Phân tích dữ liệu mã hóa tài sản trên chuỗi độ sâu
Người dẫn chương trình: Alex Nhà nghiên cứu tự do
Khách mời: Colin Trader tự do Nghiên cứu dữ liệu on-chain
Thời gian ghi: 2025.2.15
Xin chào mọi người, chào mừng đến với WEB3 Mint To Be. Tại đây, chúng tôi không ngừng đặt câu hỏi và suy nghĩ sâu sắc, làm rõ sự thật trong thế giới WEB3, khám phá thực tế và tìm kiếm sự đồng thuận. Chúng tôi giúp mọi người làm rõ logic đứng sau các vấn đề nóng, cung cấp những cái nhìn thấu đáo về sự kiện, và đưa vào những góc nhìn đa dạng.
Tuyên bố: Nội dung chúng tôi thảo luận trong podcast này không đại diện cho quan điểm của các tổ chức mà các khách mời đang làm việc, các dự án được đề cập cũng không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
**Alex：**Chương trình lần này có chút đặc biệt, vì trước đây chúng ta đã thảo luận nhiều về các đường đua hoặc dự án cụ thể, cũng như trao đổi một số câu chuyện theo chu kỳ, chẳng hạn như chúng ta đã từng nói về meme. Nhưng hôm nay, chúng ta sẽ thảo luận về phân tích dữ liệu trên chuỗi, đặc biệt là phân tích dữ liệu trên chuỗi của BTC. Chúng ta sẽ xem xét gần gũi cách thức hoạt động của nó, các chỉ số chính, và học hỏi phương pháp của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng ta sẽ đề cập đến nhiều khái niệm về các 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 dữ liệu được đề cập trong podcast này:
Giá thực hiện (Realized Price): Được tính toán dựa trên giá 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 trạng thái lợi nhuận/lỗ tổng thể của thị trường.
URPD: Đã thực hiện phân phối giá. Dùng để quan sát tình hình phân phối giá của BTC.
RUP (Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối): Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối. Được sử dụng để đo lường tỷ lệ lợi nhuận chưa thực hiện của tất cả những người nắm giữ Bitcoin so với tổng vốn hóa thị trường.
Cointime True Market Mean Price: Một chỉ số giá trung bình trên chuỗi dựa trên hệ thống Kinh tế Cointime, nhằm đánh giá giá trị lâu dài của BTC chính xác hơn 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), True Market Mean Price dưới hệ thống Cointime còn xem xét sự ảnh hưởng của thời gian, phù hợp với giá của BTC trong các chu kỳ lớn.
Shiller ECY: Chỉ số định giá do Robert Shiller, người đoạt giải Nobel Kinh tế, đưa ra 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 ảnh hưởng của môi trường lãi suất.
Cơ hội học phân tích dữ liệu on-chain
**Alex：**Hôm nay khách mời của chúng ta là nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain Colin, xin mời Colin chào hỏi các thính giả của chúng ta.
**Colin：**Chào mọi người, trước tiên tôi xin cảm ơn Alex vì lời mời. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi có chút ngạc nhiên, vì tôi chỉ là một nhà đầu tư nhỏ vô danh, không có bất kỳ danh hiệu đặc biệt nào, chỉ lặng lẽ thực hiện giao dịch của mình. Tên tôi là Colin, tôi điều hành một tài khoản trên mạng xã hội có tên là Mr. Bè G. Thông thường, tôi sẽ 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 khoảng ba định vị cho bản thân: Đầu tiên là nhà giao dịch dựa trên sự kiện, tôi thường suy nghĩ về các chiến lược giao dịch dựa trên sự kiện; Thứ hai là nhà phân tích dữ liệu on-chain, phần này cũng là nội dung chính mà tôi thường chia sẻ trên mạng xã hội; Thứ ba là khá thận trọng, tôi tự gọi mình là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn một phần vốn đầu tư vào thị trường chứng khoán Mỹ, thông qua phần vốn này để đầu tư vào Beta nhằm giảm thiểu sự biến động tổng thể của đường cong tài sản của tôi, đồng thời giữ cho vị thế tổng thể có tính phòng thủ nhất định. Đó là định vị của tôi về bản thân.
