Chain Data School (IX): Ứng dụng giới thiệu dữ liệu RUPL (I) và ứng dụng săn hàng hời của Market Barometer

Tiêu đề gốc: "On-chain Data School (IX): Market Barometer RUPL (I) - Giới thiệu dữ liệu & Ứng dụng chọn giá hời"

Tác giả gốc: Ông Berg, Nhà phân tích dữ liệu chuỗi

TLDR  

- Chuỗi bài viết về RUPL sẽ được chia thành 2 bài, đây là bài viết đầu tiên  

- RUPL có thể trình bày tình hình lợi nhuận chưa thực hiện hiện tại của thị trường  

- Bằng cách quan sát RUPL, bạn có thể tìm ra các quy tắc vận hành của đỉnh và đáy thị trường  

- Bài viết này sẽ chia sẻ một mô hình chọn đáy được thiết kế dựa trên RUPL  

1. RUPL là gì? RUPL, tên đầy đủ là Relative Unrealized Profit & Loss, có nghĩa là "lợi nhuận và lỗ tương đối chưa thực hiện" trong tiếng Trung. Chỉ số này có thể được chia thành hai phần: RUP và RUL.

Lấy phương pháp tính toán RUP làm ví dụ:

1. So sánh giá hiện tại với giá của mỗi $BTC được chuyển lần cuối và phân loại các chip có "giá hiện tại> giá chuyển lần cuối" là chip có lợi nhuận.

2. Nhân số tiền lợi nhuận của mỗi chip có lợi nhuận với số lượng tương ứng để có được Lợi nhuận chưa thực hiện.

3. Cuối cùng, dữ liệu được chuẩn hóa dựa trên giá trị thị trường tại thời điểm đó.

Nói cách khác, Lợi nhuận chưa thực hiện là tổng lợi nhuận chưa thực hiện trên thị trường hiện tại; và RUP chuẩn hóa nó theo giá trị thị trường để so sánh lợi nhuận của thị trường trong các giai đoạn khác nhau theo chiều ngang. Thuật toán của RUL giống với thuật toán của RUP và sẽ không được nhắc lại trong bài viết này.

Như thể hiện trong Hình 1 ở trên, đường màu xanh lá cây là RUP và đường màu đỏ là RUL. Có thể thấy rằng giá có mối tương quan tích cực cao với RUP và mối tương quan tiêu cực cao với RUL. Điều này hợp lý vì khi giá đồng tiền tăng, số chip có lợi nhuận và lợi nhuận chưa thực hiện cũng tự nhiên tăng theo.

Tuy nhiên, nếu chúng ta quan sát kỹ hơn hình trên, chúng ta sẽ thấy rằng RUL cao hơn RUP trong một số khoảng thời gian nhất định (tức là đường màu đỏ cao hơn đường màu xanh lá cây, như thể hiện trong hộp màu vàng trong hình), điều đó có nghĩa là toàn bộ thị trường đang trong trạng thái thua lỗ chưa thực hiện. Vậy những khoảng thời gian này có ý nghĩa đặc biệt gì không? Xin vui lòng tiếp tục đọc

2. Ứng dụng câu cá đáy của RUPL  

Như đã đề cập ở trên, có một câu nói: “Hãy tham lam khi người khác sợ hãi”. Khi hầu hết các con chip trên thị trường đều lỗ thì có thể đó là thời điểm tốt để chúng ta tham gia thị trường và thu thập chip.

Như thể hiện trong Hình 2 ở trên, tôi đã vẽ biểu đồ này sau khi đánh dấu khoảng thời gian của RUL > RUP trong Hình 1. Có thể thấy rõ ràng rằng khi RUL> RUP, nó gần như ở đáy lịch sử của chu kỳ.

Đây không phải là trường hợp cố gắng tìm kiếm một thanh kiếm bằng cách cắt vào chân. Logic là:

"Khi toàn bộ thị trường đang thua lỗ, điều đó có nghĩa là các nhà đầu tư nắm giữ một lượng lớn chip giá thấp về cơ bản đã hoàn thành việc phân phối; và các nhà đầu tư bị mắc kẹt thường không muốn bán vì giá quá thấp. Hai cảm xúc này đan xen vào nhau, dẫn đến áp lực bán giảm mạnh. Do đó, chỉ cần có một chút can thiệp mua, có thể thúc đẩy xu hướng đảo ngược và bắt đầu tăng."

Logic này rất giống với chiến lược đánh bắt đáy LTH-RP đã chia sẻ trước đó. Bạn đọc quan tâm có thể tham khảo bài viết này: "On-chain Data School (II): Hodlers luôn kiếm được tiền mua BTC với giá bao nhiêu? 》

3. Chia sẻ logic thiết kế mô hình chọn đáy  

Tiếp theo, chúng ta sẽ không xem xét RUL trong thời điểm hiện tại mà chỉ quan sát biểu đồ RUP. Chúng ta có thể thấy rằng RUP có phạm vi số tương đối gần ở đáy lịch sử:

Ví dụ, tôi thêm một đường ngang 0,4 vào biểu đồ và bạn có thể thấy rõ diện tích của RUP <0,4. (0,4 ở đây là tham số mô hình, có thể điều chỉnh và sẽ được đề cập sau)

Vì chúng ta có phát hiện ra rằng RUP có một phạm vi đáy rõ ràng, chúng ta có thể chồng điều kiện của RUP <0,4 lên điều kiện trước đó của RUP

Đây là phương pháp thường được sử dụng trong thiết kế mô hình. Mục đích là đạt được kết quả chính xác hơn thông qua sàng lọc tín hiệu và làm cho tín hiệu đầu ra của mô hình có giá trị tham khảo hơn.

Hình trên cho thấy sự kết hợp của (RUP <0,4) + (RUP

Bổ sung: Overfitting là "quá khớp", tương tự như những gì chúng ta thường nói "tìm kiếm thanh kiếm trên thuyền".

IV. Kết luận  

Bài viết này là bài đầu tiên trong loạt bài viết về RUPL. Bài viết chủ yếu giới thiệu định nghĩa và phương pháp tính toán của chỉ báo RUPL và chia sẻ logic mô hình chọn đáy được thiết kế dựa trên chỉ báo này.

Trong bài viết tiếp theo, tôi sẽ giới thiệu ứng dụng thực tế của việc thoát khỏi đỉnh dựa trên RUPL, đồng thời xem xét và phân tích các đỉnh của chu kỳ lịch sử. Tôi đảm bảo rằng nó sẽ chứa đầy thông tin hữu ích, vì vậy hãy theo dõi nhé.

Liên kết gốc