Web3 Mint To Be - Giá trị và thực chiến của phân tích dữ liệu on-chain

Người dẫn chương trình: Alex

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

Thời gian ghi âm: 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 đứng sau các vấn đề nóng, cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự kiện, và đưa ra nhiều góc nhìn khác nhau.

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 lần này có chút đặc biệt, vì trước đây chúng tôi đã thảo luận rất nhiều về các chủ đề liên quan đến các đường đua hoặc dự án cụ thể, cũng như trao đổi một số câu chuyện định kỳ, chẳng hạn như trước đây chúng tôi đã nói về meme. Nhưng hôm nay chúng tôi sẽ thảo luận về phân tích dữ liệu on-chain, đặc biệt là phân tích dữ liệu on-chain của BTC. Chúng tôi sẽ xem xét cận cảnh nguyên lý hoạt động, các chỉ số chính và học hỏi phương pháp của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng tôi sẽ đề cập đến nhiều khái niệm về các chỉ số, liệt kê những khái niệm này ở phần đầu của phiên bản văn bản để giúp mọi người dễ dàng hiểu.

Một số chỉ số dữ liệu và khái niệm được đề cập trong podcast này:

Glassnode: một nền tảng phân tích dữ liệu trên chuỗi phổ biến, cần phải trả phí.

Giá đã thực hiện (: được tính toán dựa trên giá trị trung bình của lần di chuyển trên chuỗi gần đây nhất của Bitcoin, phản ánh chi phí lịch sử trên chuỗi của Bitcoin, phù hợp để đánh giá tình trạng lợi nhuận/lỗ chung của thị trường.

URPD: Đã thực hiện phân bố giá. Dùng để quan sát tình hình phân bố giá của BTC.

RUP)Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối(: Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối. Được sử dụng để đo lường trong thị trường Bitcoin, tỷ lệ lợi nhuận chưa thực hiện của tất cả các nhà đầu tư nắm giữ so với tổng giá trị 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 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 đã thực hiện )Realized Price(, Giá Trung Bình Thị Trường Thực của hệ thống Cointime còn xem xét tác động của thời gian, phù hợp với giá trong chu kỳ lớn của BTC.

Shiller ECY: chỉ số định giá được đề xuất bởi Robert Shiller, người đoạt giải Nobel Kinh tế, dùng 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 tôi là nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi Colin, trước tiên xin mời Colin chào hỏi các thính giả của chúng ta.

Colin: Xin chào mọi người, đầu tiên tôi xin cảm ơn Alex đã mời. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi đã hơi ngạc nhiên, vì tôi chỉ là một nhà đầu tư nhỏ không tên tuổi, không có danh hiệu gì đặc biệt, chỉ thầm lặng thực hiện giao dịch của mình. Tên tôi là Colin, tôi thường chia sẻ một số bài học về dữ liệu on-chain, phân tích tình hình thị trường hiện tại, cũng như một số khái niệm giao dịch. Tôi có ba cách nhìn nhận về bản thân: Thứ nhất, tôi là một nhà giao dịch theo sự kiện, tôi thường suy nghĩ về các chiến lược giao dịch dựa trên sự kiện; Thứ hai, tôi là một nhà phân tích dữ liệu on-chain, phần này cũng là nội dung tôi thường chia sẻ; Thứ ba, tôi khá bảo thủ, tôi tự xưng là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn phân bổ một phần vốn vào thị trường chứng khoán Mỹ, thông qua phần vốn này để đầu tư nhằm giảm Beta, giảm thiểu sự biến động tổng thể của đường tài sản của tôi, đồng thời giữ cho toàn bộ vị thế có một mức độ phòng thủ nhất định. Trên đây là cách nhìn nhận của tôi về bản thân.

Alex: Cảm ơn Colin đã giới thiệu bản thân. Tôi mời Colin tham gia chương trình vì đã thấy anh ấy phân tích dữ liệu trên chuỗi về Bitcoin trên mạng xã hội, rất truyền cảm hứng. Đây là một chủ đề mà chúng ta đã nói chuyện ít trước đây, và cũng là phần mà tôi còn thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc một loạt bài viết của anh ấy và thấy lập luận rất rõ ràng, có nội dung thực sự, vì vậy tôi đã quyết định mời anh ấy. Cần nhắc nhở mọi người rằng, hôm nay dù là quan điểm của tôi hay của khách mời, trong chương trình 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 các cách diễn giải khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của tập này không được coi là lời khuyên đầu tư. Chương trình sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ để chia sẻ và lấy ví dụ cho mục đích cá nhân, không phải là khuyến nghị thương mại. Chương trình không nhận bất kỳ tài trợ thương mại nào từ bất kỳ nền tảng nào. Chúng ta hãy vào chủ đề chính, nói về phân tích dữ liệu trên chuỗi của tài sản tiền điện tử. Nãy giờ đã nói rằng Colin là một nhà giao dịch, vậy bạn bắt đầu tiếp xúc và học về phân tích dữ liệu trên chuỗi của tài sản tiền điện tử trong hoàn cảnh nào?

