gate Institut de recherche : BTC prix Fluctuation intensifie, le taux de rendement de rétro-test MACD atteint jusqu'à 25% (rapport bi-hebdomadaire quantitatif)
Ce rapport bihebdomadaire sur la quantité (17 février - 3 mars) analysera les données à plusieurs niveaux pour examiner en profondeur la dynamique et les tendances du marché des crypto-monnaies récent. Le rapport se concentre non seulement sur des indicateurs clés tels que la volatilité du Bitcoin et de l'Ethereum, le ratio des volumes de trading longs et courts, les montants d'ouverture et les taux de financement, mais analyse également en détail les liquidations de contrats de crypto-monnaies. De plus, la section de test quantitatif analysera en profondeur l'indicateur MACD et testera son rendement.
Résumé
Au cours des deux dernières semaines, le marché du BTC a réagi de manière plus sensible, le prix de l'ETH étant faible et manquant de dynamisme à la hausse, mais la volatilité reste relativement faible.
Le ratio de trading long/court de BTC oscille entre 0,90 et 1,10, tandis que celui de l'ETH se situe entre 0,85 et 1,05, avec une faible force de rebondissement des prix.
*L'oscillation de la taxe de financement BTC s'intensifie davantage, associée à une réduction du montant de l'ouverture de position et à une augmentation du montant de liquidation des positions longues, le marché pourrait subir une délétion de l'effet de levier ou une contraction de la liquidité à court terme, indiquant une orientation prudente des investisseurs.
*La quantité quotidienne de jetons de meme Solana est tombée à 40 000, en baisse de 65% par rapport au pic de janvier, ce qui montre un refroidissement de l'engouement du marché pour les actifs spéculatifs à court terme.
*Utilisant une stratégie de régression des moyennes construite avec MACD standardisé, après des backtests simples et le choix des paramètres, cette stratégie peut effectivement identifier les opportunités de repli après une hausse excessive des prix, fournissant ainsi des signaux de vente à découvert aux traders.
Aperçu du marché
1. Analyse de la volatilité du Bitcoin et de l'Ethereum
La volatilité est calculée à partir de l'écart type (STD, Standard Deviation) des rendements quotidiens. L'écart type mesure le degré de dispersion des rendements des actifs, c'est-à-dire l'amplitude des variations de prix. Plus la valeur de STD est élevée, plus la volatilité des prix est forte et l'incertitude du marché est relativement élevée ; à l'inverse, plus la valeur de STD est faible, plus les prix sont stables.
Au cours des deux dernières semaines, la volatilité du BTC a été globalement supérieure à celle de l'ETH, le marché ayant connu une phase de secousse à la baisse, de consolidation, puis de rebond rapide. À partir du 23 février, la volatilité du BTC a nettement augmenté, tandis que l'ETH est resté relativement stable, le marché affichant dans l'ensemble un sentiment de prudence. Avec une pression de vente accrue, le BTC a chuté en dessous de 80 000 dollars, tandis que l'ETH a touché un creux de 2 100 dollars, intensifiant ainsi le sentiment de panique sur le marché.
Figure 1: La volatilité du BTC est globalement supérieure à celle de l'ETH, ce qui montre une plus grande fluctuation des prix.
Cependant, début mars, les deux volatilités ont fortement augmenté, en particulier le BTC, peut-être en relation avec l'annonce du président américain Trump de promouvoir la création de réserves cryptographiques américaines, prévoyant d'inclure le BTC, l'ETH, le SOL, le XRP et l'ADA comme actifs principaux de ces réserves. Suite à cette nouvelle, le sentiment du marché s'est rapidement amélioré, le BTC est remonté au-dessus de 90 000 dollars, et l'ETH est remonté aux alentours de 2 500 dollars.
Figure 2: BTC quickly rebounded to over $90,000, while ETH only rebounded to around $2,500, showing relatively weak performance
Dans l'ensemble, le marché réagit plus sensiblement récemment au BTC, l'ETH est faible en prix, manque de dynamisme à la hausse, et la volatilité est relativement faible. Si une forte volatilité du marché persiste, il peut y avoir un espace supplémentaire à la hausse à court terme, sinon il reste confronté à un risque de consolidation.
2. Analyse du ratio des volumes d'opérations longues et courtes de Bitcoin et Ethereum
Le ratio de taille preneur long/court (LSR, Long/Short Taker Size Ratio) est un indicateur clé mesurant le volume des transactions d'achat et de vente à découvert sur le marché, généralement utilisé pour évaluer le sentiment du marché et la force de la tendance. Lorsque le LSR est supérieur à 1, cela signifie que le volume des achats actifs (achats à découvert) sur le marché est supérieur au volume des ventes actives (ventes à découvert), indiquant une préférence accrue pour les achats, un sentiment haussier.
Selon les données de Coinglass, le ratio des volumes de transactions longues et courtes de BTC reste compris entre 0,90 et 1,10, et ce ratio présente une relation inversée avec la tendance des prix, ce qui pourrait indiquer une propension des fonds à acheter à bon compte lorsque les prix baissent, tandis que les taureaux sont plus prudents lors des rebonds. Le ratio des volumes de transactions longues et courtes d'ETH a récemment connu de fortes fluctuations, et il reste globalement compris entre 0,85 et 1,05. Malgré une légère reprise du ratio des volumes de transactions longues et courtes, le prix de l'ETH a montré une faible impulsion de rebond après la baisse, ce qui montre que le marché manque de dynamisme à la hausse évident, révélant une forte incertitude des investisseurs quant à la tendance de l'ETH et un reflux de fonds relativement lent.
