> Оригінальна назва: «Уроки даних у блокчейні (дев'ятий): Ринковий барометр RUPL (I) - Опис даних & купувати просадку»
> Автор оригіналу: пан Бег, аналітик даних у блокчейні
TLDR
Серія статей RUPL буде поділена на 2 частини, це перша частина.
RUPL може відобразити поточний стан нереалізованого прибутку на ринку
Спостерігаючи за RUPL, можна виявити закономірності руху ринку на вершині та дні.
Ця стаття поділиться моделлю купувати просадку на основі RUPL.
Одне. Що таке RUPL?
RUPL, повна назва Relative Unrealized Profit & Loss, українською «相对未实现损益». Цей показник можна розділити на дві частини: RUP та RUL.
Наприклад, за способом розрахунку RUP:
Порівняти поточну ціну з ціною кожного $BTC під час останнього переказу, класифікуючи чіпси з умовою «поточна ціна > ціна останнього переказу» як прибуткові чіпси.
2、Помножте прибуток кожного виграшного чіпа на відповідну кількість, щоб отримати Unrealized Profit（未实现利润）。
3、Останнім етапом буде нормалізація цих даних на основі ринкової капіталізації на той момент.
Іншими словами, Unrealized Profit – це загальний обсяг нереалізованого прибутку на поточному ринку; а RUP – це його стандартизація за ринковою вартістю, щоб порівняти прибутковість ринку в різні періоди. Алгоритм RUL є таким же, як у RUP, про що в цій статті не йдеться.
!
Як показано на малюнку 1, зелена лінія - це RUP, червона лінія - це RUL. Можна побачити: ціна має високу позитивну кореляцію з RUP та високу негативну кореляцію з RUL. Це дуже інтуїтивно, оскільки з підвищенням ціни монети, прибуткові активи та нереалізований прибуток природно зростають.
Але якщо уважно розглянути наведене вище зображення, можна помітити, що RUL у певні періоди перевищує RUP (тобто червона лінія вище зеленої, як показано в жовтій рамці на малюнку), що вказує на те, що ринок в цілому перебуває в стані нереалізованих збитків. Чи мають ці періоди особливе значення? Будь ласка, продовжте читати.
Два, застосування купувати просадку RUPL
Продовжуючи, є хороша приказка: «Коли інші бояться, я жадібний». Коли більшість активів на ринку перебуває в стані збитків, можливо, це саме той час, щоб зайти на ринок і почати збирати активи.
!
Як показано на малюнку 2, я позначив період часу, коли RUL > RUP на малюнку 1, після чого побудував цю діаграму. Чітко видно: коли RUL > RUP, майже завжди це історичний цикл просадки.
Це не те, що пропустити меч на човні, його логіка полягає в тому:
«Коли ринок в цілому перебуває в стані збитків, це означає, що інвестори, які тримають велику кількість дешевих активів, в основному завершили розпродаж; в той час, як інвестори, які потрапили в пастку, часто не хочуть знижувати ціни через занадто низькі ціни, ці дві емоції переплітаються, що призводить до значного зниження тиску на продаж, тому, якщо з'явиться трохи покупок, це може спонукати до зміни тренду та початку зростання.»
Ця логіка дуже схожа на раніше поділену стратегію купувати просадку LTH-RP. Зацікавлені читачі можуть ознайомитися з цим постом: «У блокчейні дані: Частина 2: Завжди прибуткові Hodlers, по якій ціні вони купували BTC?»
Три, логіка дизайну моделі купувати просадку
Наступним кроком, ми тимчасово не звертаємо уваги на RUL, а окремо спостерігаємо за графіком RUP, можна помітити, що RUP в історичному дні має відносно близький діапазон значень:
!
Наприклад, я додаю на графік горизонтальну лінію 0,4, можна чітко побачити область, де RUP < 0,4. (Тут 0,4 є параметром моделі, його можна налаштовувати, про це ще буде згадано)
Оскільки було виявлено, що у RUP є помітний діапазон дна, ми можемо накласти умову RUP < 0.4 на попередню умову RUP < RUL для вторинної фільтрації сигналів, отримавши такі результати:
!
Це поширений спосіб у дизайні моделей, метою якого є досягнення більш точного ефекту через фільтрацію сигналів, що дозволяє сигналам, які генеруються моделлю, мати більшу референтну цінність.
На графіку вище показана комбінація (RUP < 0,4) + (RUP < RUL), і хоча ефект фільтрації не дуже значний, все ж можна побачити, що він більш суворий, ніж використання RUP < RUL окремо. Якщо 0,4 відрегулювати на нижчий рівень (наприклад, 0,38), модель буде суворішою, але важливо звертати увагу на перенавчання під час налаштування параметрів, адже тонка настройка моделі на основі історичних даних може призвести до майбутніх збоїв.
Доповнення: Overfitting - це «перенавчання», подібно до того, що ми часто кажемо, що вирізати меча з човна.
Чотири, висновок
Ця стаття є першою в серії RUPL, яка в основному знайомить з визначенням та способом розрахунку індикатора RUPL, а також ділиться логікою моделі купувати просадку, основаної на цьому індикаторі.
У наступній статті я представлю практичний застосунок для втечі з вершини на основі RUPL та проведу огляд історичних циклічних вершин, щоб забезпечити велику кількість корисної інформації. Чекайте з нетерпінням.
