Bitcoin giá sẽ vượt quá 190.000 đô la vào năm 2025
Trong chiến lược dài hạn, chúng tôi đào sâu vào các yếu tố chính ảnh hưởng đến giá Bitcoin. Bằng cách tính toán chính xác mối tương quan của các yếu tố này với giá Bitcoin, chúng tôi thấy rằng chúng được liên kết chặt chẽ với giá trị của Bitcoin. Để dự đoán hiệu quả hơn mức giá hợp lý của Bitcoin, chúng tôi đã xây dựng mô hình dự đoán, dựa trên kinh nghiệm lịch sử, xác định giá trị giới hạn của độ lệch giá và tính toán giới hạn trên và dưới của giá, quan sát giá Bitcoin và giới hạn trên và dưới của giá có thể hướng dẫn giao dịch và dựa trên dữ liệu hiện tại, tính giới hạn trên của giá Bitcoin vào năm 2025. Các mô phỏng lịch sử chứng minh rằng kết quả dự đoán của mô hình phù hợp tốt với giá thực tế, điều này chứng minh đầy đủ độ tin cậy của nó trong việc dự đoán Biến động giá.
Như Alan Greenspan đã nói, "Khi tương lai không thể đoán trước và không chắc chắn, mọi người thường chọn cách trì trệ, tránh rủi ro hoặc thậm chí từ bỏ kế hoạch ban đầu của họ." "Dự đoán cho Bitcoin là một thách thức, nhưng chúng tôi đã thực hiện những bước đầu tiên để khám phá.
Thư mục:
Bước 1: Xác định các yếu tố có tác động lớn nhất đến giá Bitcoin
Bước 2: Xây dựng mô hình dự đoán giá Bitcoin
Bước 3: Tìm kiếm các chỉ báo cảnh báo sớm cho đáy và đỉnh Thị trường Bull Thị trường Bear
Bước 4: Dự đoán mức giá trần Bitcoin vào năm 2025
Bước 5: Xác minh hiệu suất của Chỉ báo cảnh báo Bitcoin
Bước 1: Xác định các yếu tố có tác động lớn nhất đến giá Bitcoin
Hệ số tương quan: Một khái niệm toán học để đo lường tác động
Để dự đoán biến động giá của Bitcoin, chúng ta cần đào sâu hơn vào các yếu tố có tác động lớn nhất đến giá Bitcoin. Các yếu tố hoặc biến này có thể được biểu thị bằng toán học hoặc thống kê dưới dạng các hệ số tương quan. Hệ số tương quan là thước đo mức độ tương quan giữa hai biến, với giá trị từ -1 đến 1. Giá trị 1 chỉ ra rằng hai biến hoàn toàn tương quan thuận và giá trị -1 chỉ ra rằng hai biến hoàn toàn tương quan nghịch với nhau.
Trong trường hợp giá ngô và lợn hơi, giá ngô tăng thường dẫn đến giá lợn hơi tăng tương ứng, vì ngô là nguồn thức ăn chính cho chăn nuôi lợn. Trong trường hợp này, hệ số tương quan giữa giá ngô và lợn hơi là khoảng 0,3. Điều này có nghĩa là ngô là một yếu tố ảnh hưởng đến giá lợn hơi. Ví dụ: nếu hiệu suất của một game bắn súng được cải thiện và hiệu suất của một game bắn súng khác giảm do căng thẳng tâm lý gia tăng, thì chúng ta có thể nói rằng game trước là yếu tố ảnh hưởng đến hiệu suất của game sau.
Do đó, để tìm ra các yếu tố có tác động lớn nhất đến giá Bitcoin, chúng ta cần tìm ra yếu tố có hệ số tương quan lớn nhất với giá Bitcoin. Nếu thông qua phân tích tương quan giá Bitcoin và dữ liệu trên chuỗi, người ta thấy rằng một yếu tố dữ liệu trên chuỗi nhất định có hệ số tương quan lớn nhất với giá Bitcoin, thì yếu tố dữ liệu trên chuỗi này có thể được xác định là yếu tố có tác động lớn nhất đến giá Bitcoin. Sau khi tính toán, chúng tôi thấy rằng con số Bitcoin Khối là một trong những yếu tố 🔵 có tác động lớn nhất đến giá Bitcoin. Rõ ràng từ các dữ liệu lịch sử rằng
🔵 Bitcoin Khối về cơ bản giống như hướng của giá Bitcoin. Thông qua phân tích dữ liệu của mười năm qua, chúng tôi rút ra:
🔵 Hệ số tương quan hàng ngày giữa giá Bitcoin Khối và giá Bitcoin là 0,93.
