La voie d'investissement des chercheurs de données off-chain

Animateur : Partenaire de recherche chez AlexMint Ventures

Invité : Colin, trader libre, chercheur de données off-chain

Date d'enregistrement : 2025.2.15

Bonjour à tous, bienvenue dans WEB3 Mint To Be. Ici, nous posons des questions en continu et réfléchissons en profondeur, clarifiant les faits, explorant la réalité et recherchant un consensus dans le monde de WEB3. Nous éclaircissons la logique derrière les sujets d'actualité, fournissons des insights qui pénètrent au-delà des événements eux-mêmes et introduisons des perspectives diverses.

Déclaration : Le contenu discuté dans ce podcast ne représente pas les opinions des institutions auxquelles nos invités appartiennent, 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 nous avons échangé sur des récits cycliques, comme lorsque nous avons parlé des mèmes. 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 fonctionnement, ses indicateurs clés, et apprendre sa méthodologie. Dans l'épisode d'aujourd'hui, nous aborderons de nombreux concepts liés aux indicateurs, et nous les listerons au début de la version écrite pour faciliter la compréhension de tous.

Certains indicateurs de données et concepts mentionnés dans ce podcast :

Glassnode : une plateforme d'analyse de données off-chain couramment utilisée, nécessitant un abonnement.

Prix réalisé (Realized Price) : calculé en fonction du prix au moment du dernier mouvement off-chain de Bitcoin, il reflète le coût historique off-chain du Bitcoin et est 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) : Profit non réalisé relatif. Utilisé pour mesurer le ratio des profits non réalisés de tous les détenteurs de Bitcoin par rapport à la capitalisation boursière totale.

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 du BTC en introduisant le "poids temporel" du Bitcoin. Par rapport au prix actuel du marché du BTC et au prix réalisé (Realized Price), le True Market Mean Price sous le système Cointime prend également en compte l'influence du temps, ce qui le rend adapté aux prix sur de grands cycles du BTC.

Shiller ECY : un indicateur de valorisation proposé par le lauréat du prix Nobel d'économie Robert Shiller, utilisé pour évaluer le potentiel de retour à long terme du marché boursier et mesurer l'attractivité des actions par rapport à d'autres actifs, dérivé de l'indicateur du bénéfice par action 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 en données off-chain Colin. D'abord, Colin, dis bonjour à notre audience.

Colin : Bonjour à tous, tout d'abord, merci à Alex pour l'invitation. J'ai été un peu surpris quand j'ai reçu cette invitation, car je suis un petit investisseur inconnu, sans titres particuliers, et je fais silencieusement mes propres transactions. Je m'appelle Colin, et je gère un compte sur les réseaux sociaux appelé M. Berg, où je partage principalement des enseignements sur les données off-chain, des analyses de la situation actuelle et des concepts de trading. Je me vois dans trois rôles : le premier est celui d'un trader orienté événements, je pense souvent à des stratégies de trading basées sur des événements ; le deuxième est analyste des données off-chain, c'est aussi ce que je partage principalement en ligne ; le troisième est un peu plus conservateur, je me considère comme un investisseur indiciel, je choisis de placer une partie de mes fonds dans le marché boursier américain, afin de réduire la volatilité globale de ma courbe d'actifs grâce à cette partie des fonds, tout en maintenant une certaine défense dans l'ensemble de ma position. Voilà en gros 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 en ligne son analyse des données on-chain sur Bitcoin, ce qui m'a beaucoup inspiré. C'est un sujet dont nous avons peu parlé auparavant et qui fait également défaut dans ma propre sphère. J'ai lu sa série d'articles et j'ai trouvé sa logique claire et pertinente, 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 évoluer à l'avenir. Différentes personnes peuvent avoir des interprétations différentes des mêmes données et indicateurs. Le contenu de cet épisode ne constitue pas un conseil d'investissement. Cette émission mentionnera certaines plateformes d'analyse de données, uniquement à titre de partage et d'exemple pour un usage personnel, et non comme une recommandation commerciale. Cette émission n'a reçu aucun parrainage commercial de plateformes. Entrons dans le vif du sujet et parlons de l'analyse des 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 des données on-chain des actifs cryptographiques ?

