WEB3 Mint To Be Podcast : Analyse des données off-chain en pratique

Animateur : Partenaire de recherche chez Alex Mint Ventures

Invité : Colin, trader libre, chercheur en données off-chain.

Date d'enregistrement : 2025.2.15

Bonjour à tous, bienvenue dans WEB3 Mint To Be. Ici, nous continuons à interroger et à réfléchir en profondeur, afin de clarifier les faits, d'explorer la réalité et de rechercher un consensus dans le monde du WEB3. Nous clarifions la logique derrière les sujets d'actualité, offrons des perspectives qui pénètrent au-delà des événements eux-mêmes et introduisons des angles de réflexion variés.

Déclaration : Le contenu discuté dans cet épisode de podcast ne représente pas les opinions des institutions des invités, et les projets mentionnés ne constituent pas des conseils d'investissement.

Alex: Cet épisode est un peu spécial, car nous avons précédemment discuté de nombreux sujets concernant des pistes ou des projets spécifiques, et avons également échangé sur certaines narrations cycliques, comme celles sur les memes. Mais aujourd'hui, nous allons discuter de l'analyse des données off-chain, en particulier de l'analyse des données off-chain de BTC. Nous allons examiner de près son mécanisme de fonctionnement, ses indicateurs clés, et apprendre sa méthodologie. Dans l'épisode d'aujourd'hui, nous mentionnerons de nombreux concepts relatifs aux indicateurs, en les énumérant au début de la version écrite pour faciliter la compréhension de tous.

Quelques indicateurs de données et concepts mentionnés dans ce podcast :

Prix réalisé ( : calculé sur la base du prix pondéré au moment du dernier mouvement de Bitcoin sur la chaîne, reflète le coût historique de Bitcoin sur la chaîne, adapté pour évaluer l'état global des bénéfices/pertes du marché.

URPD : distribution des prix réalisée. Utilisé pour observer la distribution des prix des jetons BTC.

RUP)Profit non réalisé relatif( : Le profit non réalisé relatif. Utilisé pour mesurer le ratio des profits non réalisés de tous les détenteurs de Bitcoin par rapport à la capitalisation totale du marché.

Cointime True Market Mean Price : un indicateur de prix moyen on-chain basé sur le système Cointime Economics, visant à évaluer plus précisément la valeur à long terme de BTC en introduisant le "poids du temps" de Bitcoin, par rapport au prix du marché actuel de BTC, et au prix réalisé )Realized Price(, le True Market Mean Price dans le système Cointime prend également en compte l'impact du temps, ce qui le rend adapté aux prix sur de grands cycles de BTC.

Shiller ECY : Un indicateur de valorisation proposé par le lauréat du prix Nobel d'économie Robert Shiller, utilisé pour évaluer le potentiel de rendement à long terme du marché boursier et mesurer l'attractivité des actions par rapport à d'autres actifs, dérivé de l'indicateur de bénéfice de Shiller )CAPE(, qui prend principalement en compte l'impact de l'environnement des taux d'intérêt.

) Opportunité d'apprendre l'analyse des données off-chain

Alex : Aujourd'hui, notre invité est le trader libre et chercheur de données off-chain, Colin. Commençons par demander à Colin de saluer notre auditoire.

Colin: Bonjour à tous, tout d'abord merci à Alex pour l'invitation. J'étais un peu surpris quand j'ai reçu cette invitation, car je suis un petit investisseur anonyme, sans titre particulier, et je fais simplement mes propres transactions dans l'ombre. Je m'appelle Colin, et je gère un compte sur Twitter appelé M. Beig, où je partage principalement des enseignements sur les données off-chain, des analyses concernant la situation actuelle du marché, ainsi que des concepts de trading. J'ai à peu près trois façons de me définir : la première est celle d'un trader orienté par les événements, je réfléchis souvent à des stratégies de trading basées sur des événements ; la deuxième est celle d'un analyste de données off-chain, c'est aussi le contenu que je partage principalement sur Twitter ; la troisième est plus conservatrice, je me considère comme un investisseur indiciel, je choisis de consacrer une partie de mes fonds au marché boursier américain, en utilisant cette partie des fonds pour réduire la volatilité globale de ma courbe d'actifs tout en maintenant une certaine défense dans ma position globale. Voilà donc comment je me positionne.

