Понедельник , 18 октября 2021
Home / Аналитика / Прогнозирование цены актива при помощи индикатора Supply Shock

Прогнозирование цены актива при помощи индикатора Supply Shock

Пользующийся популярностью аналитик Willy Woo ведает о семействе коэффициентов Supply Shock, отражающих уровень шока предложения на рынке и нередко применяемых в наших еженедельных обзорах ончейн-метрик.

На любом рынке стоимость определяется спросом и предложением. Это база основ. Самым приятным образом это проявляется в биржевом стакане ордеров, заполняемом заявками продавцов и покупателей. Наиболее узким методом было бы по взмаху магической палочки оценить намерения инвесторов еще до того, как они расположат свои ордера. С данной точки зрения на спрос и предложение инвестор, не имеющий намерения продавать, находится на стороне спроса, а инвестор, намеревающийся реализовать актив, — на стороне предложения.

Для количественной оценки этого можно употреблять весьма обычное уравнение, которое я именовал Supply Shock ([уровень] шока предложения):

Supply Shock = труднодоступное предложение / доступное предложение

Мысль заключается в том, что доступное и труднодоступное предложения несут внутри себя определенное намерение.

Численная оценка уровня шока предложения

Уравнение Supply Shock может иметь несколько вариантов, любая из которых представляет собой разный подход к количественной оценке монет, труднодоступных на рынке и доступных соответственно.

Вот несколько примеров:

  • Exchange Supply Shock (шок биржевого предложения): соотношение труднодоступного для резвой реализации предложения, находящегося на самостоятельном хранении, и предложения монет, доступных на биржах.
  • Liquid Supply Shock (шок ликвидного предложения): соотношение количества монет, удерживаемых инвесторами с выраженной историей скопления, и количества монет в руках спекулятивных инвесторов с выраженной историей покупок и продаж.
  • Long Term Holder Supply Shock (шок предложения, удерживаемого длительными обладателями): соотношение количества монет, которые не передвигались длительное время и поэтому рассматривались как труднодоступные, и количества монет, не так давно передвигавшихся ончейн, и поэтому рассматривавшихся как наиболее доступные.

Это не исчерпающий перечень, но он дает представление о разных методах количественной оценки в этом семействе метрик.

Моделирование метрики Supply Shock

Моя любимая версия Supply Shock — это Liquid Supply Shock, поэтому что она отлично передает намерения инвесторов.

В метрике Liquid Supply от Glassnode адреса сети соединяются воединыжды в кластеры по юзерам, а потом балансы этих кластеров классифицируются как неликвидные, ликвидные либо высоколиквидные, зависимо от поведении юзера в прошедшем.

При помощи этих данных мы можем высчитать коэффициент Supply Shock как:

Liquid Supply Shock = неликвидные монеты / (ликвидные + высоколиквидные монеты)

Результатом является приведенный ниже график.

Уровень шока ликвидного предложения для биткойна

На 1-ый взор можно сказать, что модель шока предложения достаточно буквально следует движениям цены. Но при наиболее внимательном рассмотрении ясно, что коэффициент шока предложения опережает движения цены.

Уровень шока ликвидного предложения

В этом есть смысл, так как мы отслеживаем намерения инвесторов до того, как они даже расположат ордера на покупку либо продажу актива.

К примеру, если длительный инвестор с выраженной историей скопления переводит весомый размер монет другому субъекту сети (обычно это биржа), то все монеты этого инвестора переклассифицируются в ликвидные либо высоколиквидные, так как считается, что намерения инвестора поменялись.

 

Ниже представлены графики 3-х разных моделей уровня шока предложения и их уравнения.

