Bài viết này là bài viết thứ 7 trong loạt 10 bài viết của Học viện dữ liệu On-Chain. Đưa bạn từng bước hiểu phân tích dữ liệu on-chain, chào mừng các độc giả quan tâm theo dõi loạt bài viết này. (Tóm tắt: Học viện dữ liệu on-chain (6): Một bộ phương pháp định giá thú vị mới cho BTC với sự tham gia ARK (I) (Bổ sung cơ bản: Học viện dữ liệu on-chain (I): Bạn có biết chi phí trung bình của BTC trên toàn thị trường là bao nhiêu không? Đây là phần thứ hai trong loạt giá TLDR Cointime sẽ được chia thành ba và bạn nên đọc bài viết trước trong loạt bài này trước! Bài viết này sẽ giới thiệu một trong những phương pháp ứng dụng hàng đầu của Cointime Price Chia sẻ mô hình cá nhân: Mô hình độ lệch giá Cointime Đánh giá đơn giản Cointime Price Cointime Price là một khái niệm được đề xuất trong Cointime Economics, đánh giá giá hợp lý của BTC thông qua thiết kế "trọng số thời gian", linh hoạt và nhạy cảm hơn so với LTH và TH đơn giản. Đồng thời, theo khuôn khổ thiết kế này, nó cũng có thể loại trừ hiệu quả ảnh hưởng của các chip bị mất trong thời cổ đại. Nếu bạn chưa quen với Cointime Price, bạn nên đọc bài viết trước trước! Mô hình độ lệch giá Cointime Độ lệch giá Cointime là một trong những mô hình cá nhân tôi thiết kế khi nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi và sau đây sẽ giải thích cách mô hình này được thiết kế và cách chúng tôi sẽ sử dụng mô hình này để đưa ra các phán đoán thoát. Định lượng độ lệch giữa giá hiện tại và giá Cointime Vì Cointime Price đại diện cao cho chi phí nắm giữ thực sự của chip BTC, chính xác hơn là chi phí nắm giữ của "người nắm giữ dài hạn" (vì thời gian nắm giữ càng lâu, tác động đến Giá Cointime càng lớn). Do đó, khi giá hiện tại lệch quá nhiều so với Giá Cointime, về mặt lý thuyết nó sẽ làm tăng động lực cho những người nắm giữ dài hạn chốt lời và phân phối chip. Tôi thiết kế công thức cho tỷ lệ lệch (tỷ lệ phân phối) như sau: Tỷ lệ sai lệch = (giá hiện tại – Giá Cointime) / giá hiện tại Như thể hiện trong hình, chúng ta có thể nhận được trạng thái của tỷ lệ phân phối (đường màu tím). Như bạn có thể thấy, bất cứ khi nào tỷ lệ phân phối ở mức cao, nó là vị trí hàng đầu tương ứng. Nếu đúng như vậy, "vị trí cao" là gì? Các cá nhân ở đây sẽ xác định các vị trí cao theo thống kê, như chi tiết bên dưới. Thứ hai, định nghĩa về các giá trị cực trị của Độ lệch giá Cointime Bạn có thể nhìn lại biểu đồ trên và bạn sẽ thấy rằng mức Độ lệch cao không dễ xác định. Đỉnh Độ lệch tương ứng với đỉnh của mỗi thị trường tăng giá có dấu hiệu giảm nhẹ, do đó, rõ ràng là không chặt chẽ để xác định mức cao với một số cố định. Để giải quyết nó, tôi đã áp dụng khái niệm "độ lệch chuẩn" trong thống kê: Tính giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các giá trị độ lệch lịch sử Xác định "trung bình + n độ lệch chuẩn" là "vị trí cao", sau đây gọi là Ngưỡng và sau đó làm mịn trung bình của giá trị độ lệch Khi giá trị trung bình của Độ lệch được > Ngưỡng, tín hiệu trên cùng được hiển thị Như thể hiện