XのAMA

私の世代は、灯油ランプに火を灯し、白黒テレビを見て、漫画本を見て、28のバーに乗り、10セントのアイスキャンディーを買い、ブラシ付きキャンディーを1ペニー食べ、2セントのアイスクリームを食べ、トウモロコシの茎をサトウキビとして受け取り、村の入り口でメロンを盗み、小川で魚やエビに触れ、小麦畑を掘り、バッタを捕まえ、 昨日は全て遠い記憶になってしまったようで、 子供の頃に手首に描いた時計は、 一度も歩み寄ったことがないのに、 しかし、私たちの楽しい時間を奪いました! 子供の頃は、お店で何でも買いたいと思っていましたが、 でも、ポケットにお金がないのに、 大人になったらスーパーで何でも買えたけど、何を買えば幸せになれるのかわからず、子どもの頃は泣いて笑って、大人になっても泣いちゃった... 一箇所に鶏羽根の生活、80年代以降世代の兄妹が頑張ってきた!!

ビットコインの価格は2025年に190,000ドルを超えます 長期戦略では、ビットコインの価格に影響を与える主要な要因を深く掘り下げます。 これらの要因とビットコインの価格との相関関係を正確に計算することにより、それらがビットコインの価値と密接に関連していることがわかります。 ビットコインの妥当な価格をより効果的に予測するために、過去の経験に基づいて予測モデルを構築し、価格偏差の限界値を決定し、価格の上限と下限を計算し、ビットコインの価格と価格の上限と下限を観察することで取引を導き、現在のデータに基づいて2025年のビットコイン価格の上限を計算します。 ヒストリカルシミュレーションは、モデルの予測結果が実際の価格とよく一致していることを証明し、価格変動の予測における信頼性を完全に証明しています。 アラン・グリーンスパンが言ったように、「未来が予測不可能で不確実なとき、人々はしばしば停滞したり、リスクを回避したり、当初の計画を放棄したりすることを選択します」。 「ビットコインの予測は困難ですが、私たちは探求への第一歩を踏み出しました。 ディレクトリ： ステップ1:ビットコインの価格に最も大きな影響を与える要因を特定する ステップ2:ビットコインの価格予測モデルを構築する ステップ3:弱気市場の底と強気市場のトップの早期警告指標を探す ステップ4:2025年のビットコインの価格上限を予測する ステップ5:ビットコインアラートインジケーターのパフォーマンスを確認する ステップ1:ビットコインの価格に最も大きな影響を与える要因を特定する 相関係数:影響を測定するための数学的概念 ビットコインの価格変動を予測するためには、ビットコインの価格に最も大きな影響を与える要因をより深く掘り下げる必要があります。 これらの要因または変数は、相関係数として数学的または統計的に表すことができます。 相関係数は、2 つの変数間の相関の度合いの尺度であり、値は -1 から 1 の間です。 値 1 は 2 つの変数が完全に正の相関関係にあることを示し、値 -1 は 2 つの変数が完全に負の相関関係にあることを示します。 トウモロコシと豚の価格の場合、トウモロコシは養豚の主な飼料源であるため、トウモロコシの価格の上昇は通常、豚の価格の相応の上昇につながります。 この場合、トウモロコシと豚の価格の相関係数は約0.3です。 これは、トウモロコシが豚の価格に影響を与える要因であることを意味します。 例えば、あるシューターのパフォーマンスが向上し、心理的ストレスの増加により別のシューターのパフォーマンスが低下した場合、前者が後者のパフォーマンスに影響を与える要因であると言えます。 したがって、ビットコインの価格に最も大きな影響を与える要因を見つけるためには、ビットコインの価格と最大の相関係数を持つ要因を見つける必要があります。 ビットコイン価格とオンチェーンデータの相関分析を通じて、特定のオンチェーンデータ要因がビットコイン価格と最大の相関係数を持っていることがわかった場合、このオンチェーンデータ要因はビットコイン価格に最も大きな影響を与える要因として決定できます。 計算の結果、ビットコイン ブロック数はビットコインの価格に最も大きな影響を与える要因🔵の1つであることがわかりました。 過去のデータから明らかなのは、 🔵 ビットコイン ブロックは基本的にビットコイン価格の方向と同じです。 過去10年間のデータを分析することで、次のことが導き出されます。 🔵 ビットコイン ブロックとビットコイン価格の日次相関係数は0.93です。 ステップ2:ビットコインの価格予測モデルを構築する 予測モデル:ビットコインの価格を予測するために使用される式は何ですか? さまざまな予測モデルの中で、線形関数は精度が高いため、推奨されるモデルです。 