Знакомство

Этот двухнедельный квантовый отчет (17 февраля - 3 марта 2025 года) предоставляет глубокий анализ последних тенденций и динамики на криптовалютном рынке через многомерный анализ данных. В отчете рассматриваются ключевые показатели, такие как волатильность, соотношение объемов длинных и коротких позиций, открытый интерес и проценты по финансированию для основных криптовалют, таких как Bitcoin (BTC) и Ethereum (ETH), а также анализируются события ликвидации на рынке криптодеривативов. Раздел квантового бэктестинга также углубляется в индикатор MACD, оценивая его производительность и результаты обратного тестирования.

Абстрактный

• За последние две недели биткойн более резко реагировал на рыночные движения, в то время как эфириум оставался слабым, показывая маленький восходящий импульс, но относительно стабильную волатильность.
• Соотношение длинных/коротких позиций BTC колебалось между 0,90 и 1,10, в то время как ETH оставался в диапазоне 0,85–1,05, что говорит о том, что бычий импульс остается слабым.
• Колебания ставок финансирования BTC усилились в сочетании со снижением открытого интереса и ростом длинных ликвидаций. Это может сигнализировать о периоде сокращения доли заемных средств или ужесточении краткосрочной ликвидности, что указывает на повышенную осторожность среди трейдеров.
• Ежедневная эмиссия мем-монет Solana упала до 40 000, что на 65% меньше январского пика, что отражает охлаждение энтузиазма в отношении спекулятивных активов.
• Проверенная на истории стратегия возврата к среднему значению с использованием стандартизированного индикатора MACD эффективно выявляет возможности отката после резких скачков цен, предоставляя трейдерам потенциальные сигналы на короткие позиции.

Обзор рынка

1. Анализ волатильности Bitcoin и Ethereum

Волатильность измеряется с помощью стандартного отклонения (STD) ежедневной доходности, количественно оценивающего дисперсию доходности активов. Более высокий STD указывает на более сильные ценовые колебания и повышенную неопределенность на рынке, в то время как более низкий STD предполагает более стабильные движения цен.

За последние две недели BTC продемонстрировал большую волатильность, чем ETH, что отражает рыночный цикл консолидации нисходящего тренда, стабилизации и быстрого отскока. Начиная с 23 февраля, волатильность BTC выросла, в то время как ETH оставался относительно стабильным, сигнализируя об осторожных настроениях на рынке. По мере усиления давления со стороны продавцов BTC упал ниже 80 000 долларов, а ETH достиг минимума в 2 100 долларов, вызвав волну паники на рынке.

Рисунок 1. BTC продемонстрировал более высокую волатильность, чем ETH, что отражает более сильные колебания цен

Однако в начале марта волатильность обеих активов значительно выросла, причем у BTC были самые заметные колебания. Этот внезапный сдвиг, вероятно, был вызван заявлением президента США Дональда Трампа о создании Резерва криптовалют США, в который, как сообщается, входят BTC, ETH, SOL, XRP и ADA в качестве основных активов. После этой новости рыночное настроение резко улучшилось, подтолкнув BTC обратно выше отметки в $90,000, в то время как ETH поднялся до уровня около $2,500.

Рисунок 2. BTC превысил 90 000 долларов, в то время как ETH восстановился только до 2 500 долларов, что указывает на относительную слабость.

В целом, BTC продемонстрировал более высокую чувствительность рынка, в то время как ETH остается слабым, лишенным сильного восходящего импульса, но показывающим низкую волатильность. Если высокая волатильность сохранится, рынок может иметь дополнительный потенциал для роста в краткосрочной перспективе. В противном случае, хаотичное движение цен и консолидация остаются ключевыми рисками.

2. Анализ соотношения размера длинного/короткого тейкера (LSR) биткоина и Ethereum

Коэффициент размера тейкера Long/Short (LSR) - это ключевой индикатор, используемый для измерения объема агрессивных ордеров на покупку (лонг) и продажу (шорт) на рынке, предоставляя представление о настроениях рынка и силе тренда. LSR выше 1 указывает на то, что рыночные ордера на покупку (лонги) превышают ордера на продажу (шорты), что указывает на более бычий настрой.

