Log in
Start nu

Technische Documentatie

Inhoudsopgave

1.  Introductie

2.  Methodologie

3.  Gegevensbronnen

4.  Marktcyclusanalyse

5.  Berekening van Scenario's  
Bullish Scenario
Neutraal Scenario
Bearish Scenario

6.  Halvingscyclus en Correcties

7.  Toepassingsbereik en Beperkingen

8.  Samenvatting

1. Introductie

Dit document presenteert de methodologie en berekeningen achter het cryptocurrency prijsvoorspellingsmodel. Het model is ontwikkeld om prijsprojecties te genereren voor cryptocurrencies vanaf een bepaalde startdatum en -prijs, rekening houdend met verschillende marktscenario's en de cyclische aard van cryptomarkten.

Het model presenteert drie scenario's (bullish, neutraal en bearish) en biedt maandelijkse prijsprojecties die rekening houden met marktcyclussen, de Bitcoin halvingscyclus en correctiepatronen.

2. Methodologie

Het model is ontwikkeld volgens deze stappen:

1.  Historische Data-analyse: Analyse van historische prijsgegevens van 15 cryptocurrencies over een periode van 7 jaar (2017-2024)

2.  Marktcyclus Identificatie: Bepaling van bullish, neutrale en bearish marktperiodes

3.  Groeipercentage Berekening: Berekening van representatieve groeipercentages voor elk scenario

4.  Cyclische Modellering: Modellering van toekomstige cycli op basis van historische patronen

5.  Halvingseffect Integratie: Toevoeging van de invloed van Bitcoin halvings op de gehele markt

6.  Correctie-integratie: Implementatie van correcties in alle scenario's

Deze methodologie produceert een voorspellingsmodel dat prijsprojecties genereert voor elke willekeurige cryptocurrency, startend vanaf een specifieke prijs en datum.

3. Gegevensbronnen

Het model is ontwikkeld op basis van historische prijsgegevens van 15 cryptocurrencies over de periode 2017-2024:

1.  ETH (Ethereum)

2.  BCH (Bitcoin Cash)

3.  XRP

4.  Litecoin

5.  Cardano

6.  IOTA

7.  Dash

8.  NEM

9.  Monero

10.  Bitcoin Gold

11.  Stellar

12.  EOS

13.  Neo

14.  Ethereum Classic

15.  TRON

De dataset bestaat uit prijzen op verschillende tijdstippen, waaronder jaarwisselingen, waardoor jaarlijkse groeipercentages konden worden berekend.

4. Marktcyclusanalyse

Uit de analyse van de historische gegevens zijn de volgende marktcyclussen geïdentificeerd:

Bullish Jaren (Sterke Positieve Groei)

  2019-2020: Gemiddelde groei van +171.7% over alle munten

  2020-2021: Gemiddelde groei van +199.7% over alle munten

Neutrale Jaren (Gematigde Groei)

  2022-2023: Gemiddelde groei van +57.9% over alle munten

  2023-2024: Gemiddelde groei van +49.8% over alle munten

Bearish Jaren (Negatieve Groei)

  2017-2018: Gemiddelde daling van -83.4% over alle munten

  2021-2022: Gemiddelde daling van -65.5% over alle munten

De analyse toonde ook aan dat de crypto-markt een cyclisch patroon volgt met een gemiddelde duur van ongeveer 3,5 jaar, bestaande uit:

 Bullish fase: ~2 jaar

 Bearish fase: ~1,5 jaar

Deze cyclische patronen vormen de basis voor de voorspellingsmodellen.

5. Berekening van Scenario's

Voor elk scenario (bullish, neutraal en bearish) zijn specifieke groeipercentages berekend op basis van de historische data. Hieronder wordt uiteengezet hoe deze berekeningen tot stand zijn gekomen.

Bullish Scenario

Stap 1: Identificatie van Bullish Jaren

Uit de dataset werden de jaren 2019-2020 en 2020-2021 geïdentificeerd als de meest bullish periodes, met vrijwel alle cryptocurrencies die sterke positieve groei vertoonden.