標準重みの場合、一次関数の画像は直線であるため、線形関数モデルを選択しました。 ただし、ビットコインの価格とそのブロックサイズは非常に速く成長し、線形関数の特性に適合しません。 したがって、2つを線形関数の特性に近づけるために、最初に2つの対数変換を実行します。 ビットコインの価格とブロックサイズの対数グラフを見ると、対数変換後、2つは線形関数の特性とより一致していることがわかります。 この機能に基づいて、線形回帰モデルを選択して予測モデルを構築しました。 下のチャートからわかるように、実際の赤-緑のローソク足は、予測された青-緑の線の🟢周りの変動です。 これらの予測は、ビットコインの価値を支え、その公正価値を反映するビットコインのファンダメンタルズ要因に基づいています。 この構図は、マルクスが『資本論』で提唱した「価値をめぐる価格変動」の理論と一致している。 ステップ3:ビットコイン 弱気市場の下部と強気市場の上部にある早期警告インジケーターを探す 早期警告指標:ビットコイン価格が弱気市場の底に達したか、強気市場の頂点に達したかを判断する方法は? 上のビットコイン価格対数予測チャートを見ると、弱気相場の底では実際の価格が予想よりも低くなる傾向があり、強気市場のピーク時には実際の価格が予想を上回っていることがわかります。 このパターンは、実際の値と予測値の間の偏差を早期警告のシグナルとして使用できることを示しています。 🟠 ビットコインの価格偏差値が低い場合、緑色の背景のチャートは、これが通常、弱気市場の底にあることを意味することを示しています。 逆に、ビットコインの価格偏差値が高い場合🟠、赤い背景のチャートは、🟩 🟥強気市場のトップにいることを示します。 この法則は、6つの強気市場と弱気市場によって検証されており、偏差値には早期警告効果があり、市場動向を判断するための重要な参照指標として使用できます。 ビットコインの価格対数とビットコインの価格偏差チャートを見ることでパターンを見つけることができます。 たとえば、2015年8月25日には、ビットコインの価格偏差は-1.11の最低値でした。 2017年12月17日には、 🟠 🟠 ビットコインの価格偏差は当時の最高値1.69でした。 2020年3月16日、 🟠 ビットコインの価格偏差は当時の最低値である-0.91でした。 2021年3月13日、 🟠 ビットコインの価格偏差は当時の最高値である1.1でした。 2022年12月31日、 🟠 ビットコインの価格偏差は、その時点での最低値である-1でした。 保守的な理由から、警告インジケーターのビットコイン価格偏差の下限を3つの最小値の-0.9の大きい方に設定し、上限を2つの最大値1の小さい方に設定します。 ビットコイン価格偏差の上限値と下限値を予測価格に追加すると、価格の🟠上限と🟤下限が得られます。 直感的に取引を導くことができます。 ビットコインの価格が価格の下限を下回ったら、買います。 ビットコインの価格が価格上限を上回っているときに売ります。 ステップ4:2025年のビットコインの価格上限を予測する 2024年2月25日時点のデータに基づいて算出されたビットコインのプライスキャップは194287ドルで、これは今回の強気市場の上限です。 最後の強気市場のピークは2021年11月9日の68,664ドルで、弱気市場サイクルは4年であるため、この強気市場の価格ピークは2025年になると予想され、ビットコインの価格上限は190,000ドルを超えます。 2024年2月25日のビットコイン 決済価格は51,729ドルで、2.7倍の増加が予想されています。 ステップ5:ビットコインアラートインジケーターのパフォーマンスを確認する モデルの精度の検証:ビットコインの価格モデルの精度を判断する方法は? モデルの精度は、予測値と実際の値の一致度合いを反映した決定係数Rで表されます。 2015 年 8 月 18 日から 2015 年 8 月 18 日までのデータを 2 つのグループに分けて、モデルを構築するためのトレーニング データとして使用しました。 結果は、2011年から2015年までの学習期間の決定係数Rが0.81と高く、モデルの精度がかなり高いことを示しています。 下のチャートのビットコイン価格ログ予測チャートからわかるように、予測値は実際の値から大きく逸脱していないため、ほとんどの予測値は実際の値をよく説明しています。 モデルの信頼性を検証する:新しいデータが利用可能になったときにビットコイン価格モデルの信頼性を確認する方法は? モデルの信頼性は、モデルの検証によって実現されます。 トレーニング期間の最終日を2024年2月2日を「検証グループ」とし、モデルの信頼性を検証するための検証データとして使用しました。 