Analyse et discussion des données BTC off-chain

Animateur : Alex, partenaire de recherche chez Mint Ventures

Invité : Trader libre, chercheur en données off-chain Colin

Date d'enregistrement : 2025.2.15

Bonjour à tous, bienvenue dans WEB3 Mint To Be. Ici, nous continuons à poser des questions et à réfléchir 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 vont au-delà des événements eux-mêmes et introduisons des perspectives de pensée diverses.

Déclaration : Le contenu discuté dans ce podcast ne représente pas les points de vue 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 avons échangé sur certaines narrations cycliques, comme lorsque nous avons parlé des memes. Mais aujourd'hui, nous allons discuter de l'analyse des données off-chain, en particulier de l'analyse des données BTC. Nous allons examiner de près son fonctionnement, ses indicateurs clés, et apprendre sa méthodologie. Dans l'épisode d'aujourd'hui, nous allons mentionner de nombreux concepts concernant les indicateurs, en les énumérant au début de la version écrite pour faciliter la compréhension de chacun.

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( : Calculé en fonction du prix pondéré au moment du dernier mouvement off-chain du Bitcoin, reflète le coût historique off-chain du Bitcoin, adapté pour évaluer l'état global de profit/perte du marché.

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

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

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

Shiller ECY : un indicateur d'évaluation 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'indice de bénéfice de Shiller )CAPE(, prenant 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 Colin, un trader libre et chercheur en données off-chain. Commençons par demander à Colin de saluer notre auditoire.

Colin: Bonjour à tous, tout d'abord merci à Alex pour l'invitation. J'ai été un peu surpris lorsque j'ai reçu cette invitation, car je suis un petit investisseur anonyme et je n'ai pas de titre particulier, je fais juste mes transactions en silence. Je m'appelle Colin, et je gère un compte sur Twitter appelé Monsieur Beig, où je partage principalement des enseignements sur les données off-chain, des analyses concernant la situation actuelle du marché, ainsi que quelques concepts de trading. Je me définis grosso modo par trois aspects : le premier est celui d'un trader axé sur les événements, je réfléchis souvent à des stratégies de trading basées sur des événements ; le deuxième est celui d'analyste de données off-chain, c'est également ce que je partage principalement sur Twitter ; le troisième, plus conservateur, je me qualifie d'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 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 son analyse des données off-chain sur le Bitcoin, qui était très inspirante. C'est un sujet dont nous avons peu parlé auparavant, et c'est une partie qui manque dans mon propre domaine. J'ai lu sa série d'articles et j'ai trouvé que la logique était claire et que ses propos étaient pertinents, 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 que les informations et les points de vue peuvent changer à l'avenir. Différentes personnes peuvent avoir des interprétations différentes des mêmes données et indicateurs. 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 comme un partage et des exemples pour un usage personnel, et non comme une recommandation commerciale. Ce programme n'a reçu aucun parrainage commercial de la part des plateformes. Entrons dans le vif du sujet et parlons de l'analyse des données off-chain des actifs cryptographiques. Tout à l'heure, j'ai mentionné que Colin est un trader, alors dans quelles circonstances as-tu commencé à te familiariser et à apprendre l'analyse des données off-chain des actifs cryptographiques ?

Colin : Je pense que cette question devrait être divisée en deux parties. D'abord, je crois que pour quiconque souhaite entrer ou est déjà dans le marché financier, y compris moi-même, l'objectif principal devrait être de gagner de l'argent et d'utiliser les bénéfices pour améliorer sa qualité de vie. Donc ma philosophie a toujours été cohérente, c'est-à-dire que j'apprends tout ce qui peut m'aider à augmenter mes bénéfices. De cette manière, j'améliore l'espérance de mon système de trading global ; en d'autres termes, j'apprends tout ce qui peut rapporter de l'argent. La deuxième partie, c'est qu'au départ, j'ai été exposé aux données off-chain par pur hasard. Il y a environ six ou sept ans, je ne comprenais rien, je regardais ceci et cela. En explorant différents domaines, j'ai vu des théories de recherche intéressantes que je voulais apprendre. À l'époque, j'ai également découvert que le Bitcoin avait un domaine appelé analyse des données off-chain, alors j'ai commencé à apprendre et à étudier. Plus tard, je combinerais les connaissances acquises dans d'autres domaines, principalement dans le développement de trading quantitatif, en les intégrant aux données off-chain, puis en développant des modèles de trading, que j'intégrerais enfin dans mon propre système de trading.

**Alex:**Alors, depuis que tu as commencé à te plonger dans l'analyse des données off-chain, cela fait combien d'années que tu as étudié et recherché de manière assez systématique ?

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, quand j'ai découvert ce domaine, cela remonte à plusieurs années, à ce moment-là j'avais remarqué, mais je n'ai pas approfondi mes recherches, j'ai juste lu deux ou trois articles pour comprendre ce sujet. 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, j'ai trouvé cela plutôt intéressant, alors j'ai continué mes recherches. Il n'y a pas eu de période d'apprentissage systématique, c'est un peu un patchwork.

