روش های تجزیه و تحلیل قیمت ارزهای دیجیتال

اگر شما تا به حال مقالات تحلیل قیمت ارزهای دیجیتال را خوانده باشید، متوجه خواهید شد که این مقالات دارای نمودارهای هستند که نشان می‌دهند ، چگونه ارزهای دیجیتال بزرگ در طول زمان در برابر ارزهای فیات مانند دلار آمریکا عمل کرده‌اند. در نگاه اول، آن‌ها شبیه خطوطی بی‌معنی هستند که بالا و پایین می‌روند، اما داده‌ها داستانی در مورد این که چگونه رویدادهای اخیر در بازار رمزنگاری قیمت‌ها را تحت‌تاثیر قرار داده و چه اتفاقی ممکن است در آینده رخ دهد را بازگو می‌کند.

تحلیل قیمت ارزهای دیجیتال برای معامله گران بسیار مهم است. تحلیل ها به آن‌ها کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه ای در مورد زمان خرید، فروش و یا حتی نگهداشتن رمزارزهای خود بگیرند.

سه نوع اصلی تجزیه و تحلیل در صنعت رمزنگاری وجود دارد که دنیای تکنولوژی آن‌ها را در دسترس‌تر ساخته‌ و انجام آن‌ها را آسان‌تر کرده است. در واقع، اولین شکل‌های تجزیه و تحلیل در قرن ۱۸ میلادی در آسیا زمانی که برای طرح تغییرات قیمت برنج مورد استفاده قرار گرفت، به وجود آمد.

تحلیل فنی (Technical analysis)

تحلیل فنی شامل تشخیص گرایش‌ها آماری براساس فعالیت‌هایی که در گذشته انجام شده ، بررسی حرکات قیمت و دیگر شاخص‌های حیاتی مانند حجم مبادلات می‌باشد. روشی برای پیش‌بینی قیمت‌ها در بازار از طریق مطالعه وضعیت گذشته بازار است. در این تحلیل از طریق بررسی تغییرات و نوسان‌های قیمت‌ها و حجم معاملات و عرضه و تقاضا می‌توان وضعیت قیمت‌ها در آینده را پیش‌بینی کرد.

تحلیل گران به طور کلی فلسفه ای دارند که در آن قیمت‌ها از گرایش‌ها و اتفاقات گذشته پیروی می‌کنند و آن‌ها از داده‌های خود برای پیش‌بینی اینکه آیا قیمت در آینده نزدیک بالا یا پایین می‌رود، استفاده می‌کنند. به زبان ساده تر، این نوع تحلیل با استفاده از «مطالعه رفتار و حرکات قیمت و حجم سهام در گذشته و تعیین قیمت و روند آینده سهم» صورت می‌پذیرد. تغییرات قیمت سهم با استفاده از پیشینه تاریخی و نمودار توسط تحلیل گر تکنیکی مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌گیرد.

تحلیل تکنیکی (فنی)، با نگاهی به قیمت‌های گذشته و حجم مبادلات در آینده، حرکت‌های قیمت را پیش‌بینی می‌کند. اساس این تحلیل‌ها بر استفاده از نمودار و رابطه‌های ریاضی و هندسی متمرکز است تا بدین گونه روندهای کوچک و بزرگ بدست آید. در این راستا فرصت‌های خرید یا فروش از راه برآورد محدوده نوسانات بازار مشخص می‌شود.

این نوع از تحلیل بیشتر کاربرد کوتاه مدت داشته و برای افرادی توصیه می‌گردد که زمان‌های بیشتری را در بازار سرمایه هستند. در واقع سرمایه‌گذاران با دیدگاه کوتاه مدت از این روش بهره می‌جویند.

تحلیل بنیادین (Fundamental analysis)

تجزیه و تحلیل بنیادی رویکردی متفاوت دارد. در این روش به جای نگاه کردن به اینکه قیمت‌ها در حال حرکت هستند، به عواملی مانند اقتصاد و چگونگی مدیریت یک شرکت، برای تعیین ارزش دارایی نگاه می‌کنند. این روش احساس را از فرآیند حذف می‌کند و به دنبال فلسفه ای است که بازار ممکن است مقدار ارزش را کمتر یا بیش از حد برآورد کند.

وقتی سهام، قراردادهای آتی یا ارز مورد تحلیل بنیادین قرار می‌گیرد، دو رویکرد اساسی وجود دارد: تحلیل پایین به بالا و تحلیل بالا به پایین. این عبارات جهت متمایز کردن چنین تحلیل هایی از سایر تحلیل‌های سرمایه‌گذاری نظیر تحلیل‌های کمی و تکنیکی است. تحلیل بنیادین بر اساس اطلاعات و داده‌های گذشته و فعلی با هدف پیش بینی مالی انجام می‌پذیرد.

اهداف متعددی برای این تحلیل وجود دارد.

۱- تعیین ارزش سهام شرکت و پیش بینی تغییرات آتی قیمت

۲- برآورد عملکرد تجاری

۳- ارزیابی مدیریت و اتخاذ تصمیمات داخلی جهت محاسبه ریسک اعتباری

در تحلیل بنیادین، اساس پیش بینی بر مبنای وقایع و رخدادهای واقعی پایه‌گذاری شده‌است. معامله گر با تحلیل اتفاقات و اخبار دنیای واقعی و بر اساس دانش و استراتژی خود، به پیش بینی بازار می‌پردازد. استراتژی روش محاسبه نقاط ورود به بازار و خروج از آن است. فلسفه تحلیل گران بنیادی این است که تمام تغییرات در قیمتها حتماً یک علت اقتصادی بنیادی دارد. این نوع از تحلیل زمان زیادی نسبت به تحلیل تکنیکال نیاز دارد و معمولاً همراه با جمع‌آوری اطلاعات از منابع مختلف میباشد.

تحلیل احساسی (Sentimental analysis)

تحلیل احساسی بر این اساس است که معامله گران به طور موثر نبض بازیکنان کلیدی مانند مصرف کنندگان روزمره در بازار را می‌گیرند. در حال حاضر، آنالیز احساسی موضوع مورد علاقه زیاد و در حال توسعه است چون کاربردهای عملی بسیاری دارد. از آنجا که انتشار اطلاعات عمومی و خصوصی در اینترنت به طور مداوم در حال افزایش است، تعداد زیادی از متون ابراز عقیده در سایت‌ها، انجمن‌ها، وبلاگ‌ها و رسانه‌های اجتماعی در دسترس هستند.

با کمک سیستم‌های آنالیز احساسی، این اطلاعات بدون ساختار می‌تواند به طور خودکار به داده‌های سازمان‌یافته در مورد محصولات، خدمات، برندها، سیاست و یا هر موضوعی که مردم بتوانند نظرات خود را بیان کنند، تبدیل شود. این داده‌ها می‌توانند برای کاربردهای تجاری مانند آنالیز بازاریابی، روابط‌عمومی، امتیازدهی محصولات خالص، بازخورد محصول، و خدمات مشتری بسیار مفید باشند.

ثبت دیدگاه