скользящих средних" в основном предназначена для фильтрации шумов.
Отметив на ценовом графике часть фиолетовой линии на рисунке 2, выходящую за пределы оранжевой линии, можно получить сигнал, показанный на вышеуказанном рисунке.