Bước 2: Xây dựng mô hình dự đoán giá Bitcoin
Mô hình dự đoán: Công thức nào được sử dụng để dự đoán giá Bitcoin?
Trong số các mô hình dự đoán khác nhau, hàm tuyến tính là mô hình được ưa thích vì độ chính xác cao. Trong trường hợp trọng lượng tiêu chuẩn, hình ảnh của hàm tuyến tính là một đường thẳng, đó là lý do tại sao chúng tôi chọn mô hình hàm tuyến tính. Tuy nhiên, giá của Bitcoin và Kích thước khối của nó tăng cực nhanh, không phù hợp với đặc điểm của hàm tuyến tính. Do đó, để làm cho cả hai phù hợp hơn với các đặc điểm của các hàm tuyến tính, trước tiên chúng ta thực hiện phép biến đổi logarit của cả hai. Nhìn vào đồ thị logarit của Bitcoin giá và Kích thước khối, chúng ta có thể thấy rằng sau khi chuyển đổi logarit, cả hai phù hợp hơn với các đặc điểm của hàm tuyến tính. Dựa trên tính năng này, chúng tôi đã chọn một mô hình hồi quy tuyến tính để xây dựng một mô hình dự đoán.
Như bạn có thể thấy từ biểu đồ bên dưới, nến đỏ-xanh thực tế Biến động xung quanh 🟢 đường màu xanh lam dự đoán. Những dự đoán này dựa trên các yếu tố cơ bản của Bitcoin, làm nền tảng cho giá trị của Bitcoin và phản ánh giá trị hợp lý của nó. Bức tranh này trùng khớp với lý thuyết của Marx về "biến động giá xung quanh giá trị" được đưa ra trong Tư bản.
Bước 3: Tìm kiếm các chỉ báo cảnh báo sớm ở cuối Bitcoin Thị trường Bear và đầu Thị trường Bull
Chỉ báo cảnh báo sớm: Làm thế nào để biết giá Bitcoin đã chạm đáy Thị trường Bear hay đỉnh Thị trường Bull?
Nhìn vào biểu đồ dự báo logarit giá Bitcoin ở trên, chúng ta thấy rằng ở đáy của thị trường gấu, giá thực tế có xu hướng thấp hơn dự báo và ở đỉnh Thị trường Bull, giá thực tế vượt quá dự báo. Mô hình này cho thấy độ lệch giữa giá trị thực tế và giá trị dự đoán có thể được sử dụng làm tín hiệu để cảnh báo sớm. 🟠 Khi giá trị độ lệch giá Bitcoin thấp, biểu đồ có nền màu xanh lá cây cho thấy điều này thường có nghĩa là chúng ta đang ở dưới cùng của Thị trường Bear; ngược lại, khi 🟠 giá trị độ lệch giá Bitcoin cao, 🟩 🟥 biểu đồ có nền đỏ cho biết rằng chúng ta đang ở trên cùng của Thị trường Bull.
Luật này đã được xác minh bởi sáu Thị trường Bull và Thị trường Bear, và giá trị độ lệch có tác dụng cảnh báo sớm, có thể được sử dụng như một chỉ báo tham chiếu quan trọng để chúng tôi đánh giá xu hướng thị trường.
Chúng ta có thể tìm thấy các mẫu bằng cách nhìn vào logarit giá Bitcoin và biểu đồ độ lệch giá Bitcoin. Ví dụ: vào ngày 25 tháng 8 năm 2015, độ lệch giá Bitcoin ở giá trị thấp nhất là -1,11; vào ngày 17 tháng 12 năm 2017, 🟠
🟠 Bitcoin lệch giá ở giá trị cao nhất là 1,69 tại thời điểm đó; vào ngày 16 tháng 3 năm 2020,
🟠 Bitcoin lệch giá ở giá trị thấp nhất là -0,91 tại thời điểm đó; vào ngày 13 tháng 3 năm 2021,
🟠 Bitcoin lệch giá ở giá trị cao nhất là 1,1 tại thời điểm đó; ngày 31/12/2022,
🟠 Bitcoin lệch giá ở giá trị thấp nhất là -1 tại thời điểm đó.
Vì lý do thận trọng, chúng tôi đặt giới hạn dưới của độ lệch giá Bitcoin của chỉ báo cảnh báo thành lớn hơn trong ba giá trị thấp nhất là -0,9 và giới hạn trên thành nhỏ hơn trong hai giá trị cao nhất là 1.
