Avant de rédiger ces données, j’ai communiqué à plusieurs reprises et confirmé cette question avec l’équipe d’ingénierie de Glassnode. Enfin, j’ai finalement compris qu’il s’agit d’un ensemble d’algorithmes qui ont été ajustés par des entités. J’ai pris une capture d’écran de l’historique spécifique du chat, et je vais m’y référer ensemble.
C’est-à-dire qu’après ajustement de l’entité, la fourniture de détenteurs à long terme est définie par la date d’achat moyenne de l’entité.
L’objectif était d’améliorer le seuil de classification élevé généré par le critère rigide de 155 jours et de le transformer en une courbe de facteur de pondération lisse. En particulier, une fonction logique avec un point médian de 155 jours et une largeur de transition de 10 jours est utilisée.
L’algorithme spécifique est décrit ici :
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Avant de rédiger ces données, j’ai communiqué à plusieurs reprises et confirmé cette question avec l’équipe d’ingénierie de Glassnode. Enfin, j’ai finalement compris qu’il s’agit d’un ensemble d’algorithmes qui ont été ajustés par des entités. J’ai pris une capture d’écran de l’historique spécifique du chat, et je vais m’y référer ensemble.
C’est-à-dire qu’après ajustement de l’entité, la fourniture de détenteurs à long terme est définie par la date d’achat moyenne de l’entité.
L’objectif était d’améliorer le seuil de classification élevé généré par le critère rigide de 155 jours et de le transformer en une courbe de facteur de pondération lisse. En particulier, une fonction logique avec un point médian de 155 jours et une largeur de transition de 10 jours est utilisée.
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