Dans l'ensemble, bien que le prix du BTC ait connu des fluctuations, le ratio long/court montre que le marché a toujours un certain soutien, tandis que l'ETH montre une relative faiblesse. Les investisseurs doivent surveiller si le sentiment du marché continue de s'améliorer pour déterminer la direction des tendances futures.
Figure 3: Le ratio de trading long/short de BTC reste entre 0.90 et 1.10, équilibrant le jeu long/short du marché
Figure 4: Le ratio des positions longues et courtes sur l'ETH a connu une forte volatilité récemment, se maintenant globalement entre 0.85 et 1.05
3. Analyse du montant des positions contractuelles
Selon les données de Coinglass, au cours des deux dernières semaines, le montant des contrats à terme sur BTC a rapidement chuté, tombant en dessous de 510 milliards de dollars, peut-être en raison de la liquidation des positions à effet de levier, de la réduction proactive de l'effet de levier sur le marché ou de la réaffectation des fonds, ce qui indique une tendance globale à la prudence sur le marché. En entrant dans le mois de mars, le montant des contrats à terme sur BTC a rebondi après avoir touché le fond, mais dans l'ensemble, il reste inférieur au pic de février, ce qui indique que les flux de fonds restent relativement conservateurs.
Le montant des positions contractuelles ETH est relativement stable, n'a pas connu de forte baisse lors de la baisse du marché à la fin février, ce qui reflète une prudence accrue des fonds à effet de levier. Cependant, lors du rebond du BTC, le montant des positions contractuelles ETH n'a augmenté que légèrement, indiquant un manque de confiance dans le rebond de l'ETH et une vitesse de retour des fonds relativement lente.
Dans l'ensemble, le montant des contrats à terme BTC a fortement changé, ce qui reflète un sentiment de trading à court terme plus fort sur le marché, tandis que le montant des contrats à terme ETH a peu fluctué, ce qui indique que le marché ETH est plus enclin à adopter une attitude attentiste. À court terme, si le montant des contrats à terme BTC continue d'augmenter, cela pourrait pousser les prix à la hausse, mais si les flux de capitaux sont insuffisants, le marché pourrait encore rester volatil.
Figure 5: Le montant des contrats à terme BTC rebondit fortement, tandis que le montant des contrats à terme ETH ne remonte que légèrement, le marché manquant de confiance dans le rebond de l'ETH.
4. Taux de financement
Les taux de financement de BTC et d'ETH ont connu des fluctuations violentes au cours des deux dernières semaines, reflétant ainsi les variations de sentiment à effet de levier du marché. Dans l'ensemble, les tendances des taux de financement de BTC et d'ETH sont globalement synchronisées, mais présentent parfois des divergences. De plus, les fluctuations des taux de financement de BTC sont plus importantes que celles d'ETH, et ont souvent chuté en territoire négatif. Cela indique qu'il existe une prédominance de fonds vendeurs à découvert sur le marché des contrats BTC, ce qui conduit à un sentiment de marché souvent baissier, entraînant des taux de financement négatifs.
Au cours des deux dernières semaines, le taux de financement du BTC a continué de fluctuer, avec des périodes où il est nettement négatif, combiné à une réduction des montants d'ouverture de positions et à une augmentation des liquidations de positions longues. Cela pourrait indiquer que le marché a connu un désendettement ou un renforcement des sentiments baissiers à court terme. Ces fluctuations du taux de financement sont des signaux clés pour les traders en ce qui concerne la répartition des fonds sur le marché, et pourraient avoir un impact sur les tendances de prix à court terme et la structure des positions à effet de levier.
Figure 6: La fluctuation du taux de financement du BTC est plus importante que celle de l'ETH et a chuté plusieurs fois en territoire négatif.
5. Tableau de liquidation des contrats de cryptomonnaie
Selon les données de Coinglass, le marché des contrats de cryptomonnaie au cours du dernier mois a connu plusieurs liquidations à grande échelle, en particulier entre le 24 février et le 3 mars, avec un montant moyen quotidien total de liquidations longues et courtes de 732 millions de dollars, en hausse de 42% par rapport à la période du 1er février au 17 février. Parmi eux, le montant des liquidations longues prédomine, avec une moyenne quotidienne de 542 millions de dollars, tandis que les liquidations courtes ont une moyenne quotidienne de 190 millions de dollars, ce qui reflète le risque de liquidation plus important auquel les fonds d'effet de levier longs sont confrontés lorsque le marché connaît une forte baisse.
D'après les données, dans des conditions de marché extrêmes, une chute rapide des prix déclenche souvent une liquidation en chaîne des positions longues, ce qui aggrave davantage la liquidité du marché et crée un « effet de foule ». En revanche, le montant de liquidation des positions courtes est relativement faible, mais en cas de rebond violent du marché, des liquidations à grande échelle se produisent toujours, par exemple le 2 mars, le montant de liquidation des positions courtes a fortement augmenté. En combinant les taux de financement, les montants d'ouverture de positions, etc., les investisseurs doivent être vigilants face aux risques de levier causés par les changements d'humeur du marché, gérer leurs positions de manière raisonnable et éviter de subir de lourdes pertes dans des environnements de marché à forte volatilité.