Согласно данным Coinglass, BTC LSR оставался в диапазоне от 0,90 до 1,10, демонстрируя обратную корреляцию с движением цены. Это говорит о том, что трейдеры, как правило, покупают на падении при падении цен, но более осторожны во время отскоков. Между тем, LSR ETH был более волатильным, колеблясь между 0,85 и 1,05. Несмотря на некоторое восстановление после недавнего снижения, ETH продемонстрировал более слабый импульс отскока, и даже несмотря на улучшение LSR, рынку не хватает сильной уверенности в росте. Это указывает на более высокую неопределенность в отношении ценового движения ETH с более медленным притоком капитала, чем у BTC.

В то время как BTC продемонстрировал некоторую устойчивость на фоне нестабильного ценового движения, его LSR предполагает, что базовая поддержка остается нетронутой. С другой стороны, ETH продолжает отставать, а настроения инвесторов остаются осторожными. Трейдеры должны следить за дальнейшим улучшением рыночных настроений, так как это будет иметь решающее значение для определения следующего направления. [3]

Фигура 3. Соотношение длинных/коротких позиций BTC остается между 0.90 и 1.10, что указывает на сбалансированное рыночное настроение

Фигура 4. Соотношение длинных/коротких позиций ETH показало более значительные флуктуации, стабилизируясь между 0.85 и 1.05

3. Анализ открытого интереса

Согласно данным Coinglass, открытый интерес (ОИ) по фьючерсам на BTC резко снизился за последние две недели, опустившись ниже $51 млрд. Это может быть связано с ликвидацией позиций с использованием заемных средств, сокращением доли заемных средств под влиянием рынка или перераспределением капитала, что отражает более осторожные настроения рынка. В начале марта открытый интерес к BTC отскочил от минимумов, но остался ниже февральского пика, что указывает на то, что приток капитала все еще относительно консервативен.

В отличие от этого, открытый интерес к ETH оставался относительно стабильным и не испытал значительного снижения во время рыночного спада в конце февраля. Это свидетельствует о том, что позиции с использованием кредитного плеча в ETH управлялись более осторожно. Однако, несмотря на восстановление BTC, открытый интерес к ETH лишь незначительно вырос, что указывает на отсутствие твердой уверенности в росте ETH и более медленные притоки капитала по сравнению с BTC.

Резкие колебания открытого интереса BTC предполагают более активную краткосрочную торговую среду, в то время как относительно стабильный открытый интерес ETH указывает на то, что рынок ETH находится в более выжидательном режиме. Если открытый интерес к BTC продолжит расти, это может дать импульс для дальнейшего роста цены. Однако, если приток капитала остается слабым, рынок может торговаться в боковом тренде. [4]

Рисунок 5. Открытый интерес к BTC демонстрирует более сильный отскок, в то время как открытый интерес к ETH остается сдержанным, что отражает снижение уверенности в восстановлении ETH

4. Анализ ставок финансирования

За последние две недели ставки финансирования BTC и ETH испытали значительные флуктуации, отражающие изменения в настроениях рыночного рычага. В то время как тенденции ставок финансирования были в значительной степени синхронизированы, были заметные периоды расхождения. Кроме того, волатильность ставки финансирования BTC была более заметной, чем у ETH, часто падая в отрицательную территорию. Это указывает на то, что краткие позиции доминировали на рынке деривативов BTC, что вызвало медвежий настрой на рынке и привело к отрицательным ставкам финансирования.

Волатильность ставок финансирования BTC усилилась за последние две недели, с несколькими случаями отрицательного финансирования. В сочетании с снижением открытого интереса и ростом ликвидации длинных позиций это может указывать на фазу рыночного разгрузки или укрепление кратковременного медвежьего настроения. Для трейдеров флуктуации ставки финансирования служат ключевым сигналом позиционирования рыночного капитала, потенциально влияя на краткосрочные ценовые движения и общую структуру кредитного плеча.[5][6]

Фигура 6. Ставка финансирования BTC проявляла большую волатильность, чем ETH, и часто становилась отрицательной

5. Тенденции ликвидации договоров по криптовалютам

Согласно данным Coinglass, рынок криптовалютных деривативов пережил несколько крупных ликвидаций за последний месяц. С 24 февраля по 3 марта средний объем ежедневных ликвидаций как длинных, так и коротких позиций достиг $732 миллиона, что составляет увеличение на 42% по сравнению с 1 по 17 февраля. Ликвидации длинных позиций преобладали, в среднем достигая $542 миллиона в день, в то время как короткие ликвидации в среднем составляли $190 миллионов ежедневно. Этот паттерн свидетельствует о том, что маржинальные длинные позиции сталкиваются с значительно более высокими рисками ликвидации во время резких спадов рынка.

