Glassnode olarak, güvenilir verilerin başarılı ticaret stratejilerinin ve kararlarının omurgası olduğuna inanıyoruz. Bu anlamda, para akışları, kârlılık seviyeleri ve dijital varlık piyasası katılımcılarının doğrudan blockchain'den elde edilen duyguları hakkındaki bilgileri kapsayan zincir içi veriler, kullanılmayan bir potansiyel alfa kaynağı sunuyor.

Bununla birlikte, geleneksel finans sektörlerindeki profesyoneller, blockchain kaynaklı verilerin anlamlı ticaret stratejileri için uygulanabilirliği konusunda sıklıkla bir dereceye kadar şüphecilik sergiliyor. Bu çekinceleri doğrudan ele almak için Glassnode, bu verilerin tahmin gücünden yararlanmaya yönelik yenilikçi bir yaklaşım geliştirdi.

Veri Bilimi ekibimiz, hem verilerimizin anlamlılığına hem de gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarına dayanan bu yaklaşımı kullanarak Bitcoin Sharpe Sinyali. Bu otomatik, niceliksel ticaret stratejisi, hem blockchainden elde edilen verilere sağlam bir şekilde dayanıyor hem de Bitcoin pazarının sunduğu benzersiz fırsatları yakalamak için uyarlanıyor.

Bitcoin Sharpe Sinyali yalnızca bu tür verilerin faydasını doğrulamakla kalmıyor, aynı zamanda yatırımcılara net, eyleme geçirilebilir bilgiler sunarak dijital varlık piyasasında gezinmedeki değerini kanıtlıyor.

Zincir İçi Veri Nedir ve Glassnode Bunu Ticaret İçin Nasıl Kullanır?

Çoğunlukla fiyat hareketlerine odaklanan geleneksel piyasa verilerinin aksine, zincir üstü ölçümler dijital varlık ekosistemleri hakkında gerçek zamanlı bir nabız sağlar. Bu ölçümler, geleneksel göstergelerin gözden kaçırabileceği yatırımcı davranışlarını ve piyasa eğilimlerini ortaya çıkararak daha derinlemesine bir bakış açısı ve potansiyel olarak gelecekteki hareketler için daha iyi bir gösterge sunar. Glassnode, bu öngörüleri makine öğrenimi yoluyla entegre ederek, yalnızca uzun vadeli bir Bitcoin ticaret stratejisi için en tahmin potansiyeline sahip metrikleri belirledi.

Glassnode'un yenilikçi yaklaşımının özü, zincir üstü verileri metodik olarak analiz ederek bunların Bitcoin piyasa hareketleriyle korelasyonunu değerlendiren denetimli bir makine öğrenimi modelidir. Bu model şeffaflığıyla öne çıkıyor ve yatırımcıların ticaret kurallarının blockchain faaliyetlerinden nasıl türetildiğini anlamalarına olanak tanıyor. Gelecekteki fiyat hareketlerinin en göstergesi olan zincir üstü ölçümleri belirlemek için geniş veri kümelerini inceliyor.

Model, hangi zincir üstü metriklerin gelecekteki Bitcoin fiyat hareketleriyle en güçlü korelasyona sahip olduğunu belirlemek için özelliğin önemini vurguluyor. Analiz edilen çeşitli ölçümler arasında kâr eden kuruluşların yüzdesi ve Kısa Vadeli Sahip Kâr Oranı (SOPR), Bitcoin'de uzun pozisyon benimsemek için en umut verici göstergeler olarak ortaya çıktı.

Kâr eden kuruluşların yüzdesi, genel piyasa sağlığını ve yatırımcı duyarlılığını yansıttığı için kritik bir ölçümdür. Yüksek bir yüzde, piyasa katılımcılarının çoğunluğunun olumlu bir konumda olduğunu ve potansiyel olarak sürekli piyasa güveninin ve yükseliş görünümünün sinyalini verdiğini gösteriyor.

Öte yandan, Kısa Vadeli Sahip SOPR, kısa vadeli yatırımcıların davranışları hakkında bilgi sağlayarak son işlemlerin karlılığına odaklanıyor. SOPR, kısa vadeli sahiplerinin kar elde ettiğini gösterdiğinde, bu genellikle pozitif piyasa ivmesi dönemlerinden önce gelir ve bu da onu uzun pozisyonlara girişlerin zamanlaması açısından değerli bir tahmin aracı haline getirir.