Figure 7: Du 24 février au 3 mars, le montant moyen quotidien des liquidations dans l'ensemble du marché des contrats s'est élevé à 7,32 milliards de dollars.
6. La quantité quotidienne de jetons Solana Meme est réduite à 4 000
En janvier, les jetons Meme sur Solana ont connu un pic d'activité, avec de nombreux nouveaux projets émergents, dont le jeton TRUMP émis par le président américain a connu la plus forte hausse, stimulant l'ensemble du marché. Cependant, en raison de l'augmentation de la prudence du marché, du resserrement de la liquidité et des changements dans l'environnement réglementaire, de nombreux jetons Meme à court terme qui ont été spéculés n'ont pas réussi à maintenir l'attention des investisseurs, entraînant une forte baisse des nouvelles émissions.
Le marché des Meme sur la chaîne Solana a connu un refroidissement significatif, avec une baisse quotidienne du nombre de nouvelles pièces Meme émises à 40 000, soit une baisse de 65% par rapport au pic de janvier, indiquant un net refroidissement de l'intérêt du marché pour les actifs Meme. En conséquence, l'activité de trading sur la chaîne Solana a également diminué, les revenus totaux des frais de gaz passant de 35 millions de dollars le 19 janvier à 1,49 million de dollars le 3 mars, soit une baisse de 95%. Parallèlement, les volumes de transactions en chaîne, le nombre d'adresses actives et la TVL, entre autres indicateurs clés, ont également diminué, reflétant davantage une diminution de la liquidité des fonds dans le secteur des Meme, le marché adoptant une approche globale plus prudente.
Figure 10: Le taux d'émission quotidien du jeton Solana Meme est tombé à 4 000, soit une baisse de 65% par rapport au pic de janvier.
Analyse quantitative - Validation de la stratégie MACD standardisée, stratégie de trading de régression vers la moyenne du marché des cryptomonnaies
（Disclaimer：All predictions in this article are based on historical data and market trends, for reference only, and should not be considered as investment advice or a guarantee of future market trends. Investors should fully consider risks and make decisions cautiously when making related investments.）
Cet article présente l'indicateur MACD standardisé et effectue un backtest de la stratégie de trading de régression vers la moyenne sur la paire de trading BTC/USDT. Le MACD standardisé est une amélioration du MACD traditionnel, qui normalise la valeur du MACD dans une plage fixe (généralement entre -1 et +1), rendant l'indicateur plus comparable dans des environnements de marché différents, en se concentrant sur la force et la direction relatives des variations de prix.
Composition et principe fondamental
L'indicateur se compose de deux lignes clés, la ligne MacNorm et la ligne de déclenchement (Trigger). La ligne MacNorm est la ligne principale normalisée, reflétant les variations de la relation entre l'élan à court terme et à long terme du marché. Lorsque la ligne MacNorm est au-dessus de 0, cela indique que l'élan à court terme du marché est plus fort que le long terme ; lorsqu'elle est en dessous de 0, cela indique que l'élan à court terme du marché est plus faible. La ligne de déclenchement est une moyenne mobile pondérée de MacNorm, agissant comme une ligne de signal pour confirmer et filtrer, avec un mouvement plus lisse et généralement en retard par rapport à la ligne MacNorm. La ligne rouge dans le graphique est la (ligne rapide) de MacNorm(, et la ligne verte est la )ligne lente( de déclenchement), et ces deux lignes se situeront entre -1 et +1. Le MACD normalisé utilise plusieurs paramètres clés, chacun jouant un rôle clé différent dans la formule de calcul :
Figure 11: Graphique de l'indicateur MACD
Période de la moyenne mobile rapide
Ce paramètre contrôle la période de calcul de la moyenne mobile à court terme. Dans la formule, il affecte directement le calcul de la (FastMA), représentant la tendance des prix à court terme du marché. Une valeur plus petite rend l'indicateur plus sensible aux variations de prix, ce qui permet de capturer plus rapidement les changements de tendance du marché, mais peut également entraîner plus de faux signaux. Lors du calcul du ratio, ce paramètre affecte le numérateur ou le dénominateur du ratio, ce qui influence l'ensemble de la décision sur la dynamique.
Période de la moyenne mobile lente
Ce paramètre contrôle la période de calcul de la moyenne mobile longue. Dans la formule, il affecte directement le calcul de la (SlowMA), représentant la tendance des prix à long terme du marché. Une valeur plus élevée offre une perspective de tendance plus lisse, réduisant les faux signaux, mais pouvant entraîner un retard des signaux. La comparaison des lignes rapides et lentes est au cœur du MACD, et ce paramètre détermine le degré de "lenteur".
Période de déclenchement de la ligne
Utilisé pour calculer la moyenne mobile pondérée de MacNorm, formant la ligne de déclenchement ###Trigger(, déterminant la sensibilité et le lissage de la ligne de signal. Une valeur plus petite rapproche la ligne de déclenchement de la ligne MacNorm, produisant plus de signaux mais pouvant être plus précoces ; une valeur plus grande produit des signaux plus lisses, moins fréquents mais potentiellement plus fiables.
Cycle de normalisation
Il s'agit de la période de rétroaction normalisée, utilisée dans la formule pour calculer MacNorm. L'indicateur cherche les valeurs MAC les plus élevées et les plus basses pendant cette période pour effectuer un calcul de normalisation, ramenant les résultats à une plage de -1 à 1. Une période de normalisation plus longue produit un effet de normalisation plus stable, car elle prend en compte des fluctuations de prix sur une période plus longue ; tandis qu'une période plus courte rend la normalisation plus dynamique, mais peut entraîner des variations fréquentes des valeurs de l'indicateur.