Оригінальне посилання
：
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
у блокчейні дані навчального класу (дев'ятий): ринковий барометр RUPL(I) представлення даних & купувати просадку застосування
> Оригінальна назва: «Уроки даних у блокчейні (дев'ятий): Ринковий барометр RUPL (I) - Опис даних & купувати просадку»
> Автор оригіналу: пан Бег, аналітик даних у блокчейні
TLDR
Серія статей RUPL буде поділена на 2 частини, це перша частина.
RUPL може відобразити поточний стан нереалізованого прибутку на ринку
Спостерігаючи за RUPL, можна виявити закономірності руху ринку на вершині та дні.
Ця стаття поділиться моделлю купувати просадку на основі RUPL.
Одне. Що таке RUPL?
RUPL, повна назва Relative Unrealized Profit & Loss, українською «相对未实现损益». Цей показник можна розділити на дві частини: RUP та RUL.
Наприклад, за способом розрахунку RUP:
2、Помножте прибуток кожного виграшного чіпа на відповідну кількість, щоб отримати Unrealized Profit（未实现利润）。
3、Останнім етапом буде нормалізація цих даних на основі ринкової капіталізації на той момент.
Іншими словами, Unrealized Profit – це загальний обсяг нереалізованого прибутку на поточному ринку; а RUP – це його стандартизація за ринковою вартістю, щоб порівняти прибутковість ринку в різні періоди. Алгоритм RUL є таким же, як у RUP, про що в цій статті не йдеться.
!
Як показано на малюнку 1, зелена лінія - це RUP, червона лінія - це RUL. Можна побачити: ціна має високу позитивну кореляцію з RUP та високу негативну кореляцію з RUL. Це дуже інтуїтивно, оскільки з підвищенням ціни монети, прибуткові активи та нереалізований прибуток природно зростають.
Але якщо уважно розглянути наведене вище зображення, можна помітити, що RUL у певні періоди перевищує RUP (тобто червона лінія вище зеленої, як показано в жовтій рамці на малюнку), що вказує на те, що ринок в цілому перебуває в стані нереалізованих збитків. Чи мають ці періоди особливе значення? Будь ласка, продовжте читати.
Два, застосування купувати просадку RUPL
Продовжуючи, є хороша приказка: «Коли інші бояться, я жадібний». Коли більшість активів на ринку перебуває в стані збитків, можливо, це саме той час, щоб зайти на ринок і почати збирати активи.
!
Як показано на малюнку 2, я позначив період часу, коли RUL > RUP на малюнку 1, після чого побудував цю діаграму. Чітко видно: коли RUL > RUP, майже завжди це історичний цикл просадки.
Це не те, що пропустити меч на човні, його логіка полягає в тому:
«Коли ринок в цілому перебуває в стані збитків, це означає, що інвестори, які тримають велику кількість дешевих активів, в основному завершили розпродаж; в той час, як інвестори, які потрапили в пастку, часто не хочуть знижувати ціни через занадто низькі ціни, ці дві емоції переплітаються, що призводить до значного зниження тиску на продаж, тому, якщо з'явиться трохи покупок, це може спонукати до зміни тренду та початку зростання.»
Ця логіка дуже схожа на раніше поділену стратегію купувати просадку LTH-RP. Зацікавлені читачі можуть ознайомитися з цим постом: «У блокчейні дані: Частина 2: Завжди прибуткові Hodlers, по якій ціні вони купували BTC?»
Три, логіка дизайну моделі купувати просадку
Наступним кроком, ми тимчасово не звертаємо уваги на RUL, а окремо спостерігаємо за графіком RUP, можна помітити, що RUP в історичному дні має відносно близький діапазон значень:
!
Наприклад, я додаю на графік горизонтальну лінію 0,4, можна чітко побачити область, де RUP < 0,4. (Тут 0,4 є параметром моделі, його можна налаштовувати, про це ще буде згадано)
Оскільки було виявлено, що у RUP є помітний діапазон дна, ми можемо накласти умову RUP < 0.4 на попередню умову RUP < RUL для вторинної фільтрації сигналів, отримавши такі результати:
!
Це поширений спосіб у дизайні моделей, метою якого є досягнення більш точного ефекту через фільтрацію сигналів, що дозволяє сигналам, які генеруються моделлю, мати більшу референтну цінність.
На графіку вище показана комбінація (RUP < 0,4) + (RUP < RUL), і хоча ефект фільтрації не дуже значний, все ж можна побачити, що він більш суворий, ніж використання RUP < RUL окремо. Якщо 0,4 відрегулювати на нижчий рівень (наприклад, 0,38), модель буде суворішою, але важливо звертати увагу на перенавчання під час налаштування параметрів, адже тонка настройка моделі на основі історичних даних може призвести до майбутніх збоїв.
Доповнення: Overfitting - це «перенавчання», подібно до того, що ми часто кажемо, що вирізати меча з човна.
Чотири, висновок
Ця стаття є першою в серії RUPL, яка в основному знайомить з визначенням та способом розрахунку індикатора RUPL, а також ділиться логікою моделі купувати просадку, основаної на цьому індикаторі.
У наступній статті я представлю практичний застосунок для втечі з вершини на основі RUPL та проведу огляд історичних циклічних вершин, щоб забезпечити велику кількість корисної інформації. Чекайте з нетерпінням.
Оригінальне посилання
：