POLK:如何把握買入和賣出btc的時機？_DOT

編者按：本文來自藍狐筆記，星球日報經授權轉載。前言：本文作者通過分析數據庫中不同時間段btc價格、交易量數據，挖掘出一些有價值的信息，由于輸入的是特定時間段的回溯數據，交易策略并不通用。這里更應該學習作者的研究方法，根據不同的情況分析出更好的交易策略。由于交易策略本身也會對市場交易產生影響，所以模型也要不斷迭代。目前區塊鏈市場還處于早期，有機會分析出很多有價值的結果。本文作者IlyaNevolin，文章來源于medium.com,由藍狐筆記社群“Dyna”翻譯。當我在研究數據庫中的價格和交易量數據時，挖掘到了一些非常有價值的信息。我想繪出一天內每小時的不同數據。具體來說，我想看看在一天之內是否存在某種模式。我所做的是拉出過去14天里，每隔2分鐘的所有價格和交易量數據。這意味著從2月13日到2月27日的所有數據，僅僅是比特幣——我還沒有研究其他幣種。請記住，我們有兩種類型的交易量：24小時交易量和和交易增量。還有一點，我想以小時為單位繪制一個圖，但是因為有2分鐘間隔，因此我們需要計算出給定小時內所有數據點的平均值。最終結果如下:

Terra 2.0 社區已啟動就有關如何分配 0.5% 應急資金提案的投票:6月9日消息，Terra 2.0 社區已啟動就有關如何分配 0.5% 應急資金提案的投票，該提案建議將這部分資金分配給在 Terra Classic 上推出過符合市場需求的產品，包括產生了一定量的 TVL 和沒有產生 TVL 的項目以及尚未推出過符合市場需求產品的項目，并提議向以上三類項目分別分配 250 萬枚 LUNA、100 萬枚 LUNA 和 150 萬枚 LUNA。此外，該提案建議組件一個由部分 Terra 社區的長期成員組成的理事會監督分配工作。[2022/6/9 4:13:09]

左邊我們有一個表，在這里我插入了標準化的平均值，這樣所有數據就在0-1的范圍內。通過將數據標準化，我們可以很容易地比較它們的趨勢/行為。請注意：我們的日期和時間對應于UTC時區，“小時”字段也是的。右邊是我給三個數據集繪制的雷達圖。橙色是價格，藍色是24小時交易量，綠色是交易增量。注意，雷達的半徑從中心向外圈以計算。它對應于前面標準化之后的范圍內的數據。其中0對應最小值，1對應最大的值。觀察這3個圖，似乎價格和交易量增量之間沒有關系。現在我們把交易量增量數據移開：

杜均：推動NFT走向主流的關鍵在于如何解決其資產屬性問題:5月18日晚，火幣聯合創始人杜均做客由新浪財經和微博直播聯合主辦的《超話1?X》連麥專場線上直播，與美國投研機構首席增長官另維、硅谷獨立投資人王川和火星財經創始人王峰共同解讀“海外大火的NFT投資機會”。

杜均在直播中表示，現實世界對于NFT的市場需求是切實存在、可供挖掘的，NFT面臨的將會是一片廣闊的藍海市場，而推動NFT走向主流的關鍵在于如何解決其資產屬性問題。

杜均以游戲領域為例，指出“道具所有權的歸屬、道具濫發、游戲生命周期短、利益分配不均等游戲產業的問題存在許久，而大部分的游戲裝備、角色都是獨一無二且能自由流通的，非常適合采用NFT進行表征。”杜均表示，隨著鏈上可擴展性的提升和加密游戲的發展，NFT極有可能融入到未來游戲的經濟模型中，形成開放透明信任的游戲生態。

最后杜均提醒到，當前NFT市場上的流動性多數的確來源于投機效應，項目的真實價值是難以量化的，用戶需謹慎投資。[2021/5/18 22:16:28]

當比較價格和24小時交易量時我們確實看到了一些有趣的事情：當價格很低時,24小時交易量達到最高峰值。當價格在最低點時，成交量也很低。當價格處于最高點時，交易量相當高但不是最高。這些是從觀察中得來的有趣事實，但它們沒什么用。接下來要看的是時間/小時數據:

現場丨Cdot創始人劉毅：公鏈發展面臨的核心問題是如何突破性能瓶頸:金色財經現場報道，10月11日，由金色財經、Candaq和哼哈互動聯合發起的金色沙龍第55期“Polkadot-波卡萬物生長與跨界破圈對話”在北京正式舉行。在本次沙龍上，Cdot創始人劉毅指出，公鏈發展面臨的核心問題，是如何突破性能瓶頸，同時保持可組合性，不過度犧牲去中心化。目前解決方案有跨鏈、Layer2、超級Layer1和分片。Polkadot也是分片，但它是處在多鏈和分片之間的。分片最難的是跨片智能合約調度問題，Polkadot也面臨這個問題。此外，他表示，Polkadot的成功非常依賴于共享安全，共享安全成不成立確定了Polkadot整個設計成不成立。[2020/10/11]

如圖所示，價格在23:00最高，10點最低，0點很低。這讓我很興奮，因為我可以使用這些發現來創建一個超級簡單/愚蠢的交易策略。該策略如下：價格最低時買入，最高時賣出。幾分鐘后，我添加了一個新的回溯測試策略并開始運行測試。我得到的第一個ROI，結果類似于你從上圖中得到的。然而，我們的回溯測試系統輸入了一個100%的買賣交易，因此它會使用所有資金來進行買入/賣出交易。所以在我們的例子中，如果輸入買入指令，它將會在時鐘敲響10點時購買，然后什么都不做直到23:00賣出。在我貼出結果之前還有一些事情要說明:生成以上圖表的數據在一個特定日期范圍，所以他們只適用于這個范圍。但我想看看這個交易策略在該范圍之外的表現。由于我們的系統在單次交易時使用了100%的資金，所以我們需要創建兩個實驗：一個是在價格最低點進行交易，另一個是在第二最低點交易。以下是我從回溯測試中得到的:

比特幣社區仍在討論如何激活Taproot:金色財經報道，自Taproot于今年1月正式成為比特幣改進提案以來已經過去了6個多月。盡管爭議很少，但社區仍在討論如何實施適當程序。問題的根源在于是否需要進行一個能夠被所有利益相關者都可以接受的軟分支。根據Reddit比特幣社區的一個帖子，“激活Taproot的最大問題是之前的軟分叉SegWit導致的創傷后應激障礙（PTSD）”。據悉，“新式軟分叉激活”程序提出了一種混合系統，在一年內未能達成共識后，升級將被拒絕。經過另外六個月的討論，社區可以決定開始為期兩年的過程，將在到期時激活升級。此過程最長可達42個月，即三年半。盡管相對沒有爭議且功能有限，Taproot可能仍需花費數月（甚至數年）才能激活。[2020/7/16]

第一個數據列是“日期”，表明直到該天進行回溯測試。每個測試的時間跨度為14天，并在該指定日期值結束。例如，2月27日表示從2月13日到2月27日這段時間。第二和第三列是從回溯測試系統獲得的ROIs值。分為兩列，每一列各代表一個不同的實驗，第一列是在10點進行買入交易得到的；第二列ROI來自于在午夜進行的交易。我畫了一個二維柱狀圖在右邊顯示這兩組ROIs值。藍色柱子的ROI值是在10點買入得到的，橙色的柱子是在午夜買入得到的。有趣的是，在午夜交易的ROIs值更高。在我們的例子中這可能是正確的，但這并不意味著它通常是正確的。請記住，我們的系統在給定的精確時間點進行交易，但可能是在中途23:30達到真正的最大值。要做出更精確的計算，不僅需要包括當天的小時數據，還要包括給定小時的每分鐘，以獲得更清楚的畫面。然而，通過觀察ROIs，看到如此大的數字，比如42%，真是太令人驚訝了！如果我們考慮到該測試系統每天只做一個完整的交易周期，那就更令人震驚了。所以這個系統總計只做了14個“買入+賣出”交易循環得到的這些ROI值。在圖表上我們還可以看到其他一些東西，隨著時間的推移ROIs減少了。我最初的想法是，與2月份相比，3月份BTC的價格下降了，但這似乎是錯誤的：

從上圖我們清楚地看到，3月份BTC的價格正在上漲，但3月6日的價格又開始下跌。我不想花太多的時間去弄清楚ROI值到底發生了什么，但我認為最有可能的是：我們在一個14天的窗口內進行回溯測試，ROIs值從3月1日開始暴跌。所以很有可能是2月20日到2月26日之間的交易對ROIs有很大的影響，因為在這段時間內價格下跌，導致之后一段時間內的ROIs值很低。如果以上我寫的你完全不明白，記住這個：在午夜或上午10點買進比特幣，那時它最有可能是最低的，然后在晚上11點賣出，那時它的價格最有可能達到頂峰。

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