WEB3 Mint To Be Podcast: Phân tích dữ liệu on-chain thực chiến
Người dẫn chương trình: Đối tác nghiên cứu Alex Mint Ventures
Khách mời: Colin, nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi
Thời gian ghi hình: 2025.2.15
Xin chào mọi người, chào mừng đến với WEB3 Mint To Be. Tại đây, chúng tôi liên tục đặt câu hỏi và suy nghĩ sâu sắc, làm rõ sự thật, khám phá thực tế và tìm kiếm sự đồng thuận trong thế giới WEB3. Chúng tôi giúp mọi người làm rõ logic phía sau các vấn đề nóng, cung cấp cái nhìn thấu tỏ về bản chất của sự kiện, và đưa ra nhiều góc độ suy nghĩ khác nhau.
Tuyên bố: Nội dung mà chúng tôi thảo luận trong tập podcast này không đại diện cho quan điểm của các tổ chức mà các khách mời tham gia, các dự án được đề cập cũng không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
Alex: Chương trình hôm nay có chút đặc biệt, vì trước đây chúng ta đã thảo luận rất nhiều về các chủ đề liên quan đến các lĩnh vực hoặc dự án cụ thể, cũng như trao đổi một số câu chuyện định kỳ, chẳng hạn như trước đây chúng ta đã đề cập đến meme. Nhưng hôm nay chúng ta sẽ thảo luận về phân tích dữ liệu trên chuỗi, đặc biệt là phân tích dữ liệu chuỗi của BTC. Chúng ta sẽ xem xét gần gũi cách thức hoạt động của nó, các chỉ số quan trọng, và học hỏi phương pháp của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng ta sẽ đề cập đến nhiều khái niệm liên quan đến chỉ số, và sẽ liệt kê những khái niệm này ở phần đầu của phiên bản văn bản để thuận tiện cho mọi người hiểu.
Một số chỉ số và khái niệm được đề cập trong tập podcast này:
Giá thực hiện (: Được tính toán dựa trên giá trị trọng số của lần di chuyển trên chuỗi cuối cùng của Bitcoin, phản ánh chi phí lịch sử trên chuỗi của Bitcoin, phù hợp để đánh giá tình trạng lợi nhuận/thua lỗ tổng thể của thị trường.
URPD: Đã hiện thực hóa phân bố giá. Dùng để quan sát tình hình phân bố giá của BTC.
RUP)Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối(: Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối. Dùng để đo lường tỷ lệ lợi nhuận chưa thực hiện của tất cả các nhà đầu tư nắm giữ Bitcoin so với tổng giá trị thị trường.
Cointime True Market Mean Price : một chỉ số giá trung bình trên chuỗi dựa trên hệ thống Cointime Economics, nhằm đánh giá chính xác hơn giá trị dài hạn của BTC bằng cách đưa vào "trọng số thời gian" của Bitcoin, so với giá thị trường hiện tại của BTC, và giá thị trường đã thực hiện )Realized Price(, Giá trung bình thị trường thực sự theo hệ thống Cointime cũng xem xét ảnh hưởng của thời gian, phù hợp với giá trong chu kỳ dài của BTC.
Shiller ECY: chỉ số định giá do người đoạt giải Nobel Kinh tế Robert Shiller đưa ra, dùng để đánh giá tiềm năng lợi nhuận dài hạn của thị trường chứng khoán và đo lường sức hấp dẫn của cổ phiếu so với các tài sản khác, được cải tiến từ chỉ số P/E của Shiller )CAPE(, chủ yếu xem xét tác động của môi trường lãi suất.
) Cơ hội học phân tích dữ liệu on-chain
Alex: Hôm nay khách mời mà chúng tôi mời đến là nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi Colin, trước tiên hãy để Colin chào khán giả của chúng ta.
