Phân tích dữ liệu trên chuỗi BTC

Người dẫn chương trình: Đối tác nghiên cứu của Mint Ventures Alex

Khách mời: Trader tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain Colin

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 làm rõ logic đằng sau các vấn đề nóng, cung cấp cái nhìn thấu đáo về bản chất của sự kiện, và giới thiệu những góc nhìn đa dạng.

Tuyên bố: Nội dung chúng tôi thảo luận trong tập 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 hôm nay có chút đặc biệt, vì trước đây chúng ta đã thảo luận về nhiều chủ đề liên quan đến các lĩnh vực hoặc dự án cụ thể, cũng như chia sẻ một số câu chuyện định kỳ, chẳng hạn như trước đây chúng ta đã nói về meme. Nhưng hôm nay chúng ta sẽ thảo luận về phân tích dữ liệu on-chain, đặc biệt là phân tích dữ liệu on-chain của BTC. Chúng ta sẽ xem xét gần gũi nguyên lý 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 tập podcast này:

Glassnode: một nền tảng phân tích dữ liệu on-chain phổ biến, cần phải trả phí.

Giá thực hiện (: Được tính toán dựa trên giá trị trung bình của Bitcoin tại lần di chuyển trên chuỗi cuối cùng, 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: Phân bố giá đã được thực hiện. Dùng để quan sát tình trạng phân bố giá của BTC.

RUP)Lợi nhuận chưa hiện thực tương đối(: Lợi nhuận chưa hiện thực tương đối. Dùng để đo lường tỷ lệ lợi nhuận chưa hiện thực 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 giá trị dài hạn của BTC một cách 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 trong hệ thống Cointime còn xem xét ảnh hưởng của thời gian, phù hợp với giá của BTC trong chu kỳ lớn.

Shiller ECY: Chỉ số định giá được đề xuất bởi người đoạt giải Nobel Kinh tế Robert Shiller, được sử dụng 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 của chúng ta là nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain 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 có phần ngạc nhiên, vì tôi là một nhà đầu tư nhỏ không tên tuổi, cũng không có bất kỳ danh hiệu đặc biệt nào, chỉ lặng lẽ thực hiện giao dịch của riêng mình. Tên tôi là Colin, tôi điều hành một tài khoản trên Twitter có tên là ông Bạch, thường chia sẻ một số bài giảng về dữ liệu on-chain, phân tích tình hình thị trường hiện tại, và một số khái niệm giao dịch. Tôi tự định vị mình vào khoảng ba vai trò: 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 Twitter; thứ ba là một cách tiếp cận bảo thủ, tôi tự gọi mình là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn cách phân bổ một phần vốn vào thị trường chứng khoán Mỹ, qua phần vốn này để đầu tư nhằm giảm beta và giảm thiểu sự biến động tổng thể của đường tài sản, đồng thời duy trì tính phòng thủ nhất định cho toàn bộ vị thế. Trên đây là những gì tôi tự định vị.

Alex: Cảm ơn Colin vì phần giới thiệu bản thân. Tôi mời Colin tham gia chương trình này vì tôi đã thấy những phân tích dữ liệu on-chain về Bitcoin của anh ấy trên Twitter, rất đáng để suy ngẫm. Đây là một chủ đề mà chúng ta đã nói ít trước đây, và cũng là phần mà tôi cảm thấy thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc loạt bài viết mà anh ấy viết, thấy lập luận rất rõ ràng và có nội dung thực tế, vì vậy tôi đã quyết định mời anh ấy. Cần nhắc nhở mọi người rằng, hôm nay cả quan điểm của tôi và 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 hiểu khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của tập này không được xem là bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. Chương trình sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ như một chia sẻ và ví dụ cá nhân, không phải là một sự giới thiệu thương mại. Chương trình này không nhận bất kỳ tài trợ thương mại nào từ các nền tảng. Chúng ta sẽ đi vào vấn đề chính, hãy cùng thảo luận về phân tích dữ liệu on-chain của tài sản tiền mã hóa. Như đã đề cập, Colin là một trader, vậy bạn đã bắt đầu tiếp xúc và học hỏi về phân tích dữ liệu on-chain của tài sản tiền mã hóa trong hoàn cảnh nào?

