บทความต้นฉบับจาก การวิจัย Presto
การรวบรวม|Odaily Planet Daily Golem ( @web3_golem )
ประเด็นสำคัญ:
การแจ้งเตือนของ Whale ได้รับความนิยมเนื่องจากธุรกรรมออนไลน์ขนาดใหญ่มักถูกมองว่าเป็นสารตั้งต้นและขายสัญญาณสำหรับการขายโทเค็นที่กำลังจะเกิดขึ้น เพื่อประเมินข้อเรียกร้องเหล่านี้ Presto Research ได้วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงราคาของ BTC, ETH และ SOL หลังจากการฝากเงินจำนวนมากไปยัง Binance
จากการวิเคราะห์การถดถอย ค่า R-squared ระหว่างเงินฝากการค้าขนาดใหญ่และการเปลี่ยนแปลงราคาที่ตามมานั้นต่ำ (ตั้งแต่ 0.0017 ถึง 0.0537) การลดข้อมูลเงินฝากจาก VC และ MM (ผู้ดูแลสภาพคล่อง) จะช่วยเพิ่มค่า R-squared เล็กน้อย แต่ประโยชน์ในทางปฏิบัติเนื่องจากสัญญาณการซื้อขายยังคงมีจำกัด การค้นพบนี้ชี้ให้เห็นอย่างชัดเจนว่าการฝากของวาฬเพื่อการแลกเปลี่ยนขาดอำนาจในการคาดการณ์ในฐานะสัญญาณการซื้อขายที่เชื่อถือได้
ตัวบ่งชี้ออนไลน์มีประสิทธิภาพในรูปแบบอื่น เช่น การวิเคราะห์พื้นฐานของบล็อกเชน ติดตามกระแสทางการเงินที่ผิดกฎหมาย หรือการอธิบายความผันผวนของราคา เมื่อนักลงทุนมีความคาดหวังที่เป็นจริงมากขึ้นเกี่ยวกับความสามารถและข้อจำกัดของตัวชี้วัดเหล่านี้เท่านั้น พวกเขาจึงจะให้บริการอุตสาหกรรมได้ดีขึ้น
หนึ่งในความแตกต่างที่สำคัญระหว่างสินทรัพย์ดิจิทัลและสินทรัพย์อื่น ๆ คือความพร้อมใช้งานสาธารณะของบันทึกธุรกรรม ซึ่งจัดเก็บไว้ในบัญชีแยกประเภทแบบกระจาย ความโปร่งใสของบล็อคเชนนี้นำไปสู่การเกิดขึ้นของเครื่องมือที่หลากหลายที่ใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติที่เป็นเอกลักษณ์นี้ และเครื่องมือเหล่านี้ถูกจัดอยู่ในหมวดหมู่ ข้อมูลออนไลน์ เครื่องมือหนึ่งดังกล่าวคือ “Whale Alert” ซึ่งเป็นบริการที่แจ้งเตือนธุรกรรม crypto บนเชนขนาดใหญ่โดยอัตโนมัติ สิ่งเหล่านี้ได้รับความนิยมเนื่องจากการเทรดขนาดใหญ่มักถูกมองว่าเป็นปูชนียบุคคลของกิจกรรมการขายที่กำลังจะเกิดขึ้น และดังนั้นจึงถือเป็น สัญญาณการขาย โดยเทรดเดอร์
รายงานนี้ประเมินความถูกต้องของสมมติฐานที่ยอมรับโดยทั่วไปนี้ หลังจากภาพรวมโดยย่อของบริการแจ้งเตือนวาฬยอดนิยมในตลาด เราจะวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างเงินฝากในธุรกรรมขนาดใหญ่และราคาของ BTC, ETH และ SOL ต่อไปเราจะนำเสนอผลการวิเคราะห์และให้ข้อสรุปและข้อเสนอแนะหลัก
ภาพรวมการแจ้งเตือนปลาวาฬ
Whale Alerts หมายถึงบริการที่ติดตามและรายงานธุรกรรมการเข้ารหัสลับขนาดใหญ่ บริการเหล่านี้เกิดขึ้นเมื่อระบบนิเวศของสกุลเงินดิจิทัลพัฒนาขึ้น ซึ่งสะท้อนถึงการยอมรับอย่างสูงของผู้เข้าร่วมตลาดเกี่ยวกับคุณลักษณะด้านความโปร่งใสของบล็อกเชน
ประวัติศาสตร์
