Judul asli: "Sekolah Data On-Chain (Nine): Barometer Pasar RUPL (I) - Pengenalan Data & Buy the Dip Application"
Penulis asli: Tuan Bage, analis data on-chain
TLDR
Artikel seri RUPL akan dibagi menjadi 2 bagian, ini adalah bagian 1
RUPL dapat menunjukkan kondisi keuntungan yang belum direalisasi di pasar saat ini.
Dengan mengamati RUPL, kita dapat menemukan pola pergerakan puncak dan dasar pasar.
Artikel ini akan berbagi model beli rendah yang dirancang berdasarkan RUPL
Satu, Apa itu RUPL?
RUPL, singkatan dari Relative Unrealized Profit & Loss, dalam bahasa Mandarin disebut 「相对未实现损益」。 Indikator ini dapat dibagi menjadi dua bagian: RUP dan RUL.
Sebagai contoh dengan metode perhitungan RUP:
1、Bandingkan harga saat ini dengan harga saat terakhir setiap $BTC dipindahkan, klasifikasikan chip yang memenuhi syarat "harga saat ini > harga terakhir dipindahkan" sebagai chip yang menguntungkan.
2、Kalikan jumlah keuntungan setiap chip dengan jumlah yang sesuai, untuk mendapatkan Unrealized Profit (Keuntungan yang Belum Direalisasikan).
3、Terakhir, data tersebut dinormalisasi berdasarkan nilai pasar saat itu.
Dengan kata lain, Unrealized Profit adalah total keuntungan yang belum direalisasi di pasar saat ini; sedangkan RUP adalah standarisasi berdasarkan kapitalisasi pasar untuk membandingkan keuntungan pasar di berbagai periode. Algoritma RUL sama dengan RUP, artikel ini tidak akan menjelaskan lebih lanjut.
Seperti yang ditunjukkan pada gambar di atas, garis hijau adalah RUP, dan garis merah adalah RUL. Dapat dilihat bahwa: harga berkorelasi positif tinggi dengan RUP dan berkorelasi negatif tinggi dengan RUL. Ini sangat intuitif, karena dengan meningkatnya harga koin, chip keuntungan dan keuntungan yang belum direalisasikan secara alami meningkat.
Namun, jika kita mengamati gambar di atas lebih lanjut, kita akan menemukan bahwa RUL pada beberapa periode waktu lebih tinggi dari RUP (yaitu garis merah lebih tinggi dari garis hijau, seperti yang ditunjukkan dalam kotak kuning di gambar), yang menunjukkan bahwa pasar secara keseluruhan berada dalam keadaan kerugian yang belum direalisasikan. Apakah periode waktu ini memiliki makna khusus? Silakan terus membaca.
Dua, Aplikasi buy the dip RUPL
Melanjutkan, ada pepatah yang mengatakan dengan baik: "Saat orang lain takut, saya serakah", ketika sebagian besar modal di pasar berada dalam keadaan rugi, mungkin itu adalah waktu yang baik bagi kita untuk mulai mengumpulkan modal.
Seperti pada gambar dua di atas, setelah saya menandai periode waktu di mana RUL > RUP dalam gambar satu, saya menggambar grafik tersebut. Dapat dilihat dengan jelas: ketika RUL > RUP, hampir semuanya berada di dasar siklus historis.
Ini bukan tentang mencetak perahu untuk mencari pedang, logikanya adalah:
"Ketika pasar secara keseluruhan berada dalam kondisi rugi, ini berarti investor yang memegang banyak chip murah telah menyelesaikan distribusi; sementara investor yang terjebak biasanya enggan untuk memotong kerugian karena harga yang terlalu rendah, kedua emosi ini saling berinteraksi, menyebabkan tekanan jual sangat menurun, sehingga hanya dengan sedikit pembeli yang masuk, ini bisa mendorong pembalikan tren dan mulai naik."
Logika ini sangat mirip dengan strategi buy the dip LTH-RP yang dibagikan sebelumnya. Pembaca yang berminat dapat merujuk pada tulisan ini: "On-chain Data School (II): Para Hodlers yang Selalu Menguntungkan, Berapa Biaya Mereka Membeli BTC?"
