Học viện dữ liệu trên chuỗi (7): Một phương pháp định giá BTC kỳ diệu hoàn toàn mới, có sự tham gia nghiên cứu của ARK (II)
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Học viện dữ liệu trên chuỗi (7): Một phương pháp định giá BTC kỳ diệu hoàn toàn mới, có sự tham gia nghiên cứu của ARK (II)
Bài viết này sẽ giới thiệu một trong những phương pháp ứng dụng thoát đỉnh của Cointime Price.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Ông Bag
🔸TL;DR
- Loạt bài viết về Cointime Price sẽ được chia thành ba phần, đây là phần thứ hai
- Rất khuyến khích đọc bài viết đầu tiên trong loạt bài này trước!
- Bài viết này sẽ giới thiệu một phương pháp ứng dụng Cointime Price để thoát đỉnh
- Chia sẻ mô hình cá nhân: Mô hình Độ lệch Cointime Price
🟡 Ôn tập nhanh về Cointime Price
Cointime Price là khái niệm được đưa ra trong Cointime Economics, thông qua thiết kế "trọng số theo thời gian",
đánh giá giá trị hợp lý của BTC, linh hoạt và nhạy bén hơn so với các chỉ số đơn thuần như LTH, STH.
Đồng thời, trong khuôn khổ thiết kế này, cũng có thể loại bỏ hiệu quả ảnh hưởng của các đồng coin đã mất từ thời kỳ cổ xưa.
Nếu bạn đọc chưa quen thuộc với Cointime Price, hãy đọc kỹ bài viết trước đó!
🟡 Phương pháp ứng dụng thoát đỉnh: Mô hình Độ lệch Cointime Price (Cointime Price Deviation)
Cointime Price Deviation là một trong những mô hình do tôi tự thiết kế khi nghiên cứu dữ liệu on-chain,
dưới đây sẽ giải thích nguyên lý thiết kế mô hình này và cách chúng ta sử dụng nó để xác định thời điểm thoát đỉnh.
1. Định lượng mức độ chênh lệch giữa giá hiện tại và Cointime Price
Bởi vì Cointime Price đại diện ở mức độ cao chi phí nắm giữ thực tế của các đồng BTC,
nói chính xác hơn, là chi phí nắm giữ của "người nắm giữ dài hạn" (vì thời gian nắm giữ càng lâu thì ảnh hưởng đến Cointime Price càng lớn),
do đó, khi giá hiện tại lệch quá xa so với Cointime Price, về lý thuyết sẽ làm tăng động lực chốt lời và phân phối coin của người nắm giữ dài hạn.
Tôi thiết kế công thức tỷ lệ lệch (tỷ lệ phân phối) như sau:
Tỷ lệ lệch = (Giá hiện tại - Cointime Price) / Giá hiện tại
Như hình, ta có thể thấy tình trạng tỷ lệ phân phối (đường màu tím).
Có thể thấy rằng: mỗi khi tỷ lệ phân phối ở mức cao đều tương ứng với các đỉnh thị trường.
Nếu vậy, thế nào là "mức cao"?
Cá nhân tôi sẽ dùng phương pháp thống kê để định nghĩa mức cao, chi tiết như sau.
2. Định nghĩa giá trị cực đoan của Cointime Price Deviation
Bạn đọc có thể xem lại hình trên một lần nữa, sẽ thấy rằng việc định nghĩa mức "cao" của Deviation thực sự không dễ.
Mỗi đỉnh thị trường trong các chu kỳ tăng giá đều có xu hướng giảm nhẹ ở đỉnh Deviation tương ứng, do đó việc đơn giản dùng một con số cố định để định nghĩa mức cao là không chặt chẽ.
Để giải quyết vấn đề này, tôi áp dụng khái niệm "độ lệch chuẩn" trong thống kê:
(1) Tính trung bình và độ lệch chuẩn của các giá trị Deviation trong lịch sử
(2) Định nghĩa "trung bình + n lần độ lệch chuẩn" là "mức cao", gọi tắt là Threshold
(3) Thực hiện làm mịn dữ liệu Deviation bằng đường trung bình động (MA)
(4) Khi giá trị trung bình động của Deviation > Threshold, hiển thị tín hiệu đỉnh
Như hình trên, sau khi xử lý theo các bước trên, ta có được biểu đồ như vậy.
Bổ sung thêm hai điểm:
(1) Trong "trung bình + n lần độ lệch chuẩn", tham số "n" có thể điều chỉnh, khi n càng lớn thì điều kiện xuất hiện tín hiệu càng nghiêm ngặt
(2) Việc "làm mịn bằng trung bình động" nhằm mục đích lọc nhiễu
Sau khi đánh dấu các phần đường màu tím vượt ngưỡng đường màu cam ở hình 2 lên biểu đồ giá, ta có được các tín hiệu như hình trên.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
@market_beggar