คำว่า ปลาวาฬ ได้รับความนิยมในหมู่ผู้ใช้ Bitcoin นักขุด และนักลงทุนในยุคแรก ๆ (เช่น Satoshi Nakamoto, Winklevoss Twins, F 2 Pool, Mt. Gox) สะสม Bitcoin จำนวนมาก ในตอนแรก ผู้ที่ชื่นชอบบล็อคเชนติดตามธุรกรรมขนาดใหญ่ผ่านเบราว์เซอร์บล็อคเชน เช่น Blockchain.info และแบ่งปันข้อมูลนี้ในฟอรัม เช่น Bitcointalk หรือ Reddit ข้อมูลนี้มักจะใช้เพื่ออธิบายความผันผวนที่สำคัญของราคา Bitcoin
ในช่วงตลาดกระทิงปี 2017 เนื่องจากจำนวนการค้าวาฬและธุรกรรมขนาดใหญ่เพิ่มขึ้น จึงมีความจำเป็นเร่งด่วนสำหรับโซลูชันการตรวจสอบอัตโนมัติ ในปี 2018 ทีมพัฒนาในยุโรปได้เปิดตัวเครื่องมือที่เรียกว่า Whale Alert ซึ่งสามารถติดตามธุรกรรม crypto ขนาดใหญ่บนบล็อกเชนหลาย ๆ ตัวแบบเรียลไทม์ และส่งการแจ้งเตือนผ่าน X, Telegram และเว็บ เครื่องมือนี้ได้รับความสนใจอย่างรวดเร็วจากผู้เข้าร่วมตลาด และกลายเป็นบริการสำหรับผู้ที่มองหาสัญญาณการซื้อขายที่ดำเนินการได้
ที่มา: Whale Alert (@whale_alert)
สมมติฐานพื้นฐาน
หลังจากความสำเร็จของ Whale Alert ก็มีแพลตฟอร์มมากมายในช่วงหลายปีที่ผ่านมาที่นำเสนอบริการที่คล้ายกัน ดังที่แสดงด้านล่าง แม้ว่าแพลตฟอร์มใหม่จำนวนมากได้เพิ่มคุณสมบัติเพิ่มเติมเพื่อให้บริบทสำหรับการแจ้งเตือน Whale Alert ดั้งเดิมยังคงมุ่งเน้นไปที่การแจ้งเตือนแบบเรียลไทม์ที่เรียบง่าย และยังคงเป็นบริการที่ได้รับความนิยมสูงสุด ดังที่เห็นได้จากการติดตามจำนวนมากใน ดังที่เห็นได้ คุณลักษณะทั่วไปของบริการทั้งหมดเหล่านี้ก็คือ พวกเขาอาศัยสมมติฐานที่ว่าธุรกรรมออนไลน์ขนาดใหญ่ (โดยเฉพาะการแลกเปลี่ยนเงินฝาก) บ่งชี้ถึงการขายที่ใกล้จะเกิดขึ้น
บริการแจ้งเตือนวาฬกระแสหลัก แหล่งข้อมูล: Whale Alert, Lookonchain, Glassnode, Santiment, X, Presto Research
การประเมินความถูกต้องของสัญญาณ
ผู้เสนอบริการ Whale Alert โต้แย้งว่าการโอนสินทรัพย์ออนไลน์ไปยังการแลกเปลี่ยนมักจะเกิดขึ้นก่อนการชำระบัญชี และดังนั้นจึงเป็นสัญญาณการขายที่มีประสิทธิภาพ เพื่อตรวจสอบสมมติฐานนี้ เราได้วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงของราคาสินทรัพย์ดิจิทัลหลังจากที่เงินฝากจำนวนมากเข้าสู่การแลกเปลี่ยน รูปต่อไปนี้เป็นพารามิเตอร์หลักของการวิเคราะห์ สมมติฐานก็คือหากเงินฝากเพื่อการซื้อขายจำนวนมากทำหน้าที่เป็นสัญญาณการซื้อขายที่เชื่อถือได้ ควรสังเกตความสัมพันธ์ที่ชัดเจนระหว่างเงินฝากและราคาสินทรัพย์ที่สอดคล้องกัน
วิเคราะห์พารามิเตอร์หลัก แหล่งที่มา: Presto Research
สินทรัพย์ การแลกเปลี่ยน ระยะเวลาการวิเคราะห์ และเกณฑ์การฝากเงิน
การวิเคราะห์ของเรามุ่งเน้นไปที่สินทรัพย์ดิจิทัลหลักสามรายการ ได้แก่ BTC, ETH และ SOL และราคา USDT บน Binance ระหว่างวันที่ 1 มกราคม 2021 ถึง 27 ธันวาคม 2024 กรอบเวลานี้ได้รับเลือกให้สอดคล้องกับระยะเวลาการดำเนินงานของที่อยู่กระเป๋าเงินที่ Binance ใช้เพื่อรวบรวมเงินฝากในปัจจุบัน
