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Análisis de movimientos en sectores poco comunes: observando las señales de emociones extremas, el rebote de las monedas anónimas y de almacenamiento tras una caída excesiva

Uno, contexto del mercado

Recientemente, el ritmo de rotación del mercado se ha acelerado notablemente, con sectores menos populares mostrando actividad en fases. Las principales monedas anónimas DASH y ZEC lideraron la tendencia, seguidas por los representantes del sector de almacenamiento AR y FIL, formando una estructura de corto plazo impulsada por “compras a bajo precio + rebote por sobreventa”.

Al mismo tiempo, las monedas principales BTC y ETH se estabilizan gradualmente en zonas de fondo, con una limpieza de apalancamiento suficiente, y el sentimiento del mercado ha cambiado de una extrema angustia a una actitud cautelosa de espera.

En este contexto, la voluntad de los fondos de apostar por sectores subvalorados ha aumentado, haciendo que los sectores de monedas anónimas y almacenamiento sean los más resistentes en esta ola de rebote.

Dos, correlación entre sentimiento y precio

Basándonos en datos horarios, calculamos el coeficiente de correlación de Pearson entre el indicador de sentimiento (Emo_Z) y la tasa de cambio del precio en la siguiente hora.

Los resultados muestran que ETH y ZEC tienen una correlación de sentimiento especialmente destacada, siendo ZEC la que muestra una correlación positiva significativa entre cambios de sentimiento y cambios de precio (R=0.527), indicando que el sector de monedas anónimas reacciona más sensiblemente a las fluctuaciones del sentimiento del mercado. En otras palabras, cuando el indicador de sentimiento cambia bruscamente, el precio suele reflejarse en sincronía en el corto plazo.

Tres, lógica del modelo y explicación de las señales

El modelo utiliza un marco de estrategia de correlación adaptativa, que cambia automáticamente la dirección de las señales según la relación entre sentimiento y precio de diferentes monedas:

  • Estrategia de tendencia (Momentum): cuando la correlación entre sentimiento y precio es positiva (R ≥ 0), una subida del sentimiento se considera señal de impulso en aumento;
  • Estrategia contraria (Contrarian): cuando la correlación es negativa (R < 0), las zonas de extrema pesimismo se convierten en posibles puntos de compra;
  • El umbral se establece en ±2, correspondiente a extremos en la distribución del sentimiento, activándose solo cuando hay desviaciones fuertes en el sentimiento del mercado.

Este diseño permite que el modelo cambie de lógica en diferentes entornos de mercado, capturando tanto tendencias fuertes en monedas principales como oportunidades de reversión en monedas menos populares.

Cuatro, rendimiento de las pruebas de señal

Durante el período de muestra a principios de noviembre de 2025, el modelo generó 17 señales válidas, de las cuales acertó 11, alcanzando una precisión del 64.71% en la predicción de la dirección del precio en la siguiente hora.

Las señales se concentraron principalmente en el período del 5 al 7 de noviembre, durante la fase de inicio de los sectores de monedas anónimas y almacenamiento, especialmente en ZEC, DASH y AR, que entraron varias veces en zonas extremas de sentimiento.

Algunas señales típicas son las siguientes:

Cinco, conclusiones principales

  • Los sectores de monedas anónimas y almacenamiento lideraron la rotación del mercado, mostrando una estructura de rebote por sobreventa;
  • El indicador de sentimiento Emo_Z en zonas de ±2 puede identificar eficazmente estados extremos del mercado y ofrecer referencias cuantitativas para cambios de fase;
  • El flujo de fondos desde monedas principales hacia monedas menos populares se acompaña de una rápida recuperación del sentimiento y aumento en la eficiencia de las transacciones;
  • Los valores extremos del sentimiento suelen preceder a la formación de “puntos de inflexión en resonancia” con los precios, siendo de alto valor para monitoreo;
  • Se recomienda seguir de cerca oportunidades a corto plazo en sectores con alta elasticidad, como monedas anónimas y almacenamiento, cuando se presenten zonas extremas de sentimiento.

Seis, presentación de gráficos

Los gráficos de doble eje que muestran sentimiento y precio en diferentes monedas ilustran claramente la distribución de señales en distintas fases:

BTC_Price_EmoZ_OnEmoZLine:

DASH_Price_EmoZ_OnEmoZLine:

ETH_Price_EmoZ_OnEmoZLine:

  • Triángulo verde hacia arriba: señal de compra activada en momentos de sentimiento extremadamente bajo;
  • Triángulo rojo hacia abajo: señal de venta en momentos de sobrecalentamiento del sentimiento.

En los gráficos, se observa que la curva de sentimiento de monedas anónimas en la primera quincena de noviembre presenta puntos de inflexión destacados, con señales concentradas y con cierta capacidad predictiva.

Siete, advertencias de riesgo

  • Este informe se basa en análisis de datos históricos y correlaciones estadísticas, sin constituir recomendaciones de inversión;
  • La alta volatilidad de los activos criptográficos puede causar que los indicadores de sentimiento se retrasen o distorsionen en condiciones extremas;
  • Los inversores deben considerar factores macroeconómicos, estructura de fondos y expectativas del mercado para tomar decisiones prudentes.
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