Khi chúng ta thêm các giá trị trên và dưới của độ lệch giá Bitcoin vào giá dự đoán, chúng ta sẽ nhận được giới hạn trên và 🟤 dưới của 🟠 giá. Bạn có thể trực quan hướng dẫn giao dịch. Khi giá Bitcoin thấp hơn giá sàn, hãy mua. Bán khi giá Bitcoin cao hơn mức giá trần.
Bước 4: Dự đoán mức giá trần Bitcoin vào năm 2025
Giới hạn giá cho Bitcoin được tính toán dựa trên dữ liệu vào ngày 25/2/2024 là 194287 USD, đây là giới hạn trên của đợt Thị trường Bull này. Đỉnh của Thị trường Bull gần nhất là 68.664 USD vào ngày 9/11/2021 và chu kỳ Thị trường Bear là 4 năm, vì vậy đỉnh giá của Thị trường Bull này dự kiến là vào năm 2025 và mức giá trần Bitcoin sẽ vượt quá 190.000 USD. Giá Bitcoin Giá đóng vào ngày 25/2/2024 là 51.729 USD, dự kiến sẽ tăng 2,7 lần.
Bước 5: Xác minh hiệu suất của Chỉ báo cảnh báo Bitcoin
Xác minh tính chính xác của mô hình: Làm thế nào để đánh giá độ chính xác của mô hình giá Bitcoin?
Độ chính xác của mô hình được biểu thị bằng hệ số xác định R, phản ánh mức độ khớp giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế. Tôi chia tất cả dữ liệu lịch sử từ ngày 18/8/2015 thành hai nhóm, với dữ liệu từ ngày 18/8/2011 đến ngày 18/8/2015 làm dữ liệu đào tạo để xây dựng mô hình. Kết quả cho thấy, hệ số xác định R của giai đoạn đào tạo từ năm 2011 đến năm 2015 cao tới 0,81, điều này cho thấy độ chính xác của mô hình là khá cao. Như bạn có thể thấy từ biểu đồ dự báo nhật ký giá Bitcoin trong biểu đồ bên dưới, giá trị dự báo không lệch xa giá trị thực tế, có nghĩa là hầu hết các giá trị dự báo đều giải thích rõ giá trị thực tế.
Xác minh độ tin cậy của mô hình: Làm thế nào để xác nhận độ tin cậy của mô hình giá Bitcoin khi có dữ liệu mới?
Độ tin cậy của mô hình đạt được thông qua xác nhận mô hình. Tôi đặt ngày cuối cùng của giai đoạn đào tạo là ngày 2 tháng 2 năm 2024 làm "nhóm xác nhận" và sử dụng nó làm dữ liệu xác thực để xác minh độ tin cậy của mô hình. Điều này có nghĩa là sau khi mô hình được tạo ra, nếu có dữ liệu mới, tôi sử dụng dữ liệu mới đó với mô hình để đưa ra dự đoán, sau đó đánh giá độ chính xác của mô hình. Nếu hệ số xác định khi sử dụng dữ liệu xác thực tương tự như hệ số của khóa đào tạo trước đó và cả hai đều ở mức cao, thì chúng ta có thể coi mô hình là đáng tin cậy. Hệ số chắc chắn được tính từ dữ liệu trong thời gian xác nhận và kết quả dự đoán của mô hình cao tới 0, 83, tương tự như 0, 81 trước đó, điều này càng chứng minh độ tin cậy của mô hình.
Chiến lược: Khi nào nên mua hoặc bán, Long số lượng để lựa chọn?
Chúng tôi đã giới thiệu chiến lược Bitcoin 5A. Chiến lược này yêu cầu chúng tôi tạo tín hiệu giao dịch dựa trên ngưỡng của chỉ báo cảnh báo, tiến hành giao dịch mô phỏng và đếm dữ liệu hiệu suất để đánh giá. Trong chiến lược 5A Bitcoin, có ba thông số chính: chỉ báo cảnh báo mua, ngày giao dịch hàng loạt và chỉ báo cảnh báo bán. Ngày giao dịch lô là để đảm bảo rằng sau khi tín hiệu giao dịch được phát hành, chúng tôi có thể giao dịch theo lô để mua với giá thấp hơn, bán với giá cao hơn và Thả chi phí cho các cú sốc giao dịch.
Để tìm ngưỡng tối ưu của chỉ báo cảnh báo và số ngày giao dịch theo lô, chúng ta cần liên tục điều chỉnh các thông số này và kiểm tra lại chúng. Backtesting là một phương pháp được xây dựng bằng cách xem xét dữ liệu lịch sử có thể giúp chúng tôi hiểu rõ hơn về biến động thị trường và cơ hội giao dịch.