Type de moyenne mobile
Décider du type de méthode de calcul de la moyenne mobile à utiliser. Dans la formule, ce paramètre contrôle la méthode de calcul de FastMA et SlowMA par une condition. L'EMA accorde un poids plus élevé aux prix récents, réagissant plus rapidement; le WMA attribue pondération linéaire en fonction du temps; le SMA attribue un poids égal à tous les prix, le rendant plus lisse. Les différentes types de moyennes mobiles ont des caractéristiques de réponse différentes aux variations de prix, ce qui affecte la sensibilité de l'indicateur et le moment de génération des signaux.
Pour des formules de calcul plus détaillées, veuillez vous référer à 【10】
) Stratégies de trading pratiques
La logique centrale de cette stratégie de trading est basée sur la théorie de la "régression vers la moyenne", qui suppose que les prix vont revenir à leur moyenne à long terme, en utilisant l'indicateur MACD standardisé pour déterminer si les prix sont excessivement éloignés. Lorsque l'indicateur rapide des 4 périodes précédentes (MacNorm) est à un niveau élevé (>0.995), mais qu'il passe soudainement en dessous de la ligne de signal lente (Trigger), cela indique que les prix sont probablement allés trop loin. À ce stade, un signal de vente à découvert est émis, avec l'expectative que les prix vont revenir à la moyenne.
La durée de détention est fixée à N périodes de bougies (désignées ci-après par lag_N, N étant la période de détention), la période de backtesting va du 3 mars 2024 au 3 mars 2025, en utilisant les signaux d'indicateur MACD au niveau de 1 minute, sans tenir compte des frais de transaction, etc.
Ce stratégie définit cinq paramètres clés :
Période de moyenne mobile rapide (fast_length)
Période de moyenne mobile lente (slow_length)
Période de lissage de la ligne de signal (trigger_length)
Période de révision normalisée (norm_period)
Type de moyenne mobile (ma_type, EMA est utilisé dans l'étude)
Pour trouver la meilleure combinaison de paramètres, nous avons testé les plages suivantes :
**Période de moyenne mobile rapide : **8, 10, 12, 14
**Périodes de moyenne mobile lente : **16, 18, 21, 24
Période de lissage de la ligne de signal : 9, 12, 15, 18
**Cycle de révision standard : **5, 7, 9, 11
**Type de moyenne mobile : **EMA
De plus, nous avons défini un taux de réussite minimum (supérieur à 55 %) et un nombre de transactions suffisant (plus de 50 par période) comme critères de sélection, pour enfin sélectionner les cinq combinaisons de paramètres présentant le rendement moyen le plus élevé. Cette méthode de sélection en plusieurs étapes permet non seulement de trouver des paramètres plus optimaux, mais également de réduire le risque de surajustement.
Figure 12: Après avoir sélectionné les cinq ensembles de paramètres les plus performants, nous attribuons un poids égal à ces cinq stratégies et traçons le taux de rendement cumulatif.
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Figure 13: Risk reward Sharpe ratio )
Figure 14: Taux de rendement global
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( Résumé des stratégies de trading
Après une analyse de rétro-test, nous avons sélectionné cinq ensembles de paramètres de trading excellents, comme suit :
Moyenne mobile rapide: 14, Moyenne mobile lente: 18, Ligne de signal lissée: 18, Examen normalisé: 7
Moyenne mobile rapide: 14, Moyenne mobile lente: 18, Ligne de signal lissée: 15, Revue normalisée: 7
Moyenne mobile rapide: 14, moyenne mobile lente: 21, ligne de signal lissée: 18, revue standardisée: 5
Moyenne mobile rapide: 14, Moyenne mobile lente: 18, Ligne de signal de lissage: 9, Revue normalisée: 7
Moyenne mobile rapide: 14, Moyenne mobile lente: 18, Ligne de signal lissée: 12, Révision standardisée: 7
Nous avons construit ces cinq combinaisons de paramètres d'optimisation en une stratégie de trading globale de poids égal. Les résultats de backtesting montrent que cette stratégie peut générer des rendements stables, quelle que soit la durée de détention. Il est encore plus remarquable que, avec l'allongement de la durée de détention, les rendements montrent une tendance de croissance nette, indiquant que cette stratégie présente des avantages significatifs dans les investissements à long terme.
En analysant le rendement ajusté en fonction du risque pour différentes périodes de détention et la valeur de Sharpe (valeur )) et le taux de rendement total, nous constatons que ces deux mesures sont nettement supérieures pour des périodes de détention supérieures à 30. Cela indique que cette stratégie non seulement génère un rendement total plus élevé sur des périodes de détention plus longues, mais permet également d'obtenir de meilleurs résultats en termes de contrôle du risque.
Résumé
Du 17 février au 3 mars, le marché des crypto-monnaies a connu une forte volatilité, la volatilité du prix du BTC changeant nettement plus élevée que celle de l’ETH et rebondissant rapidement en raison des influences politiques. Le ratio long-short montre que le marché du BTC est favorable, tandis que l’ETH manque de dynamique haussière. Les données sur les positions contractuelles montrent que le trading à effet de levier du BTC est actif, tandis que l’ETH est plus conservateur. Le taux de financement fluctue violemment, reflétant le jeu à long et à court terme sur le marché. Les données de liquidation montrent que le risque de marché est élevé, en particulier la pression de la liquidation des ordres longs. En outre, le marché des pièces de monnaie Solana Meme s’est refroidi, avec une forte baisse des émissions quotidiennes moyennes, indiquant un affaiblissement du sentiment spéculatif.