Colin: Xin chào mọi người, trước tiên tôi xin cảm ơn Alex đã mời tôi. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi đã hơi ngạc nhiên, vì tôi thực sự chỉ là một nhà đầu tư nhỏ không có tên tuổi, cũng không có danh hiệu gì đặc biệt, chỉ âm thầm làm giao dịch của riêng mình. Tên tôi là Colin, tôi điều hành một tài khoản trên Twitter có tên là Ông Beg, chủ yếu chia sẻ một số bài học về dữ liệu on-chain, phân tích tình hình thị trường hiện tại, và chia sẻ một số khái niệm giao dịch. Tôi có ba cách định vị bản thân: thứ nhất là một nhà giao dịch theo sự kiện, tôi thường suy nghĩ về các chiến lược giao dịch theo sự kiện; thứ hai là một nhà phân tích dữ liệu on-chain, phần này cũng là nội dung chính tôi thường chia sẻ trên Twitter; thứ ba là khá bảo thủ, tôi tự gọi mình là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn phân bổ một phần vốn vào thị trường chứng khoán Mỹ, thông qua phần vốn này để đầu tư giảm beta của tôi, giảm sự biến động tổng thể của đường cong tài sản của tôi, đồng thời giữ cho vị thế tổng thể có một chút phòng ngừa. Trên đây là cách tôi định vị bản thân.
Alex: Cảm ơn Colin đã giới thiệu bản thân. Tôi mời Colin tham gia chương trình vì đã thấy anh ấy phân tích dữ liệu trên chuỗi về Bitcoin trên Twitter, điều này rất bổ ích. Đây là một chủ đề mà chúng ta đã nói ít trước đây, và cũng là phần mà tôi còn thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc loạt bài viết của anh ấy và thấy logic rất rõ ràng, có nội dung chặt chẽ, vì vậy tôi đã quyết định mời anh ấy. Tôi muốn nhắc mọi người rằng hôm nay, dù là tôi hay quan điểm của khách mời, đều mang tính chủ quan rất cao, và thông tin cũng như quan điểm có thể thay đổi trong tương lai, những người khác nhau có thể có những cách diễn giải khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của chương này không được xem như là bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. Chương trình này sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ nhằm mục đích chia sẻ và lấy ví dụ cho việc sử dụng cá nhân, không phải là khuyến nghị thương mại. Chương trình này không nhận tài trợ thương mại từ bất kỳ nền tảng nào. Chúng ta đi vào vấn đề chính, hãy cùng nói về phân tích dữ liệu trên chuỗi của tài sản tiền điện tử. Vừa rồi bạn đã nói Colin là một nhà giao dịch, vậy bạn đã bắt đầu tiếp xúc và học hỏi về phân tích dữ liệu trên chuỗi của tài sản tiền điện tử trong hoàn cảnh nào?
Colin: Tôi nghĩ vấn đề này nên được chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi cho rằng bất kỳ ai xung quanh, miễn là họ muốn bước vào hoặc đã bước vào thị trường tài chính, bao gồm cả bản thân tôi, mục tiêu chính của họ nên là kiếm tiền, sử dụng lợi nhuận để cải thiện chất lượng cuộc sống của họ. Vì vậy, triết lý của tôi luôn nhất quán, đó là học những gì có thể giúp tôi kiếm lợi. Bằng cách này, tôi nâng cao giá trị kỳ vọng của toàn bộ hệ thống giao dịch của mình, nói đơn giản là bất cứ điều gì có thể kiếm tiền, tôi sẽ học. Phần thứ hai, ban đầu tiếp xúc với dữ liệu trên chuỗi chỉ là một sự tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, tôi hoàn toàn không hiểu, nhìn cái này, nhìn cái kia. Khi khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy có những lý thuyết nghiên cứu rất thú vị và muốn học hỏi, lúc đó tôi cũng tình cờ thấy Bitcoin có một lĩnh vực được gọi là phân tích dữ liệu trên chuỗi, tôi bắt đầu học hỏi và nghiên cứu. Đến giai đoạn sau, tôi kết hợp kiến thức học được từ các lĩnh vực khác, chủ yếu là phần phát triển giao dịch định lượng, kết hợp với dữ liệu trên chuỗi, rồi phát triển một số mô hình giao dịch, cuối cùng đưa những mô hình này vào trong hệ thống giao dịch của riêng tôi.
Alex: Vậy bạn đã chính thức bắt đầu tiếp xúc với phân tích dữ liệu on-chain được bao lâu rồi, khoảng bao nhiêu năm học tập và nghiên cứu có hệ thống?
Colin: Tôi nghĩ điều này khó định nghĩa, thực ra tôi chưa từng học một cách hệ thống. Bởi vì từ trước đến nay, tôi đã gặp phải một vấn đề, đó là tôi thực sự không thấy bất kỳ phương pháp giảng dạy nào có hệ thống. Khi tôi lần đầu tiên nhìn thấy lĩnh vực này, có lẽ là cách đây vài năm, tôi đã nhận thấy điều đó, nhưng không đi sâu vào nghiên cứu, chỉ đọc vài bài viết và biết về điều này. Sau một thời gian, tôi quay lại và thấy một số nội dung sâu hơn, lúc đó tôi đang tập trung nghiên cứu những thứ khác, quay lại đây và thấy điều này khá thú vị, tôi đã tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập hệ thống, chỉ là lắp ghép từng phần.