trong hình trên, một biểu đồ như vậy có thể thu được sau khi xử lý ở trên. Dưới đây là hai điểm bổ sung: "n" trong "trung bình + n độ lệch chuẩn" ở trên là một tham số có thể điều chỉnh và n càng lớn, các điều kiện để tín hiệu xuất hiện càng chặt chẽ Mục đích chính của "xử lý làm mịn đường trung bình động" ở trên là để lọc nhiễu Sau khi đánh dấu một phần của đường màu tím trong Hình 2 ngoài đường màu cam trên biểu đồ giá, bạn có thể nhận được tín hiệu như thể hiện trong hình trên. Kết luận Trên đây là toàn bộ nội dung của học viện dữ liệu on-chain (bảy), và sẽ có phần giảng dạy chi tiết cho Cointime Price trong tương lai, các bạn đọc quan tâm tìm hiểu phân tích dữ liệu on-chain sâu hơn, nhớ theo dõi loạt bài viết này nhé! Nếu bạn muốn xem thêm nội dung giảng dạy và phân tích dữ liệu trên chuỗi, vui lòng theo dõi tài khoản Twitter (X) của tôi! Hy vọng bài viết này giúp ích cho bạn, cảm ơn bạn đã đọc. Báo cáo liên quan Học viện dữ liệu On-Chain (II): Chi phí bao nhiêu cho Hodlers luôn kiếm tiền? Học viện dữ liệu on-chain (3): Các nhà sản xuất ở phía dưới có kiếm được lợi nhuận không? Học viện dữ liệu on-chain (4): Bản đồ phân phối giá chip BTC trực quan [Học viện dữ liệu on-chain (7): Phương pháp định giá kỳ diệu BTC mới (II) với sự tham gia của ARK Bài viết này lần đầu tiên được xuất bản trong "Xu hướng năng động - Truyền thông tin tức Blockchain có ảnh hưởng nhất" của BlockTempo.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Dữ liệu trên chuỗi học viện (bảy): Một bẫy mới, phương pháp định giá kỳ diệu BTC tham gia nghiên cứu của ARK (II)
Bài viết này là bài viết thứ 7 trong loạt 10 bài viết của Học viện dữ liệu On-Chain. Đưa bạn từng bước hiểu phân tích dữ liệu on-chain, chào mừng các độc giả quan tâm theo dõi loạt bài viết này. (Tóm tắt: Học viện dữ liệu on-chain (6): Một bộ phương pháp định giá thú vị mới cho BTC với sự tham gia ARK (I) (Bổ sung cơ bản: Học viện dữ liệu on-chain (I): Bạn có biết chi phí trung bình của BTC trên toàn thị trường là bao nhiêu không? Đây là phần thứ hai trong loạt giá TLDR Cointime sẽ được chia thành ba và bạn nên đọc bài viết trước trong loạt bài này trước! Bài viết này sẽ giới thiệu một trong những phương pháp ứng dụng hàng đầu của Cointime Price Chia sẻ mô hình cá nhân: Mô hình độ lệch giá Cointime Đánh giá đơn giản Cointime Price Cointime Price là một khái niệm được đề xuất trong Cointime Economics, đánh giá giá hợp lý của BTC thông qua thiết kế "trọng số thời gian", linh hoạt và nhạy cảm hơn so với LTH và TH đơn giản. Đồng thời, theo khuôn khổ thiết kế này, nó cũng có thể loại trừ hiệu quả ảnh hưởng của các chip bị mất trong thời cổ đại. Nếu bạn chưa quen với Cointime Price, bạn nên đọc bài viết trước trước! Mô hình độ lệch giá Cointime Độ lệch giá Cointime là một trong những mô hình cá nhân tôi thiết kế khi nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi và sau đây sẽ giải thích cách mô hình này được thiết kế và cách chúng tôi sẽ sử dụng mô hình này để đưa ra các phán đoán