Dans la section d'analyse quantitative, une stratégie de régression des moyennes construite à partir du MACD standardisé est utilisée. Grâce à des backtests simples et à la sélection des paramètres, cette stratégie peut effectivement identifier les opportunités de correction après une hausse excessive des prix, fournissant ainsi des signaux de vente clairs aux traders. Cependant, toute stratégie de trading doit être appliquée avec prudence, car les fluctuations rapides du marché peuvent rendre la stratégie inefficace. Les traders peuvent améliorer et optimiser davantage la stratégie en fonction de leurs besoins et de leur appétit pour le risque.
Institut de recherche gate
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gate Institut de recherche : BTC prix Fluctuation intensifie, le taux de rendement de rétro-test MACD atteint jusqu'à 25% (rapport bi-hebdomadaire quantitatif)
Préface
Ce rapport bihebdomadaire sur la quantité (17 février - 3 mars) analysera les données à plusieurs niveaux pour examiner en profondeur la dynamique et les tendances du marché des crypto-monnaies récent. Le rapport se concentre non seulement sur des indicateurs clés tels que la volatilité du Bitcoin et de l'Ethereum, le ratio des volumes de trading longs et courts, les montants d'ouverture et les taux de financement, mais analyse également en détail les liquidations de contrats de crypto-monnaies. De plus, la section de test quantitatif analysera en profondeur l'indicateur MACD et testera son rendement.
Résumé
Aperçu du marché
1. Analyse de la volatilité du Bitcoin et de l'Ethereum
La volatilité est calculée à partir de l'écart type (STD, Standard Deviation) des rendements quotidiens. L'écart type mesure le degré de dispersion des rendements des actifs, c'est-à-dire l'amplitude des variations de prix. Plus la valeur de STD est élevée, plus la volatilité des prix est forte et l'incertitude du marché est relativement élevée ; à l'inverse, plus la valeur de STD est faible, plus les prix sont stables.
Au cours des deux dernières semaines, la volatilité du BTC a été globalement supérieure à celle de l'ETH, le marché ayant connu une phase de secousse à la baisse, de consolidation, puis de rebond rapide. À partir du 23 février, la volatilité du BTC a nettement augmenté, tandis que l'ETH est resté relativement stable, le marché affichant dans l'ensemble un sentiment de prudence. Avec une pression de vente accrue, le BTC a chuté en dessous de 80 000 dollars, tandis que l'ETH a touché un creux de 2 100 dollars, intensifiant ainsi le sentiment de panique sur le marché.
Figure 1: La volatilité du BTC est globalement supérieure à celle de l'ETH, ce qui montre une plus grande fluctuation des prix.
Cependant, début mars, les deux volatilités ont fortement augmenté, en particulier le BTC, peut-être en relation avec l'annonce du président américain Trump de promouvoir la création de réserves cryptographiques américaines, prévoyant d'inclure le BTC, l'ETH, le SOL, le XRP et l'ADA comme actifs principaux de ces réserves. Suite à cette nouvelle, le sentiment du marché s'est rapidement amélioré, le BTC est remonté au-dessus de 90 000 dollars, et l'ETH est remonté aux alentours de 2 500 dollars.
Figure 2: BTC quickly rebounded to over $90,000, while ETH only rebounded to around $2,500, showing relatively weak performance
Dans l'ensemble, le marché réagit plus sensiblement récemment au BTC, l'ETH est faible en prix, manque de dynamisme à la hausse, et la volatilité est relativement faible. Si une forte volatilité du marché persiste, il peut y avoir un espace supplémentaire à la hausse à court terme, sinon il reste confronté à un risque de consolidation.
2. Analyse du ratio des volumes d'opérations longues et courtes de Bitcoin et Ethereum
Le ratio de taille preneur long/court (LSR, Long/Short Taker Size Ratio) est un indicateur clé mesurant le volume des transactions d'achat et de vente à découvert sur le marché, généralement utilisé pour évaluer le sentiment du marché et la force de la tendance. Lorsque le LSR est supérieur à 1, cela signifie que le volume des achats actifs (achats à découvert) sur le marché est supérieur au volume des ventes actives (ventes à découvert), indiquant une préférence accrue pour les achats, un sentiment haussier.
Selon les données de Coinglass, le ratio des volumes de transactions longues et courtes de BTC reste compris entre 0,90 et 1,10, et ce ratio présente une relation inversée avec la tendance des prix, ce qui pourrait indiquer une propension des fonds à acheter à bon compte lorsque les prix baissent, tandis que les taureaux sont plus prudents lors des rebonds. Le ratio des volumes de transactions longues et courtes d'ETH a récemment connu de fortes fluctuations, et il reste globalement compris entre 0,85 et 1,05. Malgré une légère reprise du ratio des volumes de transactions longues et courtes, le prix de l'ETH a montré une faible impulsion de rebond après la baisse, ce qui montre que le marché manque de dynamisme à la hausse évident, révélant une forte incertitude des investisseurs quant à la tendance de l'ETH et un reflux de fonds relativement lent.