เกณฑ์การฝากเงิน ถูกกำหนดตามการวิเคราะห์ข้อมูลการแลกเปลี่ยน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ตามขีดจำกัด 50 ล้านดอลลาร์สหรัฐ 50 ล้านดอลลาร์สหรัฐ และ 20 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ที่กำหนดโดย Whale Alert สำหรับวาฬ BTC, ETH และ SOL ตามลำดับ เราได้ลดเกณฑ์การฝากเงินลงเหลือ 20 ล้านดอลลาร์สหรัฐ และ 20 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ตามลำดับ ล้าน ซึ่งตรงกับส่วนแบ่ง 40% ของปริมาณการซื้อขายสปอตทั่วโลกของ Binance
ประเภทเอนทิตี
นอกจากนี้เรายังวิเคราะห์เงินฝากของหน่วยงานที่รู้จักโดยเฉพาะ และทำการวิเคราะห์เดียวกันกับตัวอย่างข้อมูลที่แคบลงเพื่อตรวจสอบว่าเงินฝากของหน่วยงานบางประเภทแสดงความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นยิ่งขึ้นกับการเคลื่อนไหวของราคาหรือไม่ หน่วยงานเหล่านี้ได้รับการระบุตัวตนผ่าน Arkham Intelligence และเสริมด้วยการสืบสวนของเราเอง ดังที่แสดงด้านล่าง
เอนทิตีที่มีที่อยู่ที่ทราบ ที่มา: Arkham Intelligence, Presto Research
วัดผลกระทบของตลาด
เพื่อประเมินแรงกดดันในการขายเงินฝากของวาฬ เราได้ตั้งสมมติฐานดังต่อไปนี้:
แรงกดดันในการขายจะแสดงออกมาภายในกรอบเวลาที่กำหนด หลังจากที่เงินฝากที่มากกว่าเกณฑ์ได้รับการยืนยันทางออนไลน์ เราวิเคราะห์ช่วงเวลาสองช่วงเวลา: หนึ่งชั่วโมงและหกชั่วโมง
การเบิกถอนสูงสุด (MDD) ในช่วงเวลาที่กำหนดจะถูกใช้เป็นการวัดผลกระทบของราคาเงินฝาก (หากมี) เพื่อกรองสัญญาณรบกวนในช่วงเวลานั้นอย่างมีประสิทธิภาพ
ผลลัพธ์
ผลการวิเคราะห์แสดงในรูปต่อไปนี้:
ผลกระทบของการฝากวาฬ BTC (ทั้งหมด):
ที่มา: Binance, Dune Analytics, Presto Research
ผลกระทบของการฝากวาฬ BTC (VC และ MM เท่านั้น):
ที่มา: Binance, Dune Analytics, Presto Research
ผลกระทบของเงินฝากวาฬ ETH (ทั้งหมด):
ที่มา: Binance, Dune Analytics, Presto Research
ผลกระทบของการฝากวาฬ ETH (VC และ MM เท่านั้น):
ที่มา: Binance, Dune Analytics, Presto Research
ผลกระทบจากเงินฝากวาฬ SOL (ทั้งหมด):
ที่มา: Binance, Dune Analytics, Presto Research
ผลกระทบของเงินฝากวาฬ SOL (VC และ MM เท่านั้น):
ที่มา: Binance, Dune Analytics, Presto Research
ประเด็นสำคัญ
ที่มา: Binance, Dune Analytics, Presto Research
รูปด้านบนสรุปผลลัพธ์ของสถิติข้างต้นและสรุปได้ 3 ข้อดังต่อไปนี้:
เงินฝากแลกเปลี่ยนขนาดใหญ่สามารถคาดการณ์ได้น้อยกว่าการลดราคา : ค่า R-squared สำหรับทั้ง 12 สถานการณ์แสดงพลังการทำนายที่อ่อนแอมากและอยู่ในช่วงตั้งแต่ 0.0017 ถึง 0.0537