Alex: Merci à Colin pour sa présentation. J'ai invité Colin à participer à l'émission parce que j'ai vu sur Twitter ses analyses de données on-chain sur le Bitcoin, ce qui m'a beaucoup inspiré. C'est un sujet dont nous avons peu parlé auparavant, et c'est aussi un aspect qui me manque dans mon propre domaine. J'ai lu sa série d'articles et j'ai trouvé sa logique claire et ses propos fondés, donc je l'ai invité. Je tiens à rappeler à tout le monde que, aujourd'hui, que ce soit moi ou les opinions de l'invité, elles sont très subjectives, et les informations et opinions peuvent changer à l'avenir. Différentes personnes peuvent interpréter les mêmes données et indicateurs de manière différente. Le contenu de cet épisode ne doit pas être considéré comme un conseil d'investissement. Ce programme mentionnera certaines plateformes d'analyse de données, uniquement en tant que partage personnel et exemples, sans recommandation commerciale. Ce programme n'a reçu aucun parrainage commercial de la part de plateformes. Passons au sujet principal et parlons de l'analyse de données on-chain des actifs cryptographiques. Comme mentionné, Colin est un trader, dans quelles circonstances as-tu commencé à te familiariser et à apprendre l'analyse de données on-chain des actifs cryptographiques?

Colin: Je pense que cette question devrait être divisée en deux parties. D'abord, la première, je crois que peu importe qui est autour de moi, tant que c'est quelqu'un qui souhaite entrer ou qui est déjà dans le marché financier, y compris moi-même, l'objectif principal devrait toujours être de gagner de l'argent, d'utiliser les bénéfices pour améliorer sa qualité de vie. Donc ma philosophie a toujours été constante, c'est-à-dire que j'apprends tout ce qui peut aider à mes bénéfices. De cette manière, j'augmente la valeur d'attente de mon système de trading global, en d'autres termes, j'apprends ce qui peut rapporter de l'argent. La deuxième partie, au début, le contact avec les données on-chain était simplement le fruit du hasard, il y a environ six ou sept ans, je ne comprenais rien du tout, je regardais ceci, je regardais cela. En explorant divers domaines, j'ai vu des théories de recherche très intéressantes que je voulais apprendre, et à l'époque, j'ai aussi découvert par hasard qu'il y avait un domaine appelé analyse de données on-chain lié au Bitcoin, alors j'ai commencé à étudier et à rechercher. Au fur et à mesure que j'apprenais, je combinai les connaissances acquises dans d'autres domaines, principalement dans la partie développement de trading quantitatif, en les intégrant aux données on-chain, puis en développant quelques modèles de trading, pour enfin intégrer ces modèles dans mon propre système de trading.

Alex: Alors, depuis que tu as commencé à te familiariser avec l'analyse de données off-chain, combien d'années as-tu à peu près consacrées à un apprentissage et une recherche systématiques jusqu'à présent?

Colin: Je pense que c'est difficile à définir, en fait je n'ai jamais vraiment étudié de manière systématique. Parce que depuis le début jusqu'à présent, j'ai rencontré un problème, c'est que je n'ai en fait jamais vu d'enseignement systématique. Depuis que j'ai découvert ce domaine, il y a probablement plusieurs années, j'avais remarqué quelque chose, mais je ne l'ai pas approfondi, j'ai juste lu deux ou trois articles pour comprendre ce sujet. Après un certain temps, je suis revenu voir des contenus plus approfondis, à ce moment-là je me concentrais sur d'autres choses, puis je suis revenu ici, j'ai trouvé cela assez intéressant, alors j'ai continué à étudier. Je n'ai pas eu de temps d'apprentissage systématique, c'est juste un assemblage d'informations.

Alex: Je comprends, alors depuis combien de temps as-tu étudié les données off-chain avant de les appliquer à tes investissements réels ?

Colin: Cette limite est assez difficile à définir, mais je pense que cela approche le cycle de deux rondes de Bitcoin... mais on ne peut pas vraiment parler de deux rondes, cela dépend de si l'on commence à définir à partir d'un marché haussier ou d'un marché baissier. J'ai commencé à m'y intéresser autour de 2020, 2019, mais à cette époque, il n'y avait pas d'application réelle, car je n'osais pas, je n'étais pas encore très familier avec ce sujet, mais j'avais déjà commencé à apprendre.

La valeur et le principe de l'analyse des données off-chain

Alex: Compris. Nous allons aborder de nombreux concepts spécifiques concernant l'analyse des données off-chain, y compris certains indices. Quelles sont les plateformes d'observation des données off-chain que vous utilisez généralement au quotidien ?

Colin: J'utilise principalement un site, c'est Glassnode. Pour faire simple, c'est un service payant. Il y a deux niveaux de tarification, l'un est la version professionnelle qui est assez chère, je pense qu'elle coûte plus de 800 dollars par mois. Le deuxième, je l'ai un peu oublié, coûte environ une trentaine à une quarantaine de U par mois. Il existe également une version gratuite, mais les informations disponibles dans la version gratuite sont en réalité très limitées. Bien sûr, en plus de Glassnode, il y a beaucoup d'autres options, mais j'ai finalement choisi celui-ci parce qu'au début, lors de ma sélection et de mes recherches, ce site correspondait le mieux à mes attentes.

