Viena iš rizikos valdymo sričių, kurią aktyviai stengiuosi tobulinti, yra kriptovaliutų turto istorinio elgesio analizė ir rizikos modelių ištraukimas iš praeities duomenų. Tokioje nepastovioje rinkoje kaip kriptovaliutos, istoriniai kainų pokyčiai ir ankstesnių lėšų nuėmimų intensyvumas gali aiškiai parodyti turto elgsenos riziką ateityje.
Siekdamas sustiprinti šį įgūdį, sutelkiu dėmesį į tris pagrindinius rodiklius:
Maksimalus išskaitymas (MDD):
Supratimas apie blogiausią istorinį kiekvieno turto nuosmukį padeda man įvertinti, kaip smarkiai jis gali kristi ekstremaliomis sąlygomis.
Savaitės ir mėnesio IG analizė:
Tyrinėdamas grąžos modelius skirtingais laikotarpiais, galiu nustatyti, ar turtas turi cikliškas tendencijas, ar elgiasi labai nenuspėjamai.
Elgsenos rizikos modeliavimas, pagrįstas praeities modeliais:
Aš naudoju istorines kiekvieno turto reakcijas panašiomis rinkos sąlygomis, kad įvertinčiau dabartinį jo rizikos lygį. Kai žinau, kaip moneta elgėsi per ankstesnius nepastovumo šuolius ar streso laikotarpius, galiu susidaryti tikroviškesnį jos dabartinės rizikos profilio vaizdą.
Mano tikslas yra sukurti tikslesnę rizikos padidėjimo numatymo sistemą, remiantis elgsena.
