Биржевые ончейн-метрики: отличные, нехорошие, злые

Аналитик Glassnode ведает о значимости анализа ончейн-активности биржевых биткойн-адресов, действиях четкого ее отслеживания и о ограничениях такового анализа.

Криптовалютные биржи — принципиальные движущие силы рынка цифровых активов. Конкретно на их происходит большая часть торговли и определяются цены.

Потому принципиально выслеживать ончейн-активность биржевых биткойн-адресов — к примеру, какая толика предложения биткойна удерживается на их в тот либо другой момент времени, — также количество BTC, поступающих либо выводимых с биржевых адресов. Эти данные могут отдать неоценимую информацию о ликвидности рынка, поведении инвесторов и стороне предложения на рынке BTC.

При всем этом у большинства юзеров отсутствует осознание действий, применяемых для отслеживания биржевых кошельков и получения качественных ончейн-данных о криптобиржах.

В нынешней статье я расскажу о этих действиях, о дилеммах сотворения биржевых метрик и характерных им ограничениях, также представлю некие общие советы относительно того, как верно читать такие метрики и на что уделять свое внимание.

В 2-ух словах:

  • Отслеживание биржевых данных — неидеальный процесс, так как любая биржа употребляет неповторимые способы управления кошельками и адреса кошельков оживленны и повсевременно изменяются.
  • Отдельные точки данных, такие как большой приток либо отток капитала, следует разглядывать как подготовительные до того времени, пока они не будут испытаны и доказаны. Проф аналитики — и Glassnode в том числе — почаще придерживаются ограниченного подхода к таковым данным, чтоб ограничить неверные срабатывания и представить на выходе очень четкие данные.
  • Надежность точек данных в биржевых метриках можно считать растущей с течением времени, так как биржевые кошельки совершают транзакции и ведут взаимодействие меж собой, на базе что используемые аналитиками эвристические правила и методы кластеризации с течением времени увеличивают уровень маркировки этих кошельков и, как следует, точность получаемых данных.
  • Исторические данные в биржевых метриках тоже могут изменяться с течением времени вследствие прибавления к биржевым кластерам новейших адресов — или методом на базе эвристических правил, или вручную.

Отличные

Блокчейн Биткойна — это открытый регистр, позволяющий наблюдающему рассматривать все когда-либо совершенные транзакции и оценивать количество монет, удерживаемых либо перемещаемых хоть каким адресом сети.

Чтоб выслеживать деяния бирж, необходимо знать, какие адреса они контролируют. Потом эти адреса можно выслеживать, а данные о их активности агрегировать для сотворения метрик, раскрывающих неоценимую информацию о рынке.

Обычные биржевые метрики включают:

  • баланс биржевых адресов;
  • размер монет, поступающих на биржевые адреса и выводимых с их;
  • количество депозитов/выводов средств с этих адресов.

Почему биржевые метрики важны?

Вот некие примеры поведения бирж, которые могут представлять энтузиазм:

  • Биржевые резервы могут почти все поведать о стороне предложения на рынке. Истощение биржевых припасов ликвидности (как мы уже следили) свидетельствует о настроениях инвесторов и дает нам ценную информацию для осознания их текущего поведения.
  • Вывод капитала с бирж может означать, что инвесторы переводят свои монеты на самостоятельное и/либо долгосрочное прохладное хранение. Это можно расценивать как бычий сигнал, беря во внимание, что хранение BTC в собственных кошельках может рассматриваться как предположительно наиболее долгосрочное, а означает, свидетельствовать о убежденности инвесторов в росте цены BTC. Остальные вероятные разъяснения включают завышенную активность внебиржевых брокеров и кастодиальных сервисов в итоге высочайшего институционального спроса либо внедрение капитала в других денежных сервисах (к примеру, в качестве обеспечения по займам).
  • Приток капитала на биржи может свидетельствовать о возросшей торговой активности или о интересе инвесторов к фиксации прибыли и/либо ребалансированию ранцев с целью управления рисками.

Как отслеживаются биржевые биткойн-адреса?

Для отслеживания адресов употребляются разные механизмы, которые можно поделить на три главные группы: верифицированные адреса, наружные источники и кластеризация.

Верифицированные адреса

Это обычный и тривиальный шаг. К данной для нас группы относятся адреса, официально подтвержденные как управляемые той либо другой биржей. К примеру, когда биржа официально сказала (на публике либо в личном порядке), что определенный адресок вправду принадлежит им. Сюда же относятся адреса, подтвержденные в процессе конкретного взаимодействия с биржей (к примеру, через депозит средств).

Наружные источники

Так как идет речь о общественном блокчейне и с биржами ведут взаимодействие миллионы юзеров, метки для биржевых адресов можно отыскать и просто разбросанными в вебе. Это краудсорсинговая часть проставления и отслеживания биржевых меток. Некие из этих адресов могут быть доказаны просто и впрямую. Для почти всех остальных это не так, в особенности когда различные источники противоречат друг дружке — к примеру, источник А связывает адресок с биржей X, а источник Б связывает этот же адресок с биржей Y.

