本記事は、On-Chain Data Academyシリーズの第9回目で、全10回の記事があります。 オンチェーンデータ分析を理解するために段階的に説明し、興味のある読者がこの一連の記事に従うことを歓迎します。 (あらすじ:On-Chain Data Academy (6): A new BTC magic pricing methodology with ARK participation (I) ) (背景補足:On-chain data academy (7):ARK参加による新しいBTCマジックプライシング方法論(II) TLDR RUPLシリーズの記事は2つに分かれており、RUPLは市場の現在の「未実現損益」の状況を提示できる最初のRUPLですRUPLを観察することで、市場の上下の動作法則を見つけることができますRUPLによると 設計されたボトムリーディングモデルは、RUPLの紹介RUPLを共有し、フルネームはRelative Unrealized Profit & Loss、中国語訳は「relative unrealized profit and loss」です。 インジケーター自体は、RUP と RUL の 2 つの部分に分割できます。 RUPを例にとると、「現在価格」と「各BTCの最終移転価格」を比較し、「現在価格>最終移転価格」のチップを利益チップとして分類します。 各チップの利益に対応するチップ数を掛けて、未実現利益を求めます。 最後に、得られたデータは、その時点での市場価値に応じて標準化されます。 言い換えれば、未実現利益は現在の市場における「含み益の合計」です。 一方、RUPは、異なる期間の市場収益を比較するために、時価総額に基づいてこのデータを正規化します。 RULのアルゴリズムはRUPのロジックとまったく同じなので、ここでは詳しく説明しません。 上図のように、緑の線がRUPで、赤い線がRULです。 価格はRUPと高い正の相関があり、RULと高い負の相関があることがわかります。 コインの価格が上昇すると、未実現利益チップの利益の合計が自然に増加するため、これは直感的です。 しかし、上のチャートをさらに見ると、RULがいくつかの期間でRUPを上回っていることがわかります(赤い線は緑の線より上にあります)、これは市場全体の未実現損益ポジションがマイナスであることを意味しますが、この状況は特に重要ですか? 続きを読む... RUPLの底読みアプリケーション 「他人が怖がっているとき、私は貪欲である」という古いことわざがありますが、市場のチップホルダー、全体の平均が損失状態にあるとき、チップを集めるために市場に参入する価値のある時期かもしれません。 上の図に示すように、RUL>RUPの期間をマークして、この信号グラフを取得しました。 RULがRUP>とき、それは基本的に周期的な大きな底に対応することがはっきりとわかります! これは決して単純な剣ではなく、「市場全体が負けている状態にあるとき、それは価格が低すぎるために罠猟師がチップを売る気がない可能性が高いことを意味する」という論理であり、売り圧力が急激に低下した場合、買いがわずかに増加している限り、トレンドは反転して上昇し始める可能性があります。 このロジックは、前回の記事で紹介したLTH-RPのボトムハンティング戦略と非常によく似ており、興味のある読者は以前の記事をめくることができます。 RUPLボトム読み取りモデルの設計ロジックの共有 それでは、RULは一旦無視して、RUPチャート自体に注目してみると、歴史上のRUPの底値は実際には非常に近いことがわかります。 たとえば、RUPチャートに0,4の水平線を追加して、RUPが0.4<場所を明確に確認できるようにしました。 (ここでの 0.4 は調整可能なパラメータで、後でもう一度説明します) RUPの底部面積が比較的明瞭であることがわかったら、RUP < 0.4の条件を前の「RUP < RUL」の条件に重ね合わせて、信号に対して2次フィルタリングを実行すると、次のようになります。 これは、最終的な設計モデルをより正確にするために、信号画面を介したフィルタリング効果を実現するために、モデルを設計するときに非常に一般的な方法です。 上の図の2つの条件(RUP < 0.4 > RUP < RUL)では、フィルタリング効果はあまり明白ではありませんが、よく見ると、単純な RUP < RUL よりも厳しいものがあることがわかります。 ここで、0.4 を下げて (たとえば 0.38 に)、信号全体をタイトにすることができます。 しかし、パラメータを調整する過程では、結局のところ、履歴データに基づいてモデルを単純にフィッティングすると、将来失敗する可能性が高いため、過学習の問題に注意を払う必要があります。 結論 上記はオンチェーンデータアカデミー(9つ)についてのすべてであり、次の記事ではRUPについてより深く紹介し、古典的なトップシグナルをあなたと共有します。 オンチェーンデータ分析についてもっと知りたい読者は、この一連の記事をぜひフォローしてください。 オンチェーンのデータ分析や教育コンテンツをもっと見たい方は、私のTwitter(X)アカウントをフォローしてください! この記事がお役に立てば幸いです、読んでくれてありがとう。 関連記事 オンチェーンデータアカデミー(8):ARK研究による新しいBTCマジックプライシング方法論! (III)オンチェーンデータアカデミー(1):市場全体のBTCの平均コストを知っていますか? オンチェーンデータアカデミー(II):常にお金を稼いでいるホドラーにはどれくらいの費用がかかりますか? 「On-Chain Data Academy (9): Market Barometer RUPL(I) - Data Introduction & Bottom Reading Application」 この記事は、BlockTempoの「Dynamic Trend - The Most Influential Blockchain News Media」に掲載されたものです。