Alex: Hiểu rồi, vậy từ khi học dữ liệu on-chain đến việc áp dụng nó vào thực tiễn đầu tư của bạn, điều này đã kéo dài khoảng bao lâu rồi?
Colin: Ranh giới này khá khó xác định, nhưng tôi nghĩ gần giống với chu kỳ Bitcoin thứ hai...... cũng không thể tính là hai chu kỳ, phải xem bạn định nghĩa từ thị trường bò hay thị trường gấu. Khoảng từ năm 2020, 2019 bắt đầu tiếp cận, nhưng lúc đó chưa có ứng dụng thực tế, vì tôi không dám, lúc đó chưa quen thuộc với cái này, nhưng đã bắt đầu học.
Giá trị và nguyên lý phân tích dữ liệu on-chain
Alex: Hiểu. Chúng ta sẽ nói về nhiều khái niệm cụ thể liên quan đến phân tích dữ liệu on-chain, bao gồm một số chỉ số, bạn thường sử dụng những nền tảng quan sát dữ liệu on-chain nào?
Colin: Hiện tại tôi chủ yếu sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để nói ngắn gọn, nó là dịch vụ cần phải trả phí. Có hai cấp độ trả phí, một cấp độ chuyên nghiệp thì khá đắt, tôi nhớ khoảng hơn 800 đô la một tháng. Cấp độ thứ hai tôi hơi quên, khoảng ba mươi mấy U đến bốn mươi mấy U một tháng. Nó cũng có một phiên bản miễn phí, nhưng thông tin mà phiên bản miễn phí cung cấp thực sự rất ít. Đương nhiên, ngoài Glassnode còn rất nhiều dịch vụ khác, nhưng cuối cùng tôi chọn nó vì khi nghiên cứu và筛选 ban đầu, trang web này phù hợp nhất với sở thích của tôi.
Alex: Tôi hiểu, sau khi xem nhiều thông tin của Colin, tôi cũng đã đăng ký Glassnode và trở thành thành viên trả phí của họ. Thật sự tôi cảm thấy dữ liệu của họ rất phong phú, và tính kịp thời cũng khá tốt. Vậy chúng ta hãy nói về vấn đề thứ hai, bạn vừa nói rằng bạn là một nhà giao dịch, bạn coi trọng sự hỗ trợ của nó đối với thực chiến đầu tư. Vậy giá trị cốt lõi của phân tích dữ liệu trên chuỗi trong đầu tư của bạn là gì? Nguyên lý đằng sau nó là gì? Xin hãy giới thiệu cho chúng tôi.
Colin: Được rồi. Đầu tiên, tôi sẽ nói về giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu on-chain. Hai điều này tôi dự định sẽ kết hợp lại với nhau, vì thực ra khá đơn giản. Thị trường tài chính truyền thống của chúng ta, dù là giao dịch cổ phiếu, hợp đồng tương lai, quyền chọn trái phiếu, thậm chí bất động sản, hoặc một số nguyên liệu, Bitcoin có một sự khác biệt cơ bản với chúng, đó là nó sử dụng công nghệ blockchain. Giá trị quan trọng nhất và thường được nhắc đến của công nghệ này chính là tính minh bạch. Tất cả thông tin chuyển nhượng Bitcoin đều công khai và minh bạch, vì vậy bạn có thể trực tiếp thấy trên on-chain, ví dụ như 300 Bitcoin được chuyển từ một địa chỉ sang một địa chỉ khác, điều này có thể được kiểm tra trên trình duyệt blockchain. Mặc dù tôi không thể biết ai đứng sau chuỗi địa chỉ này, nhưng điều đó không quan trọng, vì thực sự không có bất kỳ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng giá và diễn biến của toàn bộ Bitcoin. Vì vậy, thông thường khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu on-chain, chúng ta xem xét toàn bộ thị trường, xem xu hướng của nó, xem sự đồng thuận và hành vi của tập thể. Dù tôi không biết ai đứng sau địa chỉ này hay địa chỉ kia, nhưng tôi có thể thông qua việc tổng hợp tất cả các địa chỉ để phân tích dòng chảy của những đồng tiền này, xem họ đã chốt lời hay đã cắt lỗ, tình trạng lợi nhuận của họ ra sao, tình trạng thua lỗ như thế nào, họ có xu hướng mua Bitcoin với khối lượng lớn ở mức giá nào hoặc họ không thích mua Bitcoin ở mức giá nào, những dữ liệu này thực sự đều có thể nhìn thấy. Đây là giá trị lớn nhất mà tôi cho rằng phân tích dữ liệu on-chain của Bitcoin mang lại so với các thị trường tài chính khác, vì các thị trường khác không thể làm được điều này.