Tiga, berbagi logika desain model buy the dip
Selanjutnya, kita tidak melihat RUL untuk sementara, tetapi mengamati grafik RUP secara terpisah, kita dapat menemukan bahwa RUP memiliki rentang nilai yang cukup dekat saat berada di dasar sejarah:
Sebagai contoh, saya menambahkan garis horizontal 0.4 di grafik, dan dapat dengan jelas melihat area di mana RUP < 0.4. (Di sini, 0.4 adalah parameter model, dapat disesuaikan, dan akan disebutkan lagi di kemudian hari.)
Karena telah ditemukan bahwa RUP memiliki jangkauan dasar yang jelas, kita dapat menambahkan kondisi RUP < 0,4 pada kondisi RUP < RUL sebelumnya, untuk melakukan penyaringan sinyal kedua, menghasilkan hasil berikut:
Ini adalah cara yang umum digunakan dalam desain model, dengan tujuan untuk mencapai efek yang lebih akurat melalui penyaringan sinyal, sehingga sinyal yang dihasilkan oleh model memiliki nilai referensi yang lebih tinggi.
Gambar di atas menunjukkan kombinasi dari dua kondisi (RUP < 0.4) + (RUP < RUL), meskipun efek penyaringan tidak terlalu signifikan, namun masih dapat dilihat lebih ketat dibandingkan dengan penggunaan RUP < RUL secara terpisah. Jika 0.4 dikurangi (misalnya diatur menjadi 0.38), model akan menjadi lebih ketat, tetapi dalam proses penyesuaian parameter harus diperhatikan masalah overfitting, karena hanya mengandalkan penyesuaian model berdasarkan data historis dapat menyebabkan model gagal di masa depan.
Tambahan: Overfitting yaitu "overfitting", mirip dengan apa yang biasa kita sebut mencarikan pedang di perahu.
Empat, Kesimpulan
Artikel ini adalah yang pertama dari seri RUPL, yang terutama memperkenalkan definisi dan cara perhitungan indikator RUPL, serta membagikan logika model beli di bawah berdasarkan indikator tersebut.
Di artikel berikutnya, saya akan memperkenalkan aplikasi praktis untuk menjual di puncak yang berbasis RUPL, serta melakukan analisis dan ulasan tentang puncak siklus sejarah, menjamin banyak informasi yang berguna, mohon ditunggu.
Tautan asli
：
Lihat Asli
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Data On-Chain School (Nine): Market Barometer RUPL(I) Pengenalan Data & Buy the Dip Application
TLDR
Artikel seri RUPL akan dibagi menjadi 2 bagian, ini adalah bagian 1
RUPL dapat menunjukkan kondisi keuntungan yang belum direalisasi di pasar saat ini.
Dengan mengamati RUPL, kita dapat menemukan pola pergerakan puncak dan dasar pasar.
Artikel ini akan berbagi model beli rendah yang dirancang berdasarkan RUPL
Satu, Apa itu RUPL?
RUPL, singkatan dari Relative Unrealized Profit & Loss, dalam bahasa Mandarin disebut 「相对未实现损益」。 Indikator ini dapat dibagi menjadi dua bagian: RUP dan RUL.
Sebagai contoh dengan metode perhitungan RUP:
1、Bandingkan harga saat ini dengan harga saat terakhir setiap $BTC dipindahkan, klasifikasikan chip yang memenuhi syarat "harga saat ini > harga terakhir dipindahkan" sebagai chip yang menguntungkan.
2、Kalikan jumlah keuntungan setiap chip dengan jumlah yang sesuai, untuk mendapatkan Unrealized Profit (Keuntungan yang Belum Direalisasikan).
3、Terakhir, data tersebut dinormalisasi berdasarkan nilai pasar saat itu.
Dengan kata lain, Unrealized Profit adalah total keuntungan yang belum direalisasi di pasar saat ini; sedangkan RUP adalah standarisasi berdasarkan kapitalisasi pasar untuk membandingkan keuntungan pasar di berbagai periode. Algoritma RUL sama dengan RUP, artikel ini tidak akan menjelaskan lebih lanjut.
Seperti yang ditunjukkan pada gambar di atas, garis hijau adalah RUP, dan garis merah adalah RUL. Dapat dilihat bahwa: harga berkorelasi positif tinggi dengan RUP dan berkorelasi negatif tinggi dengan RUL. Ini sangat intuitif, karena dengan meningkatnya harga koin, chip keuntungan dan keuntungan yang belum direalisasikan secara alami meningkat.
