هذه المقالة هي المقالة التاسعة في سلسلة On-Chain Data Academy ، بإجمالي 10 مقالات. يأخذك خطوة بخطوة لفهم تحليل البيانات على السلسلة ، ونرحب بالقراء المهتمين لمتابعة هذه السلسلة من المقالات. (ملخص: أكاديمية البيانات على السلسلة (6): منهجية تسعير سحرية جديدة ل BTC بمشاركة ARK (I) ) (ملحق الخلفية: أكاديمية البيانات على السلسلة (7): مجموعة جديدة من منهجية التسعير السحرية BTC بمشاركة ARK (II) سيتم تقسيم سلسلة مقالات TLDR RUPL إلى 2 ، وهذا هو أول RUPL يمكنه تقديم الوضع الحالي "للربح والخسارة غير المحققة" للسوق من خلال مراقبة RUBL ، يمكنك العثور على قانون تشغيل أعلى وأسفل السوق واحد وفقا ل RUPL يشترك نموذج القراءة السفلية المصمم في مقدمة RUPL RUBL ، الاسم الكامل للربح والخسارة النسبية غير المحققة ، الترجمة الصينية "الربح والخسارة النسبية غير المحققة". يمكن تقسيم المؤشر نفسه إلى قطعتين ، RUP و RUL. بأخذ RUP كمثال ، يكون الحساب كما يلي: قارن "السعر الحالي" ب "السعر عند التحويل الأخير لكل BTC" وصنف الرقائق مع "السعر الحالي > سعر التحويل الأخير" كرقائق ربح. اضرب ربح كل شريحة في العدد المقابل من الرقائق للحصول على ربح غير محقق. أخيرا ، سيتم توحيد البيانات التي تم الحصول عليها وفقا للقيمة السوقية في ذلك الوقت. بمعنى آخر ، الربح غير المحقق هو "مجموع الأرباح غير المحققة" في السوق الحالية ؛ من ناحية أخرى ، تقوم RUP بتطبيع هذه البيانات بناء على القيمة السوقية من أجل مقارنة أرباح السوق على مدى فترات مختلفة. خوارزمية RUL هي بالضبط نفس منطق RUP ، لذلك لن أخوض في التفاصيل هنا. كما هو موضح أعلاه ، الخط الأخضر هو RUP والخط الأحمر هو RUL. يمكننا أن نجد أن السعر مرتبط بشكل إيجابي للغاية مع RUP ويرتبط ارتباطا سلبيا للغاية مع RUL. هذا أمر بديهي ، لأنه مع ارتفاع سعر العملة ، يزداد مجموع أرباح رقائق الربح غير المحققة بشكل طبيعي. ولكن إذا نظرنا إلى الرسم البياني أعلاه ، فسنجد أن RUL يتجاوز RUP (الخط الأحمر فوق الخط الأخضر) في بضع فترات ، مما يعني أن مركز الربح والخسارة غير المحقق للسوق ككل سلبي ، هل هذا الوضع له أهمية خاصة؟ واصل القراءة ... تطبيق القراءة السفلية ل RUPL هناك قول مأثور: "أنا جشع عندما يخاف الآخرون" ، عندما يكون حاملو الرقائق في السوق ، يكون المتوسط العام في حالة خسارة ، قد يكون وقتا جديرا بنا لدخول السوق لجمع الرقائق. كما هو موضح في الشكل أعلاه ، قمت بتمييز الفترة الزمنية ل RUL > RUP للحصول على هذا الرسم البياني للإشارة. يمكننا أن نجد بوضوح أنه عندما RUL > RUP ، فإنه يتوافق بشكل أساسي مع قاع كبير دوري! هذا ليس سيفا بسيطا بأي حال من الأحوال ، فالمنطق هو: "عندما يكون السوق ككل في حالة خاسرة ، فهذا يعني أن الصياد من المحتمل أن يكون غير راغب في بيع رقائقه لأن السعر منخفض للغاية" ، في حالة حدوث انخفاض حاد في ضغط البيع ، طالما أن هناك زيادة طفيفة في الشراء ، فقد ينعكس الاتجاه ويبدأ في الارتفاع. يشبه هذا المنطق إلى حد كبير استراتيجية البحث عن القاع LTH-RP المقدمة في المقالة السابقة ، ويمكن للقراء المهتمين تصفح المنشورات السابقة. مشاركة منطق التصميم لنموذج القراءة السفلية RUPL بعد ذلك ، دعنا نتجاهل RUL للحظة ونركز على مخطط RUP نفسه ، وسنجد أن القيم السفلية ل RUP في التاريخ قريبة جدا بالفعل. على سبيل المثال ، أضفت خطا أفقيا من 0,4 إلى مخطط RUP حتى نتمكن من رؤية مكان RUP بوضوح < 0.4. (0.4 هنا معلمة قابلة للتعديل ، والتي سيتم ذكرها مرة أخرى لاحقا) عندما نجد أن RUP لها منطقة سفلية واضحة نسبيا ، يمكننا تركيب حالة RUP < 0.4 على حالة "RUP < RUL" السابقة لإجراء تصفية ثانوية على الإشارة ، والنتيجة هي كما يلي: هذه طريقة شائعة جدا عند تصميم النماذج ، من أجل تحقيق تأثير التصفية من خلال شاشة الإشارة ، بحيث يكون نموذج التصميم النهائي الخاص بنا أكثر دقة. الشرطان في الشكل أعلاه (RUP < 0.4 > RUP < RUL) ، تأثير التصفية ليس واضحا جدا ، ولكن إذا نظرت عن كثب ، فلا يزال بإمكانك العثور على أن هناك بالفعل أكثر صرامة من RUP < RUL البسيط. هنا ، إذا قمت بضبط 0.4 لأسفل (على سبيل المثال ، إلى 0.38) ، يمكنك جعل الإشارة الإجمالية أكثر إحكاما ؛ ولكن في عملية ضبط المعلمات ، لا يزال يتعين عليك الانتباه إلى مشكلة الإفراط في التجهيز ، بعد كل شيء ، من المرجح أن يفشل ببساطة تركيب النموذج بناء على البيانات التاريخية في المستقبل! استنتاج ما سبق هو كل شيء عن أكاديمية البيانات على السلسلة (تسعة) ، ستقدم المقالة التالية مقدمة أكثر تعمقا ل RUP ، ومشاركة إشارة أعلى كلاسيكية معك. القراء المهتمين بمعرفة المزيد عن تحليل البيانات على السلسلة ، تأكد من متابعة هذه السلسلة من المقالات! إذا كنت ترغب في رؤية المزيد من تحليل البيانات على السلسلة ومحتوى التدريس ، فيرجى متابعة حسابي على Twitter (X)! آمل أن يساعدك هذا المقال ، شكرا للقراءة. قصص ذات صلة أكاديمية البيانات على السلسلة (8): منهجية تسعير سحرية جديدة ل BTC مع بحث ARK! (III) أكاديمية البيانات على السلسلة (1): هل تعرف ما هو متوسط تكلفة BTC في السوق ككل؟ أكاديمية البيانات على السلسلة (II): كم يكلف Hodlers الذين يكسبون المال دائما؟ "أكاديمية البيانات على السلسلة (9): مقياس السوق RUBL (I) - مقدمة البيانات وتطبيق القراءة السفلية" تم نشر هذه المقالة لأول مرة في "الاتجاه الديناميكي - وسائل الإعلام الإخبارية الأكثر تأثيرا في Blockchain".
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
أكاديمية البيانات على السلسلة (IX): مقياس السوق RUPL (I) - مقدمة البيانات وتطبيق القاع
هذه المقالة هي المقالة التاسعة في سلسلة On-Chain Data Academy ، بإجمالي 10 مقالات. يأخذك خطوة بخطوة لفهم تحليل البيانات على السلسلة ، ونرحب بالقراء المهتمين لمتابعة هذه السلسلة من المقالات. (ملخص: أكاديمية البيانات على السلسلة (6): منهجية تسعير سحرية جديدة ل BTC بمشاركة ARK (I) ) (ملحق الخلفية: أكاديمية البيانات على السلسلة (7): مجموعة جديدة من منهجية التسعير السحرية BTC بمشاركة ARK (II) سيتم تقسيم سلسلة مقالات TLDR RUPL إلى 2 ، وهذا هو أول RUPL يمكنه تقديم الوضع الحالي "للربح والخسارة غير المحققة" للسوق من خلال مراقبة RUBL ، يمكنك العثور على قانون تشغيل أعلى وأسفل السوق واحد وفقا ل RUPL يشترك نموذج القراءة السفلية المصمم في مقدمة RUPL RUBL ، الاسم الكامل للربح والخسارة النسبية غير المحققة ، الترجمة الصينية "الربح والخسارة النسبية غير المحققة". يمكن تقسيم المؤشر نفسه إلى قطعتين ، RUP و RUL. بأخذ RUP كمثال ، يكون الحساب كما يلي: قارن "السعر الحالي" ب "السعر عند التحويل الأخير لكل BTC" وصنف الرقائق مع "السعر الحالي > سعر التحويل الأخير" كرقائق ربح. اضرب ربح كل شريحة في العدد المقابل من الرقائق للحصول على ربح غير محقق. أخيرا ، سيتم توحيد البيانات التي تم الحصول عليها وفقا للقيمة السوقية في ذلك الوقت. بمعنى آخر ، الربح غير المحقق هو "مجموع الأرباح غير المحققة" في السوق الحالية ؛ من ناحية أخرى ، تقوم RUP بتطبيع هذه البيانات بناء على القيمة السوقية من أجل مقارنة أرباح السوق على مدى فترات مختلفة. خوارزمية RUL هي بالضبط نفس منطق RUP ، لذلك لن أخوض في التفاصيل هنا. كما هو موضح أعلاه ، الخط الأخضر هو RUP والخط الأحمر هو RUL. يمكننا أن نجد أن السعر مرتبط بشكل إيجابي للغاية مع RUP ويرتبط ارتباطا سلبيا للغاية مع RUL. هذا أمر بديهي ، لأنه مع ارتفاع سعر العملة ، يزداد مجموع أرباح رقائق الربح غير المحققة بشكل طبيعي. ولكن إذا نظرنا إلى الرسم البياني أعلاه ، فسنجد أن RUL يتجاوز RUP (الخط الأحمر فوق الخط الأخضر) في بضع فترات ، مما يعني أن مركز الربح والخسارة غير المحقق للسوق ككل سلبي ، هل هذا الوضع له أهمية خاصة؟ واصل القراءة ... تطبيق القراءة السفلية ل RUPL هناك قول مأثور: "أنا جشع عندما يخاف الآخرون" ، عندما يكون حاملو الرقائق في السوق ، يكون المتوسط العام في حالة خسارة ، قد يكون وقتا جديرا بنا لدخول السوق لجمع الرقائق. كما هو موضح في الشكل أعلاه ، قمت بتمييز الفترة الزمنية ل RUL > RUP للحصول على هذا الرسم البياني للإشارة. يمكننا أن نجد بوضوح أنه عندما RUL > RUP ، فإنه يتوافق بشكل أساسي مع قاع كبير دوري! هذا ليس سيفا بسيطا بأي حال من الأحوال ، فالمنطق هو: "عندما يكون السوق ككل في حالة خاسرة ، فهذا يعني أن الصياد من المحتمل أن يكون غير راغب في بيع رقائقه لأن السعر منخفض للغاية" ، في حالة حدوث انخفاض حاد في ضغط البيع ، طالما أن هناك زيادة طفيفة في الشراء ، فقد ينعكس الاتجاه ويبدأ في الارتفاع. يشبه هذا المنطق إلى حد كبير استراتيجية البحث عن القاع LTH-RP المقدمة في المقالة السابقة ، ويمكن للقراء المهتمين تصفح المنشورات السابقة. مشاركة منطق التصميم لنموذج القراءة السفلية RUPL بعد ذلك ، دعنا نتجاهل RUL للحظة ونركز على مخطط RUP نفسه ، وسنجد أن القيم السفلية ل RUP في التاريخ قريبة جدا بالفعل. على سبيل المثال ، أضفت خطا أفقيا من 0,4 إلى مخطط RUP حتى نتمكن من رؤية مكان RUP بوضوح < 0.4. (0.4 هنا معلمة قابلة للتعديل ، والتي سيتم ذكرها مرة أخرى لاحقا) عندما نجد أن RUP لها منطقة سفلية واضحة نسبيا ، يمكننا تركيب حالة RUP < 0.4 على حالة "RUP < RUL" السابقة لإجراء تصفية ثانوية على الإشارة ، والنتيجة هي كما يلي: هذه طريقة شائعة جدا عند تصميم النماذج ، من أجل تحقيق تأثير التصفية من خلال شاشة الإشارة ، بحيث يكون نموذج التصميم النهائي الخاص بنا أكثر دقة. الشرطان في الشكل أعلاه (RUP < 0.4 > RUP < RUL) ، تأثير التصفية ليس واضحا جدا ، ولكن إذا نظرت عن كثب ، فلا يزال بإمكانك العثور على أن هناك بالفعل أكثر صرامة من RUP < RUL البسيط. هنا ، إذا قمت بضبط 0.4 لأسفل (على سبيل المثال ، إلى 0.38) ، يمكنك جعل الإشارة الإجمالية أكثر إحكاما ؛ ولكن في عملية ضبط المعلمات ، لا يزال يتعين عليك الانتباه إلى مشكلة الإفراط في التجهيز ، بعد كل شيء ، من المرجح أن يفشل ببساطة تركيب النموذج بناء على البيانات التاريخية في المستقبل! استنتاج ما سبق هو كل شيء عن أكاديمية البيانات على السلسلة (تسعة) ، ستقدم المقالة التالية مقدمة أكثر تعمقا ل RUP ، ومشاركة إشارة أعلى كلاسيكية معك. القراء المهتمين بمعرفة المزيد عن تحليل البيانات على السلسلة ، تأكد من متابعة هذه السلسلة من المقالات! إذا كنت ترغب في رؤية المزيد من تحليل البيانات على السلسلة ومحتوى التدريس ، فيرجى متابعة حسابي على Twitter (X)! آمل أن يساعدك هذا المقال ، شكرا للقراءة. قصص ذات صلة أكاديمية البيانات على السلسلة (8): منهجية تسعير سحرية جديدة ل BTC مع بحث ARK! (III) أكاديمية البيانات على السلسلة (1): هل تعرف ما هو متوسط تكلفة BTC في السوق ككل؟ أكاديمية البيانات على السلسلة (II): كم يكلف Hodlers الذين يكسبون المال دائما؟ "أكاديمية البيانات على السلسلة (9): مقياس السوق RUBL (I) - مقدمة البيانات وتطبيق القراءة السفلية" تم نشر هذه المقالة لأول مرة في "الاتجاه الديناميكي - وسائل الإعلام الإخبارية الأكثر تأثيرا في Blockchain".