Alex: Thật sự điều này rất quan trọng. Giống như chúng ta đầu tư vào tiền điện tử, cũng như khi chúng ta nhìn vào cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác, cũng cần phải phân tích các yếu tố cơ bản. Giống như bạn vừa nói, dữ liệu trên chuỗi là minh bạch, ai cũng có thể quan sát. Nếu các nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu trên chuỗi mà bạn không xem, thì đó giống như bạn đang thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.
khó khăn trong phân tích dữ liệu on-chain
Alex: Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu trên chuỗi trong thực tế, bạn nghĩ rằng những khó khăn và thách thức chính có thể là gì?
Colin: Tôi nghĩ câu hỏi này rất hay, tôi sẽ chia thành hai phần để trả lời. Phần đầu tiên là khá dễ giải quyết, có một điểm khó khăn trong việc học, đó là kiến thức cơ bản. Đối với nhiều người, bao gồm cả tôi lúc đó, vì tôi đã đề cập trước đó, rất khó để tìm một phương pháp giảng dạy thực sự có hệ thống. Tất nhiên tôi không hỏi trực tiếp xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có thì tôi cũng không dám mua, bởi vì từ trước đến nay tôi thực sự không chi tiền để mua các khóa học. Tôi chưa từng tiếp xúc với bất kỳ khóa học giảng dạy hệ thống nào, nên thực sự tất cả nội dung đều phải tự mình khai thác, khám phá. Dữ liệu trên chuỗi có rất nhiều loại, trong quá trình nghiên cứu, quan điểm của tôi là tôi sẽ làm rõ cách tính toán và nguyên lý của từng chỉ số mà tôi đã xem qua. Thực sự đây là một quá trình rất tốn thời gian, bởi vì chỉ cần nhìn vào một chỉ số nào đó, nó sẽ đưa ra một công thức tính toán, và suy nghĩ của tôi là tìm hiểu xem đằng sau công thức tính toán này đang nghĩ gì, tại sao nó lại được thiết kế như vậy. Sau khi làm rõ những chỉ số này, tiếp theo tôi còn phải làm một việc thứ hai gọi là sàng lọc. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc nghiên cứu các chỉ số, thực sự sẽ biết một điều rằng, mối tương quan giữa nhiều chỉ số là rất cao. Tương quan quá cao sẽ gây ra một vấn đề, đó là trong việc phân tích rất dễ phát sinh nhiễu, hoặc bạn sẽ giải thích quá mức. Ví dụ, giả sử hôm nay tôi có một hệ thống thoát đỉnh, hệ thống thoát đỉnh này có thể có 10 tín hiệu từ số 1 đến số 10, giả sử nếu mối tương quan giữa số 1 đến số 4 quá cao, sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ như giá Bitcoin hôm nay xảy ra một kiểu hành động nào đó.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
10 thích
Phần thưởng
10
10
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
LuckyBlindCat
· 08-19 10:32
Nghe dữ liệu on-chain? Còn không bằng xem biểu đồ k.
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidityHunter
· 08-18 21:43
Dữ liệu phân tích trên chuỗi lại đến dạy đồ ngốc rồi
Xem bản gốcTrả lời0
StableGeniusDegen
· 08-18 05:44
Lại đến để bán khóa học? Hãy xem rồi nói tiếp~
Xem bản gốcTrả lời0
MetaNomad
· 08-17 19:25
Nghiên cứu dữ liệu on-chain khiến tôi cảm thấy tiếc nuối vì chưa sớm được gặp. Làm gì cũng thông suốt.
Xem bản gốcTrả lời0
0xDreamChaser
· 08-16 17:11
Phân tích on-chain là đáng tin cậy nhất.
