過去の取引所の為替データに頼ってETHのトレーディング戦略をバックテストしているなら、このデータ更新に注意してください。📉
Coin Metricsは最近、イーサリアムのStandard Flow Metricsの履歴を、創世記（genesis）から作り直しました。新たに発見された取引所ウォレットを特定することで、過去の供給の移動をより高い精度で再構築できる一方で、トレーダーにとって大きな落とし穴があります。それが「改訂バイアス（revision bias）」です。
今日ダウンロードされたチャートには、取引が行われた後に集められた主体（エンティティ）情報が反映されています。今日の洗練された指標でバックテストすると、当時には利用できなかった「未来」のアドレスデータを使って取引しているのと同じです。歪んだシグナル検証を避けるために、アナリストはデータの世代（バージョン）を分離するか、Point-in-Time（PIT）指標に頼る必要があります。
アルゴリズムトレーダーや定量研究者にとって、この区別を見落とすと、ライブ市場では再現できない過度に楽観的な戦略パフォーマンスにつながる可能性があります。
オンチェーン指標をテストする際に、先読みバイアス（look-ahead bias）をどう扱っていますか？Point-in-Timeデータに頼っていますか、それとも単純な値動き（プライスアクション）に固執していますか？
#Ethereum #Crypto #Onchain #tradingStrategy
Coin Metricsは最近、イーサリアムのStandard Flow Metricsの履歴を、創世記（genesis）から作り直しました。新たに発見された取引所ウォレットを特定することで、過去の供給の移動をより高い精度で再構築できる一方で、トレーダーにとって大きな落とし穴があります。それが「改訂バイアス（revision bias）」です。
今日ダウンロードされたチャートには、取引が行われた後に集められた主体（エンティティ）情報が反映されています。今日の洗練された指標でバックテストすると、当時には利用できなかった「未来」のアドレスデータを使って取引しているのと同じです。歪んだシグナル検証を避けるために、アナリストはデータの世代（バージョン）を分離するか、Point-in-Time（PIT）指標に頼る必要があります。
アルゴリズムトレーダーや定量研究者にとって、この区別を見落とすと、ライブ市場では再現できない過度に楽観的な戦略パフォーマンスにつながる可能性があります。
オンチェーン指標をテストする際に、先読みバイアス（look-ahead bias）をどう扱っていますか？Point-in-Timeデータに頼っていますか、それとも単純な値動き（プライスアクション）に固執していますか？
#Ethereum #Crypto #Onchain #tradingStrategy