Dans l'ensemble, bien que le prix du BTC ait connu des fluctuations, le ratio long/court montre que le marché a toujours un certain soutien, tandis que l'ETH montre une relative faiblesse. Les investisseurs doivent surveiller si le sentiment du marché continue de s'améliorer pour déterminer la direction des tendances futures.
Figure 3: Le ratio de trading long/short de BTC reste entre 0.90 et 1.10, équilibrant le jeu long/short du marché
Figure 4: Le ratio des positions longues et courtes sur l'ETH a connu une forte volatilité récemment, se maintenant globalement entre 0.85 et 1.05
3. Analyse du montant des positions contractuelles
Selon les données de Coinglass, au cours des deux dernières semaines, le montant des contrats à terme sur BTC a rapidement chuté, tombant en dessous de 510 milliards de dollars, peut-être en raison de la liquidation des positions à effet de levier, de la réduction proactive de l'effet de levier sur le marché ou de la réaffectation des fonds, ce qui indique une tendance globale à la prudence sur le marché. En entrant dans le mois de mars, le montant des contrats à terme sur BTC a rebondi après avoir touché le fond, mais dans l'ensemble, il reste inférieur au pic de février, ce qui indique que les flux de fonds restent relativement conservateurs.
Le montant des positions contractuelles ETH est relativement stable, n'a pas connu de forte baisse lors de la baisse du marché à la fin février, ce qui reflète une prudence accrue des fonds à effet de levier. Cependant, lors du rebond du BTC, le montant des positions contractuelles ETH n'a augmenté que légèrement, indiquant un manque de confiance dans le rebond de l'ETH et une vitesse de retour des fonds relativement lente.
Dans l'ensemble, le montant des contrats à terme BTC a fortement changé, ce qui reflète un sentiment de trading à court terme plus fort sur le marché, tandis que le montant des contrats à terme ETH a peu fluctué, ce qui indique que le marché ETH est plus enclin à adopter une attitude attentiste. À court terme, si le montant des contrats à terme BTC continue d'augmenter, cela pourrait pousser les prix à la hausse, mais si les flux de capitaux sont insuffisants, le marché pourrait encore rester volatil.
Figure 5: Le montant des contrats à terme BTC rebondit fortement, tandis que le montant des contrats à terme ETH ne remonte que légèrement, le marché manquant de confiance dans le rebond de l'ETH.
4. Taux de financement
Les taux de financement de BTC et d'ETH ont connu des fluctuations violentes au cours des deux dernières semaines, reflétant ainsi les variations de sentiment à effet de levier du marché. Dans l'ensemble, les tendances des taux de financement de BTC et d'ETH sont globalement synchronisées, mais présentent parfois des divergences. De plus, les fluctuations des taux de financement de BTC sont plus importantes que celles d'ETH, et ont souvent chuté en territoire négatif. Cela indique qu'il existe une prédominance de fonds vendeurs à découvert sur le marché des contrats BTC, ce qui conduit à un sentiment de marché souvent baissier, entraînant des taux de financement négatifs.
Au cours des deux dernières semaines, le taux de financement du BTC a continué de fluctuer, avec des périodes où il est nettement négatif, combiné à une réduction des montants d'ouverture de positions et à une augmentation des liquidations de positions longues. Cela pourrait indiquer que le marché a connu un désendettement ou un renforcement des sentiments baissiers à court terme. Ces fluctuations du taux de financement sont des signaux clés pour les traders en ce qui concerne la répartition des fonds sur le marché, et pourraient avoir un impact sur les tendances de prix à court terme et la structure des positions à effet de levier.
Figure 6: La fluctuation du taux de financement du BTC est plus importante que celle de l'ETH et a chuté plusieurs fois en territoire négatif.
5. Tableau de liquidation des contrats de cryptomonnaie
Selon les données de Coinglass, le marché des contrats de cryptomonnaie au cours du dernier mois a connu plusieurs liquidations à grande échelle, en particulier entre le 24 février et le 3 mars, avec un montant moyen quotidien total de liquidations longues et courtes de 732 millions de dollars, en hausse de 42% par rapport à la période du 1er février au 17 février. Parmi eux, le montant des liquidations longues prédomine, avec une moyenne quotidienne de 542 millions de dollars, tandis que les liquidations courtes ont une moyenne quotidienne de 190 millions de dollars, ce qui reflète le risque de liquidation plus important auquel les fonds d'effet de levier longs sont confrontés lorsque le marché connaît une forte baisse.
D'après les données, dans des conditions de marché extrêmes, une chute rapide des prix déclenche souvent une liquidation en chaîne des positions longues, ce qui aggrave davantage la liquidité du marché et crée un « effet de foule ». En revanche, le montant de liquidation des positions courtes est relativement faible, mais en cas de rebond violent du marché, des liquidations à grande échelle se produisent toujours, par exemple le 2 mars, le montant de liquidation des positions courtes a fortement augmenté. En combinant les taux de financement, les montants d'ouverture de positions, etc., les investisseurs doivent être vigilants face aux risques de levier causés par les changements d'humeur du marché, gérer leurs positions de manière raisonnable et éviter de subir de lourdes pertes dans des environnements de marché à forte volatilité.
Figure 7: Du 24 février au 3 mars, le montant moyen quotidien des liquidations dans l'ensemble du marché des contrats s'est élevé à 7,32 milliards de dollars.