Xem bản gốcTrả lời0
CodeSmellHunter
· 08-16 17:11
Lại đến lúc nói về dữ liệu rồi, dữ liệu on-chain nhìn nhiều cũng chỉ là mây trôi.
Xem bản gốcTrả lời0
AirdropHunterXM
· 08-16 17:10
Làm những phân tích này có tác dụng gì? Bây giờ chính là thời điểm tích trữ coin ở đáy.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeSobber
· 08-16 17:01
Một buổi hội thảo dữ liệu trên chuỗi nữa đã kết thúc.
Xem bản gốcTrả lời0
FreeRider
· 08-16 16:42
Dữ liệu on-chain có bao nhiêu thì vẫn phải nghe thị trường nói.
Phân tích dữ liệu trên chuỗi BTC: Nguyên lý, chỉ số và ứng dụng thực tiễn
WEB3 Mint To Be Podcast: Phân tích dữ liệu on-chain thực chiến
Người dẫn chương trình: Đối tác nghiên cứu Alex Mint Ventures
Khách mời: Colin, nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi
Thời gian ghi hình: 2025.2.15
Xin chào mọi người, chào mừng đến với WEB3 Mint To Be. Tại đây, chúng tôi liên tục đặt câu hỏi và suy nghĩ sâu sắc, làm rõ sự thật, khám phá thực tế và tìm kiếm sự đồng thuận trong thế giới WEB3. Chúng tôi giúp mọi người làm rõ logic phía sau các vấn đề nóng, cung cấp cái nhìn thấu tỏ về bản chất của sự kiện, và đưa ra nhiều góc độ suy nghĩ khác nhau.
Tuyên bố: Nội dung mà chúng tôi thảo luận trong tập podcast này không đại diện cho quan điểm của các tổ chức mà các khách mời tham gia, các dự án được đề cập cũng không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
Alex: Chương trình hôm nay có chút đặc biệt, vì trước đây chúng ta đã thảo luận rất nhiều về các chủ đề liên quan đến các lĩnh vực hoặc dự án cụ thể, cũng như trao đổi một số câu chuyện định kỳ, chẳng hạn như trước đây chúng ta đã đề cập đến meme. Nhưng hôm nay chúng ta sẽ thảo luận về phân tích dữ liệu trên chuỗi, đặc biệt là phân tích dữ liệu chuỗi của BTC. Chúng ta sẽ xem xét gần gũi cách thức hoạt động của nó, các chỉ số quan trọng, và học hỏi phương pháp của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng ta sẽ đề cập đến nhiều khái niệm liên quan đến chỉ số, và sẽ liệt kê những khái niệm này ở phần đầu của phiên bản văn bản để thuận tiện cho mọi người hiểu.
Một số chỉ số và khái niệm được đề cập trong tập podcast này:
Giá thực hiện (: Được tính toán dựa trên giá trị trọng số của lần di chuyển trên chuỗi cuối cùng của Bitcoin, phản ánh chi phí lịch sử trên chuỗi của Bitcoin, phù hợp để đánh giá tình trạng lợi nhuận/thua lỗ tổng thể của thị trường.
URPD: Đã hiện thực hóa phân bố giá. Dùng để quan sát tình hình phân bố giá của BTC.
RUP)Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối(: Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối. Dùng để đo lường tỷ lệ lợi nhuận chưa thực hiện của tất cả các nhà đầu tư nắm giữ Bitcoin so với tổng giá trị thị trường.
Cointime True Market Mean Price : một chỉ số giá trung bình trên chuỗi dựa trên hệ thống Cointime Economics, nhằm đánh giá chính xác hơn giá trị dài hạn của BTC bằng cách đưa vào "trọng số thời gian" của Bitcoin, so với giá thị trường hiện tại của BTC, và giá thị trường đã thực hiện )Realized Price(, Giá trung bình thị trường thực sự theo hệ thống Cointime cũng xem xét ảnh hưởng của thời gian, phù hợp với giá trong chu kỳ dài của BTC.
Shiller ECY: chỉ số định giá do người đoạt giải Nobel Kinh tế Robert Shiller đưa ra, dùng để đánh giá tiềm năng lợi nhuận dài hạn của thị trường chứng khoán và đo lường sức hấp dẫn của cổ phiếu so với các tài sản khác, được cải tiến từ chỉ số P/E của Shiller )CAPE(, chủ yếu xem xét tác động của môi trường lãi suất.
