Серия статей RUPL будет разделена на 2 части, это первая часть
RUPL может отразить текущее состояние «нереализованной прибыли и убытков» на рынке
Наблюдая за RUPL, можно выявить закономерности движения на рынке в верхней и нижней точках.
Поделитесь моделью дна, разработанной на основе RUPL
🟡 Введение в RUPL
RUPL, полное название Relative Unrealized Profit & Loss, переводится как "относительная неосуществленная прибыль и убыток".
Показатель можно разделить на две части: RUP и RUL.
В качестве примера с RUP расчет осуществляется следующим образом:
Сравните "текущую цену" с "ценой последнего перевода каждой монеты BTC", классифицируйте чипы, когда "текущая цена > цена последнего перевода" как прибыльные чипы.
Умножьте прибыль каждого фишки на соответствующее количество фишек, чтобы получить Нереализованную прибыль.
Наконец, полученные данные необходимо нормализовать в зависимости от текущей рыночной стоимости.
Иными словами, Unrealized Profit — это «общая сумма неосуществленной прибыли» на текущем рынке.
А RUP стандартизирует эти данные по рыночной капитализации, чтобы сравнить прибыльность рынка в разные периоды.
Алгоритм RUL полностью совпадает с логикой RUP, поэтому здесь не стоит углубляться в детали.
На рисунке выше зеленая линия — это RUP, а красная линия — это RUL.
Мы можем заметить, что цена имеет высокую положительную корреляцию с RUP и высокую отрицательную корреляцию с RUL.
Это очень очевидно, поскольку с ростом цен на монеты общая сумма прибыли от нереализованных активов естественно будет увеличиваться.
Но если мы внимательно посмотрим на приведенное выше изображение, мы обнаружим, что RUL в редкие моменты превышает RUP (красная линия выше зеленой линии),
Это означает, что общая не реализованная прибыль и убытки на рынке имеют отрицательное значение. Имеет ли это какое-то особое значение? Пожалуйста, продолжайте читать …
🟡 Приложение для дна RUPL
Старое изречение гласит: "Когда другие боятся, я жаден", когда держатели активов на рынке в целом находятся в состоянии убытка,
Возможно, это как раз тот момент, когда нам стоит войти на рынок и собрать лоты.
Как показано на рисунке, я отметил период времени, когда RUL > RUP, и получил этот сигнал.
Мы можем ясно увидеть: когда RUL > RUP, это в основном соответствует периодическим большим底部!
Это вовсе не простое "резать лодку для поиска меча"; его логика заключается в том, что:
"Когда общий рынок находится в состоянии убытка, это означает, что те, кто застрял, вероятно, не хотят продавать свои активы из-за слишком низкой цены." При значительном снижении давления на продажу, любое незначительное усиление покупательского спроса может привести к развороту тренда и началу роста.
Эта логика очень похожа на стратегию LTH-RP, представленную в предыдущей статье, заинтересованные читатели могут ознакомиться с предыдущими постами.
🟡 Делимся логикой разработки модели RUPL для дна рынка
Затем давайте временно проигнорируем RUL и сосредоточимся на самом графике RUP. Мы обнаружим, что нижние значения RUP в истории на самом деле очень близки.
Например, я добавил горизонтальную линию 0,4 на график RUP, чтобы мы могли ясно увидеть позицию RUP < 0.4.
(Здесь 0.4 является настраиваемым параметром, о котором будет упомянуто позже)
Когда мы обнаруживаем, что у RUP есть относительно явная область дна, мы можем наложить условие RUP < 0.4 на ранее установленное условие "RUP < RUL", чтобы провести вторичную фильтрацию сигналов, полученные результаты следующие:
Это метод, который часто используется при проектировании моделей, с целью достижения эффекта фильтрации через сетку сигналов, чтобы конечная модель была более точной.
Два условия на рисунке выше (RUP < 0.4 & RUP < RUL) на самом деле не дают очень заметного эффекта фильтрации,
Но если внимательно посмотреть, можно заметить, что действительно есть более строгие, чем просто RUP < RUL.
В этом случае, если уменьшить 0.4 (например, установить на 0.38), это позволит сделать общий сигнал более строгим;
Но в процессе настройки параметров все же следует обращать внимание на проблему переобучения, ведь просто опираясь на исторические данные для подгонки модели, она может оказаться неэффективной в будущем!