Alex: Je comprends, après avoir consulté beaucoup d'informations de Colin, je me suis moi-même inscrit sur Glassnode et suis devenu membre payant. En effet, je trouve que leurs données sont très riches et que la réactivité est également assez bonne. Alors, parlons de la deuxième question, tu as mentionné que tu es un trader, tu attaches de l'importance à l'aide qu'il apporte à la pratique de l'investissement. Quelle est la valeur fondamentale de l'analyse des données off-chain dans tes investissements ? Quels sont les principes sous-jacents ? Peux-tu nous en parler ?

Colin: D'accord. Tout d'abord, parlons du premier point, à savoir la valeur et le principe de l'analyse des données on-chain. Je prévois de les combiner, car c'est en fait assez simple. Dans notre marché financier traditionnel, que ce soit pour échanger des actions, des contrats à terme, des options sur obligations, même de l'immobilier, ou certaines matières premières, le Bitcoin a une différence fondamentale avec eux, c'est qu'il utilise la technologie blockchain. La valeur la plus importante et la plus souvent évoquée de cette technologie est sa transparence. Toutes les informations sur le transfert de Bitcoin sont publiques et transparentes, donc vous pouvez voir directement on-chain, par exemple, 300 Bitcoins passant d'une adresse à une autre, ce qui peut être vérifié sur un explorateur de blockchain. Bien que je ne puisse pas savoir qui se cache derrière cette série d'adresses, cela n'est pas important, car en réalité, aucun individu unique ne peut influencer la tendance et le mouvement du prix du Bitcoin. Donc, normalement, lorsque nous étudions les données on-chain, nous regardons dans l'ensemble du marché, nous observons sa tendance, le consensus et le comportement de la communauté. Même si je ne sais pas qui se cache derrière telle ou telle adresse, je peux analyser les flux de jetons en agrégeant toutes les adresses, afin de voir s'ils ont réalisé des profits ou des pertes, comment se porte leur situation financière, et à quel niveau de prix ils sont plus enclins à acheter de grandes quantités de Bitcoin ou à quel niveau de prix ils n'aiment pas acheter du Bitcoin. Ces données sont en fait visibles. À mon avis, c'est la plus grande valeur de l'analyse des données on-chain du Bitcoin par rapport à d'autres marchés financiers, car d'autres marchés ne peuvent pas faire cela.

Alex: En effet, c'est très important. Comme nous investissons dans les cryptomonnaies, tout comme nous regardons les actions ou d'autres produits, nous devons également analyser les fondamentaux. Comme vous l'avez dit, les données off-chain sont transparentes, tout le monde peut les observer. Si d'autres investisseurs professionnels regardent les données off-chain et que vous ne le faites pas, cela équivaut à avoir un atout très important en moins dans vos investissements.

données d'analyse off-chain difficiles

Alex : Lorsque vous réalisez une analyse de données off-chain en pratique, quels sont selon vous les principaux défis et difficultés que vous pourriez rencontrer ?

Colin : Je pense que cette question est très bien posée, et j'ai l'intention de répondre en deux parties. La première partie est relativement facile à résoudre, il y a un point qui est assez difficile dans l'apprentissage, à savoir les connaissances de base. Pour la plupart des gens, y compris moi à l'époque, comme je l'ai mentionné précédemment, il est très difficile de trouver un enseignement véritablement systématique. Bien sûr, je n'ai pas demandé en personne s'il y avait des cours payants de ce type, mais même s'il y en avait, je n'aurais probablement pas osé acheter, car je fais du trading depuis un certain temps maintenant et je n'ai pas tendance à payer pour acheter des cours. Je n'ai jamais été exposé à des cours d'enseignement systématique, donc tout le contenu doit être exploré et découvert par soi-même. Il existe de nombreux types de données off-chain, et dans le processus de recherche, ma philosophie personnelle est de comprendre les méthodes de calcul et les principes derrière chaque indicateur que j'ai consulté. C'est en fait un processus très chronophage, car lorsque vous voyez un indicateur particulier, il vous fournira une formule de calcul, mon idée est de comprendre ce que cette formule de calcul essaie de dire, pourquoi elle a été conçue de cette manière. Une fois que j'ai compris ces indicateurs, je dois ensuite faire une deuxième chose appelée sélection. Si quelqu'un a de l'expérience dans le développement de stratégies quantitatives ou a étudié des indicateurs, il saura qu'une chose est vraie, c'est que la corrélation entre de nombreux indicateurs est très élevée. Une corrélation trop élevée peut poser un problème, car cela peut facilement introduire du bruit dans l'interprétation, ou vous pourriez surinterpréter. Par exemple, supposons que j'ai un système d'alerte de sommet, ce système d'alerte pourrait avoir 10 signaux numérotés de 1 à 10, supposons que la corrélation entre les signaux 1 à 4 est trop élevée, cela peut poser un problème. Par exemple, si le prix du Bitcoin a connu un certain type de mouvement aujourd'hui.