Stap 2: Berekening van Jaarlijkse Groeipercentages 2019-2020:

 ETH: +471.3%

 BCH: +66.8%

 XRP: +15.8%

 Litecoin: +202.4%

 Cardano: +500.0%

 IOTA: +81.3%

 Dash: +148.8%

 NEM: +425.0%

 Monero: +248.9%

 Bitcoin Gold: +33.3%

 Stellar: +225.0%

 EOS: +11.5%

 Neo: +67.1%

 Ethereum Classic: +19.0%

 TRON: +200.0%

Gemiddelde groei 2019-2020: +171.7%

2020-2021:

 ETH: +401.9%

 BCH: +25.7%

 XRP: +281.8%

 Litecoin: +17.7%

 Cardano: +638.9%

 IOTA: +313.8%

 Dash: +32.4%

 NEM: -57.1%

 Monero: +59.2%

 Bitcoin Gold: +475.0%

 Stellar: +107.7%

 EOS: +8.6%

 Neo: +83.1%

 Ethereum Classic: +560.0%

 TRON: +166.7%

Gemiddelde groei 2020-2021: +199.7%

Totaal gemiddelde bullish groei: +185.7%


Stap 3: Aanpassing voor Modeltoepassing

Voor het model werd een iets conservatievere jaarlijkse groei van +150% gekozen als representatief voor

het bullish scenario, om extreme uitschieters te temperen en rekening te houden met mogelijk minder extreme toekomstige bull runs.

Stap 4: Omzetting naar Maandelijks Groeipercentage

Het jaarlijkse groeipercentage van +150% werd omgezet naar een maandelijks percentage met de formule voor samengestelde groei:

Maandelijks groeipercentage = (1 + Jaarlijks groeipercentage)^(1/12) - 1

Maandelijks bullish percentage = (1 + 1.5)^(1/12) - 1 = 2.5^(1/12) - 1 ≈ 0.0770 of 7.70% per maand

Stap 5: Toepassing in Verschillende Marktfasen

In het bullish scenario wordt het maandelijkse groeipercentage van 7.70% als volgt toegepast:  In bullish marktfasen: 100% (7.70% per maand)

 In neutrale marktfasen: 70% (5.39% per maand)  In bearish marktfasen: 30% (2.31% per maand)

  Tijdens correcties: Negatieve percentages (-5% tot -10% per maand)

 

Neutraal Scenario

Stap 1: Identificatie van Neutrale Jaren

Uit de dataset werden de jaren 2022-2023 en 2023-2024 geïdentificeerd als neutrale periodes, gekenmerkt door gematigde groei.

Stap 2: Berekening van Jaarlijkse Groeipercentages 2022-2023:

 ETH: +96.3%

 BCH: +180.6%

 XRP: +85.3%

 Litecoin: +35.8%

 Cardano: +116.0%

 IOTA: +76.5%

 Dash: +28.9%

 NEM: +33.3%

 Monero: +24.1%

 Bitcoin Gold: +80.0%

 Stellar: +50.0%

 EOS: +10.8%

 Neo: +59.4%

 Ethereum Classic: +40.0%

 TRON: +120.0%

Gemiddelde groei 2022-2023: +57.9%

2023-2024:

 ETH: +42.5%

 BCH: +59.3%

 XRP: +231.7%

 Litecoin: +7.7%

 Cardano: +57.4%

 IOTA: -3.3%

 Dash: -32.8%

 NEM: -35.0%

 Monero: +12.9%

 Bitcoin Gold: -50.6%

 Stellar: +175.0%

 EOS: -16.3%

 Neo: +27.1%

 Ethereum Classic: +21.6%

 TRON: +127.3%
Gemiddelde groei 2023-2024: +49.8%
Totaal gemiddelde neutrale groei: +53.9%


Stap 3: Aanpassing voor Modeltoepassing

Voor het model werd een jaarlijkse groei van +50% gekozen als representatief voor het neutrale scenario,

wat dicht bij het berekende gemiddelde ligt.

Stap 4: Omzetting naar Maandelijks Groeipercentage

Het jaarlijkse groeipercentage van +50% werd omgezet naar een maandelijks percentage:

Maandelijks neutraal percentage = (1 + 0.5)^(1/12) - 1 = 1.5^(1/12) - 1 ≈ 0.0342 of 3.42% per maand

Stap 5: Toepassing in Verschillende Marktfasen

In het neutrale scenario wordt het maandelijkse groeipercentage van 3.42% als volgt toegepast:  In bullish marktfasen: 130% (4.45% per maand)

 In neutrale marktfasen: 100% (3.42% per maand)  In bearish marktfasen: 50% (1.71% per maand)

  Tijdens correcties: Negatieve percentages (-7% tot -15% per maand)

 

Bearish Scenario

Stap 1: Identificatie van Bearish Jaren

Uit de dataset werden de jaren 2017-2018 en 2021-2022 geïdentificeerd als de meest bearish periodes, met vrijwel alle cryptocurrencies die significante dalingen vertoonden.

