Thảo luận về phân tích dữ liệu on-chain của Bitcoin

Cùng với khách mời Colin, đi sâu vào khám phá giá trị, phương pháp và ứng dụng của phân tích dữ liệu trên chuỗi Bitcoin.

Giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu on-chain

Giá trị cốt lõi của phân tích dữ liệu on-chain nằm ở việc tận dụng tính minh bạch của blockchain, quan sát xu hướng thị trường tổng thể và hành vi của nhóm. Mặc dù không thể biết cá nhân đứng sau địa chỉ cụ thể, nhưng có thể thông qua việc tổng hợp dữ liệu của tất cả các địa chỉ để phân tích dòng tiền, tình trạng lãi lỗ, sở thích mua vào và nhiều thông tin khác.

So với thị trường tài chính truyền thống, đây là lợi thế độc đáo của Bitcoin. Dữ liệu on-chain cung cấp thông tin tham khảo quan trọng cho quyết định đầu tư, việc bỏ qua điều này sẽ khiến bạn ở thế bất lợi trong cuộc cạnh tranh.

Khó khăn trong phân tích dữ liệu on-chain

Những khó khăn chính trong việc học phân tích dữ liệu on-chain bao gồm:

1. Thiếu tài nguyên giảng dạy có hệ thống, cần tự tìm hiểu và lọc ra thông tin có giá trị.

2. Số lượng mẫu có hạn, khó có thể rút ra kết luận đáng tin cậy bằng phương pháp quy nạp, cần phải thông qua suy diễn và liên tục kiểm tra.

3. Có thể tồn tại mối tương quan cao giữa nhiều chỉ số, cần phải sàng lọc để tránh giải thích quá mức.

4. Cần hiểu rõ nguyên lý tính toán và mục đích thiết kế của từng chỉ số, chứ không phải chỉ áp dụng một cách đơn giản.

Chỉ số on-chain cần chú ý

1. URPD( đã hiện thực hóa phân bố giá ): quan sát cấu trúc chip và tình hình phân phát.

2. RUP( so với lợi nhuận chưa thực hiện ): Đo lường tình trạng lợi nhuận tổng thể của thị trường.

3. Cointime True Market Mean Price: chỉ số đánh giá giá trị dài hạn xem xét trọng số thời gian.

Làm thế nào để bắt đầu phân tích dữ liệu trên chuỗi

1. Bắt đầu học từ dữ liệu trên chuỗi, chứ không phải phân tích kỹ thuật. Dữ liệu trên chuỗi phù hợp với những nhà giao dịch không làm việc toàn thời gian, tần suất quan sát thấp.

2. Nghiên cứu tài liệu gốc, hiểu nguyên tắc thiết kế của các chỉ số.

3. Theo dõi báo cáo hàng tuần của các nền tảng như Glassnode, học cách áp dụng các chỉ số khác nhau.

4. Kiên nhẫn nghiên cứu từng chỉ số, xây dựng hệ thống kiến thức của riêng mình.

Cuộc sống hàng ngày của nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain

1. Điều chỉnh thói quen sinh hoạt để phù hợp với thời gian giao dịch của thị trường chứng khoán Mỹ, nắm bắt thanh khoản tốt nhất.

2. Quan sát sự thay đổi dữ liệu trên chuỗi hàng ngày, ghi lại dòng tiền ETF, chỉ số tâm lý thị trường, v.v.

3. Chú ý đến tình hình chênh lệch giá giữa các sàn giao dịch khác nhau, tìm kiếm cơ hội tiềm năng.

4. Kết hợp các phương pháp phân tích kỹ thuật, liên tục điều chỉnh kế hoạch giao dịch.

5. Giữ cho sự nhạy bén với thị trường, suy nghĩ về nguyên nhân đằng sau dữ liệu bất thường.