Colin: Tôi nghĩ vấn đề này nên được chia thành hai phần để trả lời. Phần đầu tiên, tôi cho rằng bất kỳ ai xung quanh, miễn là muốn tham gia hoặc đã tham gia 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 mình. Vì vậy, triết lý của tôi luôn nhất quán, đó là học những gì có thể giúp tôi tăng lợi nhuận. Bằng cách này, tôi nâng cao giá trị kỳ vọng của toàn bộ hệ thống giao dịch của mình, nói một cách đơn giản là học những gì có thể kiếm tiền. Phần thứ hai, ban đầu tiếp xúc với dữ liệu trên chuỗi chỉ đơn thuần là tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, khi đó tôi hoàn toàn không hiểu, chỉ nhìn đây nhìn đó. Khi khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy một lý thuyết nghiên cứu rất thú vị và muốn học, lúc đó tôi cũng tình cờ thấy Bitcoin có một lĩnh vực được gọi là phân tích dữ liệu trên chuỗi, tôi đã bắt đầu học hỏi và nghiên cứu. Đến giai đoạn sau, tôi sẽ kết hợp những kiến thức học được từ các lĩnh vực khác, chủ yếu là phần phát triển giao dịch định lượng, kết hợp chúng vào dữ liệu trên chuỗi, 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 được bao nhiêu năm rồi kể từ lúc học và nghiên cứu một cách có hệ thống?

Colin: Tôi nghĩ điều này khó định nghĩa, thực ra tôi vẫn chưa bao giờ học một cách hệ thống. Bởi vì từ trước đến giờ, tôi gặp một vấn đề là tôi hoàn toàn không thấy bất kỳ giáo dục hệ thống nào. Khi tôi lần đầu tiên thấy lĩnh vực này, có lẽ đã cách đây vài năm, tôi đã nhận ra điều đó, nhưng không nghiên cứu sâu mà chỉ đọc hai ba bài viết để hiểu về nó. Sau một thời gian, tôi lại quay lại thấy một số nội dung sâu hơn, lúc đó tôi đang tập trung nghiên cứu những thứ khác, nhưng quay lại đây và thấy điều này khá thú vị, nên tôi tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập hệ thống, chỉ là lắp ghép lung tung.

Alex: Hiểu rồi, vậy từ việc học dữ liệu on-chain đến việc ứng 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 với hai chu kỳ Bitcoin... cũng không thể gọi là hai chu kỳ được, phải xem bạn định nghĩa từ thị trường bò hay thị trường gấu. Khoảng từ năm 2020, 2019 trở đi tôi bắt đầu tiếp xúc, nhưng lúc đó chưa có ứng dụng thực tế, vì tôi không dám, lúc đó tôi vẫn chưa quen với thứ này, nhưng đã bắt đầu học.

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

Alex: Tôi 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, những nền tảng quan sát dữ liệu on-chain mà bạn thường sử dụng là gì?

Colin: Hiện tại tôi chủ yếu sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để tôi nói qua một chút, nó là một dịch vụ trả phí. Có hai cấp độ trả phí, một là phiên bản chuyên nghiệp khá đắt, tôi nhớ một tháng tốn hơn 800 đô la. Cái thứ hai tôi hơi quên, một tháng khoảng ba mươi mấy U đến bốn mươi mấy U. Nó cũng có một phiên bản miễn phí, nhưng thông tin mà bạn có thể thấy từ phiên bản miễn phí thực sự rất ít. Tất nhiên, ngoài Glassnode còn nhiều cái khác, tôi cuối cùng chọn nó vì lúc đầu trong quá trình lọc và nghiên cứu, trang web này phù hợp nhất với sở thích của tôi.