Проф аналитики, перед тем как употреблять метки адресов, приобретенных из открытых источников, подвергают их проверке, которая в конечном счете описывает, вправду ли адресок относится к той либо другой бирже. Таковой процесс контроля свойства может включать в себя, посреди остального, анализ активности адресов, их тип, взаимодействие с иными субъектами сети, структуру баланса и количество наружных источников доказательства данной для нас метки. Процессы могут оптимизироваться и включать в себя как автоматические, так и ручные проверки.

Лишь если метка адреса быть может доказана с весьма высочайшей вероятностью и без конфликтующих точек данных, она признается верифицированной и добавляется в пул адресов, принадлежащих определенной бирже.

Кластеризация

Эвристические методы и кластеризация — это массивные инструменты для автоматического определения адресов, принадлежащих биржам. При помощи эвристических правил и кластеризации можно идентифицировать большущее количество адресов на базе всего нескольких вначале верифицированных меток. Это может быть благодаря использованию массивных способов анализа данных для статистического вывода на базе паттернов и черт, присущих дизайну Биткойна, основанному на UTXO. По сути на базе всего дюжины исходных биткойн-адресов нередко можно идентифицировать сотки тыщ новейших адресов. Этот шаг нужен для того, чтоб верно выслеживать биржевые метки и создавать метрики, рисующие полную картину. Без этих мер осмысленные биржевые метрики представляются фактически неосуществимыми. С повышением размера данных и совершенствованием методологии, этот подход с течением времени становится наиболее четким.

Но, как и в случае с метками из наружных источников, приобретенные таковым образом данные нуждаются в оптимизации для сокращения числа неверных срабатываний. Если возможность достоверности метки не весьма велика, мы в Glassnode не маркируем таковой адресок как биржевой. Мы быстрее недосчитаемся адреса, чем промаркируем адресок с низкой степенью достоверности.

В целом сочетание этих методологий обеспечивает сильную базу, позволяющую получить достаточно полную картину ончейн-активности бирж и обеспечить прозрачность в отношении этих столпов рынка средством высокоинформативных метрик.

Нехорошие

Описанная выше логика звучит достаточно просто: обусловьте биржевые адреса и выслеживайте конфигурации их балансов, другими словами сколько монет поступает и выводится с их.

Да, в теории все так, но, как обычно, на практике все оказывается несколько труднее. Давайте подробнее разглядим некие трудности, связанные с маркировкой адресов.

Биржевые адреса не статичны

Сначало определив перечень биржевых адресов и просто отслеживая их балансы, вы далековато не уедете. Набор адресов, принадлежащих определенной бирже, повсевременно изменяется, и изменяется очень.

К примеру, на рисунке ниже показано количество адресов, ассоциированных с определенной биржей. Очевиден неизменный рост соответственного кластера адресов, на нынешний денек насчитывающего практически 25 млн единиц. Стоит увидеть, что львиная толика этих адресов имеет нулевой баланс; количество адресов с ненулевым балансом по большей части остается ниже 100 тыс. Это лишь один пример оживленного нрава повсевременно меняющихся биржевых кошельков.

Количество адресов с нулевым и ненулевым балансом 1-го биржевого кластера

Как следует, наибольшая неувязка состоит в том, чтоб выстроить надежную систему, способную выслеживать эти конфигурации и поддерживать текущий набор биржевых адресов в животрепещущем состоянии.

Биржи могут повсевременно создавать новейшие адреса кошельков и, естественно, пользуются данной для нас возможностью. Это быть может создание новейших прохладных кошельков, на которые переводятся огромные количества монет. Перераспределение балансов на новейшие кошельки биржи создают часто. Не считая того, почти все биржи не употребляют блокчейн-адреса повторно, заместо этого повсевременно создавая новейшие (к примеру, для получения сдачи либо для перемещения средств на иной адресок).

Не считая того, биржи придерживаются больших эталонов сохранности, и нередко употребляют механизмы, включающие сложные перемещения средств ончейн по шаблонам, неповторимым для каждой определенной биржи. Эти внутренние механизмы очень различаются от биржи к бирже, и их нужно идентифицировать и выслеживать для каждой биржи раздельно.

В конце концов, ончейн-активность просто усложняется с течением времени. Биржи сейчас представляют собой многомиллиардные компании, которые предоставляют денежные услуги, выходящие за рамки обычный спотовой торговли. Почти все дают клиентам торговлю фьючерсами и/либо сделали инфраструктуру для ответственного хранения институционального капитала. Хотя в теории главный расчетный уровень не зависит от такового развития, это отражается в количестве и трудности ончейн-перемещений средств. К примеру, исходя из убеждений сети не постоянно может быть сходу найти, включены ли все кошельки для кастодиального хранения в набор помеченных адресов биржи. Это зависит от того, как эти адреса употребляются биржами, что нужно подабающим образом изучить, до этого чем созодать выводы.