Stap 2: Berekening van Jaarlijkse Groeipercentages 2017-2018:

 ETH: -82.4%

 BCH: -93.5%

 XRP: -84.3%

 Litecoin: -86.6%

 Cardano: -94.3%

 IOTA: -92.9%

 Dash: -92.5%

 NEM: -94.5%

 Monero: -86.0%

 Bitcoin Gold: -95.6%

 Stellar: -73.2%

 EOS: -72.1%

 Neo: -90.0%

 Ethereum Classic: -82.1%

 TRON: -50.0%

Gemiddelde daling 2017-2018: -83.4%

2021-2022:

 ETH: -67.7%

 BCH: -77.2%

 XRP: -59.5%

 Litecoin: -54.1%

 Cardano: -81.2%

 IOTA: -85.8%

 Dash: -66.7%

 NEM: -66.7%

 Monero: -45.2%

 Bitcoin Gold: -78.3%

 Stellar: -70.4%

 EOS: -73.7%

 Neo: -73.5%

 Ethereum Classic: -54.5%

 TRON: -37.5%
Gemiddelde daling 2021-2022: -65.5%
Totaal gemiddelde bearish daling: -74.5%


Stap 3: Aanpassing voor Modeltoepassing

Voor het model werd een minder extreme jaarlijkse daling van -50% gekozen als representatief voor het

bearish scenario, om rekening te houden met mogelijk minder extreme toekomstige bear markets.

 

Stap 4: Omzetting naar Maandelijks Groeipercentage

Het jaarlijkse groeipercentage van -50% werd omgezet naar een maandelijks percentage:

Maandelijks bearish percentage = (1 - 0.5)^(1/12) - 1 = 0.5^(1/12) - 1 ≈ -0.0561 of -5.61% per maand

Stap 5: Toepassing in Verschillende Marktfasen

In het bearish scenario wordt het maandelijkse groeipercentage van -5.61% als volgt toegepast:  In bullish marktfasen: 30% (-1.68% per maand)

 In neutrale marktfasen: 70% (-3.93% per maand)  In bearish marktfasen: 100% (-5.61% per maand)  Tijdens versterkte dalingen: Tot -10% per maand

6. Halvingscyclus en Correcties

Halvingseffect

Het model integreert het effect van de Bitcoin halving (gepland voor mei 2028) op de bredere cryptomarkt. Hoewel Bitcoin zelf niet in de geanalyseerde dataset zat, is het halvingseffect een breed marktfenomeen dat ook altcoins beïnvloedt.

Het halvingseffect wordt berekend met de formule:

Versterkingsfactor = 1 + (0,5 * (1 - |maanden tot halving| / 3))

 

Dit geeft:

 Op de halvingsdatum: 50% extra groei

 1 maand voor/na halving: 33% extra groei

 2 maanden voor/na halving: 17% extra groei

  3 maanden voor/na halving: geen extra groei

 

Correcties

Het model bevat ook correcties in alle scenario's, gebaseerd op historische patronen:

In Bullish Scenario

 Kleine correcties (-5% per maand): Periodiek, bijv. in dec 2024 - jan 2025

  Grote correcties (-10% per maand): Na significante stijgingen, bijv. juni-juli 2028 na de halving

In Neutraal Scenario

  Middelgrote correcties (-7% tot -15% per maand): Periodiek, bijv. juni-juli 2028

In Bearish Scenario

 Versnelde dalingen (tot -10% per maand): In de kern van bearish periodes  Kleine herstelrally's (2-3% groei): Tussen langere bearish periodes

7. Toepassingsbereik en Beperkingen

Toepassingsbereik

Dit model is ontwikkeld voor:

 Simuleren van de prijsontwikkeling

Beperkingen

Het model kent de volgende beperkingen:

1.  Historisch Gebaseerd: Het model is gebaseerd op historische data en patronen, die mogelijk niet representatief zijn voor toekomstige ontwikkelingen.

2.  Cyclische Aanname: Het model gaat uit van herhalende marktcycli, terwijl de cryptomarkt evolueert.

3.  Geen Individuele Crypto-analyse: Het model differentieert niet tussen specifieke eigenschappen van individuele cryptocurrencies.

4.  Externe Factoren: Het model houdt geen rekening met externe factoren zoals regelgeving, technologische doorbraken, of macroeconomische ontwikkelingen.

8. Samenvatting

Het cryptocurrency prijsvoorspellingsmodel biedt een data-gestuurde benadering voor het projecteren van toekomstige cryptoprijzen in verschillende marktscenario's. Het model is gebaseerd op de historische prestaties van 15 cryptocurrencies over een periode van 7 jaar en integreert belangrijke marktkenmerken zoals cycli, correcties en halvingseffecten.

De resulterende prijsprojecties bieden een simulatie van mogelijke prijsontwikkelingen, van optimistisch (bullish) tot pessimistisch (bearish), met een middenscenario (neutraal). Deze prijsprojecties zijn geen indicatie van toekomstige prestaties.

Dit document is bedoeld voor educatieve en informatieve doeleinden en biedt geen financieel advies. Cryptovaluta zijn zeer volatiele beleggingen met aanzienlijke risico's.