Серія статей RUPL буде складатися з 2 частин, це перша частина
RUPL може відобразити поточний стан "недосягнутого прибутку або збитку" на ринку
Спостерігаючи за RUPL, можна виявити закономірності руху ринку на вершинах і днах.
Модель для дна, розроблена на основі RUPL
🟡 Представлення RUPL
RUPL, повна назва Relative Unrealized Profit & Loss, перекладається як "відносний нереалізований прибуток і збиток".
Показник сам по собі можна розділити на дві частини: RUP та RUL.
Наприклад, для RUP розрахунок виглядає так:
Порівняйте «поточну ціну» з «ціною остаточного переказу кожної монети BTC», класифікуйте чіпси, для яких «поточна ціна > ціна остаточного переказу», як прибуткові чіпси.
Помножте прибуток від кожного чіпа на відповідну кількість чіпів, щоб отримати нереалізований прибуток.
Нарешті, отримані дані потрібно нормалізувати відповідно до ринкової вартості на момент отримання.
Іншими словами, Unrealized Profit — це «загальна сума нездійсненого прибутку» на поточному ринку;
А RUP стандартизує ці дані відповідно до капіталізації, щоб можна було порівнювати прибутковість ринку в різні періоди.
Алгоритм RUL повністю ідентичний логіці RUP, тому не буду вдаватися в деталі.
Як показано на малюнку, зелена лінія - це RUP, червона лінія - це RUL.
Ми можемо помітити: ціна має високу позитивну кореляцію з RUP і високу негативну кореляцію з RUL.
Це дуже очевидно, оскільки з підвищенням цін на монети загальна сума прибутку невиплачених активів природно зросте.
Однак, якщо ми уважно подивимося на графік вище, то виявимо, що RUL перевищить RUP (червона лінія знаходиться над зеленою лінією) за кілька періодів.
Це означає, що загальний стан невиконаного прибутку та збитків на ринку є від'ємним. Чи має ця ситуація особливе значення? Продовжуйте читати далі …
🟡 Застосування для підбору RUPL
Стародавня мудрість говорить: «Коли інші бояться, я жадібний». Коли тримачі активів на ринку в цілому перебувають у стані збитків,
Можливо, це саме той час, коли нам слід увійти на ринок і накопичити активи.
Як показано на малюнку вище, я позначив часовий проміжок RUL > RUP, щоб отримати цей графік сигналу.
Ми можемо чітко побачити: коли RUL > RUP, це, як правило, відповідає періодичним великим дну!
Це зовсім не просто «викарбування човна для пошуку меча», його логіка полягає в тому:
"Коли ринок в цілому перебуває в середньому в стані збитків, це означає, що утримувачі активів, ймовірно, не хочуть продавати свої частки через занадто низькі ціни". У випадку, якщо тиск на продаж значно зменшиться, то пізніше, при незначному зростанні обсягу покупок, це може призвести до зміни тренду та початку зростання.
Ця логіка дуже схожа на стратегію LTH-RP, представлену в попередній статті, зацікавлені читачі можуть переглянути попередні дописи.
🟡 Поділитися логікою дизайну моделі RUPL для скуповування
Наступним кроком давайте на деякий час ігнорувати RUL і зосередитися на графіку RUP. Ми виявимо, що нижні значення RUP в історії насправді дуже близькі.
Наприклад, я додав на графік RUP горизонтальну лінію 0,4, що дозволяє нам чітко бачити позицію RUP < 0.4.
(0.4 тут є налаштованим параметром, про який ще раз згадаємо пізніше)
При виявленні у RUP відносно чіткої зони дна, ми можемо накласти умову RUP < 0.4 на попередню умову "RUP < RUL" для другого фільтрування сигналу, отримані результати такі:
Це метод, який часто використовується при проєктуванні моделей, мета якого полягає в досягненні ефекту фільтрації через сигнальну сітку, що дозволяє зробити наші остаточні моделі більш точними.
Два умови на малюнку (RUP < 0.4 & RUP < RUL) насправді не дають дуже помітного фільтраційного ефекту,
Але, якщо придивитися уважно, все ж можна помітити, що дійсно є більш суворі, ніж просте RUP < RUL.
У цьому випадку, якщо зменшити 0.4 (наприклад, змінити на 0.38), це дозволить зробити загальний сигнал більш строгим;
Але під час налаштування параметрів все ж слід звертати увагу на проблему перенавчання, адже просте підгонка моделі на основі історичних даних може виявитися неефективною в майбутньому!