**Alex：**Cảm ơn Colin vì phần giới thiệu bản thân. Tôi mời Colin tham gia chương trình này vì đã thấy anh ấy phân tích dữ liệu on-chain về Bitcoin trên mạng xã hội, điều đó rất đáng khích lệ. Đây là một chủ đề mà trước đây chúng ta ít nói đến, và cũng là phần mà tôi còn thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc loạt bài viết mà anh ấy viết, cảm thấy logic rõ ràng và có nội dung, vì vậy tôi đã mời anh ấy. Cần nhắc mọi người rằng, hôm nay, dù là quan điểm của tôi hay 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 cách hiểu khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của chương này không được coi là lời khuyên đầu tư. Chương trình sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ nhằm mục đích chia sẻ và ví dụ cá nhân, không phải là gợi ý thương mại. Chương trình này không nhận bất kỳ tài trợ thương mại nào từ các nền tảng. Chúng ta hãy vào vấn đề chính, nói về phân tích dữ liệu on-chain của tài sản mã hóa. Vừa rồi đã nói rằng Colin là một nhà giao dịch, vậy bạn bắt đầu tiếp cận và học về phân tích dữ liệu on-chain của tài sản mã hóa 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 muốn gia nhập hoặc đã gia nhập thị trường tài chính, bao gồm cả bản thân tôi, mục tiêu chính nhất đều nên là kiếm tiền, sử dụng lợi nhuận để cải thiện chất lượng cuộc sống của mình. Vì vậy, triết lý của tôi luôn nhất quán, đó là học những gì có thể giúp ích cho lợi nhuận của tôi. Bằng cách này, tôi nâng cao giá trị kỳ vọng của hệ thống giao dịch tổng thể của mình, đơn giản là học những gì có thể kiếm tiền. Phần thứ hai, lúc đầu tiếp xúc với dữ liệu on-chain hoàn toàn là một sự tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, khi đó tôi hoàn toàn không hiểu gì, chỉ nhìn cái này cái kia. Khi khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy nhiều lý thuyết nghiên cứu thú vị và muốn học hỏi, lúc đó cũng tình cờ thấy Bitcoin có một lĩnh vực gọi là phân tích dữ liệu on-chain, tôi bắt đầu học và nghiên cứu. Đến giai đoạn sau, tôi sẽ kết hợp kiến thức học được từ các lĩnh vực khác, chủ yếu là phần phát triển giao dịch định lượng, kết hợp vào dữ liệu on-chain, và sau đó phát triển một số mô hình giao dịch, cuối cùng tích hợp những mô hình này vào hệ thống giao dịch của riêng tôi.
**Alex：**Vậy bạn đã chính thức bắt đầu tiếp xúc với phân tích dữ liệu on-chain đến nay, việc học tập và nghiên cứu có hệ thống khoảng bao nhiêu năm rồi nhỉ?
**Colin：**Tôi nghĩ điều này khó định nghĩa, thực ra tôi chưa bao giờ học một cách hệ thống. Bởi vì từ trước đến nay, tôi gặp một vấn đề là tôi hoàn toàn không thấy bất kỳ giáo dục hệ thống nào. Từ khi tôi lần đầu thấy lĩnh vực này, có lẽ đã là vài năm trước, lúc đó tôi đã phát hiện ra, nhưng không nghiên cứu sâu hơn, chỉ xem hai ba bài viết để 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, rồi quay lại đây, thấy điều này khá thú vị, tôi tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập hệ thống, chỉ là ghép nối này nọ.
**Alex：**Hiểu rồi, vậy từ việc học dữ liệu on-chain đến việc ứng dụng nó vào thực tế 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 hai chu kỳ Bitcoin...... cũng không thể gọi là hai chu kỳ, phải xem bạn định nghĩa từ thị trường bò hay thị trường gấu. Khoảng từ 2020, 2019 bắt đầu tiếp xúc, nhưng vào thời điểm đó chưa có ứng dụng thực tế, vì tôi không dám, lúc đó chưa quen lắm với cái này, nhưng đã bắt đầu học.
Giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu on-chain
**Alex：**Hiểu rồi. 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 cần phải trả phí. Có hai cấp độ trả phí, một là phiên bản chuyên nghiệp khá đắt, tôi nhớ khoảng hơn 800 đô la mỗi tháng. Cái thứ hai tôi hơi quên, khoảng ba mươi mấy U đến bốn mươi mấy U mỗi tháng. Nó cũng có một phiên bản miễn phí, nhưng thông tin mà phiên bản miễn phí có thể xem thực sự rất ít. Tất nhiên ngoài Glassnode còn rất nhiều cái khác, nhưng cuối cùng tôi chọn nó vì lúc ban đầu khi lọc và nghiên cứu, trang web này phù hợp với sở thích của tôi nhất.
**Alex：**Hiểu rồi, sau khi xem nhiều thông tin từ Colin, tôi cũng đã đăng ký Glassnode và trở thành hội viên trả phí của họ. Quả thật, tôi cảm thấy dữ liệu của họ rất phong phú, bên cạnh đó tính kịp thời cũng khá tốt. Vậy chúng ta hãy nói về vấn đề thứ hai, vừa rồi bạn có nói rằng bạn là một nhà giao dịch, bạn coi trọng sự trợ giúp của nó đối với thực chiến đầu tư. Vậy giá trị cốt lõi của phân tích dữ liệu on-chain trong đầu tư của bạn là gì? Nguyên lý đằng sau nó là gì? Xin hãy giới thiệu cho chúng tôi.
**Colin：**Được rồi. Trước tiên, tôi sẽ nói về điều đầu tiên, đó là giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu on-chain. Tôi định kết hợp hai điều này lại với nhau, vì thực sự khá đơn giản. Thị trường tài chính truyền thống của chúng ta, bất kể là giao dịch cổ phiếu, hợp đồng tương lai, quyền chọn trái phiếu, thậm chí bất động sản, hoặc một số nguyên liệu thô, Bitcoin có một sự khác biệt cơ bản nhất so với chúng, đó là nó sử dụng công nghệ blockchain. Giá trị quan trọng nhất và thường được mọi người nhắc đến của công nghệ này chính là tính minh bạch. Tất cả thông tin chuyển nhượng Bitcoin này đều công khai và minh bạch, vì vậy bạn có thể trực tiếp nhìn thấy trên chuỗi, chẳng hạn như 300 Bitcoin được chuyển từ một địa chỉ sang 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 không có bất kỳ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến giá cả và xu hướng của toàn bộ Bitcoin. Vì vậy, thông thường, khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu on-chain, chúng ta nhìn vào tổng thể của thị trường, xem xu hướng của nó, xem sự đồng thuận và hành vi của tập thể. Ngay cả khi tôi không biết ai đứng sau địa chỉ này hoặc địa chỉ kia, nhưng tôi có thể tổng hợp tất cả các địa chỉ để phân tích dòng chảy của các đồng tiền này, xem họ đã chốt lời hay dừng lỗ như thế nào, tình trạng lợi nhuận của họ ra sao, tình trạng thua lỗ như thế nào, họ có xu hướng mua vào Bitcoin với số lượng lớn ở mức giá nào hoặc họ không thích mua Bitcoin ở mức giá nào, tất cả những dữ liệu này thực ra đều có thể nhìn thấy. Đây là điều tôi cho rằng giá trị lớn nhất của phân tích dữ liệu on-chain của Bitcoin so với các thị trường tài chính khác, vì các thị trường khác không thể làm được điều này.
**Alex：**Quả thật điều này rất quan trọng. Như chúng ta đầu tư mã hóa, cũng giống như khi chúng ta xem cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác, cũng cần phải phân tích căn bản. Giống như bạn vừa nói, dữ liệu on-chain là minh bạch, mọi người đều có thể quan sát. Nếu các nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu on-chain mà bạn không xem, thì đó giống như bạn đang thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.
Phân tích dữ liệu on-chain gặp khó khăn
**Alex：**Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu on-chain trong thực tế, bạn nghĩ những khó khăn và thách thức chính có thể là gì?