Во время экстремальных рыночных условий крутые падения цен часто вызывают длинные ликвидации, ухудшая рыночную ликвидность и приводя к «эффекту каскадной ликвидации». В отличие от этого, короткие ликвидации были относительно ниже по магнитуде, но взлетели во время резких рыночных отскоков. Например, 2 марта короткие ликвидации выросли. Анализируя ставки по финансированию, открытый интерес и тенденции ликвидации, трейдерам следует оставаться осторожными перед быстрыми изменениями настроений, которые могут увеличить риски маржинального кредитования. Правильное определение размера позиции и управление рисками необходимы для избежания значительных потерь в очень волатильных рыночных средах. [7]

На рисунке 7. Между 24 февраля и 3 марта средний ежедневный объем ликвидации на рынке деривативов достиг $732 миллиона

6. Снижение ежедневной эмиссии мем-монет на основе Solana

В январе рынок мем-монет Solana пережил пиковый взлет, с волной новых проектов. Среди них токен TRUMP, запущенный бывшим президентом США Дональдом Трампом, привлек наибольшее внимание, стимулируя активность в экосистеме. Однако из-за растущего риско-пристрастного настроения, более жестких условий ликвидности и изменяющихся регуляторных факторов многим спекулятивным мем-монетам не удалось сохранить интерес инвесторов, что привело к резкому снижению новых выпусков. В результате рынок мем-монет на Solana значительно остыл, с ежедневным снижением количества новых выпусков мем-монет до 40 000 - на 65% ниже, чем в январе. Это снижение отражает уменьшающийся энтузиазм к краткосрочным спекулятивным активам.

Замедление выпуска мем-монет также повлияло на общую торговую активность в сети Solana. Доходы от комиссий за газ резко снизились с 35 миллионов долларов (19 января) до 1,49 миллиона долларов (3 марта), что составляет 95% снижение. Ключевые индикаторы сети также показали значительное снижение, включая объем торговли на цепи, активные адреса и общий заблокированный объем (TVL). Эти тенденции указывают на ослабление цикла ликвидности в секторе мемов, поскольку инвесторы переходят к более рискованной позиции.

Рис. 10. Ежедневный выпуск мем-монет Solana упал до 40 000 — на 65% ниже пика января

Количественный анализ - Стандартизированная стратегия MACD: Проверка торгового подхода к средней регрессии на криптовалютном рынке

(Отказ от ответственности: Все прогнозы в этой статье основаны на исторических данных и тенденциях рынка. Они предназначены исключительно для ознакомления и не должны рассматриваться как инвестиционные рекомендации или гарантии будущих рыночных движений. Инвесторы должны внимательно взвесить риски и принимать обоснованные решения.)

Этот раздел представляет индикатор стандартизированного MACD (MacNorm) и его применение в стратегии торговли на основе возврата к среднему методом обратного тестирования на торговой паре BTC/USDT. Стандартизированный MACD является улучшенной версией традиционного MACD, который нормализует значения MACD в пределах фиксированного диапазона (обычно между -1 и +1). Это изменение делает индикатор более сопоставимым в различных рыночных условиях, сосредотачиваясь на относительной силе и направлении движения цен.

Основные компоненты и механизм

Стандартизированный индикатор MACD состоит из двух основных компонентов: линии MacNorm и линии сигнала. Линия MacNorm, которая является нормализованной основной линией, отражает отношения между краткосрочным и долгосрочным импульсом рынка. Когда она находится выше 0, это указывает на то, что краткосрочный бычий импульс сильнее, в то время как значение ниже 0 подразумевает, что краткосрочное медвежье давление доминирует. Линия сигнала представляет собой взвешенное скользящее среднее (WMA) линии MacNorm, служащее сигнальной линией для подтверждения и фильтрации торговых сигналов. Она двигается более плавно и обычно отстает от линии MacNorm. Визуально красная линия представляет собой линию MacNorm (быструю линию), а зеленая линия - линию сигнала (медленную линию), обе ограничены диапазоном от -1 до +1. Стандартизированный MACD использует несколько ключевых параметров, каждый из которых играет критическую роль в его расчете и эффективности как торгового инструмента.

Рисунок 11. Визуализация индикатора MACD

1. Период быстрой скользящей средней (FastMA)
   Этот параметр определяет период расчета короткосрочного скользящего среднего, который представляет короткосрочную ценовую тенденцию. Меньшее значение делает индикатор более чувствительным к изменениям цен, что позволяет ему быстро улавливать рыночные движения, но за счет генерации большего количества ложных сигналов. Этот параметр влияет на числитель или знаменатель при расчете коэффициентов, влияя на общую оценку импульса.

