सूचित ट्रेडिंग का पता लगाना और भविष्य के लिक्विडेशन डेटा, कीमत की कार्रवाई की अस्थिरता को बढ़ाने वाले लिक्विडिटी वॉइड का एक बड़ा संकेतक हैं।
बिटकॉइन के टॉक्सिक ऑर्डर फ्लो (TOF) का विशेषज्ञ विश्लेषण: प्रभाव और निवारण
क्रिप्टो में, जैसे कि अधिक पारंपरिक स्टॉक बाजारों में, बाजार के प्रतिभागियों को दो श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है। सूचित व्यापारी बनाम अनसूचित व्यापारी। जैसे-जैसे सूचित व्यापारियों की ट्रेडिंग गतिविधि बढ़ती है, यह संकेत देता है कि एक आगामी मूल्य परिवर्तन होगा।
TOF की उत्पत्ति
टॉक्सिक ऑर्डर फ्लो का अध्ययन अक्सर VPIN: वॉल्यूम समन्वयित सूचित ट्रेडिंग की संभावना के विश्लेषण के माध्यम से किया जाता है। इसे 2012 में ईस्ले, प्राडो और ओ'हारा द्वारा सिद्धांतित और विकसित किया गया था, VPIN ने सूचित ट्रेडिंग की संभावना (PIN, 1992) पर उनके पिछले काम पर आधारित किया।
द किंगफिशर, उनके शोध से प्रेरित होकर, क्रिप्टोक्यूरेंसी ट्रेडिंग गतिविधियों के लिए एक ऐसा मॉडल अपनाया, जिससे दिलचस्प निष्कर्ष निकाले जा सके।
TOF क्या है?
किसी दिए गए बाजार में ट्रेडों की दर का विश्लेषण करके। कोई यह पहचान सकता है कि ऑर्डर फ्लो का एक हिस्सा सूचित व्यापारियों का है, साथ ही उनका अनुपात कुल ट्रेडिंग वॉल्यूम के मुकाबले। जितनी अधिक संभावना और कहा गया वॉल्यूम सूचित है, उतनी ही अधिक संभावना है कि अस्थिरता में एक स्पाइक जल्द ही होगा, बशर्ते कि एक नई सूचना घटना हुई हो। "सूचित व्यापारियों की जानकारी" जितनी प्रासंगिक होगी, वॉल्यूम असंतुलन उतना ही मजबूत होगा।
लेखकों के अवलोकन के अनुसार, एक बात ध्यान में रखने वाली है, हालांकि VPIN सूचित ट्रेडिंग और विषाक्तता का एक मजबूत संकेतक है, इसका निरपेक्ष मूल्य काफी "बेमतलब" है। किसी को एक-दूसरे के बीच विभिन्न VPIN संख्याओं की तुलना करनी चाहिए बजाय VPIN स्तरों को स्वतंत्र रूप से विचार करने के।
टॉक्सिक ऑर्डर फ्लो उस तथ्य को संदर्भित करता है कि बाजार के प्रतिभागी सूचित व्यापारियों को नुकसान पर तरलता प्रदान कर रहे हैं। एक सामान्य उदाहरण होगा खुदरा FOMO करना एक एलोन मस्क के ट्वीट या अन्य वायरल सोशल मीडिया पोस्ट या पंप और डंप योजना के बाद, जिसके दौरान सामूहिक FOMO अंततः सूचित व्यापारियों द्वारा सेट किए गए स्थायी आदेशों को भर देता है।
जियांग जिनझी (2015) द्वारा दस्तावेजित, TOF और उच्च-आवृत्ति तरलता के बीच एक सकारात्मक फीडबैक लूप है। एक नकारात्मक तरलता झटका (जैसे लिक्विडेशन 🎣) स्थानीय रूप से VPIN को बढ़ाता है, जिसके परिणामस्वरूप आगे की तरलता निकासी होती है, और संभावना है कि आगे के लिक्विडेशन होंगे। लिक्विडेशन क्लस्टर के पास पहुंचते समय VPIN घटनाओं पर ध्यान दें जैसा कि किंगफिशर के लिक्विडेशन मानचित्रों में दर्शाया गया है। इसके अलावा, उच्च ऑर्डर फ्लो विषाक्तता के दौरान, मार्केट मेकर अपने स्प्रेड को चौड़ा करने की प्रवृत्ति रखते हैं, जिससे स्थानीय अस्थिरता और बढ़ जाती है।
पाठ्यपुस्तक लिक्विडेशन शिकार और TOF:
30 मई को, सुबह जल्दी, बिटकॉइन की कीमत 8 घंटे में 6% से अधिक बढ़ गई। क्या लिक्विडेशन और टॉक्सिक ऑर्डर फ्लो यह समझाने की पेशकश कर सकते हैं कि क्या हुआ?
1: पहले पंप से ठीक पहले, हम देख सकते हैं कि कीमत के ठीक ऊपर एक शॉर्ट लिक्विडेशन क्लस्टर बना हुआ है (बॉक्स 1) यह तरलता पहले "छोटे पंप" द्वारा कैप्चर की गई, जिसने स्थानीय तरलता को मजबूरन निकाल दिया।
2: टॉक्सिक ऑर्डर फ्लो बनना शुरू होता है → मार्केट मेकर धीरे-धीरे तरलता को हटा देते हैं (बॉक्स 2)
3: एक शॉर्ट टर्म लिक्विडेशन मैप (optical_opti) खींचने से दिखाता है कि पिछले उच्च के ठीक नीचे एक नया शॉर्ट लिक्विडेशन क्लस्टर बना हुआ है (बॉक्स 3)
4: जैसे-जैसे स्थानीय तरलता निकलती है, टॉक्सिक ऑर्डर फ्लो और बढ़ता है, फिर से, जैसे ही #3 का लिक्विडेशन क्लस्टर कैप्चर होता है, मार्केट मेकर अपने स्प्रेड को और बढ़ाते हैं और तरलता को हटा देते हैं।
5: सभी शॉर्ट को लिक्विडेट करो 🎣
खेलने के लिए धन्यवाद!
पाठ्यपुस्तक लिक्विडेशन शिकार + टॉक्सिक ऑर्डर फ्लो
किंगफिशर के TOF का उपयोग कैसे करें
टॉक्सिक ऑर्डर फ्लो 29–05–2022 || 1 मिनट का समय
जैसा कि ऊपर दिए गए 1 मिनट के कैंडल के स्क्रीनशॉट में देखा जा सकता है, टॉक्सिक ऑर्डर फ्लो में स्पाइक ओवर-एक्सटेंडेड प्राइस एक्शन की घटनाओं को दिखाते हैं, जो स्थानीय रूप से अर्थ पुनरावृत्त करने के लिए होते हैं। कोई स्थानीय अर्थ पुनरावृत्ति का "आसान" व्यापार कर सकता है और त्वरित स्कैल्प्स से लाभ उठा सकता है। नोट: हरा क्षेत्र VWAP बैंड का प्रतिनिधित्व करता है जैसा कि https://pro.thekingfisher.io/ पर उपलब्ध है।
हालांकि टॉक्सिक ऑर्डर फ्लो आगामी अस्थिरता का एक बहुत ही अल्पकालिक संकेतक है, लेकिन यह उच्च समय सीमा (जैसे नीचे दिए गए 4 घंटे की समय सीमा) में भी उपयोगी साबित हुआ है।
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