계절성 분석

6개 데이터 소스

각 심볼에 대해 최대 10년 이상의 일일 OHLCV 데이터를 집계합니다. 데이터는 캘린더 월, 분기 및 요일별로 그룹화되어 여러 시간대에 걸쳐 반복되는 패턴을 보여줍니다.

겹치는 연도 라인

계절성 패턴 차트는 각 연도의 누적 YTD 수익률을 별도의 라인으로 겹쳐 표시합니다. 라인이 모여 있는 곳은 패턴이 강함을 나타냅니다. 발산하는 라인은 계절성 규범을 깬 연도를 보여주며, 이는 종종 거시적 이벤트와 관련이 있습니다.

승률 + 크기

승률은 월이 양수로 마감된 빈도를 보여줍니다. 평균 수익률은 크기를 보여줍니다. 75% 승률과 +2% 평균은 50% 승률과 +15% 평균보다 더 신뢰할 수 있습니다 — 후자는 단일 이상치 연도에 의해 주도됩니다.

계절적 패턴 (오버레이)

각 색상 선은 한 해의 누적 수익률을 나타냅니다. 굵은 흰색 선은 선택한 기간 내 모든 연도의 평균값입니다. 개별 연도 선이 평균 주변에 밀집되어 있을 때 계절적 패턴은 신뢰할 수 있음입니다. 넓게 분산되어 있다면 해당 패턴은 노이즈가 많음 — 한두 개의 특이한 연도에 의해 주도된 것입니다.

수직 점선 은 오늘 날짜를 표시합니다. 이 선 오른쪽에 있는 부분은 올해 남은 기간에 대한 계절성 예측을 보여줍니다.

월별 수익률 막대 그래프

녹색 막대는 역사적으로 평균 양의 수익률을 기록한 달, 빨간색 막대는 평균 음의 수익률을 기록한 달을 나타냅니다. 보라색 승률 라인 오른쪽 축은 해당 월이 양수였던 연도의 백분율을 보여줍니다. 이는 평균보다 더 유용할 때가 많은데, 단 한 번의 100% 이상의 월이 평균을 극적으로 왜곡할 수 있기 때문입니다.

다음과 같은 월을 찾으세요 모두 막대가 녹색이고 승률이 60% 이상인 경우. 이들은 가장 일관되게 수익성이 좋은 계절적 기간입니다.

분기별 및 요일별

분기별 데이터는 세 달을 단일 성과 숫자로 집계합니다. 이는 광범위한 계절적 체계(예: '4분기 랠리' 또는 '여름 침체')를 식별하는 데 유용합니다. 요일별 패턴은 주간 미세 구조를 포착합니다: 월요일의 기관 재조정, 주말의 소매 활동, 금요일의 옵션 만기 효과 등이 있습니다.

다중 자산 히트맵

히트맵은 상위 10개 이상의 암호화폐 자산의 계절적 패턴을 동시에 비교합니다. 다음을 찾으세요 수직 녹색 열 (시장 전체가 상승하는 경향이 있는 월)과 빨간색 열 (시장 전체의 약세). 열에서 벗어난 개별 셀은 자산별 계절적 이점을 보여줍니다. 예를 들어, 시장이 일반적으로 약세인 2월에 강세를 보이는 알트코인과 같은 경우입니다.

과거 != 미래

과거 실적이 미래 결과를 보장하지 않습니다. 계절적 패턴은 통계적 경향일 뿐 확실성이 아닙니다. 역사적 승률이 80%인 월도 여전히 손실을 보는 해가 있을 수 있습니다. 항상 계절성을 가격 행동, 기본 요소, 위험 관리와 함께 하나의 입력으로 사용하세요.

제한된 역사

암호화폐는 전통적인 자산보다 역사가 훨씬 짧습니다. BTC는 약 12년의 신뢰할 수 있는 데이터가 있고, 대부분의 알트코인은 3-5년의 데이터가 있습니다. 작은 표본 크기는 단 하나의 이상치 연도가 추가되거나 제거될 때 평균이 극적으로 변할 수 있음을 의미합니다. 더 안정적인 패턴을 원한다면 5년 이상의 기간을 선호하세요.

체계 변화

거시적 사건(연준 정책 변화, 규제, 블랙 스완 사건)은 계절적 패턴을 완전히 무효화할 수 있습니다. 비트코인 반감기 주기는 자체적인 4년 리듬을 만들어 달력 계절성을 증폭하거나 취소할 수 있습니다. 항상 현재의 거시적 체계가 데이터가 다루는 역사적 기간과 일치하는지 확인하세요.