Bij Glassnode geloven we dat betrouwbare gegevens de ruggengraat vormen van succesvolle handelsstrategieën en beslissingen. In die zin bieden on-chain-gegevens, die informatie omvatten over geldstromen, winstgevendheidsniveaus en het sentiment van deelnemers aan de digitale activamarkt die rechtstreeks uit de blockchain zijn afgeleid, een onaangeboorde bron van potentiële alfa.

Professionals uit de traditionele financiële sectoren vertonen echter vaak een zekere mate van scepsis over de toepasbaarheid van uit blockchain afkomstige gegevens voor zinvolle handelsstrategieën. Om deze bedenkingen direct aan te pakken, heeft Glassnode een innovatieve aanpak ontwikkeld om de voorspellende kracht van deze gegevens te benutten.

Met behulp van deze aanpak, die zowel afhankelijk is van de betekenis van onze data als van geavanceerde machine learning-algoritmen, heeft ons Data Science-team de Bitcoin Sharpe-signaal. Deze geautomatiseerde, kwantitatieve handelsstrategie is zowel stevig verankerd in gegevens afkomstig van de blockchain als afgestemd op het benutten van de unieke kansen die de Bitcoin-markt biedt.

Het Bitcoin Sharpe-signaal valideert niet alleen het nut van dergelijke gegevens, maar biedt ook duidelijke, bruikbare inzichten voor beleggers, wat de waarde ervan bewijst bij het navigeren op de digitale activamarkt.

Wat zijn on-chain-gegevens en hoe Glassnode deze gebruikt voor de handel

In tegenstelling tot traditionele marktgegevens, die zich vooral richten op prijsbewegingen, bieden on-chain-statistieken een realtime impuls voor ecosystemen van digitale activa. Deze maatstaven onthullen het gedrag van beleggers en markttrends die traditionele indicatoren misschien over het hoofd zien, en bieden een diepgaandere lens en mogelijk een betere indicator voor toekomstige bewegingen. Door deze inzichten te integreren door middel van machinaal leren, heeft Glassnode statistieken geïdentificeerd met het meest voorspellende potentieel voor een Bitcoin-handelsstrategie met een lange looptijd.

De kern van de innovatieve aanpak van Glassnode is een machine learning-model onder toezicht dat methodisch gegevens in de keten analyseert om hun correlatie met Bitcoin-marktbewegingen te beoordelen. Dit model valt op door zijn transparantie, waardoor beleggers kunnen begrijpen hoe handelsregels zijn afgeleid van blockchain-activiteiten. Het doorzoekt enorme datasets om de on-chain-statistieken te identificeren die het meest indicatief zijn voor toekomstige prijsacties.

Het model benadrukt het belang van functies om te bepalen welke on-chain-statistieken de sterkste correlatie hebben met toekomstige Bitcoin-prijsbewegingen. Van de verschillende geanalyseerde maatstaven kwamen het percentage entiteiten met winst en de Short Term Holder Profit Ratio (SOPR) naar voren als de meest veelbelovende indicatoren voor het innemen van een longpositie in Bitcoin.

Het percentage entiteiten dat winst maakt, is een cruciale maatstaf omdat het de algemene marktgezondheid en het beleggerssentiment weerspiegelt. Een hoog percentage duidt erop dat de meerderheid van de marktdeelnemers zich in een gunstige positie bevindt, wat mogelijk wijst op een aanhoudend marktvertrouwen en positieve vooruitzichten.

Aan de andere kant richt de Short Term Holder SOPR zich op de winstgevendheid van recente transacties, waardoor inzicht wordt verkregen in het gedrag van kortetermijnbeleggers. Wanneer SOPR aangeeft dat kortetermijnhouders winst zien, gaat dit vaak vooraf aan periodes van positief marktmomentum, waardoor het een waardevolle voorspeller is voor het timen van het betreden van longposities.

Disclaimer: Voor de bescherming van intellectueel eigendom maken we alleen de fundamentele statistieken openbaar, zoals STH-SOPR en het percentage entiteiten dat winst maakt, zonder de specifieke transformaties en parameters te beschrijven die zijn toegepast in de ontwikkeling van onze handelsstrategieën. Bijgevolg repliceert de directe toepassing van deze basisstatistieken alleen niet de resultaten die worden bereikt door ons geavanceerde live handelsmodel.