つまり、モデルが生成された後、新しいデータがあれば、その新しいデータをモデルで使用して予測を行い、モデルの精度を評価します。 検証データを使用する場合の決定係数が以前のトレーニングの決定係数と類似しており、両方が高い水準にとどまっている場合、モデルは信頼できると見なすことができます。 検証期間中のデータとモデルの予測結果から計算された確実度係数は0.83と高く、前回の0.81と同様であり、モデルの信頼性をさらに証明しています。 戦略:いつ売買するか、ロング数量から選択しますか? ビットコイン5A戦略を導入しました。 この戦略では、警告インジケーターのしきい値に基づいて取引シグナルを生成し、シミュレートされた取引を行い、評価のためにパフォーマンスデータをカウントする必要があります。 ビットコイン 5A戦略には、買い警告インジケーター、バッチ取引日、売り警告インジケーターの3つの重要なパラメーターがあります。 ロット取引日は、トレードシグナルが発行された後、バッチで取引して低価格で購入し、より高い価格で販売し、取引ショックのコストをドロップできるようにするためのものです。 アラート指標の最適な閾値とバッチ取引の日数を見つけるには、これらのパラメータを繰り返し調整し、バックテストする必要があります。 バックテストは、市場の動きや取引機会をよりよく理解するのに役立つ過去のデータを見て構築された方法です。 早期警告指標ビットコイン価格偏差が-0.9より低い場合、つまりビットコイン価格が下限価格を下回っている場合、購入します。 1を超えるとき、つまりビットコインの価格が制限値幅を超えたときに売ります。 さらに、バッチでの取引日数を25日に設定して、平均的な買いと平均的な売り戦略を実現しています。 25日以内に、合計資金を均等に市場に投入し、1日1回購入すると同時に、1日1回、同じペースでポジションを売却します。 閾値の調整:取引戦略を最適化するための重要なステップ より高い性能を追求する上で、閾値の調整は不可欠なステップです。 以下は、バッチ取引の日数と警告インジケーターのしきい値に対する推奨される調整です。 - バッチ取引日: 25 日など、さまざまな日を試して、全体的なパフォーマンスにどのように影響するかを確認します。 - 早期警戒指標の売買しきい値:-0.9の買いしきい値と1の売りしきい値を徹底的かつ反復的に調整して、最適なしきい値の組み合わせを見つけます。 この微調整により、最大ドローダウンが低く(例:11%)、決済ポジション取引の累積リターンが高い(例:474倍)最適化スキームを見つけることができるかもしれません。 次の図は、ビットコイン 5A戦略バックテストトランザクション最適化チャートであり、戦略の調整と最適化を視覚的に表示します。 このようにして、市場動向と取引機会をよりよく把握し、より堅牢で効率的な取引戦略を実現できます。 パフォーマンス評価:過去のバックテスト結果を正確に評価する方法は? 徹底的なストラテジーテスト後の結果の正確性と信頼性を確保するためには、バックテスト結果の詳細なパフォーマンス評価を実施する必要があります。 主な評価指標は次のとおりです。 - エクイティカーブ:赤いバラ色の線で示されているように、アカウントのエクイティの成長を視覚的に反映しています。 エクイティカーブを見ることで、戦略の全体的なパフォーマンスと収益性を理解できます。 この戦略の基本的なプロパティは次のとおりです。 取引範囲:2015-8-19-2024-2-18、バックテスト範囲:2011-8-18-2024-2-18 初期資金:1000USD、注文サイズ:1契約、ピラミッド:50注文、手数料率:0.2%、スリッページ:20マーカー。 ストラテジーテスターの概要図では、次の重要なデータも取得します。 - 決済ポジション取引の純利益率:ベンチマークをはるかに上回る最大474倍、ビットコインはストラテジーテスターのパフォーマンスプロファイルで210倍を購入して保有しました。 - 決済ポジション取引の数と勝利率:100取引はすべて有益であり、戦略の安定性と信頼性を示しています。 -ドローダウンと勝敗の比率:最大ドローダウンはわずか11%で、ビットコインの78%よりもはるかに低くなっています。 プロフィットファクター、つまり500の勝敗比は、戦略の強さをさらに証明しています。 これらの詳細な評価により、ビットコイン5A戦略のリスクとリターンの優れたバランスがはっきりとわかります。 (TV-lilibtc から転送)

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