**Colin：**Tôi nghĩ câu hỏi này rất hay, tôi dự định trả lời theo hai phần. Phần đầu tiên là phần dễ giải quyết hơn, đó là một điểm khó khăn trong học tập, đó là kiến thức cơ bản. Đối với hầu hết mọi người, bao gồm cả tôi lúc đó, như 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 thế này không, nhưng nếu có thì tôi cũng không dám mua, vì từ trước đến nay tôi giao dịch mà thực sự không chi tiền để mua một số khóa học. Tôi chưa tiếp xúc với bất kỳ khóa học giảng dạy có hệ thống nào, vì vậy thực sự tất cả nội dung đều phải tự mình khai thác và khám phá. Có rất nhiều loại dữ liệu on-chain, trong quá trình nghiên cứu, quan điểm của tôi là sẽ làm rõ cách tính toán và nguyên lý của từng chỉ số mà tôi đã xem qua. Đây thực sự là một quá trình rất tốn thời gian, vì chỉ cần nhìn thấy một chỉ số nào đó, nó sẽ cho bạn một công thức tính toán, ý tưởng của tôi là suy luận xem công thức tính toán đó thực sự đang nghĩ gì, tại sao phải thiết kế như vậy. Sau khi làm rõ tất cả những chỉ số này, tôi còn phải làm một việc thứ hai gọi là lọc. Nếu có những người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu về các chỉ số, họ thực sự sẽ biết một điều, đó là nhiều chỉ số có mối tương quan rất cao. Mối tương quan quá cao sẽ gây ra một vấn đề, đó là bạn rất dễ gây ra nhiễu trong việc phán đoán, 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 của số 1 đến số 4 quá cao, sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ, giá Bitcoin hôm nay xảy ra một số...
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.
22 thích
Phần thưởng
22
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
ForkMaster
· 08-04 18:24
Lại là một dự án lừa đảo tiền nuôi thú cưng đúng không?
Xem bản gốcTrả lời0
GasWaster
· 08-03 09:45
Phân tích dữ liệu on-chain có thể cứu tôi khỏi chi phí không?
Xem bản gốcTrả lời0
ImpermanentTherapist
· 08-03 07:40
Làm gì vậy? Lại đang bán khóa học à?
Xem bản gốcTrả lời0
MetadataExplorer
· 08-03 07:37
Phân tích dữ liệu on-chain có thực sự hữu ích không?
Xem bản gốcTrả lời0
RugpullTherapist
· 08-03 07:30
Nóng nhận xét một chút, nhìn dữ liệu không bằng mua đáy.
Độ sâu phân tích dữ liệu BTC trên chuỗi khám phá chiều mới của đầu tư mã hóa
Phân tích dữ liệu mã hóa tài sản trên chuỗi độ sâu
Người dẫn chương trình: Alex Nhà nghiên cứu tự do
Khách mời: Colin Trader tự do Nghiên cứu dữ liệu on-chain
Thời gian ghi: 2025.2.15
Xin chào mọi người, chào mừng đến với WEB3 Mint To Be. Tại đây, chúng tôi không ngừng đặt câu hỏi và suy nghĩ sâu sắc, làm rõ sự thật trong thế giới WEB3, khám phá thực tế và tìm kiếm sự đồng thuận. Chúng tôi giúp mọi người làm rõ logic đứng sau các vấn đề nóng, cung cấp những cái nhìn thấu đáo về sự kiện, và đưa vào những góc nhìn đa dạng.
Tuyên bố: Nội dung chúng tôi thảo luận trong podcast này không đại diện cho quan điểm của các tổ chức mà các khách mời đang làm việc, các dự án được đề cập cũng không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
**Alex：**Chương trình lần này có chút đặc biệt, vì trước đây chúng ta đã thảo luận nhiều về các đường đua hoặc dự án cụ thể, cũng như trao đổi một số câu chuyện theo chu kỳ, chẳng hạn như chúng ta đã từng nói về meme. Nhưng hôm nay, chúng ta sẽ thảo luận về phân tích dữ liệu trên chuỗi, đặc biệt là phân tích dữ liệu trên chuỗi của BTC. Chúng ta sẽ xem xét gần gũi cách thức hoạt động của nó, các chỉ số chính, và học hỏi phương pháp của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng ta sẽ đề cập đến nhiều khái niệm về các 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 dữ liệu được đề cập trong podcast này:
Giá thực hiện (Realized Price): Được tính toán dựa trên giá 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 trạng thái lợi nhuận/lỗ tổng thể của thị trường.
