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ROI:如何把握买入和卖出btc的时机?

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时间:1900/1/1 0:00:00

编者按:本文来自蓝狐笔记,星球日报经授权转载。前言:本文作者通过分析数据库中不同时间段btc价格、交易量数据,挖掘出一些有价值的信息,由于输入的是特定时间段的回溯数据,交易策略并不通用。这里更应该学习作者的研究方法,根据不同的情况分析出更好的交易策略。由于交易策略本身也会对市场交易产生影响,所以模型也要不断迭代。目前区块链市场还处于早期,有机会分析出很多有价值的结果。本文作者IlyaNevolin,文章来源于medium.com,由蓝狐笔记社群“Dyna”翻译。当我在研究数据库中的价格和交易量数据时,挖掘到了一些非常有价值的信息。我想绘出一天内每小时的不同数据。具体来说,我想看看在一天之内是否存在某种模式。我所做的是拉出过去14天里,每隔2分钟的所有价格和交易量数据。这意味着从2月13日到2月27日的所有数据,仅仅是比特币——我还没有研究其他币种。请记住,我们有两种类型的交易量:24小时交易量和和交易增量。还有一点,我想以小时为单位绘制一个图,但是因为有2分钟间隔,因此我们需要计算出给定小时内所有数据点的平均值。最终结果如下:

SBF:人们知道如何计算年收益,只是有时不理会:FTX首席执行官SBF今日发推称:“嘿兄弟,我认为每个人都忘记如何计算年收益。对此,他在最新的推特中补充说明:可以明确地说,人们知道如何计算年收益,但他们只是有时候不理会。”[2020/9/18]

左边我们有一个表,在这里我插入了标准化的平均值,这样所有数据就在0-1的范围内。通过将数据标准化,我们可以很容易地比较它们的趋势/行为。请注意:我们的日期和时间对应于UTC时区,“小时”字段也是的。右边是我给三个数据集绘制的雷达图。橙色是价格,蓝色是24小时交易量,绿色是交易增量。注意,雷达的半径从中心向外圈以计算。它对应于前面标准化之后的范围内的数据。其中0对应最小值,1对应最大的值。观察这3个图,似乎价格和交易量增量之间没有关系。现在我们把交易量增量数据移开:

声音 | 澳本聪:2019年1月将开始通过SPV系统向人们展示比特币如何扩容:澳本聪刚刚发推称:2019年1月,我们将开始向人们展示比特币(任何区块链)如何扩容,这要求是SPV系统,而该系统不使用服务器(所以以太坊不是SPV)。而且这将获得专利,并被授权给SV独家使用。[2018/12/9]

当比较价格和24小时交易量时我们确实看到了一些有趣的事情:当价格很低时,24小时交易量达到最高峰值。当价格在最低点时,成交量也很低。当价格处于最高点时,交易量相当高但不是最高。这些是从观察中得来的有趣事实,但它们没什么用。接下来要看的是时间/小时数据:

如图所示,价格在23:00最高,10点最低,0点很低。这让我很兴奋,因为我可以使用这些发现来创建一个超级简单/愚蠢的交易策略。该策略如下:价格最低时买入,最高时卖出。几分钟后,我添加了一个新的回溯测试策略并开始运行测试。我得到的第一个ROI,结果类似于你从上图中得到的。然而,我们的回溯测试系统输入了一个100%的买卖交易,因此它会使用所有资金来进行买入/卖出交易。所以在我们的例子中,如果输入买入指令,它将会在时钟敲响10点时购买,然后什么都不做直到23:00卖出。在我贴出结果之前还有一些事情要说明:生成以上图表的数据在一个特定日期范围,所以他们只适用于这个范围。但我想看看这个交易策略在该范围之外的表现。由于我们的系统在单次交易时使用了100%的资金,所以我们需要创建两个实验:一个是在价格最低点进行交易,另一个是在第二最低点交易。以下是我从回溯测试中得到的:

声音 | V神:如何公平有效地分配资源取决于机制设计的可信度:据prnewswire消息,V神表示,好的机制应该能够给需求方分配最佳资源,无论需求方是项目、政府还是公司。如何公平、有效地分配资源取决于机制设计的可信度。虽然中心化机制仍然是常态,但这要求所有参与方都相信中心化机制能够正确运作。[2018/9/15]

第一个数据列是“日期”,表明直到该天进行回溯测试。每个测试的时间跨度为14天,并在该指定日期值结束。例如,2月27日表示从2月13日到2月27日这段时间。第二和第三列是从回溯测试系统获得的ROIs值。分为两列,每一列各代表一个不同的实验,第一列是在10点进行买入交易得到的;第二列ROI来自于在午夜进行的交易。我画了一个二维柱状图在右边显示这两组ROIs值。蓝色柱子的ROI值是在10点买入得到的,橙色的柱子是在午夜买入得到的。有趣的是,在午夜交易的ROIs值更高。在我们的例子中这可能是正确的,但这并不意味着它通常是正确的。请记住,我们的系统在给定的精确时间点进行交易,但可能是在中途23:30达到真正的最大值。要做出更精确的计算,不仅需要包括当天的小时数据,还要包括给定小时的每分钟,以获得更清楚的画面。然而,通过观察ROIs,看到如此大的数字,比如42%,真是太令人惊讶了!如果我们考虑到该测试系统每天只做一个完整的交易周期,那就更令人震惊了。所以这个系统总计只做了14个“买入+卖出”交易循环得到的这些ROI值。在图表上我们还可以看到其他一些东西,随着时间的推移ROIs减少了。我最初的想法是,与2月份相比,3月份BTC的价格下降了,但这似乎是错误的:

动态 | ITAM Network发文 “DApps如何优化RAM使用率”:据IMEOS报道,ITAM Network在Medium上发表文章“DApps如何优化RAM使用率”。文中介绍DApps主要是在上传智能合约还有在使用智能合约Table保存数据的情况下使用RAM,并介绍如何通过在区块上运行数据达到RAM使用率最小化,还有DApps开发者应当考虑和准备的工作。文章最后ITAM Network表示这只是一种可供替代的方法,并不是唯一正确的途径。[2018/8/2]

从上图我们清楚地看到,3月份BTC的价格正在上涨,但3月6日的价格又开始下跌。我不想花太多的时间去弄清楚ROI值到底发生了什么,但我认为最有可能的是:我们在一个14天的窗口内进行回溯测试,ROIs值从3月1日开始暴跌。所以很有可能是2月20日到2月26日之间的交易对ROIs有很大的影响,因为在这段时间内价格下跌,导致之后一段时间内的ROIs值很低。如果以上我写的你完全不明白,记住这个:在午夜或上午10点买进比特币,那时它最有可能是最低的,然后在晚上11点卖出,那时它的价格最有可能达到顶峰。

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