オンチェーンデータ学堂（9）：マーケットバロメーター RUPL（I）- データ紹介 & ディップを買う応用
本記事は、On-Chain Data Academyシリーズの第9回目で、全10回の記事があります。 オンチェーンデータ分析を理解するために段階的に説明し、興味のある読者がこの一連の記事に従うことを歓迎します。 (あらすじ:On-Chain Data Academy (6): A new BTC magic pricing methodology with ARK participation (I) ) (背景補足:On-chain data academy (7):ARK参加による新しいBTCマジックプライシング方法論(II) TLDR RUPLシリーズの記事は2つに分かれており、RUPLは市場の現在の「未実現損益」の状況を提示できる最初のRUPLですRUPLを観察することで、市場の上下の動作法則を見つけることができますRUPLによると 設計されたボトムリーディングモデルは、RUPLの紹介RUPLを共有し、フルネームはRelative Unrealized Profit & Loss、中国語訳は「relative unrealized profit and loss」です。 インジケーター自体は、RUP と RUL の 2 つの部分に分割できます。 RUPを例にとると、「現在価格」と「各BTCの最終移転価格」を比較し、「現在価格>最終移転価格」のチップを利益チップとして分類します。 各チップの利益に対応するチップ数を掛けて、未実現利益を求めます。 最後に、得られたデータは、その時点での市場価値に応じて標準化されます。 言い換えれば、未実現利益は現在の市場における「含み益の合計」です。 一方、RUPは、異なる期間の市場収益を比較するために、時価総額に基づいてこのデータを正規化します。 RULのアルゴリズムはRUPのロジックとまったく同じなので、ここでは詳しく説明しません。 上図のように、緑の線がRUPで、赤い線がRULです。 価格はRUPと高い正の相関があり、RULと高い負の相関があることがわかります。 コインの価格が上昇すると、未実現利益チップの利益の合計が自然に増加するため、これは直感的です。 しかし、上のチャートをさらに見ると、RULがいくつかの期間でRUPを上回っていることがわかります(赤い線は緑の線より上にあります)、これは市場全体の未実現損益ポジションがマイナスであることを意味しますが、この状況は特に重要ですか? 続きを読む... RUPLの底読みアプリケーション 「他人が怖がっているとき、私は貪欲である」という古いことわざがありますが、市場のチップホルダー、全体の平均が損失状態にあるとき、チップを集めるために市場に参入する価値のある時期かもしれません。 上の図に示すように、RUL>RUPの期間をマークして、この信号グラフを取得しました。 RULがRUP>とき、それは基本的に周期的な大きな底に対応することがはっきりとわかります! これは決して単純な剣ではなく、「市場全体が負けている状態にあるとき、それは価格が低すぎるために罠猟師がチップを売る気がない可能性が高いことを意味する」という論理であり、売り圧力が急激に低下した場合、買いがわずかに増加している限り、トレンドは反転して上昇し始める可能性があります。 このロジックは、前回の記事で紹介したLTH-RPのボトムハンティング戦略と非常によく似ており、興味のある読者は以前の記事をめくることができます。 RUPLボトム読み取りモデルの設計ロジックの共有 それでは、RULは一旦無視して、RUPチャート自体に注目してみると、歴史上のRUPの底値は実際には非常に近いことがわかります。 たとえば、RUPチャートに0,4の水平線を追加して、RUPが0.4<場所を明確に確認できるようにしました。 (ここでの 0.4 は調整可能なパラメータで、後でもう一度説明します) RUPの底部面積が比較的明瞭であることがわかったら、RUP < 0.4の条件を前の「RUP < RUL」の条件に重ね合わせて、信号に対して2次フィルタリングを実行すると、次のようになります。 これは、最終的な設計モデルをより正確にするために、信号画面を介したフィルタリング効果を実現するために、モデルを設計するときに非常に一般的な方法です。 上の図の2つの条件(RUP < 0.4 > RUP < RUL)では、フィルタリング効果はあまり明白ではありませんが、よく見ると、単純な RUP < RUL よりも厳しいものがあることがわかります。 ここで、0.4 を下げて (たとえば 0.38 に)、信号全体をタイトにすることができます。 しかし、パラメータを調整する過程では、結局のところ、履歴データに基づいてモデルを単純にフィッティングすると、将来失敗する可能性が高いため、過学習の問題に注意を払う必要があります。 結論 上記はオンチェーンデータアカデミー(9つ)についてのすべてであり、次の記事ではRUPについてより深く紹介し、古典的なトップシグナルをあなたと共有します。 オンチェーンデータ分析についてもっと知りたい読者は、この一連の記事をぜひフォローしてください。 オンチェーンのデータ分析や教育コンテンツをもっと見たい方は、私のTwitter(X)アカウントをフォローしてください! この記事がお役に立てば幸いです、読んでくれてありがとう。 関連記事 オンチェーンデータアカデミー(8):ARK研究による新しいBTCマジックプライシング方法論! (III)オンチェーンデータアカデミー(1):市場全体のBTCの平均コストを知っていますか? オンチェーンデータアカデミー(II):常にお金を稼いでいるホドラーにはどれくらいの費用がかかりますか? 「On-Chain Data Academy (9): Market Barometer RUPL(I) - Data Introduction & Bottom Reading Application」 この記事は、BlockTempoの「Dynamic Trend - The Most Influential Blockchain News Media」に掲載されたものです。