URPD: Đã thực hiện phân phối giá. Dùng để quan sát tình hình phân phối giá của BTC.
RUP (Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối): Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối. Được sử dụng để đo lường tỷ lệ lợi nhuận chưa thực hiện của tất cả những người nắm giữ Bitcoin so với tổng vốn hóa thị trường.
Cointime True Market Mean Price: Một chỉ số giá trung bình trên chuỗi dựa trên hệ thống Kinh tế Cointime, nhằm đánh giá giá trị lâu dài của BTC chính xác hơn 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), True Market Mean Price dưới hệ thống Cointime còn xem xét sự ảnh hưởng của thời gian, phù hợp với giá của BTC trong các chu kỳ lớn.
Shiller ECY: Chỉ số định giá do Robert Shiller, người đoạt giải Nobel Kinh tế, đưa ra 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 ảnh hưởng của môi trường lãi suất.
Cơ hội học phân tích dữ liệu on-chain
**Alex：**Hôm nay khách mời của chúng ta là nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain Colin, xin mời Colin chào hỏi các thính giả của chúng ta.
**Colin：**Chào mọi người, trước tiên tôi xin cảm ơn Alex vì lời mời. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi có chút ngạc nhiên, vì tôi chỉ là một nhà đầu tư nhỏ vô danh, không có bất kỳ danh hiệu đặc biệt nào, chỉ lặng lẽ thực hiện giao dịch của mình. Tên tôi là Colin, tôi điều hành một tài khoản trên mạng xã hội có tên là Mr. Bè G. Thông thường, tôi sẽ 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 khoảng ba định vị cho bản thân: Đầu tiên là nhà giao dịch dựa trên sự kiện, tôi thường suy nghĩ về các chiến lược giao dịch dựa trên sự kiện; Thứ hai là nhà phân tích dữ liệu on-chain, phần này cũng là nội dung chính mà tôi thường chia sẻ trên mạng xã hội; Thứ ba là khá thận trọng, tôi tự gọi mình là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn một phần vốn đầu tư vào thị trường chứng khoán Mỹ, thông qua phần vốn này để đầu tư vào Beta nhằm giảm thiểu sự biến động tổng thể của đường cong tài sản của tôi, đồng thời giữ cho vị thế tổng thể có tính phòng thủ nhất định. Đó là định vị của tôi về bản thân.
**Alex：**Cảm ơn Colin vì phần giới thiệu bản thân. Tôi mời Colin tham gia chương trình này vì đã thấy anh ấy phân tích dữ liệu on-chain về Bitcoin trên mạng xã hội, điều đó rất đáng khích lệ. Đây là một chủ đề mà trước đây chúng ta ít nói đến, và cũng là phần mà tôi còn thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc loạt bài viết mà anh ấy viết, cảm thấy logic rõ ràng và có nội dung, vì vậy tôi đã mời anh ấy. Cần nhắc mọi người rằng, hôm nay, dù là quan điểm của tôi hay 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 cách hiểu khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của chương này không được coi là lời khuyên đầu tư. Chương trình sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ nhằm mục đích chia sẻ và ví dụ cá nhân, không phải là gợi ý thương mại. Chương trình này không nhận bất kỳ tài trợ thương mại nào từ các nền tảng. Chúng ta hãy vào vấn đề chính, nói về phân tích dữ liệu on-chain của tài sản mã hóa. Vừa rồi đã nói rằng Colin là một nhà giao dịch, vậy bạn bắt đầu tiếp cận và học về phân tích dữ liệu on-chain của tài sản mã hóa 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 muốn gia nhập hoặc đã gia nhập thị trường tài chính, bao gồm cả bản thân tôi, mục tiêu chính nhất đều nên là kiếm tiền, sử dụng lợi nhuận để cải thiện chất lượng cuộc sống của mình. Vì vậy, triết lý của tôi luôn nhất quán, đó là học những gì có thể giúp ích cho lợi nhuận của tôi. Bằng cách này, tôi nâng cao giá trị kỳ vọng của hệ thống giao dịch tổng thể của mình, đơn giản là học những gì có thể kiếm tiền. Phần thứ hai, lúc đầu tiếp xúc với dữ liệu on-chain hoàn toàn là một sự tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, khi đó tôi hoàn toàn không hiểu gì, chỉ nhìn cái này cái kia. Khi khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy nhiều lý thuyết nghiên cứu thú vị và muốn học hỏi, lúc đó cũng tình cờ thấy Bitcoin có một lĩnh vực gọi là phân tích dữ liệu on-chain, tôi bắt đầu học và nghiên cứu. Đến giai đoạn sau, tôi sẽ kết hợp kiến thức học được từ các lĩnh vực khác, chủ yếu là phần phát triển giao dịch định lượng, kết hợp vào dữ liệu on-chain, và sau đó phát triển một số mô hình giao dịch, cuối cùng tích hợp những mô hình này vào hệ thống giao dịch của riêng tôi.