Alex: D'accord, combien de temps cela fait-il que tu es passé de l'apprentissage des données off-chain à leur application dans tes investissements réels ?

Colin: Cette limite est assez difficile à définir, mais je pense qu'il s'agit d'un cycle proche de deux périodes de BTC... enfin, ça ne peut pas vraiment être deux cycles, cela dépend de si vous définissez à partir d'un marché haussier ou baissier. J'ai commencé à m'y intéresser vers 2020, 2019, mais à cette époque, il n'y avait pas d'applications pratiques, 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 parler de nombreux concepts spécifiques liés à 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 utilise principalement un site, c'est Glassnode. Pour faire simple, c'est un service payant. Il y a deux niveaux de paiement, l'un est la version professionnelle qui est assez chère, je me souviens qu'il coûte plus de 800 dollars par mois. Le deuxième, j'ai un peu oublié, c'est environ 30 à 40 U par mois. Il y a aussi une version gratuite, mais les informations disponibles dans la version gratuite sont assez 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 de nombreuses informations de Colin, je me suis également inscrit sur Glassnode et je suis devenu membre payant. Je sens en effet que leurs données sont très riches et que leur réactivité est plutôt bonne. Alors, parlons de la deuxième question, tu as mentionné que tu es un trader, et ce que tu apprécies, c'est 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 réalité assez simple. Dans nos marchés financiers traditionnels, 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 présente une différence fondamentale avec eux, à savoir qu'il utilise la technologie blockchain. La valeur la plus importante et la plus souvent mentionnée de cette technologie est sa transparence. Toutes les informations sur les transferts de Bitcoin sont publiques et transparentes, donc vous pouvez directement voir sur la chaîne, par exemple, que 300 Bitcoins ont été 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, ce n'est pas important, car en réalité, aucun individu ne peut influencer la tendance et le mouvement du prix du Bitcoin dans son ensemble. Ainsi, normalement, lorsque nous étudions les données off-chain, nous examinons l'ensemble du marché, ses tendances, ainsi que le consensus et le comportement des groupes. Même si je ne sais pas qui se cache derrière telle ou telle adresse, je peux analyser le flux des jetons en consolidant toutes les adresses, pour savoir s'ils ont réalisé des bénéfices ou des pertes, quelle est leur situation bénéficiaire ou déficitaire, et quelles sont leurs préférences en matière d'achat de grandes quantités de Bitcoin à un certain prix ou à un autre. 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: Il est vrai que c'est très important. Comme pour nos investissements en cryptomonnaies, nous devons analyser les fondamentaux de la même manière que pour les actions ou d'autres produits. Comme vous l'avez dit, les données off-chain sont transparentes, tout le monde peut les observer. Si d'autres investisseurs professionnels examinent les données off-chain et que vous ne le faites pas, cela revient à disposer d'une arme très importante en moins dans vos investissements.

Les difficultés de l'analyse des données off-chain

Alex: Lorsque vous vous engagez dans l'analyse de données off-chain, quels pourraient être les principaux points difficiles et défis selon vous?

Colin : Je pense que cette question est très bien posée, et j'ai l'intention d'y répondre en deux parties. Tout d'abord, la première partie est relativement facile à résoudre, il y a un point qui est plutôt difficile dans l'apprentissage, c'est 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 vraiment systématique. Bien sûr, je ne suis pas allé demander en personne s'il y avait des cours payants de ce type, mais même s'il y en avait, je ne serais probablement pas très enclin à les acheter, car depuis que je fais du trading, je n'ai pas vraiment payé pour acheter des cours. Je n'ai jamais été exposé à des cours d'enseignement systématique, donc en réalité, tout le contenu doit être exploré et découvert par soi-même. Il y a beaucoup de types de données off-chain, et dans le processus de recherche, ma propre philosophie est de comprendre la méthode de calcul et les principes derrière chaque indicateur que j'ai consulté. C'est en fait un processus qui prend beaucoup de temps, car lorsque vous regardez un indicateur particulier, il vous donnera une formule de calcul, mon idée est d'analyser ce qui se cache derrière cette formule de calcul, pourquoi elle a été conçue de cette manière. Une fois que j'ai compris tous ces indicateurs, je dois ensuite faire un deuxième travail appelé la 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 entraîner des bruits dans l'interprétation, ou vous pourriez surinterpréter. Par 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. Supposons que si la corrélation entre les signaux 1 à 4 est trop élevée, cela peut poser un problème. Par exemple, si le prix du BTC aujourd'hui subit un certain type de comportement ou de changement, cela pourrait directement faire clignoter les signaux 1 à 4 en même temps, ce qui est en réalité très ennuyeux. Car si leur corrélation est trop élevée, c'est inévitable.