トップ研究者の暗号マクロ解析手法を公開

トピック: トップ研究者の暗号マクロ分析手法を明らかにする

ゲスト:

1. ZnQ_626
   • LUCIDA 創設者
   • 2019 デジタル資産トレーディング リーグ シーズン 1 混合戦略グループ チャンピオンを獲得
   • 2020 TokenInsight世界的な資産の定量化コンペティション、4月に準優勝、5月にチャンピオン、複合戦略グループでシーズン3位
   • 2021 TokenInsight x KuCoinグローバル資産定量化コンペティション、複合戦略グループでシーズン3位
2. Vivienna @ VV_watch
   • BuilderRocket Accelerator Research Partner
   • 2017 年に業界参入
   • 元 Foxconn のブロックチェーン投資ファンドで投資調査を行っています
   • 元 Huobi Defi 研究者
   • マクロ研究に夢中
3. HighFreedom @highfree2028
   • 2016 年に業界参入
   •コンピューターと金融の総合的なバックグラウンド
   • 現在は証券会社の研究員
   • ドルベースの流動性分析とサイクルタイミングのマクロ分析が得意
4. Albert @assassinaden
   • クオンツプライベートエクイティファンドマネージャー
   • 元外資系クオンツリサーチャー為替市場、統計的な裁定取引と相対価値戦略を実行します
   • 非デルタ戦略とマクロ調査が得意です
   • 応答サイクルと強気と弱気を行き来する能力に注意してください

マクロ分析フレームワークを明らかにします

Zheng@LUCIDA :

仮想通貨業界の発展に伴い、市場とマクロ経済の相関性はますます高くなっており、市場を分析する上でマクロはますます重要な不可欠な部分となっています。今日は特にマクロ関連の話をしたいと思います。最初の質問から始めましょう。マクロ経済を分析するための独自のフレームワークと方法論、およびその基礎となるロジックを共有するようお願いします。

HighFreedom:

暗号指向のマクロ分析は 2 つの部分で構成されます。最初のタイプはオフサイト (非暗号ネイティブ) マクロ、2 番目のタイプはオンサイト マクロ (暗号ネイティブ)、コアは BTC です。 -チェーンデータ分析)

最初のタイプのオフサイトマクロでは、私の分析フレームワークは逆三角形に似ており、3 つのレベルに分かれています。

最初のレイヤーは、雇用、GDP、インフレ、PCEなどのさまざまなデータです。

第 2 レベルはデータを要約することです。最初のレイヤーのデータは乱雑に見えるかもしれませんが、実際には、最終的にあらゆる種類のデータを 2 つのカテゴリ (経済の良いデータと悪いデータ、およびインフレの高いデータと低いデータ) に分類することができます。なぜなら、金融政策（金利引き下げ、バランスシートの縮小と拡大など）を策定する連邦準備制度と財政政策（政府のお金の使い方など）を策定する財務省の最終目標は、財政政策を最大化することだからです。雇用と物価の安定。言い換えれば、これら 2 つの機関の中心的な目標は、経済が十分に良好でインフレが抑制されていることを確認することです。

3 番目の層は、米ドルの流動性の具体的な構成とその将来の期待です。米ドルの流動性の主な構成要素には、銀行準備金、連邦準備制度のバランスシート、財務省の残高、翌日物リバースレポ口座の残高が含まれます。現在および将来の米ドルの流動性状況を判断するには、これらの要因の変化と、財務省が発行する四半期ごとの借り換えに関する発表に注意を払う必要があります。

さらに、雇用と物価という2つの中核要素はある程度相互に影響を及ぼします。例えば、FRBは利下げするかバランスシート縮小を中止するかを決定する際に、雇用とインフレの両方のデータを考慮することになる。したがって、米ドルの流動性の変化をより正確に予測するには、これらのデータの包括的な分析を行う必要があります。四半期ごとの借り換え発表やさまざまな経済データを通じて、財務省と連邦準備制度の運営をより深く理解し、それによって米ドルの流動性の将来の傾向を予測することができます。

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