Gözden Kaçırmayın

SOMIAğı ve Huobi Global İş Birliği ile SOMI Token Alım Satım Yarışması BaşlıyorSOMIAğı ve Huobi Global İş Birliği ile SOMI Token Alım Satım Yarışması Başlıyor

Opsiyon Piyasalarında Risk Analizi Daha Detaylı Hale Geliyor


Blockchain analiz şirketi Glassnode, opsiyon piyasalarına ilişkin veri analizlerinde önemli bir güncellemeye gitti. Yeni geliştirilen metodoloji, yatırımcıların Bitcoin ve altcoin'lerdeki risk algısını daha detaylı ve granüler bir şekilde analiz etmesine olanak tanıyor. Bu analizlerin yatırım önerisi olmadığı özellikle vurgulanmalıdır.


Alım ve Satım Opsiyonları Artık Ayrı Ayrı İncelenebiliyor


Yeni sistemle birlikte, 5 gün (5D) ve 50 gün (50D) vadeleri için alım (call) ve satım (put) opsiyon bacakları ayrı ayrı değerlendirilebiliyor. Bu ayrıştırma, piyasanın belirli bir vade için yön beklentisini çok daha net ortaya koyuyor.


Farklı Varlık Sınıfları Arasında Risk Karşılaştırması


Güncellemenin bir diğer kritik getirisi, yatırımcıların farklı kripto varlıkları arasındaki risk profilini karşılaştırabilmesi. Bu karşılaştırma, sermayenin hangi varlıklara daha güvenli aktığını veya hangilerinde riskten kaçınmanın arttığını gösteren önemli bir gösterge haline geliyor.


Altcoin Volatilite Döngüleri Takip Edilebilecek


Analiz araçları, altcoin'lerdeki oynaklık (volatility) döngülerini ve yatırımcı tercihlerindeki rotasyonları izlemeyi kolaylaştırıyor. Piyasa katılımcıları, risk iştahının Bitcoin'den altcoin'lere kaydığı veya tam tersi durumlarda oluşan hareketleri daha net gözlemleyebilecek.


Vade Yapısından Net Sinyaller Alınabiliyor


Glassnode'un veri sunumundaki en dikkat çekici iyileştirme, vade yapısı (term structure) sinyallerindeki netlik. Artık 1 hafta (1w) ile 6 ay (6m) arasındaki farklı vadeler için açık ve anlaşılır sinyaller elde edilebiliyor. Kısa ve orta vadeli piyasa beklentileri arasındaki farklar bu sayede belirginleşiyor.


Sistematik Stratejiler İçin İstikrarlı Veri Girişi


Son olarak, yeni analiz çerçevesi, algoritmik ve sistematik yatırım stratejileri geliştirenler için istikrarlı ve güvenilir veri girdileri sağlıyor. Bu da, otomatik karar mekanizmalarının daha sağlam veriler üzerine inşa edilmesine olanak tanıyor.