Alex: Tôi hiểu, sau khi xem qua nhiều thông tin của Colin, tôi cũng đã đăng ký Glassnode và trở thành thành viên trả phí của họ. Thực sự tôi cảm thấy dữ liệu của họ rất phong phú, ngoài ra tính tức thời cũng khá tốt. Vậy chúng ta hãy nói về vấn đề thứ hai, vừa rồi bạn có nói rằng bạn là một trader, bạn coi trọng sự hỗ trợ của nó cho thực tiễn 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 đó là gì? Xin hãy giới thiệu cho chúng tôi.

Colin: Được rồi. Đầu tiên, hãy nói về điều đầu tiên, đó là giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu on-chain. Hai điều này tôi dự định sẽ kết hợp lại với nhau để nói, 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 là bất động sản, hoặc một số nguyên liệu thô, 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 mọi người 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 địa chỉ khác, điều này có thể tra cứu trên trình duyệt blockchain. 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 động thái của toàn bộ Bitcoin. Vì vậy, thường thì khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu on-chain, chúng ta nhìn vào tổng thể của thị trường, quan sát xu hướng của nó, 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 các mã thông báo này, xem liệu họ đã chốt lời hay cắt lỗ, tình trạng lợi nhuận của họ như thế nào, tình trạng thua lỗ ra sao, họ có xu hướng mua Bitcoin khối lượng lớn ở mức giá nào hay họ không thích mua Bitcoin ở mức giá nào, tất cả những dữ liệu này thực sự đều có thể nhìn thấy. Đây là điều tôi cho rằng phân tích dữ liệu on-chain của Bitcoin có giá trị lớn nhất so với các thị trường tài chính khác, vì các thị trường khác không thể thực hiện được điều này.

Alex: Thực sự điều này rất quan trọng. Giống như chúng tôi đầu tư vào tiền điện tử, cũng giống như khi chúng tôi xem xét cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác, cũng cần phải phân tích các yếu tố cơ 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, còn bạn thì không, thì đó giống như việc bạn thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.

phân tích dữ liệu on-chain khó khăn

Alex: Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu on-chain 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 dự định sẽ trả lời thành hai phần. Phần đầu tiên sẽ dễ giải quyết hơn, đó là một điểm khó khăn trong việc học, 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 giáo trình thực sự có hệ thống. Tất nhiên, tôi không có hỏi xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có thì tôi cũng không dám mua, vì từ khi tôi giao dịch đến giờ, thực sự tôi không muốn trả tiền để mua một số khóa học. Tôi chưa tiếp xúc với bất kỳ khóa học nào có hệ thống, vì vậy tất cả nội dung đều phải tự mình khám phá. Dữ liệu trên chuỗi có rất nhiều loại, trong quá trình nghiên cứu, quan điểm của tôi là sẽ làm rõ phương pháp tính toán và nguyên lý đằng sau mỗi chỉ số mà tôi đã xem qua. Thực sự đây là một quá trình tốn thời gian, vì chỉ cần nhìn thấy một chỉ số nào đó, nó sẽ cho bạn một công thức tính toán, suy nghĩ của tôi là đi tìm hiểu công thức tính toán này thực sự đang nghĩ gì, tại sao nó lại được thiết kế như vậy. Sau khi tôi làm rõ những chỉ số này, thì việc tiếp theo là lọc. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu về chỉ số, thì họ sẽ biết một điều rằng, đó là mối tương quan giữa nhiều chỉ số là rất cao. Tương quan quá cao sẽ gây ra một vấn đề, đó là bạn rất dễ bị tiếng ồn khi đánh giá, hoặc bạn sẽ diễn giải quá mức. Ví dụ như vậy, 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 từ số 1 đến số 4 quá cao, sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ, giá của Bitcoin hôm nay xảy ra một hành vi hoặc biến động nào đó, có thể sẽ khiến cho từ số 1 đến số 4 cùng sáng đèn, điều này thực sự rất phiền phức. Bởi vì nếu chúng có mối tương quan quá cao, đây là một điều hiển nhiên.