Colin : Je pense qu'il faut répondre à cette question en deux parties. D'abord, je crois que peu importe qui est autour de moi, que ce soit quelqu'un qui veut entrer ou qui est déjà dans le marché financier, y compris moi-même, l'objectif principal devrait toujours être de gagner de l'argent et d'améliorer sa qualité de vie grâce aux bénéfices. Donc, ma philosophie a toujours été cohérente : j'apprends ce qui peut m'aider à augmenter mes bénéfices. De cette façon, j'améliore l'espérance de mon système de trading global. En termes simples, j'apprends ce qui peut rapporter de l'argent. La deuxième partie, c'est que j'ai d'abord été en contact avec des données on-chain par pur hasard, il y a environ six ou sept ans. À l'époque, je ne comprenais rien du tout, je regardais ceci, je regardais cela. En explorant différents domaines, j'ai trouvé des théories de recherche très intéressantes que je voulais apprendre. C'est à ce moment-là que j'ai découvert par hasard que le bitcoin avait un domaine dit d'analyse des données on-chain, alors j'ai commencé à étudier et à faire des recherches. Plus tard, j'ai combiné les connaissances acquises dans d'autres domaines, principalement dans le développement de trading quantitatif, en les intégrant aux données on-chain, puis en développant certains modèles de trading, que j'ai finalement intégrés dans mon propre système de trading.

Alex : Alors, depuis que tu as commencé à te pencher sur l'analyse des données off-chain, combien d'années as-tu consacré à un apprentissage et une recherche assez systématiques ?

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 maintenant, j'ai rencontré un problème, c'est que je n'ai en fait jamais vu d'enseignement systématique. Depuis le tout début, lorsque j'ai découvert ce domaine, cela fait probablement plusieurs années, j'avais remarqué cela, mais je n'ai pas approfondi, j'ai juste lu deux ou trois articles pour en savoir un peu plus. Après un certain temps, je suis revenu pour voir du contenu plus approfondi, à ce moment-là, je me concentrais sur d'autres choses, puis je suis revenu ici et j'ai trouvé cela assez intéressant, donc j'ai continué à étudier. Je n'ai pas eu de temps d'apprentissage systématique, c'était juste un peu ici et là.

Alex : D'accord, combien de temps cela fait-il que tu passes de l'apprentissage des données off-chain à leur application dans ta pratique d'investissement réelle ?

Colin : Cette limite est assez difficile à définir, mais je pense que cela se rapproche des deux cycles de Bitcoin... enfin, cela ne peut pas vraiment être considéré comme deux cycles, cela dépend de si vous définissez cela à partir d'un marché haussier ou baissier. J'ai commencé à m'y intéresser autour de 2020, 2019, mais à l'époque, il n'y avait pas d'application réelle, car je n'osais pas, je n'étais pas encore très familier avec ce concept, mais j'avais déjà commencé à apprendre.

valeur et 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 généralement les plateformes d'observation des données off-chain que tu utilises au quotidien ?

Colin : Je n'utilise actuellement qu'un site, c'est Glassnode. Pour résumer, il est payant. Il y a deux niveaux de paiement, l'un est la version professionnelle qui est assez chère, je me souviens qu'elle coûte plus de 800 dollars par mois. Le deuxième, je l'ai un peu oublié, coûte environ 30 à 40 U par mois. Il y a aussi 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 départ, lors de la sélection et de la recherche, ce site correspondait le mieux à mes attentes.