Onthulling van de “Goudlokje Zone”

De “Goldilocks Zone” verwijst naar de optimale omstandigheden die zijn geïdentificeerd door het Glassnode-model voor het initiëren van longposities in Bitcoin, vastgesteld met behulp van SHAP-waarden (SHapley Additive exPlanations). Deze waarden kwantificeren de impact van specifieke on-chain-statistieken – zoals het percentage entiteiten dat winst maakt en de Short Term Holder Profit Ratio (SOPR) – op het besluitvormingsproces van het model, waardoor kritische drempels worden onthuld die ideale koopmogelijkheden aangeven. Door SHAP-waarden te analyseren, onderscheidt het model precieze omstandigheden waaronder de markt niet overbelast of overdreven bearish is, zoals het “precies goede” scenario van het Goudlokje-principe.

Uit deze analyse wordt een heuristiek afgeleid, die het complexe model vereenvoudigt tot een meer toegankelijke strategie zonder dat dit ten koste gaat van de analytische diepgang. Deze heuristiek behoudt, hoewel gestroomlijnd, de kerninzichten van het model en biedt beleggers een transparante en effectieve benadering van het verhandelen van Bitcoin.

Deze aanpak is gestold en gecodeerd in het Bitcoin Sharpe-signaal. Het vat de essentie van de bevindingen van het model samen en biedt een duidelijke gids voor het identificeren van toegangspunten met grote waarschijnlijkheid, gebaseerd op het genuanceerde begrip van de marktdynamiek, mogelijk gemaakt door on-chain data-analyse.

Prestatie-inzichten en strategie

Het model dat door Glassnode wordt gebruikt, is ontworpen met een conservatieve benadering, waarbij prioriteit wordt gegeven aan risicominimalisatie en tegelijkertijd opwaartse markttrends met precisie worden vastgelegd. Bijgevolg balanceert de op het model gebaseerde strategie het potentieel voor winst met de noodzaak om zich te beschermen tegen neerwaartse risico's.

De out-of-sample prestaties van het Bitcoin Share Signal, een rigoureuze test van zijn voorspellende mogelijkheden, benadrukken zijn succes bij het navigeren op de volatiele Bitcoin-markt. Door gegevens te analyseren die niet in de trainingsfase zijn gebruikt, heeft het model een consistent vermogen aangetoond om winstgevende handelsmogelijkheden te identificeren, wat de substantiële voorspellende kracht van on-chain data onderstreept. Deze prestatie valideert de strategische aanpak van het model en versterkt de waarde van het opnemen van on-chain analytics in een verscheidenheid aan handelsframeworks.

Duik dieper met Live Performance Tracker

Het Bitcoin Sharpe-signaal van Glassnode is ontworpen met een conservatieve aanpak, waarbij prioriteit wordt gegeven aan risicominimalisatie en tegelijkertijd opwaartse markttrends met precisie worden vastgelegd. Bijgevolg balanceert de op het model gebaseerde strategie het potentieel voor winst met de noodzaak om zich te beschermen tegen neerwaartse risico's.

Wij moedigen geïnteresseerde partijen uit de traditionele en digitale financiële sector aan om dit te doen bekijk de live prestatiegegevens van het model** en overweeg een proefversie van onze on-chain analysediensten. Voor meer informatie of om deel te nemen aan onze analyseoplossingen, alstublieft Neem contact op met ons institutionele verkoopteam.

Disclaimer: dit rapport bevat geen beleggingsadvies. Alle gegevens worden alleen verstrekt voor informatieve en educatieve doeleinden. Geen enkele investeringsbeslissing zal worden gebaseerd op de hier verstrekte informatie en u bent als enige verantwoordelijk voor uw eigen investeringsbeslissingen.

** Het Dashboard met de dagelijkse prestaties van Signal is momenteel alleen beschikbaar voor Glassnode Enterprise-klanten.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://insights.glassnode.com/the-predictive-power-of-glassnode-data/