**Alex：**Vậy bạn đã chính thức bắt đầu tiếp xúc với phân tích dữ liệu on-chain đến nay, việc học tập và nghiên cứu có hệ thống khoảng bao nhiêu năm rồi nhỉ?
**Colin：**Tôi nghĩ điều này khó định nghĩa, thực ra tôi chưa bao giờ học một cách hệ thống. Bởi vì từ trước đến nay, tôi gặp một vấn đề là tôi hoàn toàn không thấy bất kỳ giáo dục hệ thống nào. Từ khi tôi lần đầu thấy lĩnh vực này, có lẽ đã là vài năm trước, lúc đó tôi đã phát hiện ra, nhưng không nghiên cứu sâu hơn, chỉ xem hai ba bài viết để 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, rồi quay lại đây, thấy điều này khá thú vị, tôi tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập hệ thống, chỉ là ghép nối này nọ.
**Alex：**Hiểu rồi, vậy từ việc học dữ liệu on-chain đến việc ứng dụng nó vào thực tế 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 hai chu kỳ Bitcoin...... cũng không thể gọi là hai chu kỳ, phải xem bạn định nghĩa từ thị trường bò hay thị trường gấu. Khoảng từ 2020, 2019 bắt đầu tiếp xúc, nhưng vào thời điểm đó chưa có ứng dụng thực tế, vì tôi không dám, lúc đó chưa quen lắm với cái này, nhưng đã bắt đầu học.
Giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu on-chain
**Alex：**Hiểu rồi. 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 cần phải trả phí. Có hai cấp độ trả phí, một là phiên bản chuyên nghiệp khá đắt, tôi nhớ khoảng hơn 800 đô la mỗi tháng. Cái thứ hai tôi hơi quên, khoảng ba mươi mấy U đến bốn mươi mấy U mỗi tháng. Nó cũng có một phiên bản miễn phí, nhưng thông tin mà phiên bản miễn phí có thể xem thực sự rất ít. Tất nhiên ngoài Glassnode còn rất nhiều cái khác, nhưng cuối cùng tôi chọn nó vì lúc ban đầu khi lọc và nghiên cứu, trang web này phù hợp với sở thích của tôi nhất.
**Alex：**Hiểu rồi, sau khi xem nhiều thông tin từ Colin, tôi cũng đã đăng ký Glassnode và trở thành hội viên trả phí của họ. Quả thật, tôi cảm thấy dữ liệu của họ rất phong phú, bên cạnh đó tính kịp thời cũng khá tốt. Vậy chúng ta hãy nói về vấn đề thứ hai, vừa rồi bạn có nói rằng bạn là một nhà giao dịch, bạn coi trọng sự trợ giúp của nó đối với thực chiến đầu tư. Vậy giá trị cốt lõi của phân tích dữ liệu on-chain trong đầu tư của bạn là gì? Nguyên lý đằng sau nó là gì? Xin hãy giới thiệu cho chúng tôi.
