Корреляция криптовалют Кластерный анализ и заработок на корреляции
Известное издание Cointelegraph утверждает, что долгосрочная корреляция биткоина с другими активами неэффективна. За 14 лет стоимость ведущей криптовалюты выросла по отношению к доллару США на кластерный анализ криптовалют ошеломляющий процент. В отличие от этого, золото и акции не имеют такого уровня волатильности. В то же время в издании Cointelegraph считают, что долговременная корреляция биткоина с другими активами не работает.
Для покрытия короткой позиции он использует сетку BUY-Limit ордеров, встречая лавину паники, и наращивая свой счет в то время, как большинство трейдеров опустошают депозиты. Цена ускоряет снижение и это вызывает внутридневную панику. Коэффициенты корреляции между биткоином и любыми другими активами удобно наблюдать в таблице, ее также называют матрицей корреляций. Этот лонгрид посвящен кластерному анализу и ориентирован на новичков. В тексте простыми словами объясняется суть кластерного анализа биржевых объемов, его цели и способы применения.
- В таких случаях покупатели проявляют большую готовность к риску.
- Для оценки баланса спроса и предложения можно посмотреть в стакан ордеров.
- Суть кластерного анализа заключается в том, что с его помощью мы можем видеть активность биржевых игроков буквально внутри ценового бара и не только.
- С движением цены вниз отрицательная дельта начинает плавно переходить в положительную, то может свидетельствовать об окончании тренда.
- Базовая ставка ФРС определяет процентную ставку, по которой банки предоставляют друг другу краткосрочные кредиты.
Корреляция в трейдинге
Цена актива меняется, если большее количество трейдеров хотят совершить сделку немедленно. Лимитные ордера, напротив, помогают зафиксировать курс токенов и монет примерно на одном уровне. Кластерный анализ – это метод, предполагающий объединение объектов в однородные кластеры по определенным признакам. Трейдеры используют этот метод для диверсификации портфеля.
Пример. Анализ кластеров криптомонеты PEPE на 10-минутном графике
Но это на самом деле не принципиально, каким способом будет построен кластерный график. С помощью кластерного анализа рынка можно видеть активность участников даже внутри самого маленького ценового бара (свечи). Это наиболее точный и детальный способ получения рыночной информации – ты видишь точечное распределение объемов сделок по каждому ценовому уровню актива. Если вам понравилась предыдущая статья на тему кластерного анализа на рынке фьючерсов EUR/USD, эта тоже будет полезной.
Поэтому тест этого уровня на следующий день ожидаемо подтвердил заметный отскок. В буквальном переводе с английского Footprint – это «отпечатки следов». Проводить анализ кластеров – как идти по следам, которые оставляют на графике участники рынка. Чтобы верно определять направление, куда они могут повернуть в дальнейшем – вверх или вниз, – для начала стоит попрактиковаться на демосчете или в тренажере. В остальном процесс класстерного анализа криптовалют и применяемые принципы остаются такими же, как показано выше.
Поэтому одиночные их всплески желательно игнорировать. Это естественно, что на вершине/низине бара никто не покупает/не продает, так как все начинают соглашаться с мнением, что цена торгового инструмента завышена/занижена. Кластерный анализ представляет возможности для создания как независимых торговых стратегий, так и в синтезе с другими элементами. Корреляция между активами может сохраниться или же измениться. Тот факт, что какое-то время криптовалюты двигались в одном направлении между собой или с акциями других компаний не всегда означает взаимосвязь на длительное время.
Кластерный анализ криптовалют
Повышение ставки, как правило, негативно коррелирует со стоимостью биткоина и фондовым рынком. Однако в июле 2023 года, когда ФРС подняла базовую ставку 11 раз подряд, первая криптовалюта отреагировала сдержанно, лишь немного просев в цене. Это элемент кластерного графика (футпринта), построенного для рынка криптовалют. Это информация об объеме торгов, предоставляемая аналитику в формате кластерных графиков. Единственное отличие – криптовалюты могут образовывать кластеры с большими цифрами внутри, если стоимость монеты составляет доли доллара или даже цента. В этом случае тебе может пригодиться параметр Clusters values divider, который делает кластеры более читабельными.
Найти их можно только на некоторых аналитических порталах. Корреляция между активами может как сохраняться, так и претерпевать изменения. Важно отметить, что если в прошлом криптовалюты и акции двигались вместе, это не всегда свидетельствует о долгосрочной корреляции. Артур Хейс, основатель криптовалютной биржи BitMEX и ИТ-директор компании Maelstrom, заметил, что корреляция между биткоином и ставкой ФРС ослабевает. Объемы дают знать о спреде на границах баров, показывая высокие ask и bid.
Но такие индикаторы в основном доступны только на платной основе. Если наибольшее количество транзакций пришлось на зону тени свечи, трендовое движение прекратилось по причине большого скопления лимитных заявок в этой области. Скорее всего, активности других пользователей не хватит для пробоя уровня, а значит, можно открывать сделку в противоположном направлении.
Если сразу разместить на рынке огромный ордер на продажу, цена криптовалюты резко обвалится. Поэтому крупные трейдеры и инвесторы, иногда называемые «китами», всегда стараются разбить транзакцию на несколько частей, постепенно наращивая позиции. Грамотное использование кластерного анализа способно увеличить прибыль во время экономических циклов. Золото, напротив, считается некоррелированным активом и часто используется инвесторами как форма страхования. Хорошо показан ложный пробой уровня и возврат в область флета. Надеемся, что вы извлекли пользу, узнав о техниках, используемых крупными игроками.
Матрицу можно настроить как самостоятельно в Excel, так и воспользоваться уже готовыми таблицами или графиками на онлайн-платформах. Активы расположены в первых строке и в столбце, а характер их движения отображается на пересечении в ячейке — так выглядит расчет коэффициента корреляции Пирсона. Показатель указывает на линейную связь переменных и его можно высчитать за разный временной период. Кластерный анализ показывает динамику рыночной борьбы сил спроса и предложения самым подробным образом.