6. La quantité quotidienne de jetons Solana Meme est réduite à 4 000
En janvier, les jetons Meme sur Solana ont connu un pic d'activité, avec de nombreux nouveaux projets émergents, dont le jeton TRUMP émis par le président américain a connu la plus forte hausse, stimulant l'ensemble du marché. Cependant, en raison de l'augmentation de la prudence du marché, du resserrement de la liquidité et des changements dans l'environnement réglementaire, de nombreux jetons Meme à court terme qui ont été spéculés n'ont pas réussi à maintenir l'attention des investisseurs, entraînant une forte baisse des nouvelles émissions.
Le marché des Meme sur la chaîne Solana a connu un refroidissement significatif, avec une baisse quotidienne du nombre de nouvelles pièces Meme émises à 40 000, soit une baisse de 65% par rapport au pic de janvier, indiquant un net refroidissement de l'intérêt du marché pour les actifs Meme. En conséquence, l'activité de trading sur la chaîne Solana a également diminué, les revenus totaux des frais de gaz passant de 35 millions de dollars le 19 janvier à 1,49 million de dollars le 3 mars, soit une baisse de 95%. Parallèlement, les volumes de transactions en chaîne, le nombre d'adresses actives et la TVL, entre autres indicateurs clés, ont également diminué, reflétant davantage une diminution de la liquidité des fonds dans le secteur des Meme, le marché adoptant une approche globale plus prudente.
Figure 10: Le taux d'émission quotidien du jeton Solana Meme est tombé à 4 000, soit une baisse de 65% par rapport au pic de janvier.
Analyse quantitative - Validation de la stratégie MACD standardisée, stratégie de trading de régression vers la moyenne du marché des cryptomonnaies
（Disclaimer：All predictions in this article are based on historical data and market trends, for reference only, and should not be considered as investment advice or a guarantee of future market trends. Investors should fully consider risks and make decisions cautiously when making related investments.）
Cet article présente l'indicateur MACD standardisé et effectue un backtest de la stratégie de trading de régression vers la moyenne sur la paire de trading BTC/USDT. Le MACD standardisé est une amélioration du MACD traditionnel, qui normalise la valeur du MACD dans une plage fixe (généralement entre -1 et +1), rendant l'indicateur plus comparable dans des environnements de marché différents, en se concentrant sur la force et la direction relatives des variations de prix.
Composition et principe fondamental
L'indicateur se compose de deux lignes clés, la ligne MacNorm et la ligne de déclenchement (Trigger). La ligne MacNorm est la ligne principale normalisée, reflétant les variations de la relation entre l'élan à court terme et à long terme du marché. Lorsque la ligne MacNorm est au-dessus de 0, cela indique que l'élan à court terme du marché est plus fort que le long terme ; lorsqu'elle est en dessous de 0, cela indique que l'élan à court terme du marché est plus faible. La ligne de déclenchement est une moyenne mobile pondérée de MacNorm, agissant comme une ligne de signal pour confirmer et filtrer, avec un mouvement plus lisse et généralement en retard par rapport à la ligne MacNorm. La ligne rouge dans le graphique est la (ligne rapide) de MacNorm(, et la ligne verte est la )ligne lente( de déclenchement), et ces deux lignes se situeront entre -1 et +1. Le MACD normalisé utilise plusieurs paramètres clés, chacun jouant un rôle clé différent dans la formule de calcul :
Figure 11: Graphique de l'indicateur MACD
Période de la moyenne mobile rapide Ce paramètre contrôle la période de calcul de la moyenne mobile à court terme. Dans la formule, il affecte directement le calcul de la (FastMA), représentant la tendance des prix à court terme du marché. Une valeur plus petite rend l'indicateur plus sensible aux variations de prix, ce qui permet de capturer plus rapidement les changements de tendance du marché, mais peut également entraîner plus de faux signaux. Lors du calcul du ratio, ce paramètre affecte le numérateur ou le dénominateur du ratio, ce qui influence l'ensemble de la décision sur la dynamique.
Période de la moyenne mobile lente Ce paramètre contrôle la période de calcul de la moyenne mobile longue. Dans la formule, il affecte directement le calcul de la (SlowMA), représentant la tendance des prix à long terme du marché. Une valeur plus élevée offre une perspective de tendance plus lisse, réduisant les faux signaux, mais pouvant entraîner un retard des signaux. La comparaison des lignes rapides et lentes est au cœur du MACD, et ce paramètre détermine le degré de "lenteur".
Période de déclenchement de la ligne Utilisé pour calculer la moyenne mobile pondérée de MacNorm, formant la ligne de déclenchement ###Trigger(, déterminant la sensibilité et le lissage de la ligne de signal. Une valeur plus petite rapproche la ligne de déclenchement de la ligne MacNorm, produisant plus de signaux mais pouvant être plus précoces ; une valeur plus grande produit des signaux plus lisses, moins fréquents mais potentiellement plus fiables.
Cycle de normalisation Il s'agit de la période de rétroaction normalisée, utilisée dans la formule pour calculer MacNorm. L'indicateur cherche les valeurs MAC les plus élevées et les plus basses pendant cette période pour effectuer un calcul de normalisation, ramenant les résultats à une plage de -1 à 1. Une période de normalisation plus longue produit un effet de normalisation plus stable, car elle prend en compte des fluctuations de prix sur une période plus longue ; tandis qu'une période plus courte rend la normalisation plus dynamique, mais peut entraîner des variations fréquentes des valeurs de l'indicateur.