Sorumluluk reddi beyanı: Fikri mülkiyetin korunması için, ticaret stratejisi geliştirmemizde uygulanan spesifik dönüşümler ve parametreler hakkında ayrıntılı bilgi vermeden, yalnızca STH-SOPR gibi temel ölçümleri ve kâr eden kuruluşların yüzdesini açıklıyoruz. Sonuç olarak, bu temel ölçümlerin doğrudan uygulanması, gelişmiş canlı ticaret modelimizin elde ettiği sonuçları tek başına kopyalamaz.

“Goldilocks Bölgesi”nin açılışı

“Goldilocks Bölgesi”, Glassnode modeli tarafından Bitcoin'de uzun pozisyonlar başlatmak için belirlenen ve SHAP (SHapley Additive exPlanations) değerleri kullanılarak kesin olarak belirlenen en uygun koşulları ifade eder. Bu değerler, kârdaki kuruluşların yüzdesi ve Kısa Vadeli Sahip Kâr Oranı (SOPR) gibi belirli zincir üzeri ölçümlerin modelin karar verme süreci üzerindeki etkisini ölçerek ideal satın alma fırsatlarına işaret eden kritik eşikleri ortaya çıkarır. Model, SHAP değerlerini analiz ederek, Goldilocks ilkesinin "tam olarak doğru" senaryosu gibi, piyasanın ne aşırı genişlediği ne de aşırı düşüş eğilimi gösterdiği kesin koşulları tespit eder.

Bu analizden, karmaşık modeli analitik derinliğinden ödün vermeden daha erişilebilir bir stratejiye basitleştiren bir buluşsal yöntem elde edilir. Bu buluşsal yöntem, basitleştirilmiş olsa da, modelin temel içgörülerini koruyarak yatırımcılara Bitcoin ticareti konusunda şeffaf ve etkili bir yaklaşım sunuyor.

Bu yaklaşım sağlamlaştırıldı ve Bitcoin Sharpe Sinyaline kodlandı. Modelin bulgularının özünü özetlemekte ve zincir üstü veri analizinin kolaylaştırdığı piyasa dinamiklerinin ayrıntılı anlayışına dayalı olarak yüksek olasılıklı giriş noktalarının belirlenmesi için açık bir kılavuz sağlamaktadır.

Performans Analizleri ve Strateji

Glassnode'un kullandığı model, risk minimizasyonuna öncelik veren ve yükselen piyasa trendlerini hassasiyetle yakalayan muhafazakar bir yaklaşımla tasarlanmıştır. Sonuç olarak, modele dayalı olarak oluşturulan strateji, kazanç potansiyelini aşağı yönlü riske karşı koruma zorunluluğuyla dengeliyor.

Bitcoin Hisse Sinyali'nin tahmin yeteneklerinin sıkı bir testi olan örnek dışı performansı, değişken Bitcoin pazarında gezinmedeki başarısını vurguluyor. Model, eğitim aşamasında kullanılmayan verileri analiz ederek, zincir üstü verilerin önemli tahmin gücünün altını çizerek, kârlı ticaret fırsatlarını belirleme konusunda tutarlı bir yetenek sergiledi. Bu performans, modelin stratejik yaklaşımını doğruluyor ve zincir içi analitiği çeşitli ticaret çerçevelerine dahil etmenin değerini güçlendiriyor.

Canlı Performans Takibi ile Daha Derinlere Dalın

Glassnode'un Bitcoin Sharpe Sinyali, yukarı yönlü piyasa trendlerini hassasiyetle yakalarken risk minimizasyonuna öncelik veren muhafazakar bir yaklaşımla tasarlanmıştır. Sonuç olarak, modele dayalı olarak oluşturulan strateji, kazanç potansiyelini aşağı yönlü riske karşı koruma zorunluluğuyla dengeliyor.

Geleneksel ve dijital finans sektörlerinden ilgili tarafları teşvik ediyoruz. modelin canlı performans verilerini inceleyin** ve zincir üstü analiz hizmetlerimizi denemeyi düşünün. Daha fazla ayrıntı için veya analiz çözümlerimiz ile etkileşime geçmek için lütfen kurumsal satış ekibimize ulaşın.

Feragatname: Bu rapor herhangi bir yatırım tavsiyesi sağlamaz. Tüm veriler yalnızca bilgi ve eğitim amaçlı sağlanmaktadır. Burada verilen bilgilere dayanarak hiçbir yatırım kararı verilemez ve kendi yatırım kararlarınızdan yalnızca siz sorumlusunuz.

** Signal'in günlük performansını içeren Kontrol Paneli şu anda yalnızca Glassnode Enterprise müşterilerinin kullanımına açıktır.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://insights.glassnode.com/the-predictive-power-of-glassnode-data/