1. Verständnis von On-Chain-Datenmetriken:
On-Chain-Daten oder On-Chain-Metriken ist ein Begriff, der verwendet wird, um zahlreiche quantitative Werte zu beschreiben, die aus der Menge von Transaktionen und Konten auf einer bestimmten Blockchain abgeleitet werden können. Sie können besonders nützlich sein, um die Aktivität und Einstellung der Teilnehmer an der Blockchain zu verstehen. Wichtige On-Chain-Datenmetriken umfassen:
- Transaktionsvolumen: Die Anzahl der Male, dass die Blöcke in der Blockchain in einem bestimmten Zeitraum transaktiert werden.
- Transaktionswert: Der Gesamtbetrag der Vermögenswerte in der Fremdwährung (USD oder dem Äquivalent) oder der lokalen Währung, die in Transaktionen erhalten werden.
- Token-Inhaber: Die Anzahl der Adressen, in denen diese Token in der Blockchain gehalten werden, was Informationen über das Maß an Gemeinschaftsbeteiligung liefert.
- Wal-Aktivität: Solche Manipulationen stammen von großen Token, die von wenigen großen Investoren gehandelt werden, was große Bewegungen im Preis bedeuten kann.
- Netzwerkaktivität: Im Wesentlichen die allgemeine Beschäftigung der Blockchain, wie sie durch die täglich aktiven Adressen und Transaktionen sichtbar ist.
- Token-Geschwindigkeit: Die Volumina von Token und die Raten, mit denen Token derzeit durch den Austausch fließen und gehandelt werden, was das Vertrauen widerspiegeln kann, das im Markt gezeigt wird, sowie die Aktivitätsniveaus.
Diese On-Chain-Datenmetriken werden Investoren helfen, Einblicke in die Funktionsweise des Marktes und den besten Zeitpunkt zum Kauf oder Verkauf bestimmter Token zu erhalten.
2. Verwendung von Sentiment-Indikatoren zur Analyse von Markttrends:
Sentiment-Indikatoren hingegen sind streng definiert als Werkzeuge, die die Einstellung der Marktteilnehmer im Allgemeinen messen können. Diese Indikatoren werden typischerweise aus Inhalten entwickelt, die aus sozialen Medien, Nachrichtenartikeln, Blogs und anderen textbasierten Plattformen gesammelt werden. Einige gängige Sentiment-Indikatoren sind:
- Social Media Sentiment: Überwachung von Posts und Themen zu Kryptowährungen durch Analyse von sozialen Medien zur Bestimmung positiver, negativer oder neutraler Meinungen.
- Nachrichtenstimmung: Emotionserkennung in den Nachrichten und Überschriften zu Kryptowährungen und Blockchain-Technologie.
- Suchvolumen: Markinteresse und Spekulation – die Menge der Marktanfragen, zum Beispiel die Anzahl der Anfragen nach dem Schlüsselwort ‘Kryptowährungen’ in der Google-Suche.
- Angst & Gier Index: Eine Aggregation des Kryptowährungsmarktes, bei der der allgemeine Ton aus dem „Geräusch“ bestimmt werden kann, das durch Faktoren wie Volatilität, Volumen und Stimmung in den sozialen Medien erzeugt wird.
Durch diese drei Indikatoren können Investoren die emotionale Richtung des Marktes bestimmen und bessere Investitionen tätigen, indem sie sie nutzen.
3. Integration von On-Chain-Daten mit Sentiment-Indikatoren:
Der Mehrwert von maschinellem Lernen besteht darin, dass hier On-Chain-Daten mit Sentiment-Indikatoren kombiniert werden können, um ein umfassenderes Bild des Kryptowährungsmarktes zu präsentieren. Darüber hinaus können Investoren durch das Zusammenfassen von Merkmalen quantitativer Daten aus ausgewogenen On-Chain-Messungen mit qualitativen Daten aus Sentiment-Indikatoren bessere Möglichkeiten gewinnen, die Marktsentiments und Trends zu messen. Zum Beispiel deutet ein hohes Handelsvolumen von Walen, begleitet von positiven Nachrichtenstimmungen und mehr Posts auf Medienplattformen, auf eine positive Marktstimmung hin. Andererseits könnten reduzierter Transaktionsverkehr und negative Nachrichtenstimmung zusätzlich zu einem niedrigen Engagement in sozialen Medien eine bärische Bedingung definieren.
4. Entwicklung einer sentimentbasierten Handelsstrategie:
Auf der Grundlage des Konzepts des Handels durch Sentiment wird eine Strategie für den Handel mit Kryptowährungen erstellt, die sowohl die On-Chain-Daten als auch die Sentiment-Analyse nutzt. Beispiele für solche Strategien können Folgendes umfassen: Die Strategien können darauf abzielen: Zum Beispiel kann ein Händler einen Ansatz entwerfen, der vorsieht, dass Token gekauft werden, wenn die Bedingungen in der Blockchain darauf hindeuten, dass das Netzwerk aktiv ist und die Stimmung in sozialen Medien bezüglich des Marktes positiv ist. Andererseits könnte der Händler Token verkaufen, wenn die On-Chain-Aktivität abnimmt und die auf Sentiment basierenden Indikatoren Erschöpfung oder negative Ansichten im Markt anzeigen.
5. Einschränkungen und bewährte Verfahren in der Sentiment-Analyse:
Es gibt jedoch auch einige Nachteile der Sentiment-Analyse. Zum Beispiel kann die Sentiment-Analyse mehr Kunst als Wissenschaft sein, und der Erfolg des Endergebnisses kann erheblich variieren, abhängig von der Qualität und Relevanz der verwendeten Quellen. Auch können Sentiment-Indikatoren veraltet sein, und ihre Prognosen könnten in Bezug auf Versuche, Markttrends vorherzusagen, unprofitabel sein.
Um diese Einschränkungen zu mindern, sollten Investoren:
Um ein noch genaueres Bild davon zu erhalten, was auf dem Markt passiert, wird empfohlen, mehrere Sentiment-Indikatoren zu verwenden, während auch On-Chain-Sentiment-Metriken wichtig sind.
– Leidenschaft für Sentiment-Analyse mit Leidenschaft für technische Analyse und insgesamt mit fundamentaler Analyse integrieren.
Denken Sie über die Quelle der Daten nach, die verwendet werden, um die Stimmung zu erfassen; wie zuverlässig und relevant sind diese Informationen?
Einige Dinge, die die Menschen über die Sentiment-Analyse beachten sollten; So sehr die Sentiment-Analyse großartige Handelssignale liefern kann, sollte man niemals nur Sentiment-Indikatoren verwenden, um Trades auszulösen.
Insgesamt könnten Sentiment-Analysen und On-Chain-Metriken hilfreich sein, um die Trends und Dynamiken des Marktes und seiner Teilnehmer zu verstehen. Diese Bewertungen kombiniert und zusammen mit bewährten Praktiken werden Investoren helfen, bessere Handelsstrategien zu entwickeln.