Type de moyenne mobile Décider du type de méthode de calcul de la moyenne mobile à utiliser. Dans la formule, ce paramètre contrôle la méthode de calcul de FastMA et SlowMA par une condition. L'EMA accorde un poids plus élevé aux prix récents, réagissant plus rapidement; le WMA attribue pondération linéaire en fonction du temps; le SMA attribue un poids égal à tous les prix, le rendant plus lisse. Les différentes types de moyennes mobiles ont des caractéristiques de réponse différentes aux variations de prix, ce qui affecte la sensibilité de l'indicateur et le moment de génération des signaux.
Pour des formules de calcul plus détaillées, veuillez vous référer à 【10】
) Stratégies de trading pratiques
La logique centrale de cette stratégie de trading est basée sur la théorie de la "régression vers la moyenne", qui suppose que les prix vont revenir à leur moyenne à long terme, en utilisant l'indicateur MACD standardisé pour déterminer si les prix sont excessivement éloignés. Lorsque l'indicateur rapide des 4 périodes précédentes (MacNorm) est à un niveau élevé (>0.995), mais qu'il passe soudainement en dessous de la ligne de signal lente (Trigger), cela indique que les prix sont probablement allés trop loin. À ce stade, un signal de vente à découvert est émis, avec l'expectative que les prix vont revenir à la moyenne.
La durée de détention est fixée à N périodes de bougies (désignées ci-après par lag_N, N étant la période de détention), la période de backtesting va du 3 mars 2024 au 3 mars 2025, en utilisant les signaux d'indicateur MACD au niveau de 1 minute, sans tenir compte des frais de transaction, etc.
Ce stratégie définit cinq paramètres clés :
Pour trouver la meilleure combinaison de paramètres, nous avons testé les plages suivantes :
De plus, nous avons défini un taux de réussite minimum (supérieur à 55 %) et un nombre de transactions suffisant (plus de 50 par période) comme critères de sélection, pour enfin sélectionner les cinq combinaisons de paramètres présentant le rendement moyen le plus élevé. Cette méthode de sélection en plusieurs étapes permet non seulement de trouver des paramètres plus optimaux, mais également de réduire le risque de surajustement.
Figure 12: Après avoir sélectionné les cinq ensembles de paramètres les plus performants, nous attribuons un poids égal à ces cinq stratégies et traçons le taux de rendement cumulatif. ![])https://s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/gimg.gateimg.com/learn/d523c309724330695de5fdc7310919b85f7002da.webp(
Figure 13: Risk reward Sharpe ratio )
Figure 14: Taux de rendement global ![]###https://s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/gimg.gateimg.com/learn/525cdb962824b14d12888effb0dcb2c8151d99ce.png)
( Résumé des stratégies de trading
Après une analyse de rétro-test, nous avons sélectionné cinq ensembles de paramètres de trading excellents, comme suit :
Nous avons construit ces cinq combinaisons de paramètres d'optimisation en une stratégie de trading globale de poids égal. Les résultats de backtesting montrent que cette stratégie peut générer des rendements stables, quelle que soit la durée de détention. Il est encore plus remarquable que, avec l'allongement de la durée de détention, les rendements montrent une tendance de croissance nette, indiquant que cette stratégie présente des avantages significatifs dans les investissements à long terme.
En analysant le rendement ajusté en fonction du risque pour différentes périodes de détention et la valeur de Sharpe (valeur )) et le taux de rendement total, nous constatons que ces deux mesures sont nettement supérieures pour des périodes de détention supérieures à 30. Cela indique que cette stratégie non seulement génère un rendement total plus élevé sur des périodes de détention plus longues, mais permet également d'obtenir de meilleurs résultats en termes de contrôle du risque.
Résumé
Du 17 février au 3 mars, le marché des crypto-monnaies a connu une forte volatilité, la volatilité du prix du BTC changeant nettement plus élevée que celle de l’ETH et rebondissant rapidement en raison des influences politiques. Le ratio long-short montre que le marché du BTC est favorable, tandis que l’ETH manque de dynamique haussière. Les données sur les positions contractuelles montrent que le trading à effet de levier du BTC est actif, tandis que l’ETH est plus conservateur. Le taux de financement fluctue violemment, reflétant le jeu à long et à court terme sur le marché. Les données de liquidation montrent que le risque de marché est élevé, en particulier la pression de la liquidation des ordres longs. En outre, le marché des pièces de monnaie Solana Meme s’est refroidi, avec une forte baisse des émissions quotidiennes moyennes, indiquant un affaiblissement du sentiment spéculatif.
Dans la section d'analyse quantitative, une stratégie de régression des moyennes construite à partir du MACD standardisé est utilisée. Grâce à des backtests simples et à la sélection des paramètres, cette stratégie peut effectivement identifier les opportunités de correction après une hausse excessive des prix, fournissant ainsi des signaux de vente clairs aux traders. Cependant, toute stratégie de trading doit être appliquée avec prudence, car les fluctuations rapides du marché peuvent rendre la stratégie inefficace. Les traders peuvent améliorer et optimiser davantage la stratégie en fonction de leurs besoins et de leur appétit pour le risque.
Références:
Institut de recherche gate Gate Research est une plateforme complète de recherche sur la blockchain et les crypto-monnaies qui fournit aux lecteurs un contenu approfondi, notamment une analyse technique, des informations pertinentes, des études de marché, des recherches sur l’industrie, des prévisions de tendances et une analyse de la politique macroéconomique.
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