thoát. Định lượng độ lệch giữa giá hiện tại và giá Cointime Vì Cointime Price đại diện cao cho chi phí nắm giữ thực sự của chip BTC, chính xác hơn là chi phí nắm giữ của "người nắm giữ dài hạn" (vì thời gian nắm giữ càng lâu, tác động đến Giá Cointime càng lớn). Do đó, khi giá hiện tại lệch quá nhiều so với Giá Cointime, về mặt lý thuyết nó sẽ làm tăng động lực cho những người nắm giữ dài hạn chốt lời và phân phối chip. Tôi thiết kế công thức cho tỷ lệ lệch (tỷ lệ phân phối) như sau: Tỷ lệ sai lệch = (giá hiện tại – Giá Cointime) / giá hiện tại Như thể hiện trong hình, chúng ta có thể nhận được trạng thái của tỷ lệ phân phối (đường màu tím). Như bạn có thể thấy, bất cứ khi nào tỷ lệ phân phối ở mức cao, nó là vị trí hàng đầu tương ứng. Nếu đúng như vậy, "vị trí cao" là gì? Các cá nhân ở đây sẽ xác định các vị trí cao theo thống kê, như chi tiết bên dưới. Thứ hai, định nghĩa về các giá trị cực trị của Độ lệch giá Cointime Bạn có thể nhìn lại biểu đồ trên và bạn sẽ thấy rằng mức Độ lệch cao không dễ xác định. Đỉnh Độ lệch tương ứng với đỉnh của mỗi thị trường tăng giá có dấu hiệu giảm nhẹ, do đó, rõ ràng là không chặt chẽ để xác định mức cao với một số cố định. Để giải quyết nó, tôi đã áp dụng khái niệm "độ lệch chuẩn" trong thống kê: Tính giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của các giá trị độ lệch lịch sử Xác định "trung bình + n độ lệch chuẩn" là "vị trí cao", sau đây gọi là Ngưỡng và sau đó làm mịn trung bình của giá trị độ lệch Khi giá trị trung bình của Độ lệch được > Ngưỡng, tín hiệu trên cùng được hiển thị Như thể hiện trong hình trên, một biểu đồ như vậy có thể thu được sau khi xử lý ở trên. Dưới đây là hai điểm bổ sung: "n" trong "trung bình + n độ lệch chuẩn" ở trên là một tham số có thể điều chỉnh và n càng lớn, các điều kiện để tín hiệu xuất hiện càng chặt chẽ Mục đích chính của "xử lý làm mịn đường trung bình động" ở trên là để lọc nhiễu Sau khi đánh dấu một phần của đường màu tím trong Hình 2 ngoài đường màu cam trên biểu đồ giá, bạn có thể nhận được tín hiệu như thể hiện trong hình trên. Kết luận Trên đây là toàn bộ nội dung của học viện dữ liệu on-chain (bảy), và sẽ có phần giảng dạy chi tiết cho Cointime Price trong tương lai, các bạn đọc quan tâm tìm hiểu phân tích dữ liệu on-chain sâu hơn, nhớ theo dõi loạt bài viết này nhé! Nếu bạn muốn xem thêm nội dung giảng dạy và phân tích dữ liệu trên chuỗi, vui lòng theo dõi tài khoản Twitter (X) của tôi! Hy vọng bài viết này giúp ích cho bạn, cảm ơn bạn đã đọc. Báo cáo liên quan Học viện dữ liệu On-Chain (II): Chi phí bao nhiêu cho Hodlers luôn kiếm tiền? Học viện dữ liệu on-chain (3): Các nhà sản xuất ở phía dưới có kiếm được lợi nhuận không? Học viện dữ liệu on-chain (4): Bản đồ phân phối giá chip BTC trực quan [Học viện dữ liệu on-chain (7): Phương pháp định giá kỳ diệu BTC mới (II) với sự tham gia của ARK Bài viết này lần đầu tiên được xuất bản trong "Xu hướng năng động - Truyền thông tin tức Blockchain có ảnh hưởng nhất" của BlockTempo.