Уровень шока предложения BTC

  • Liquid Supply Shock (зеленоватый)
    LSS = неликвидное предложение / (ликвидное + высоколиквидное предложение)
    Выслеживает отношение количества монет, удерживаемых длительными инвесторами, к количеству монет в руках спекулянтов.
  • Highly Liquid Supply Shock (красноватый)
    HLSS = (Неликвидное + ликвидное предложение) / ликвидное предложение
    Аналогично LSS, но с упором на короткосрочную спекулятивную активность.
  • Exchange Supply Shock (фиолетовый)
    ESS = предложение НЕ на биржах / предложение НА биржах
    Выслеживает отношение количества монет на длительном хранении к количеству монет на биржах, которые могут быть немедля проданы.
Читайте также:  Прорыв выше $12000 – важное событие, но есть вариант, что новейших вершин придется подождать до 2021 года

А вот еще одна версия Supply Shock, выглядящая совсем по другому:

Уровень шока предложения посреди длительных инвесторов

  • Long Term Holder Supply Shock
    LTHSS = предложение, НЕ перемещавшееся в течение 155 дней / предложение, перемещавшееся в течение 155 дней

Из-за 155-дневной задержки перед тем, как мы сможем получить представление о объеме длительных инвестиций и том, как он соотносится с короткосрочными, этот показатель не может похвастать резвым откликом. Заместо этого, LTHSS обеспечивает наиболее широкую макроперспективу в отношении бычьих и медвежьих фаз рынка. Значение LTHSS поднимается выше в нижних точках макротренда, когда давление продаж уже фактически исчерпано.

Напомню, что пороговое значение в 155 дней (5 месяцев), применяемое для определения длительных хозяев, было выведено аналитиками Glassnode как важное исходя из убеждений вероятности расходования удерживаемых монет; лежащие в базе этого исследования и аналитика размещены на их веб-сайте.

Внедрение Supply Shock применительно к остальным рынкам

Разумеется, что Supply Shock не является неповторимым свойством биткойна. Коэффициент уровня шока предложения работает для всех рынков, но криптоактивы владеют преимуществом получения четких статистических данных в настоящем времени.

Ниже приведен график Supply Shock для Ethereum.

Уровень шока предложения для Ethereum
Моделирование цены при помощи Supply Shock

Когда значение Supply Shock находится в границах недавнешних исторических уровней, это дозволяет смоделировать фундаментальную стоимость актива.

Мы просто оглядываемся на прошлые периоды, когда на рынке наблюдался аналогичный шок предложения, а потом находим спектр цен, не так давно обозначенных рынком. Конкретно это упражнение я сделал на графике ниже, использовав при всем этом три варианта Supply Shock (LSS, HLSS и ESS).

Оченка уровня шока предложения для Биткойна

Мелкие точки — это отысканные прошлые оценки, наиболее большие точки отражают средние значения этих оценок. Три цвета соответствуют каждой из представленных метрик из семейства Supply Shock соответственно.

Оценка уровня шока предложения для Биткойна

Я отметил области (1) и (2), в каких стоимость, определяемая короткосрочными спекулянтами, двигалась без каких-то базовых конфигураций в спросе и предложении. В этих вариантах стоимость потом ворачивалась к уровням, спрогнозированным прежними уровнями Supply Shock.

В вариантах (3) и (4) конфигурации в спросе и предложении предвосхищали и опережали движения цены.

 

Заключение

В данной статье я представляю вашему вниманию идею о том, что намерение приобрести либо реализовать актив быть может количественно оценено и применено для прогнозирования будущих движений цены. Я представил 4 варианта метрики для вычисления этого намерения через расчет дела доступного к продаже предложения к труднодоступному.

Я также показал, что результирующая метрика под заглавием Supply Shock быть может полезной в прогнозировании цены актива.

Не считая того, при помощи метода ретроспективного анализа я показываю, как в определенных рыночных критериях, при наличии недавнешних данных о стоимости для определенных значений Supply Shock, метрики этого семейства помогают спрогнозировать мотивированные уровни для движений цены.

 

Статья не содержит вкладывательных советов, все высказанные суждения выражают только личные представления создателя и респондентов. Любые деяния, связанные с инвестициями и торговлей на рынках, связаны с риском. Подходите к принятию собственных решений трепетно и без помощи других.

ПОНРАВИЛАСЬ НОВОСТЬ: Прогнозирование цены актива при помощи индикатора Supply Shock — поделись ссылкой на НАШ веб-сайт

About Adminer

Check Also

Анализ коэффициента NVT

Соотношение цены сети к объёму транзакций (коэффициент NVT) обрисовывает связь меж рыночной капитализацией и объёмами …

Добавить комментарий