) Cơ hội học phân tích dữ liệu on-chain
Alex: Hôm nay khách mời mà chúng tôi mời đến là nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi Colin, trước tiên hãy để Colin chào khán giả của chúng ta.
Colin: Xin chào mọi người, trước tiên tôi xin cảm ơn Alex đã mời tôi. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi đã hơi ngạc nhiên, vì tôi thực sự chỉ là một nhà đầu tư nhỏ không có tên tuổi, cũng không có danh hiệu gì đặc biệt, chỉ âm thầm làm giao dịch của riêng mình. Tên tôi là Colin, tôi điều hành một tài khoản trên Twitter có tên là Ông Beg, chủ yếu chia sẻ một số bài học về dữ liệu on-chain, phân tích tình hình thị trường hiện tại, và chia sẻ một số khái niệm giao dịch. Tôi có ba cách định vị bản thân: thứ nhất là một nhà giao dịch theo sự kiện, tôi thường suy nghĩ về các chiến lược giao dịch theo sự kiện; thứ hai là một nhà phân tích dữ liệu on-chain, phần này cũng là nội dung chính tôi thường chia sẻ trên Twitter; thứ ba là khá bảo thủ, tôi tự gọi mình là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn phân bổ một phần vốn vào thị trường chứng khoán Mỹ, thông qua phần vốn này để đầu tư giảm beta của tôi, giảm sự biến động tổng thể của đường cong tài sản của tôi, đồng thời giữ cho vị thế tổng thể có một chút phòng ngừa. Trên đây là cách tôi định vị bản thân.
Alex: Cảm ơn Colin đã giới thiệu bản thân. Tôi mời Colin tham gia chương trình vì đã thấy anh ấy phân tích dữ liệu trên chuỗi về Bitcoin trên Twitter, điều này rất bổ ích. Đây là một chủ đề mà chúng ta đã nói ít trước đây, và cũng là phần mà tôi còn thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc loạt bài viết của anh ấy và thấy logic rất rõ ràng, có nội dung chặt chẽ, vì vậy tôi đã quyết định mời anh ấy. Tôi muốn nhắc mọi người rằng hôm nay, dù là tôi hay quan điểm của khách mời, đều mang tính chủ quan rất cao, và thông tin cũng như quan điểm có thể thay đổi trong tương lai, những người khác nhau có thể có những cách diễn giải khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của chương này không được xem như là bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. Chương trình này sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ nhằm mục đích chia sẻ và lấy ví dụ cho việc sử dụng cá nhân, không phải là khuyến nghị thương mại. Chương trình này không nhận tài trợ thương mại từ bất kỳ nền tảng nào. Chúng ta đi vào vấn đề chính, hãy cùng nói về phân tích dữ liệu trên chuỗi của tài sản tiền điện tử. Vừa rồi bạn đã nói Colin là một nhà giao dịch, vậy bạn đã bắt đầu tiếp xúc và học hỏi về phân tích dữ liệu trên chuỗi của tài sản tiền điện tử trong hoàn cảnh nào?
Colin: Tôi nghĩ vấn đề này nên được chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi cho rằng bất kỳ ai xung quanh, miễn là họ muốn bước vào hoặc đã bước vào thị trường tài chính, bao gồm cả bản thân tôi, mục tiêu chính của họ nên là kiếm tiền, sử dụng lợi nhuận để cải thiện chất lượng cuộc sống của họ. Vì vậy, triết lý của tôi luôn nhất quán, đó là học những gì có thể giúp tôi kiếm lợi. Bằng cách này, tôi nâng cao giá trị kỳ vọng của toàn bộ hệ thống giao dịch của mình, nói đơn giản là bất cứ điều gì có thể kiếm tiền, tôi sẽ học. Phần thứ hai, ban đầu tiếp xúc với dữ liệu trên chuỗi chỉ là một sự tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, tôi hoàn toàn không hiểu, nhìn cái này, nhìn cái kia. Khi khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy có những lý thuyết nghiên cứu rất thú vị và muốn học hỏi, lúc đó tôi cũng tình cờ thấy Bitcoin có một lĩnh vực được gọi là phân tích dữ liệu trên chuỗi, tôi bắt đầu học hỏi và nghiên cứu. Đến giai đoạn sau, tôi kết hợp kiến thức học được từ các lĩnh vực khác, chủ yếu là phần phát triển giao dịch định lượng, kết hợp với dữ liệu trên chuỗi, rồi phát triển một số mô hình giao dịch, cuối cùng đưa những mô hình này vào trong hệ thống giao dịch của riêng tôi.