2. Период медленного скользящего среднего (SlowMA)
   Этот параметр управляет периодом расчета долгосрочного скользящего среднего, представляющего более широкий рыночный тренд. Большее значение приводит к более плавному тренду, снижая ложные сигналы и вызывая большую задержку сигнала. Контраст между быстрыми и медленными линиями является основой MACD, и этот параметр определяет степень "медлительности" в анализе тренда.

3. Период линии срабатывания
   Это определяет расчет взвешенного скользящего среднего (WMA) линии MacNorm, формируя линию триггера. Меньшее значение заставляет линию триггера ближе следовать за линией MacNorm, генерируя более частые, но более ранние сигналы. Напротив, более крупное значение приводит к более плавной сигнальной линии с меньшим количеством, но потенциально более надежными сигналами.

4. Период нормализации
   Это период возврата, используемый для стандартизации, где наибольшие и наименьшие значения MACD в этом периоде определяются для масштабирования результата в диапазоне от -1 до +1. Более длительный период нормализации обеспечивает более стабильную стандартизацию, поскольку он учитывает более широкую историю цен, тогда как более короткий период делает стандартизацию более динамичной, но может привести к частым флуктуациям индикатора.

5. Тип скользящей средней
   Этот параметр определяет метод, используемый для вычисления FastMA и SlowMA. Выбранный метод влияет на то, как взвешиваются движения цен:

• Экспоненциальная скользящая средняя (EMA)придает больший вес последним ценам, что делает его более реагирующим на изменения на рынке.
• Взвешенное скользящее среднее (WMA)применяет линейное распределение весов со временем.
• Простое скользящее среднее (SMA)дает равный вес всем ценам, производя самый плавный тренд.

Различные типы скользящих средних влияют на чувствительность индикатора и время генерации сигналов, влияя на общую эффективность стратегии.

Для подробного разбора формул расчета обратитесь к [10].

Практическая торговая стратегия

Основная логика этой торговой стратегии основана на теории Mean Reversion, которая предполагает, что цены имеют тенденцию возвращаться к своему долгосрочному среднему уровню. Стратегия использует стандартизированный индикатор MACD для определения чрезмерных отклонений цен. Конкретно, если быстрый индикатор (MacNorm) оставался на высоком уровне (>0.995) в течение последних четырех периодов, но внезапно опускается ниже медленной сигнальной линии (Триггер) в текущем периоде, это сигнализирует о том, что цена может слишком сильно отклониться от среднего значения.вызывая сигнал краткосрочной продажив ожидании возвращения к среднему значению.

Период удержания фиксируется на N циклах свечей (обозначается как lag_N), а период обратного тестирования охватывает период с 3 марта 2024 года по 3 марта 2025 года с использованием 1-минутных сигналов MACD. Транзакционные издержки, такие как комиссии и проскальзывание, в этом исследовании не рассматриваются.

Пять основных параметров определяют эту стратегию:

• Период быстрой скользящей средней (fast_length)
• Период медленного скользящего среднего(slow_length)
• Период сглаживания сигнальной линии (trigger_length)
• Период возврата нормализации(norm_period)
• Тип скользящей средней (ma_type, установите EMA для этого исследования)

Для определения оптимальных комбинаций параметров мы провели обратные тесты в следующих диапазонах:

• Период быстрой скользящей средней:8, 10, 12, 14
• Период медленного скользящего среднего:16, 18, 21, 24
• Период сглаживания сигнала: 9, 12, 15, 18
• Период нормализации:5, 7, 9, 11
• Тип скользящего среднего:EMA

Для обеспечения устойчивости стратегии мы применили два критерия фильтрации: минимальную выигрышную ставку 55% и минимум 50 сделок за период обратного тестирования. Затем мы выбрали пять лучших комбинаций параметров с наивысшей средней доходностью. Этот многоуровневый подход к фильтрации помогает выявить оптимальные параметры и уменьшить риск переобучения.