การฝาก VC และ MM อาจเป็นสัญญาณทำนายที่ดีขึ้นเล็กน้อย : ค่า R-squared ปรับปรุงในส่วนนี้ของข้อมูล แต่การปรับปรุงนี้อาจเป็นผลมาจากสัญญาณรบกวนตัวอย่างที่ลดลงและไม่ใช่ความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นอย่างแท้จริง นอกจากนี้ ค่าสัมบูรณ์ยังคงต่ำ ซึ่งบ่งชี้ถึงประสิทธิภาพในทางปฏิบัติที่จำกัดในฐานะสัญญาณการซื้อขาย
เงินฝากวาฬของ ETH ส่วนใหญ่มาจาก VC และ MM โดยคิดเป็น 61% ของเงินฝาก ETH วาฬ (เช่น 879 จาก 538) ในขณะที่ BTC มีเพียง 13% และ SOL 32% สิ่งนี้สะท้อนถึงลักษณะของสินทรัพย์ที่แตกต่างกัน: ETH มีอัตราการหมุนเวียนที่สูงกว่าเนื่องจากการใช้งาน Web3 ที่หลากหลาย (เช่น ค่าธรรมเนียมก๊าซ, การปักหลัก, การปักหลัก DeFi และสื่อ Swap) ในขณะที่ BTC มีความเสถียรมากกว่าในฐานะที่เก็บสินทรัพย์ที่มีมูลค่า
สรุปแล้ว
เพื่อให้มั่นใจว่าวิธีการวิเคราะห์ของเรามีข้อจำกัดบางประการ และการวิเคราะห์การถดถอยก็มีข้อจำกัดโดยธรรมชาติ และการอาศัยค่า R-squared เพียงอย่างเดียวในการสรุปผลอาจทำให้เข้าใจผิดได้ในบางครั้ง
แต่ต้องบอกว่า การวิเคราะห์นี้เมื่อรวมกับบริบทและการสังเกตส่วนบุคคล แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าเงินฝากของวาฬในการแลกเปลี่ยนขาดอำนาจในการคาดการณ์เพียงพอที่จะทำหน้าที่เป็นสัญญาณการซื้อขายที่เชื่อถือได้ นอกจากนี้ยังให้ข้อมูลเชิงลึกแก่เราเกี่ยวกับการใช้งานตัวชี้วัดออนไลน์ในวงกว้างอีกด้วย
แม้ว่าตัวบ่งชี้ออนไลน์จะเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าอย่างไม่ต้องสงสัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการวิเคราะห์พื้นฐานของบล็อคเชนหรือติดตามกระแสการเงินที่ผิดกฎหมาย แต่ก็มีประโยชน์ในการตีความการเคลื่อนไหวของราคาภายหลังข้อเท็จจริงด้วย อย่างไรก็ตาม การใช้พวกมันเพื่อทำนายการเปลี่ยนแปลงของราคาในระยะสั้นนั้นเป็นอีกเรื่องหนึ่งโดยสิ้นเชิง ราคาเป็นหน้าที่ของอุปสงค์และอุปทาน และเงินฝากจากอัตราแลกเปลี่ยนเป็นเพียงหนึ่งในหลายปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อด้านอุปทาน ถ้ามีเลย การค้นพบราคาเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งได้รับผลกระทบจากปัจจัยพื้นฐาน โครงสร้างตลาด ปัจจัยด้านพฤติกรรม (เช่น ความรู้สึก ความคาดหวัง) และสัญญาณรบกวนแบบสุ่ม
ในตลาดสกุลเงินดิจิตอลที่มีความผันผวนสูง ซึ่งผู้เข้าร่วมมองหากลยุทธ์การซื้อขายที่ เข้าใจผิด อยู่ตลอดเวลา จะมีผู้ชมที่ดึงดูดผู้ชมด้วย ความมหัศจรรย์ ของตัวชี้วัดออนไลน์อยู่เสมอ ในขณะที่ผู้ให้บริการข้อมูลที่ “กระตือรือร้นเกินไป” บางรายกระตือรือร้นที่จะพูดเกินจริงตามคำสัญญาของแพลตฟอร์มของตน แต่ตัวชี้วัดแบบออนไลน์จะสามารถตอบสนองอุตสาหกรรมได้ดีขึ้นเฉพาะเมื่อนักลงทุนมีความคาดหวังตามความเป็นจริงเกี่ยวกับความสามารถและข้อจำกัดของเครื่องมือเหล่านี้