Alex: Vậy bạn đã chính thức bắt đầu tiếp xúc với phân tích dữ liệu on-chain được bao lâu rồi, khoảng bao nhiêu năm học tập và nghiên cứu có hệ thống?
Colin: Tôi nghĩ điều này khó định nghĩa, thực ra tôi chưa từng học một cách hệ thống. Bởi vì từ trước đến nay, tôi đã gặp phải một vấn đề, đó là tôi thực sự không thấy bất kỳ phương pháp giảng dạy nào có hệ thống. Khi tôi lần đầu tiên nhìn thấy lĩnh vực này, có lẽ là cách đây vài năm, tôi đã nhận thấy điều đó, nhưng không đi sâu vào nghiên cứu, chỉ đọc vài bài viết và biết về điều này. Sau một thời gian, tôi quay lại và thấy một số nội dung sâu hơn, lúc đó tôi đang tập trung nghiên cứu những thứ khác, quay lại đây và thấy điều này khá thú vị, tôi đã tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập hệ thống, chỉ là lắp ghép từng phần.
Alex: Hiểu rồi, vậy từ khi học dữ liệu on-chain đến việc áp dụng nó vào thực tiễn đầu tư của bạn, điều này đã kéo dài khoảng bao lâu rồi?
Colin: Ranh giới này khá khó xác định, nhưng tôi nghĩ gần giống với chu kỳ Bitcoin thứ hai...... cũng không thể tính là hai chu kỳ, phải xem bạn định nghĩa từ thị trường bò hay thị trường gấu. Khoảng từ năm 2020, 2019 bắt đầu tiếp cận, nhưng lúc đó chưa có ứng dụng thực tế, vì tôi không dám, lúc đó chưa quen thuộc với cái này, nhưng đã bắt đầu học.
Giá trị và nguyên lý phân tích dữ liệu on-chain
Alex: Hiểu. Chúng ta sẽ nói về nhiều khái niệm cụ thể liên quan đến phân tích dữ liệu on-chain, bao gồm một số chỉ số, bạn thường sử dụng những nền tảng quan sát dữ liệu on-chain nào?
Colin: Hiện tại tôi chủ yếu sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để nói ngắn gọn, nó là dịch vụ cần phải trả phí. Có hai cấp độ trả phí, một cấp độ chuyên nghiệp thì khá đắt, tôi nhớ khoảng hơn 800 đô la một tháng. Cấp độ thứ hai tôi hơi quên, khoảng ba mươi mấy U đến bốn mươi mấy U một tháng. Nó cũng có một phiên bản miễn phí, nhưng thông tin mà phiên bản miễn phí cung cấp thực sự rất ít. Đương nhiên, ngoài Glassnode còn rất nhiều dịch vụ khác, nhưng cuối cùng tôi chọn nó vì khi nghiên cứu và筛选 ban đầu, trang web này phù hợp nhất với sở thích của tôi.
Alex: Tôi hiểu, sau khi xem nhiều thông tin của Colin, tôi cũng đã đăng ký Glassnode và trở thành thành viên trả phí của họ. Thật sự tôi cảm thấy dữ liệu của họ rất phong phú, và tính kịp thời cũng khá tốt. Vậy chúng ta hãy nói về vấn đề thứ hai, bạn vừa nói rằng bạn là một nhà giao dịch, bạn coi trọng sự hỗ trợ của nó đối với thực chiến đầu tư. Vậy giá trị cốt lõi của phân tích dữ liệu trên chuỗi trong đầu tư của bạn là gì? Nguyên lý đằng sau nó là gì? Xin hãy giới thiệu cho chúng tôi.