Посмотреть Оригинал
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 школы (девятый): рыночный барометр RUPL (I) - введение в данные & покупайте падения применения
Автор: господин Бег
🔸ТЛ; ДОКТОР
Серия статей RUPL будет разделена на 2 части, это первая часть
RUPL может отразить текущее состояние «нереализованной прибыли и убытков» на рынке
Наблюдая за RUPL, можно выявить закономерности движения на рынке в верхней и нижней точках.
Поделитесь моделью дна, разработанной на основе RUPL
🟡 Введение в RUPL
RUPL, полное название Relative Unrealized Profit & Loss, переводится как "относительная неосуществленная прибыль и убыток".
Показатель можно разделить на две части: RUP и RUL.
В качестве примера с RUP расчет осуществляется следующим образом:
Сравните "текущую цену" с "ценой последнего перевода каждой монеты BTC", классифицируйте чипы, когда "текущая цена > цена последнего перевода" как прибыльные чипы.
Умножьте прибыль каждого фишки на соответствующее количество фишек, чтобы получить Нереализованную прибыль.
Наконец, полученные данные необходимо нормализовать в зависимости от текущей рыночной стоимости.
Иными словами, Unrealized Profit — это «общая сумма неосуществленной прибыли» на текущем рынке.
А RUP стандартизирует эти данные по рыночной капитализации, чтобы сравнить прибыльность рынка в разные периоды.
Алгоритм RUL полностью совпадает с логикой RUP, поэтому здесь не стоит углубляться в детали.
На рисунке выше зеленая линия — это RUP, а красная линия — это RUL.
Мы можем заметить, что цена имеет высокую положительную корреляцию с RUP и высокую отрицательную корреляцию с RUL.
Это очень очевидно, поскольку с ростом цен на монеты общая сумма прибыли от нереализованных активов естественно будет увеличиваться.
Но если мы внимательно посмотрим на приведенное выше изображение, мы обнаружим, что RUL в редкие моменты превышает RUP (красная линия выше зеленой линии),
Это означает, что общая не реализованная прибыль и убытки на рынке имеют отрицательное значение. Имеет ли это какое-то особое значение? Пожалуйста, продолжайте читать …
🟡 Приложение для дна RUPL
Старое изречение гласит: "Когда другие боятся, я жаден", когда держатели активов на рынке в целом находятся в состоянии убытка,
Возможно, это как раз тот момент, когда нам стоит войти на рынок и собрать лоты.
Как показано на рисунке, я отметил период времени, когда RUL > RUP, и получил этот сигнал.
Мы можем ясно увидеть: когда RUL > RUP, это в основном соответствует периодическим большим底部!
Это вовсе не простое "резать лодку для поиска меча"; его логика заключается в том, что:
"Когда общий рынок находится в состоянии убытка, это означает, что те, кто застрял, вероятно, не хотят продавать свои активы из-за слишком низкой цены." При значительном снижении давления на продажу, любое незначительное усиление покупательского спроса может привести к развороту тренда и началу роста.
Эта логика очень похожа на стратегию LTH-RP, представленную в предыдущей статье, заинтересованные читатели могут ознакомиться с предыдущими постами.
🟡 Делимся логикой разработки модели RUPL для дна рынка
Затем давайте временно проигнорируем RUL и сосредоточимся на самом графике RUP. Мы обнаружим, что нижние значения RUP в истории на самом деле очень близки.
Например, я добавил горизонтальную линию 0,4 на график RUP, чтобы мы могли ясно увидеть позицию RUP < 0.4.
(Здесь 0.4 является настраиваемым параметром, о котором будет упомянуто позже)
Когда мы обнаруживаем, что у RUP есть относительно явная область дна, мы можем наложить условие RUP < 0.4 на ранее установленное условие "RUP < RUL", чтобы провести вторичную фильтрацию сигналов, полученные результаты следующие:
Это метод, который часто используется при проектировании моделей, с целью достижения эффекта фильтрации через сетку сигналов, чтобы конечная модель была более точной.
Два условия на рисунке выше (RUP < 0.4 & RUP < RUL) на самом деле не дают очень заметного эффекта фильтрации,
Но если внимательно посмотреть, можно заметить, что действительно есть более строгие, чем просто RUP < RUL.
В этом случае, если уменьшить 0.4 (например, установить на 0.38), это позволит сделать общий сигнал более строгим;
Но в процессе настройки параметров все же следует обращать внимание на проблему переобучения, ведь просто опираясь на исторические данные для подгонки модели, она может оказаться неэффективной в будущем!