Khi chỉ báo cảnh báo sớm Bitcoin độ lệch giá thấp hơn -0,9, nghĩa là khi giá Bitcoin dưới giới hạn giá thấp hơn, hãy mua. Khi nó trên 1, nghĩa là khi giá Bitcoin vượt quá giới hạn giá, hãy bán. Ngoài ra, chúng tôi đặt số ngày giao dịch theo lô thành 25 ngày để đạt được chiến lược mua và bán trung bình. Trong vòng 25 ngày, chúng tôi đưa tổng số tiền vào thị trường đồng đều, mua một lần một ngày, đồng thời, chúng tôi cũng bán vị thế với tốc độ tương tự, mỗi ngày một lần.
Điều chỉnh ngưỡng: Bước quan trọng để tối ưu hóa chiến lược giao dịch của bạn
Trong việc theo đuổi hiệu suất cao hơn, điều chỉnh ngưỡng là một bước không thể thiếu. Sau đây là các điều chỉnh được khuyến nghị đối với số ngày giao dịch hàng loạt và giá trị ngưỡng của chỉ báo cảnh báo:
- Ngày giao dịch hàng loạt: Thử nghiệm với các ngày khác nhau, chẳng hạn như 25 ngày, để xem nó ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể như thế nào.
- Ngưỡng mua và bán cho các chỉ báo cảnh báo sớm: Điều chỉnh toàn diện và lặp đi lặp lại ngưỡng mua -0,9 và ngưỡng bán là 1 để tìm ra tổ hợp ngưỡng tối ưu.
Với sự tinh chỉnh này, chúng tôi có thể tìm thấy sơ đồ tối ưu hóa với mức rút tiền tối đa thấp hơn (ví dụ: 11%) và lợi nhuận tích lũy cao hơn trên các giao dịch Đóng vị thế (ví dụ: 474x). Hình dưới đây là biểu đồ tối ưu hóa giao dịch backtest chiến lược Bitcoin 5A, cung cấp cho chúng ta màn hình hiển thị trực quan về điều chỉnh và tối ưu hóa chiến lược.
Bằng cách này, chúng ta có thể nắm bắt tốt hơn xu hướng thị trường và cơ hội giao dịch, để đạt được chiến lược giao dịch mạnh mẽ và hiệu quả hơn.
Đánh giá hiệu suất: Làm thế nào để đánh giá chính xác kết quả backtesting lịch sử?
Để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả sau khi kiểm tra chiến lược toàn diện, chúng ta cần tiến hành đánh giá hiệu suất chi tiết của kết quả backtest. Các chỉ số đánh giá chính bao gồm:
- Đường cong vốn chủ sở hữu: Như được hiển thị bằng đường màu đỏ hồng, nó phản ánh trực quan sự tăng trưởng của vốn chủ sở hữu của tài khoản. Bằng cách nhìn vào đường cong vốn chủ sở hữu, chúng ta có thể hiểu hiệu suất tổng thể và lợi nhuận của chiến lược.
Các thuộc tính cơ bản của chiến lược này như sau:
Phạm vi giao dịch: 2015-8-19—2024-2-18, phạm vi backtesting: 2011-8-18—2024-2-18
Số tiền ban đầu: 1000USD, kích thước lệnh: 1 hợp đồng, kim tự tháp: 50 lệnh, tỷ lệ hoa hồng: 0,2% Trượt giá: 20 điểm đánh dấu.
Trong sơ đồ tổng quan về người kiểm tra chiến lược, chúng tôi cũng nhận được dữ liệu chính sau:
- Tỷ suất lợi nhuận ròng của các giao dịch Đóng vị thế: lên tới 474x, vượt xa Điểm chuẩn, Bitcoin mua và nắm giữ 210x trong hồ sơ hiệu suất của Trình kiểm tra chiến lược.
- Số lượng giao dịch Đóng vị thế và tỷ lệ phần trăm thắng: 100 giao dịch đều có lãi, điều này thể hiện sự ổn định và độ tin cậy của chiến lược.
- Tỷ lệ drawdown trên win-loss: Mức rút tiền tối đa chỉ là 11%, thấp hơn nhiều so với 78% của Bitcoin. Yếu tố lợi nhuận, tức là tỷ lệ thắng-lỗ là 500, càng chứng minh sức mạnh của chiến lược.
Với những đánh giá chi tiết này, chúng ta có thể thấy rõ sự cân bằng tuyệt vời giữa rủi ro và lợi nhuận của chiến lược Bitcoin 5A.
(đổi hướng từ TV-lilibtc)
![]()