Colin: Được rồi. Đầu tiên, tôi sẽ nói về giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu on-chain. Hai điều này tôi dự định sẽ kết hợp lại với nhau, vì thực ra khá đơn giản. Thị trường tài chính truyền thống của chúng ta, dù là giao dịch cổ phiếu, hợp đồng tương lai, quyền chọn trái phiếu, thậm chí bất động sản, hoặc một số nguyên liệu, Bitcoin có một sự khác biệt cơ bản với chúng, đó là nó sử dụng công nghệ blockchain. Giá trị quan trọng nhất và thường được nhắc đến của công nghệ này chính là tính minh bạch. Tất cả thông tin chuyển nhượng Bitcoin đều công khai và minh bạch, vì vậy bạn có thể trực tiếp thấy trên on-chain, ví dụ như 300 Bitcoin được chuyển từ một địa chỉ sang một địa chỉ khác, điều này có thể được kiểm tra trên trình duyệt blockchain. Mặc dù tôi không thể biết ai đứng sau chuỗi địa chỉ này, nhưng điều đó không quan trọng, vì thực sự không có bất kỳ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng giá và diễn biến của toàn bộ Bitcoin. Vì vậy, thông thường khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu on-chain, chúng ta xem xét toàn bộ thị trường, xem xu hướng của nó, xem sự đồng thuận và hành vi của tập thể. Dù tôi không biết ai đứng sau địa chỉ này hay địa chỉ kia, nhưng tôi có thể thông qua việc tổng hợp tất cả các địa chỉ để phân tích dòng chảy của những đồng tiền này, xem họ đã chốt lời hay đã cắt lỗ, tình trạng lợi nhuận của họ ra sao, tình trạng thua lỗ như thế nào, họ có xu hướng mua Bitcoin với khối lượng lớn ở mức giá nào hoặc họ không thích mua Bitcoin ở mức giá nào, những dữ liệu này thực sự đều có thể nhìn thấy. Đây là giá trị lớn nhất mà tôi cho rằng phân tích dữ liệu on-chain của Bitcoin mang lại so với các thị trường tài chính khác, vì các thị trường khác không thể làm được điều này.
Alex: Thật sự điều này rất quan trọng. Giống như chúng ta đầu tư vào tiền điện tử, cũng như khi chúng ta nhìn vào cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác, cũng cần phải phân tích các yếu tố cơ bản. Giống như bạn vừa nói, dữ liệu trên chuỗi là minh bạch, ai cũng có thể quan sát. Nếu các nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu trên chuỗi mà bạn không xem, thì đó giống như bạn đang thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.
khó khăn trong phân tích dữ liệu on-chain
Alex: Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu trên chuỗi trong thực tế, bạn nghĩ rằng những khó khăn và thách thức chính có thể là gì?
Colin: Tôi nghĩ câu hỏi này rất hay, tôi sẽ chia thành hai phần để trả lời. Phần đầu tiên là khá dễ giải quyết, có một điểm khó khăn trong việc học, đó là kiến thức cơ bản. Đối với nhiều người, bao gồm cả tôi lúc đó, vì tôi đã đề cập trước đó, rất khó để tìm một phương pháp giảng dạy thực sự có hệ thống. Tất nhiên tôi không hỏi trực tiếp xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có thì tôi cũng không dám mua, bởi vì từ trước đến nay tôi thực sự không chi tiền để mua các khóa học. Tôi chưa từng tiếp xúc với bất kỳ khóa học giảng dạy hệ thống nào, nên thực sự tất cả nội dung đều phải tự mình khai thác, khám phá. Dữ liệu trên chuỗi có rất nhiều loại, trong quá trình nghiên cứu, quan điểm của tôi là tôi sẽ làm rõ cách tính toán và nguyên lý của từng chỉ số mà tôi đã xem qua. Thực sự đây là một quá trình rất tốn thời gian, bởi vì chỉ cần nhìn vào một chỉ số nào đó, nó sẽ đưa ra một công thức tính toán, và suy nghĩ của tôi là tìm hiểu xem đằng sau công thức tính toán này đang nghĩ gì, tại sao nó lại được thiết kế như vậy. Sau khi làm rõ những chỉ số này, tiếp theo tôi còn phải làm một việc thứ hai gọi là sàng lọc. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc nghiên cứu các chỉ số, thực sự sẽ biết một điều rằng, mối tương quan giữa nhiều chỉ số là rất cao. Tương quan quá cao sẽ gây ra một vấn đề, đó là trong việc phân tích rất dễ phát sinh nhiễu, hoặc bạn sẽ giải thích quá mức. Ví dụ, giả sử hôm nay tôi có một hệ thống thoát đỉnh, hệ thống thoát đỉnh này có thể có 10 tín hiệu từ số 1 đến số 10, giả sử nếu mối tương quan giữa số 1 đến số 4 quá cao, sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ như giá Bitcoin hôm nay xảy ra một kiểu hành động nào đó.