Рисунок 12. Кумулятивная доходность на основе пяти выбранных наборов параметров с равновесным распределением между стратегиями

Рис. 13. Анализ риска и доходности – коэффициент Шарпа

Рисунок 14. Совокупная доходность

Краткое изложение торговой стратегии

На основе нашего анализа обратного тестирования мы выявили пять оптимальных наборов параметров, обеспечивающих выдающуюся производительность:

• Быстрая MA: 14, Медленная MA: 18, Сглаживание сигнала: 18, Период нормализации: 7
• Быстрая MA: 14, Медленная MA: 18, Сглаживание сигнала: 15, Период нормализации: 7
• Быстрая MA: 14, Медленная MA: 21, Сглаживание сигнала: 18, Период нормализации: 5
• Быстрая MA: 14, Медленная MA: 18, Сглаживание сигнала: 9, Период нормализации: 7
• Быстрая MA: 14, Медленная MA: 18, Сглаживание сигнала: 12, Период нормализации: 7

Эти пять оптимизированных наборов параметров были объединены в единую композитную торговую стратегию с равным весом. Результаты обратного тестирования показывают, что эта стратегия последовательно генерирует стабильную прибыль независимо от периода удержания. Что более важно, По мере увеличения срока удержания кривая доходности показывает четкую восходящую тенденцию,предполагая, что стратегия обеспечивает заметное преимущество в сценариях долгосрочных инвестиций.

Анализируя коэффициент Шарпа (доходность, скорректированная по риску) и общую доходность в разные периоды удержания, мы обнаружили, что периоды удержания более 30 циклов постоянно превосходили более короткие периоды удержания по обоим метрикам. Это демонстрирует, что стратегия обеспечивает более высокие накопленные доходы за более длительные периоды удержания и достигает лучших результатов в управлении рисками.

Заключение

Между 17 февраля и 3 марта криптовалютный рынок испытал значительную волатильность, причем BTC проявил гораздо более высокие колебания цен, чем ETH. Поддерживаемый политическими событиями, BTC совершил быстрый отскок. Анализ коэффициента длинной/короткой позиции крепко поддерживал BTC, в то время как у ETH не хватало восходящего импульса. Данные по процентной ставке фьючерсов показали, что торговля BTC с плечом оставалась очень активной, в то время как торговля ETH была более консервативной. Волатильность процентной ставки отражала интенсивные битвы на длинной/короткой позиции на рынке, а данные о ликвидации выявили повышенные риски на рынке, особенно с сильным давлением на ликвидацию длинных позиций. Кроме того, рынок мем-монеты Solana значительно остыл, с резким снижением ежедневных новых выпусков, сигнализируя о ослаблении спекулятивного аппетита.

С точки зрения количественного анализа стандартизированная стратегия средней реверсии на основе MACD эффективно идентифицировала откаты цен после избыточных ралли, предоставляя четкие сигналы на короткую продажу через обратное тестирование и оптимизацию параметров. Однако ни одна торговая стратегия не является непогрешимой, и быстрые изменения на рынке могут повлиять на ее эффективность. Трейдеры должны применять стратегии осторожно и рассмотреть их уточнение и оптимизацию на основе своей толерантности к риску и торговых предпочтений.


Ссылки:

1. Gate.io,https://www.gate.io/trade/BTC_USDT
2. Gate.io,https://www.gate.io/trade/ETH_USDT
3. Coinglass,https://www.coinglass.com/LongShortRatio
4. Coinglass,https://www.coinglass.com/BitcoinOpenInterest?utm_source=chatgpt.com
5. Gate.io,https://www.gate.io/futures_market_info/BTC_USD/capital_rate_history
6. Gate.io,https://www Gate.io / futures / introduction / funding-rate-history?from=USDT-M&contract=ETH_USDT
7. Coinglass,https://www.coinglass.com/pro/futures/Liquidations
8. Solscan,https://solscan.io/analytics#tokens
9. DefiLlama,https://defillama.com/chain/solana?chainFees=false&tvl=true
10. Tradingview,https://tw.tradingview.com/script/zWnQDQOu-MACD-Normalized/

Исследование Gate
Исследования Gate - это комплексная платформа исследований блокчейна и криптовалют, предоставляющая читателям глубокий контент, включая технический анализ, актуальные идеи, обзоры рынков, отраслевые исследования, прогнозы трендов и анализ макроэкономической политики.

НажмитеСсылкаузнать больше

Отказ от ответственности
Инвестирование на рынке криптовалют сопряжено с высокими рисками, и рекомендуется, чтобы пользователи проводили независимое исследование и полностью понимали характер активов и продуктов, которые они приобретают, прежде чем принимать какие-либо инвестиционные решения.Gate.ioне несет ответственности за любые убытки или ущерб, вызванные такими инвестиционными решениями.