원제목: "온체인 데이터 아카데미(VII): Ark가 연구에 참여한 완전히 새로운 $BTC 마법적 가격 결정 방법론(II)"

원저자: 온체인 데이터 분석가 Berg 씨

이 글은 총 10개의 글로 구성된 온체인 데이터 아카데미 시리즈의 7번째 글입니다. 온체인 데이터 분석을 이해하는 방법을 단계별로 안내해 드리겠습니다. 관심 있는 독자분들은 이 기사 시리즈를 계속 읽어 보시기 바랍니다.

관련 자료: "온체인 데이터 스쿨(VI): Ark가 연구에 참여한 완전히 새로운 마법의 BTC 가격 결정 방법론(I)"

요약

- Cointime Price 시리즈에는 세 개의 기사가 있으며, 이 기사는 두 번째 기사입니다.

- 이 기사에서는 Cointime Price를 적용하여 최고점을 돌파하는 방법을 소개합니다.

- 이 기사에서는 개인적으로 설계한 편차 모델을 소개합니다.

1. Cointime Price에 대한 간략한 검토

Cointime Price라는 개념은 BTC의 공정 가격을 평가하기 위해 "시간 가중" 접근 방식을 사용하는 Cointime Economics에서 유래되었습니다.

단순 LTH(장기 보유자) 및 STH(단기 보유자)와 비교할 때 Cointime Price는 더 유연하고 민감합니다. 동시에 이 모델은 고대에 손실된 BTC의 영향을 효과적으로 배제할 수 있습니다.

첫 번째 기사에서는 Cointime Price와 최저가격 선정 애플리케이션을 자세히 소개했습니다. 개념을 이해하셨다면 이제 본격적으로 오늘의 주제인 탑 이스케이프 애플리케이션으로 들어가보겠습니다.

2. Top-escape 적용 방법론: Cointime 가격 편차 모델 설계

Cointime 가격 편차는 제가 온체인 데이터를 연구할 때 설계한 모델 중 하나이며, Top-escape 분석의 주간 보고서에 적용되었습니다.

관련 트윗: [탈출탑모델 소개](https://x.com/market_beggar/status/1870763628645032213)  

다음에서는 모델 설계 원칙과 모델을 사용하여 BTC 최고가를 결정하는 방법을 설명합니다. 본 기사의 모든 내용은 독창적인 연구 결과입니다. 연구 과정은 쉽지 않습니다. 여러분의 많은 지원 부탁드립니다.

1. 현재 가격과 코인타임 가격의 편차 정도를 정량화합니다.

왜 편차 정도를 측정해야 합니까?

- Cointime 가격은 BTC 칩의 실제 보유 비용, 특히 장기 보유자(LTH)의 보유 비용을 잘 나타냅니다.

- 장기 보유자는 Cointime 가격에 더 큰 영향을 미치므로, 현재 BTC 가격이 Cointime 가격보다 상당히 높을 경우 장기 보유자의 수익 실현 동기가 증가하여 분배 행동이 유발될 수 있습니다.

· 계산식: 편차율 = (현재 가격 - 코인타임 가격) / 현재 가격

· 관측 편차율(분포 비율)

그림과 같이 분포 비율 곡선(보라색 선)을 얻을 수 있습니다. 분배 비율이 높을 때마다 종종 BTC의 최고가와 일치한다는 것을 알 수 있습니다.

그럼 "높음"은 어떻게 정의하시나요? 다음으로, 우리는 통계적 방법을 사용하여 이 문제를 해결합니다.

2. 코인타임 가격 편차 극단값 정의

과거 데이터를 살펴보면 편차의 최고점이 고정되어 있지 않다는 것을 알 수 있습니다. 매 강세장마다 편차 정점 값이 약간씩 하락했습니다. 따라서 단순히 고정된 값을 사용하여 "높은 순위"를 정의하는 것은 엄격하지 않습니다.

해결책에서 통계의 "표준 편차" 개념을 채택했습니다.

· 과거 편차 데이터의 평균과 표준 편차를 계산합니다.

· “평균 + n 표준편차”를 “높은 수준(최상위 신호)”으로 정의하고 임계값으로 기록합니다.

· 이동 평균을 사용하여 편차 데이터를 부드럽게 하여 노이즈를 줄입니다.

· Deviation >의 이동 평균 값이 임계값, 최상위 신호가 트리거됩니다.

· 표준 편차를 사용하는 이유는 무엇입니까?

· 편차의 역사적 추세는 평균 회귀의 특성을 가지고 있습니다(그림 참조).

· 표준편차는 변동성을 측정합니다. BTC 가격 변동이 작아지면 임계값도 동적으로 조정되어 더욱 유연해집니다.

위에서 보신 것처럼, 위의 처리 과정을 거치면 이런 사진을 얻을 수 있습니다.

· 추가 설명

- 2번 항목의 n은 "평균 + n 표준 편차"로 조정 가능한 매개변수입니다. n이 클수록 정점 신호가 나타날 확률이 낮아지고 모델이 더 엄격해집니다.

- 3번 항목의 이동 평균 평활화: 주로 단기 시장 변동을 걸러내고 신호 신뢰성을 향상시킵니다.

3. 이스케이프 탑 신호 예시

그림에서 보듯이 보라색 선(분포비율)이 주황색 선(임계값)을 넘어설 때 해당 BTC 가격은 종종 단계적 탑에 있습니다.

3. 결론

이 글은 Cointime Price 시리즈의 두 번째 글입니다. 이 기사는 이전 기사의 개념을 이어받아 개인이 Cointime Price를 사용하여 상위 탈출 모델을 설계하는 방법을 공유합니다.

· 핵심 요점 요약: - Cointime 가격 편차는 현재 BTC 가격과 Cointime 가격 간의 편차를 정량화하고 장기 보유자의 파이 동기를 추론하며 BTC의 최고점을 결정하는 데 사용됩니다.

- "표준 편차" 방법은 모델의 적응성을 높이기 위해 최고 신호를 동적으로 정의하는 데 사용됩니다.

- 이 모델은 실제로 주간 보고서에 적용되었으며 BTC 고점 신호를 효과적으로 포착할 수 있습니다.

후속 계획:  

- 이 시리즈의 세 번째 기사에서는 Cointime Price를 활용하여 최고치를 탈출하는 방법을 계속 살펴보겠습니다. 계속 지켜봐 주세요.

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