Namun, jika kita mengamati gambar di atas lebih lanjut, kita akan menemukan bahwa RUL pada beberapa periode waktu lebih tinggi dari RUP (yaitu garis merah lebih tinggi dari garis hijau, seperti yang ditunjukkan dalam kotak kuning di gambar), yang menunjukkan bahwa pasar secara keseluruhan berada dalam keadaan kerugian yang belum direalisasikan. Apakah periode waktu ini memiliki makna khusus? Silakan terus membaca.
Dua, Aplikasi buy the dip RUPL
Melanjutkan, ada pepatah yang mengatakan dengan baik: "Saat orang lain takut, saya serakah", ketika sebagian besar modal di pasar berada dalam keadaan rugi, mungkin itu adalah waktu yang baik bagi kita untuk mulai mengumpulkan modal.
Seperti pada gambar dua di atas, setelah saya menandai periode waktu di mana RUL > RUP dalam gambar satu, saya menggambar grafik tersebut. Dapat dilihat dengan jelas: ketika RUL > RUP, hampir semuanya berada di dasar siklus historis.
Ini bukan tentang mencetak perahu untuk mencari pedang, logikanya adalah:
"Ketika pasar secara keseluruhan berada dalam kondisi rugi, ini berarti investor yang memegang banyak chip murah telah menyelesaikan distribusi; sementara investor yang terjebak biasanya enggan untuk memotong kerugian karena harga yang terlalu rendah, kedua emosi ini saling berinteraksi, menyebabkan tekanan jual sangat menurun, sehingga hanya dengan sedikit pembeli yang masuk, ini bisa mendorong pembalikan tren dan mulai naik."
Logika ini sangat mirip dengan strategi buy the dip LTH-RP yang dibagikan sebelumnya. Pembaca yang berminat dapat merujuk pada tulisan ini: "On-chain Data School (II): Para Hodlers yang Selalu Menguntungkan, Berapa Biaya Mereka Membeli BTC?"
Tiga, berbagi logika desain model buy the dip
Selanjutnya, kita tidak melihat RUL untuk sementara, tetapi mengamati grafik RUP secara terpisah, kita dapat menemukan bahwa RUP memiliki rentang nilai yang cukup dekat saat berada di dasar sejarah:
Sebagai contoh, saya menambahkan garis horizontal 0.4 di grafik, dan dapat dengan jelas melihat area di mana RUP < 0.4. (Di sini, 0.4 adalah parameter model, dapat disesuaikan, dan akan disebutkan lagi di kemudian hari.)
Karena telah ditemukan bahwa RUP memiliki jangkauan dasar yang jelas, kita dapat menambahkan kondisi RUP < 0,4 pada kondisi RUP < RUL sebelumnya, untuk melakukan penyaringan sinyal kedua, menghasilkan hasil berikut:
Ini adalah cara yang umum digunakan dalam desain model, dengan tujuan untuk mencapai efek yang lebih akurat melalui penyaringan sinyal, sehingga sinyal yang dihasilkan oleh model memiliki nilai referensi yang lebih tinggi.
Gambar di atas menunjukkan kombinasi dari dua kondisi (RUP < 0.4) + (RUP < RUL), meskipun efek penyaringan tidak terlalu signifikan, namun masih dapat dilihat lebih ketat dibandingkan dengan penggunaan RUP < RUL secara terpisah. Jika 0.4 dikurangi (misalnya diatur menjadi 0.38), model akan menjadi lebih ketat, tetapi dalam proses penyesuaian parameter harus diperhatikan masalah overfitting, karena hanya mengandalkan penyesuaian model berdasarkan data historis dapat menyebabkan model gagal di masa depan.
Tambahan: Overfitting yaitu "overfitting", mirip dengan apa yang biasa kita sebut mencarikan pedang di perahu.
Empat, Kesimpulan
Artikel ini adalah yang pertama dari seri RUPL, yang terutama memperkenalkan definisi dan cara perhitungan indikator RUPL, serta membagikan logika model beli di bawah berdasarkan indikator tersebut.
Di artikel berikutnya, saya akan memperkenalkan aplikasi praktis untuk menjual di puncak yang berbasis RUPL, serta melakukan analisis dan ulasan tentang puncak siklus sejarah, menjamin banyak informasi yang berguna, mohon ditunggu.
Tautan asli
：