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2["`<strong>binance</strong><br>fetch historical prices`"]
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4["`<strong>portfolioAnalytics</strong><br>calculate tracking error`"]
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6["`<strong>set</strong><br>assess risk level`"]
7["`<strong>telegram</strong><br>send tracking error report`"]
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Workflow Diagram

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Start(["`Start`"])
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2["`<strong>binance</strong><br>fetch historical prices`"]
3["`<strong>set</strong><br>prepare returns data`"]
4["`<strong>portfolioAnalytics</strong><br>calculate tracking error`"]
5["`<strong>set</strong><br>transform tracking error result`"]
6["`<strong>set</strong><br>assess risk level`"]
7["`<strong>telegram</strong><br>send tracking error report`"]
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稳定币跟踪误差计算

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稳定币跟踪误差计算

计算跟踪误差，以衡量稳定币价格随时间偏离 $1.00 锚定的程度，提供关于价格稳定性和系统性风险模式的见解。

StablecoinAnalyticsRiskMonitoring

适合谁？

此工作流面向需要衡量稳定币随时间价格稳定性并理解超越瞬时价格波动的系统性风险模式的量化分析师、风险管理人员和 DeFi 研究人员。

这个工作流解决了什么问题？/ 用例

虽然瞬时价格偏差显示当前风险，但跟踪误差揭示了稳定币随时间的稳定性。某些稳定币的瞬时偏差可能很小，但波动性很高（跟踪误差高），这表明存在系统性不稳定性。此工作流使用历史价格数据计算跟踪误差，帮助您识别那些仅从现货价格无法看出的潜在稳定性问题的稳定币。

此工作流的功能

获取历史价格数据（可配置的周期和蜡烛数量，默认：168 小时的 1 小时蜡烛，即 7 天）
使用组合分析计算跟踪误差，以衡量价格随时间相对于 $1.00 基准的偏离情况
计算年化跟踪误差以便标准化比较
根据跟踪误差阈值确定风险等级
发送包含跟踪误差指标、主动收益和风险评估的详尽 Telegram 报告

设置

在配置节点中配置稳定币符号（默认：USDT/USD）
在配置节点中选择交易所（binance 或 okx）和市场类型（spot 或 perpetual）
设置 Kline 间隔（默认：1h 用于每小时数据）和蜡烛数量（默认：168，用于 7 天的每小时数据）
配置年化因子（默认：365 用于按日数据）以标准化跟踪误差计算
Telegram 聊天 ID 将在运行时自动注入

使用的节点

Binance - Get OHLCV Data: 获取用于技术分析的历史 OHLCV（开盘、最高、最低、收盘、成交量）数据
System - Code Box (Sandbox Execution): 在安全沙箱中执行 JavaScript 代码。可结合现有节点实现复杂逻辑
PortfolioAnalytics - Calculate Tracking Error: 计算投资组合与基准之间的跟踪误差，使用 portfolioReturns,benchmarkReturns,annualizationFactor
Telegram - Send Telegram Message: 使用 _chatId、message 及可选参数通过 Telegram 机器人 API 发送文本消息