Xác Định Sự Kiệt Sức Của Bên Bán Qua Nhiều Khung Thời Gian

Tóm tắt:

• Trong Thị trường tăng giá, các nhà đầu tư dài hạn thường có lợi nhuận cao. Do đó, nguồn thua lỗ thực tế chủ yếu bắt nguồn từ nhóm Người nắm giữ ngắn hạn, là nhóm có thể cung cấp thông tin về các bước ngoặt trong những sự kiện bán tháo.
• Do các bước ngoặt của thị trường diễn ra từ trong ra ngoài, chúng tôi tạo ra một khung tham chiếu sử dụng số liệu Phân tích theo độ tuổi mới được phát hành để mô tả về mức độ cạn kiệt của người bán trong nhóm nhà giao dịch trong ngày và nhóm nhà đầu tư hàng tuần, hàng tháng.
• Các số liệu on chain được chúng tôi sử dụng để đánh giá cả khoản lỗ chưa thực hiện và đã thực hiện của các nhóm nhà đầu tư mục tiêu nhằm đo lường phản ứng của họ trước sự suy thoái của thị trường.

Thiết lập khung tham chiếu về mức độ kiệt sức của người bán

Khi đánh giá thị trường tăng giá Bitcoin trên khung thời gian vĩ mô, đặc điểm hành động giá nhìn chung có thể được mô tả bởi sự biến động cao theo chiều hướng tăng, cùng với sự điều chỉnh và tích luỹ trong suốt quá trình. Tất cả các nhà đầu tư đều biết rằng thị trường tài chính không phải luôn đi lên và điều này tạo ra trò chơi kiểu mèo vờn chuột giữa cung và cầu, từ đó tạo ra các sự kiện điều chỉnh cục bộ và toàn chu kỳ.

Chúng tôi sẽ bắt đầu bằng cách đánh giá Thua lỗ thực tế của Người nắm giữ dài hạn và ngắn hạn. Có thể thấy rằng các khoản lỗ của LTH 🔵 hầu như chỉ xảy ra quanh các đợt suy thoái chu kỳ vĩ mô. Ngược lại, những người mua gần đây sẽ thua lỗ trong tất cả các giai đoạn của thị trường và thường là nguồn thua lỗ chủ yếu trong thị trường giá lên.

Trong báo cáo này, chúng tôi sẽ tận dụng thực tế là nhóm Người nắm giữ ngắn hạn là nhóm đang thua lỗ chủ yếu và sử dụng điều này để xác định các giai đoạn người bán kiệt sức. Mục tiêu là xác định các bước ngoặt xảy ra trong quá trình điều chỉnh và củng cố trong một xu hướng tăng giá chủ đạo.

Ở đây, chúng tôi định nghĩa Sự kiệt sức của người bán là giai đoạn diễn ra tình trạng bán quá mức, trong đó phần lớn người bán có khả năng bán và đã bán. Vì mỗi người bán đều được khớp với một người mua, nên chúng tôi có thể đánh giá đồng thời các khoảng thời gian khi bên bán bị hấp thụ bởi dòng cầu bên mua, giúp thiết lập mức đáy cục bộ.

Các bước ngoặt trong xu hướng thị trường có xu hướng phản ánh lên các khung thời gian nhỏ hơn (phút đến giờ) lẫn các khung thời gian lớn hơn (ngày đến tháng). Để nắm bắt được hiệu ứng này, chúng tôi sẽ sử dụng số liệu phân tích độ tuổi mới được phát hành để tách biệt hai nhóm nhà đầu tư STH riêng biệt:

• Nhà giao dịch hàng ngày (Nhóm thuần tập 24 giờ)
• Nhà giao dịch lướt sóng hàng tuần-hàng tháng (Nhóm thuần tập 1 ngày-1 tháng)

Để mô hình hóa các giai đoạn có áp lực và phản ứng tài chính cực độ, chúng tôi dựa trên ba số liệu lãi/lỗ giúp xác định mức độ nghiêm trọng của áp lực mà các nhà đầu tư đang gặp phải.