Alex : Je comprends, après avoir consulté beaucoup d'informations de Colin, je me suis également inscrit sur Glassnode pour devenir membre payant. En effet, je trouve que leurs données sont très riches, et en plus, la réactivité est 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 centrale de l'analyse des données off-chain dans ton investissement ? Quels en 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 off-chain. Je prévois de les aborder ensemble, car c'est en fait assez simple. Dans notre marché financier traditionnel, que ce soit pour le trading d'actions, de contrats à terme, d'options sur obligations, voire de biens immobiliers ou de 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 mise en avant de cette technologie est sa transparence. Toutes les informations sur les transferts de bitcoins sont publiques et transparentes, donc vous pouvez directement voir sur l'off-chain par exemple, 300 bitcoins transférés 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 chaîne d'adresses, cela n'a pas d'importance, car en réalité, aucun individu unique ne peut influencer la tendance et le mouvement de prix du bitcoin dans son ensemble. Donc, normalement, lorsque nous étudions les données off-chain, nous regardons le marché dans son ensemble, ses tendances, le consensus et le comportement des groupes. Même si je ne sais pas qui se cache derrière telle ou telle adresse, je peux analyser les flux de capitaux en résumant toutes les adresses pour voir s'ils ont déjà réalisé des bénéfices ou des pertes, comment se porte leur situation de profit ou de perte, et à quel niveau de prix ils ont tendance à acheter de grandes quantités de bitcoins ou à quel niveau ils n'aiment pas acheter du bitcoin, toutes ces données sont en fait visibles. C'est, selon moi, la plus grande valeur de l'analyse des données off-chain du bitcoin par rapport à d'autres marchés financiers, car d'autres marchés ne peuvent pas faire cela.

Alex : C'est en effet très important. Comme pour nos investissements en crypto, tout comme nous analysons les actions ou d'autres produits, nous devons également analyser les fondamentaux. Comme vous l'avez dit, les données off-chain sont transparentes et tout le monde peut les observer. Si d'autres investisseurs professionnels regardent les données off-chain et que vous ne le faites pas, c'est comme si vous manquiez une arme très importante dans votre investissement par rapport aux autres.

off-chain données analyse des difficultés

Alex : Lorsque tu fais de l'analyse de données off-chain en pratique, quels sont selon toi les principaux défis et difficultés que tu pourrais rencontrer ?

Colin : Je pense que cette question est très bien posée, et je vais y répondre en deux parties. La première partie est relativement facile à résoudre, c'est un point qui peut être difficile dans l'apprentissage, à savoir les connaissances de base. Pour la plupart des gens, y compris moi à l'époque, car je l'ai mentionné précédemment, il est difficile de trouver un enseignement véritablement systématique. Bien sûr, je n'ai pas demandé en personne s'il existait des cours payants de ce type, mais s'il y en avait, je ne devrais probablement pas oser les acheter, car depuis que je fais du trading, je n'ai pas vraiment l'habitude de payer pour des cours. Je n'ai jamais suivi de cours d'enseignement systématique, donc tout le contenu doit être découvert et exploré par soi-même. Il existe de nombreux types de données off-chain, et dans le processus de recherche, ma philosophie est de comprendre le mode de calcul et les principes derrière chaque indicateur que j'ai vu. C'est en fait un processus très chronophage, car vous ne voyez qu'un indicateur spécifique, il vous donnera une formule de calcul, mon idée est de réfléchir à 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, la deuxième chose à faire est le filtrage. Les personnes ayant une expérience dans le développement de stratégies quantifiées ou ayant étudié des indicateurs savent en fait qu'une chose, c'est que la corrélation entre de nombreux indicateurs est très élevée. Une corrélation trop élevée peut poser un problème, car elle peut facilement entraîner des bruits dans l'interprétation, ou vous pourriez surinterpréter. Prenons un exemple, supposons que j'ai un système d'évasion de sommet, ce système d'évasion de sommet pourrait avoir 10 signaux numérotés de 1 à 10, si la corrélation entre 1 et 4 est trop élevée, cela peut causer.