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
у блокчейні дані навчальний клас (9): ринковий барометр RUPL (I) - введення даних & купувати просадку застосування
Автор: пан Бег
🔸ТЛ; ДОКТОР
Серія статей RUPL буде складатися з 2 частин, це перша частина
RUPL може відобразити поточний стан "недосягнутого прибутку або збитку" на ринку
Спостерігаючи за RUPL, можна виявити закономірності руху ринку на вершинах і днах.
Модель для дна, розроблена на основі RUPL
🟡 Представлення RUPL
RUPL, повна назва Relative Unrealized Profit & Loss, перекладається як "відносний нереалізований прибуток і збиток".
Показник сам по собі можна розділити на дві частини: RUP та RUL.
Наприклад, для RUP розрахунок виглядає так:
Порівняйте «поточну ціну» з «ціною остаточного переказу кожної монети BTC», класифікуйте чіпси, для яких «поточна ціна > ціна остаточного переказу», як прибуткові чіпси.
Помножте прибуток від кожного чіпа на відповідну кількість чіпів, щоб отримати нереалізований прибуток.
Нарешті, отримані дані потрібно нормалізувати відповідно до ринкової вартості на момент отримання.
Іншими словами, Unrealized Profit — це «загальна сума нездійсненого прибутку» на поточному ринку;
А RUP стандартизує ці дані відповідно до капіталізації, щоб можна було порівнювати прибутковість ринку в різні періоди.
Алгоритм RUL повністю ідентичний логіці RUP, тому не буду вдаватися в деталі.
Як показано на малюнку, зелена лінія - це RUP, червона лінія - це RUL.
Ми можемо помітити: ціна має високу позитивну кореляцію з RUP і високу негативну кореляцію з RUL.
Це дуже очевидно, оскільки з підвищенням цін на монети загальна сума прибутку невиплачених активів природно зросте.
Однак, якщо ми уважно подивимося на графік вище, то виявимо, що RUL перевищить RUP (червона лінія знаходиться над зеленою лінією) за кілька періодів.
Це означає, що загальний стан невиконаного прибутку та збитків на ринку є від'ємним. Чи має ця ситуація особливе значення? Продовжуйте читати далі …
🟡 Застосування для підбору RUPL
Стародавня мудрість говорить: «Коли інші бояться, я жадібний». Коли тримачі активів на ринку в цілому перебувають у стані збитків,
Можливо, це саме той час, коли нам слід увійти на ринок і накопичити активи.
Як показано на малюнку вище, я позначив часовий проміжок RUL > RUP, щоб отримати цей графік сигналу.
Ми можемо чітко побачити: коли RUL > RUP, це, як правило, відповідає періодичним великим дну!
Це зовсім не просто «викарбування човна для пошуку меча», його логіка полягає в тому:
"Коли ринок в цілому перебуває в середньому в стані збитків, це означає, що утримувачі активів, ймовірно, не хочуть продавати свої частки через занадто низькі ціни". У випадку, якщо тиск на продаж значно зменшиться, то пізніше, при незначному зростанні обсягу покупок, це може призвести до зміни тренду та початку зростання.
Ця логіка дуже схожа на стратегію LTH-RP, представлену в попередній статті, зацікавлені читачі можуть переглянути попередні дописи.
🟡 Поділитися логікою дизайну моделі RUPL для скуповування
Наступним кроком давайте на деякий час ігнорувати RUL і зосередитися на графіку RUP. Ми виявимо, що нижні значення RUP в історії насправді дуже близькі.
Наприклад, я додав на графік RUP горизонтальну лінію 0,4, що дозволяє нам чітко бачити позицію RUP < 0.4.
(0.4 тут є налаштованим параметром, про який ще раз згадаємо пізніше)
При виявленні у RUP відносно чіткої зони дна, ми можемо накласти умову RUP < 0.4 на попередню умову "RUP < RUL" для другого фільтрування сигналу, отримані результати такі:
Це метод, який часто використовується при проєктуванні моделей, мета якого полягає в досягненні ефекту фільтрації через сигнальну сітку, що дозволяє зробити наші остаточні моделі більш точними.
Два умови на малюнку (RUP < 0.4 & RUP < RUL) насправді не дають дуже помітного фільтраційного ефекту,
Але, якщо придивитися уважно, все ж можна помітити, що дійсно є більш суворі, ніж просте RUP < RUL.
У цьому випадку, якщо зменшити 0.4 (наприклад, змінити на 0.38), це дозволить зробити загальний сигнал більш строгим;
Але під час налаштування параметрів все ж слід звертати увагу на проблему перенавчання, адже просте підгонка моделі на основі історичних даних може виявитися неефективною в майбутньому!