• MVRV Ratio đánh giá lãi hoặc lỗ chưa thực hiện được nắm giữ bởi các nhà đầu tư.
• SOPR đánh giá mức độ lãi hoặc lỗ trung bình đã được hiện thực hoá.
• Thua lỗ thực tế (Realized Loss) để tách riêng khoản lỗ theo USD đã được hiện thực hoá.

Nhà giao dịch hàng ngày

Chúng tôi bắt đầu bằng việc đánh giá nhóm Nhà giao dịch hàng ngày và sử dụng bảng phân tích độ tuổi 24 giờ.

Đây vốn là nhóm chuyển động nhanh nhất và nhạy cảm nhất với giá giao ngay, phản ứng gần như ngay lập tức với bất kỳ và tất cả các biến động trong hành động giá. Do đó, nhóm này sẽ tạo ra một lượng lớn tín hiệu cạn kiệt của người bán, nhưng có tỷ lệ nhiễu lớn hơn do tính chất thất thường của khung thời gian đã chọn.

Đầu tiên, chúng tôi đánh giá MVRV Z-Score (với khoảng thời gian 90 ngày) cho nhóm Nhà giao dịch trong ngày. Chúng tôi có thể thấy số liệu này liên tục chuyển từ giá trị cao xuống giá trị thấp do sự biến động giá trong ngày, sau đó ảnh hưởng đến lãi/lỗ chưa thực hiện mà nhóm này nắm giữ.

Vì chúng tôi đang tìm kiếm các tín hiệu cạn kiệt của người bán trong quá trình điều chỉnh nên chúng tôi sẽ tách biệt các khoảng thời gian khi MVRV Z-Score giao dịch trên -1σ và dưới mức trung bình. Đây là những giai đoạn có mức lỗ chưa thực hiện tăng cao và gây ra áp lực đáng kể về mặt thống kê đối với các Nhà giao dịch trong ngày.

Tiếp theo, chúng tôi sẽ kết hợp chỉ số SOPR để đánh giá xem liệu áp lực tài chính chưa thực hiện có xảy ra hay không và liệu những tổn thất đó có được hiện thực hoá hay không. Một lần nữa, chúng tôi tách riêng các giá trị Z-Score lớn hơn -1σ và dưới mức trung bình, là mức xác định các giai đoạn đầu hàng vi mô và áp lực bên bán lớn.

Cuối cùng, chúng tôi có thể củng cố các quan sát trên bằng cách đánh giá khoản lỗ theo USD đã được hiện thực hoá bởi nhóm Nhà giao dịch trong ngày. Ở đây, chúng tôi đang đánh giá mức độ tuyệt đối của áp lực bên bán. Giữ tính nhất quán và áp dụng khung tham chiếu Z-Score tương tự cho các khoản lỗ thực tế trong 24 giờ, chúng tôi có thể xác nhận các khoảng thời gian đầu hàng vi mô, được biểu thị khi các giá trị ở mức 2σ trên giá trị trung bình.

Nhà giao dịch hàng tuần-hàng tháng

Chuyển sang các nhà giao dịch Hàng tuần-Hàng tháng, trước tiên chúng tôi quan sát thấy rằng dao động trong tín hiệu đã chậm lại đáng kể. Đây là kết quả được dự đoán khi chúng tôi mở rộng sang các nhóm tuổi dài hạn hơn. Nhóm này ít nhạy cảm về giá hơn nhóm Nhà giao dịch trong ngày, tuy nhiên, họ cũng có nhiều khả năng gặp phải biến động hơn do giá giao ngay dao động xung quanh cơ sở chi phí của họ.

Điều tra MVRV Z-Scores 1 ngày-1 tháng, chúng tôi có thể thấy rằng biến thể này phản ứng kém hơn với hành động giá so với biến thể 24 giờ. Do đó, biến thể MVRV này di chuyển chậm hơn, tổng thể tạo ra ít tín hiệu hơn nhưng nhìn chung cũng ít nhiễu hơn.