**Colin：**Được rồi. Trước tiên, tôi sẽ nói về điều đầu tiên, đó là giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu on-chain. Tôi định kết hợp hai điều này lại với nhau, vì thực sự khá đơn giản. Thị trường tài chính truyền thống của chúng ta, bất kể là giao dịch cổ phiếu, hợp đồng tương lai, quyền chọn trái phiếu, thậm chí bất động sản, hoặc một số nguyên liệu thô, Bitcoin có một sự khác biệt cơ bản nhất so với chúng, đó là nó sử dụng công nghệ blockchain. Giá trị quan trọng nhất và thường được mọi người nhắc đến của công nghệ này chính là tính minh bạch. Tất cả thông tin chuyển nhượng Bitcoin này đều công khai và minh bạch, vì vậy bạn có thể trực tiếp nhìn thấy trên chuỗi, chẳng hạn như 300 Bitcoin được chuyển từ một địa chỉ sang 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 không có bất kỳ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến giá cả và xu hướng của toàn bộ Bitcoin. Vì vậy, thông thường, khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu on-chain, chúng ta nhìn vào tổng thể của thị trường, xem xu hướng của nó, xem sự đồng thuận và hành vi của tập thể. Ngay cả khi tôi không biết ai đứng sau địa chỉ này hoặc địa chỉ kia, nhưng tôi có thể tổng hợp tất cả các địa chỉ để phân tích dòng chảy của các đồng tiền này, xem họ đã chốt lời hay dừng lỗ như thế nào, tình trạng lợi nhuận của họ ra sao, tình trạng thua lỗ như thế nào, họ có xu hướng mua vào Bitcoin với số lượng lớn ở mức giá nào hoặc họ không thích mua Bitcoin ở mức giá nào, tất cả những dữ liệu này thực ra đều có thể nhìn thấy. Đây là điều tôi cho rằng giá trị lớn nhất của phân tích dữ liệu on-chain của Bitcoin so với các thị trường tài chính khác, vì các thị trường khác không thể làm được điều này.
**Alex：**Quả thật điều này rất quan trọng. Như chúng ta đầu tư mã hóa, cũng giống như khi chúng ta xem cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác, cũng cần phải phân tích căn bản. Giống như bạn vừa nói, dữ liệu on-chain là minh bạch, mọi người đều có thể quan sát. Nếu các nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu on-chain mà bạn không xem, thì đó giống như bạn đang thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.
Phân tích dữ liệu on-chain gặp khó khăn
**Alex：**Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu on-chain trong thực tế, bạn nghĩ những khó khăn và thách thức chính có thể là gì?
**Colin：**Tôi nghĩ câu hỏi này rất hay, tôi dự định trả lời theo hai phần. Phần đầu tiên là phần dễ giải quyết hơn, đó là một điểm khó khăn trong học tập, đó là kiến thức cơ bản. Đối với hầu hết mọi người, bao gồm cả tôi lúc đó, như 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 thế này không, nhưng nếu có thì tôi cũng không dám mua, vì từ trước đến nay tôi giao dịch mà thực sự không chi tiền để mua một số khóa học. Tôi chưa tiếp xúc với bất kỳ khóa học giảng dạy có hệ thống nào, vì vậy thực sự tất cả nội dung đều phải tự mình khai thác và khám phá. Có rất nhiều loại dữ liệu on-chain, trong quá trình nghiên cứu, quan điểm của tôi là sẽ làm rõ cách tính toán và nguyên lý của từng chỉ số mà tôi đã xem qua. Đây thực sự là một quá trình rất tốn thời gian, vì chỉ cần nhìn thấy một chỉ số nào đó, nó sẽ cho bạn một công thức tính toán, ý tưởng của tôi là suy luận xem công thức tính toán đó thực sự đang nghĩ gì, tại sao phải thiết kế như vậy. Sau khi làm rõ tất cả những chỉ số này, tôi còn phải làm một việc thứ hai gọi là lọc. Nếu có những người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu về các chỉ số, họ thực sự sẽ biết một điều, đó là nhiều chỉ số có mối tương quan rất cao. Mối tương quan quá cao sẽ gây ra một vấn đề, đó là bạn rất dễ gây ra nhiễu trong việc phán đoán, 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 của số 1 đến số 4 quá cao, sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ, giá Bitcoin hôm nay xảy ra một số...