Беря во внимание все вышеупомянутое, ясно, что правильное отслеживание биржевых адресов — задачка нетривиальная. Аналитические компании употребляют наилучшие доступные механизмы для получения значений, очень приближенных к действительности. Но, беря во внимание нрав биржевых адресов, обязано быть ясно, что:

Ончейн-данные о биржах иногда могут быть неидеальными, по последней мере на уровне отдельных транзакций. Некое место для неопределенности в любом случае остается, так как вероятны пробелы в данных либо неверные срабатывания в отношении определенных транзакций депозита либо вывода средств. Невзирая на внедрение ведущих технологий, время от времени бывает нереально сходу найти создание новейшего прохладного кошелька (в первый раз появляющегося в сети адреса), который получает внутренние средства с известного биржевого адреса. Почти все эвристические правила срабатывают лишь на определенные деяния и паттерны появляются с течением времени. И направьте внимание, что это в особенности справедливо для неожиданных больших транзакций — средний размер внутренних биржевых операций нередко существенно превосходит пользовательские транзакции (см. график ниже).

Средний размер транзакций на определенной бирже: входящие (зеленоватая крива), исходящие (желтоватая) и внутренние переводы (фиолетовая)

Вообщем, важные некорректности появляются только время от времени — в общем и целом биржевые метрики достаточно точны, в особенности если брать в расчет среднесрочные и длительные тенденции.

Злые

Каковы следствия из вышесказанного? Проще говоря, значения биржевых метрик могут изменяться. Может показаться новенькая информация, которая добавляет (либо в редчайших вариантах убирает) метку биржевого адреса. Информация может поступать из упомянутых выше каналов: к примеру, новейший адресок быть может верифицирован официально самой биржей и/либо методом который срабатывает и присоединяет вначале неподтвержденный адресок к существующему кластеру.

В конечном счете это значит, что исторические значения в биржевых метриках с течением времени могут изменяться. Это постоянно стоит подразумевать.

Заключение

Значит ли это, что ончейн-метрики никчемны? Совсем нет, напротив!

Даже если любой отдельный биржевой поток капитала не постоянно может быть немедля верифицировать, весьма принципиально иметь общее осознание относительно активности бирж. Биржевые метрики по большей части полны и почти все годы служат источником неоценимой инфы для исследователей, инвесторов и трейдеров.

Прозрачность в отношении действий бирж очень принципиальна, в особенности беря во внимание количество сообщений о фиктивной торговле и липовых торговых размерах, появлявшихся в прошедшем. Анализ ончейн-активности бирж дает доступ к совсем новенькому проверяемому, беспристрастному и неподкупному источнику данных, и быть может полезен хоть какому инвестору.

При всем этом для наиболее четкой трактовки приобретенных данных полезно осознавать и то, как рассчитываются эти метрики, хотя бы в общих чертах.

Главные выводы

  • Сбор и анализ биржевых ончейн-данных — непростая задачка, и отдельные потоки капитала иногда могут быть верифицированы лишь спустя некое время. Это происходит поэтому, что биржи употребляют сложные ончейн-процессы с неизменной сменой блокчейн-адресов.
  • Исторические значения биржевых метрик могут корректироваться со временем. Это соединено с а) методами кластеризации, которые автоматом обновляют набор биржевых адресов по мере получения новейшей статистической инфы, и б) с ручным добавлением меток новеньким верифицированным биржевым адресам. Хотя алгоритмическое дополнение биржевых кластеров происходит раз в день, это только некординально влияет на данные за крайнее время. Добавление новейших меток может оказывать больше воздействия на исторические данные, да и это происходит достаточно изредка.
  • Аналитические компании улучшают получаемые данные, чтоб уменьшить количество неверных срабатываний. Это значит, что возможность удаления метки с приписываемого бирже адреса намного ниже, чем добавление в кластер новейшего адреса. Если адресок ассоциирован с той либо другой биржей, фактически наверное это уже не поменяется.
  • Проявляйте должную осмотрительность в отношении короткосрочных данных о биржах. В особенности это правильно в отношении больших (одной транзакцией) оттоков капитала. Такие движения постоянно требуют внимательного исследования. Неожиданный отток с биржевого адреса ₿10 тыс. полностью может оказаться просто внутренним переводом. Хотя почти все из их сходу же обнаруживаются методами, некие стремительно идентифицировать не удается, и они проверяются лишь вручную в течение нескольких часов.
  • Все произнесенное выше в особенности принципиально подразумевать при использовании биржевых метрик во внутридневной торговле. Во-1-х, начальные транзакции притока/оттока капитала могут быть отменены, если в итоге они будут идентифицированы как внутренний перевод. Во-2-х, так как исторические данные меняются, это может затронуть ваши модели и ретроспективное тестирование. Постоянно имейте это в виду, если вы обучаете модели на базе биржевых метрик.
  • Подписывайтесь на BitNovosti в Telegram!
    Делитесь вашим воззрением о данной для нас статье в комментах ниже.

    Author: Anonim