Biểu đồ bên dưới nêu bật khi MVRV Z-Score giao dịch dưới mức trung bình (giá trị Z-Score âm), như một chỉ báo cho thấy các khoản lỗ chưa thực hiện đáng kể đã chuyển sang nhóm tuổi lớn hơn 1 ngày-1 tháng.

Một lần nữa, chúng tôi sử dụng SOPR Ratio Z-Score để xác nhận xem liệu các nhà đầu tư này có đang chịu đủ áp lực để đầu hàng và hiện thực hoá những khoản lỗ đó hay không. Tương tự như MVRV Ratio Z-Score, chúng tôi tách biệt các khoảng thời gian khi Z-Score giao dịch dưới mức trung bình. Điều này cung cấp một mức độ hợp lưu khi các khoản lỗ thực tế đang bắt đầu phản ánh lên các khung thời gian từ nhỏ hơn đến lớn hơn.

Sau cùng, chúng tôi có thể thiết lập một lớp hợp lưu cuối bằng cách sử dụng Realized Loss Z-Score. Trong trường hợp này, chúng tôi phân biệt các giá trị Z-Score giao dịch +2σ trên mức trung bình để xác nhận khoản lỗ đáng kể theo USD đã được hiện thực hoá bởi nhóm nhà giao dịch lướt sóng Hàng tuần-Hàng tháng.

Tóm tắt và kết luận

Dữ liệu on-chain cung cấp cho các nhà phân tích và nhà đầu tư một mức độ minh bạch đáng kể về vị thế, động cơ và hành động của những người tham gia thị trường. Chúng tôi có thể sử dụng những công cụ này để xây dựng các mô hình và công cụ nhằm đánh giá sự thay đổi trong hành vi của nhà đầu tư trước hành động giá.

Bằng cách sử dụng các số liệu phân tích mới được phát hành, chúng tôi có thể tách biệt các nhóm nhà đầu tư riêng lẻ bằng cách sử dụng phương pháp phỏng đoán về các nhóm tuổi làm đại diện cho thời gian nắm giữ của họ. Sau đó, chúng tôi sử dụng hợp lưu của ba số liệu on-chain mô tả lợi nhuận của các nhóm nhà đầu tư này để xác định các điểm đầu hàng vi mô, có xu hướng đi kèm với các đáy cục bộ.

Khung tham chiếu này giúp chúng tôi suy nghĩ về động cơ và hành động mà chúng tôi dự đoán sẽ xảy ra khi xác định các giai đoạn khiến người bán kiệt sức.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Báo cáo này không cung cấp bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. Tất cả dữ liệu chỉ được cung cấp cho mục đích thông tin và giáo dục. Các quyết định đầu tư không nên được đưa ra dựa trên thông tin được cung cấp ở đây và bạn hoàn toàn chịu trách nhiệm về các quyết định đầu tư của chính mình.‌

Các số liệu số dư Sàn giao dịch được lấy từ cơ sở dữ liệu toàn diện có các địa chỉ được dán nhãn của Glassnode, được tích lũy thông qua thông tin sàn giao dịch được công bố chính thức và thuật toán phân cụm độc quyền. Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác tối đa trong việc thể hiện số dư trên sàn giao dịch, nhưng điều quan trọng cần lưu ý là những số liệu này không phải lúc nào cũng phản ánh toàn bộ dự trữ của sàn giao dịch, đặc biệt khi sàn giao dịch không tiết lộ địa chỉ chính thức của họ. Chúng tôi kêu gọi người dùng thận trọng khi sử dụng các số liệu này. Glassnode sẽ không chịu trách nhiệm về bất kỳ sai lệch hoặc khả năng không chính xác nào. Vui lòng đọc Thông báo Minh bạch của chúng tôi khi sử dụng dữ liệu sàn giao dịch.

• Tham gia kênh Telegram của chúng tôi.
• Để tìm hiểu các chỉ số và biểu đồ on-chain hãy truy cập Glassnode Studio.
• Để có thông báo tự động về các chỉ số on-chain và hoạt động của các sàn giao dịch, hãy truy cập Glassnode Alerts Twitter.