Colin: Vấn đề này tôi nghĩ nên được chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi nghĩ rằng bất kỳ ai xung quanh, những người muốn vào hoặc đã vào thị trường tài chính, bao gồm cả bản thân tôi, mục tiêu chính nên là kiếm tiền, sử dụng lợi nhuận để cải thiện chất lượng cuộc sống. Vì vậy, triết lý của tôi luôn nhất quán, đó là bất cứ điều gì có thể giúp tôi kiếm lời, tôi sẽ học. Bằng cách này, tôi nâng cao giá trị kỳ vọng của toàn bộ hệ thống giao dịch của mình, đơn giản là những gì có thể kiếm tiền, tôi sẽ học. Phần thứ hai, ban đầu tiếp xúc với dữ liệu trên chuỗi chỉ đơn giản là một sự tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, lúc đó tôi hoàn toàn không hiểu, xem cái này, xem cái kia. Khi khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy có lý thuyết nghiên cứu rất thú vị và muốn học, lúc đó cũng vô tình thấy Bitcoin có một lĩnh vực gọi là phân tích dữ liệu trên chuỗi, tôi bắt đầu học và nghiên cứu. Đến giai đoạn sau, tôi kết hợp những kiến thức học được ở các lĩnh vực khác, chủ yếu là phần phát triển giao dịch định lượng, kết hợp vào dữ liệu trên chuỗi, 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 mình.

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 giờ, tôi đã gặp một vấn đề, đó là tôi thực sự không thấy bất kỳ phương pháp giảng dạy hệ thống nào. Khi lần đầu tiên nhìn thấy lĩnh vực này, có lẽ đã từ nhiều năm trước, tôi đã nhận ra điều đó, nhưng không nghiên cứu sâu, chỉ đọc hai ba bài viết để biết về nó. 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 lại quay lại đây, thấy điều này khá thú vị, tôi tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập hệ thống, chỉ là gom góp lại.

Alex: Hiểu rồi, vậy từ khi học dữ liệu trên chuỗi đến việc áp dụng nó vào thực chiến đầu tư của bạn, điều này đã kéo dài khoảng bao lâu?

Colin: Ranh giới này khá khó xác định, nhưng tôi nghĩ gần 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 năm 2020, 2019 bắt đầu tiếp xúc, nhưng lúc đó chưa có ứng dụng thực tế, vì tôi không dám, lúc đó vẫn chưa quen thuộc với cái này, nhưng đã bắt đầu học.

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

Alex: 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, 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 đơn giản một chút, nó là một dịch vụ có phí. Có hai cấp độ trả phí, một là phiên bản chuyên nghiệp khá đắt, tôi nhớ là hơn 800 đô la Mỹ mỗi tháng. Cái thứ hai tôi hơi quên, khoảng ba mươi mấy U đến bốn mươi mấy U mỗi tháng. Nó còn có một phiên bản miễn phí, nhưng thông tin có thể xem được trên phiên bản miễn phí thực sự rất ít. Tất nhiên ngoài Glassnode còn rất nhiều cái khác, nhưng cuối cùng tôi chọn nó vì khi đầu tiên lọc và nghiên cứu, trang web này phù hợp nhất với sở thích của tôi.

Alex: Hiểu rồi, sau khi xem nhiều thông tin của Colin, tôi cũng đã tự đăng ký Glassnode và trở thành thành viên trả phí của họ. Quả thực 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 nói rằng bạn là một nhà giao dịch, điều bạn coi trọng là sự giúp đỡ của nó đối với thực chiến đầu tư. Vậy giá trị cốt lõi của phân tích dữ liệu trên chuỗi trong đầu tư của bạn là gì? Nguyên lý phía sau là gì? Xin bạn hãy giới thiệu cho chúng tôi.

Colin: Được rồi. Trước tiên, tôi sẽ nói về giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu trên chuỗi. Hai điều này tôi dự định sẽ kết hợp lại với nhau, vì thực ra 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, Bitcoin có một sự khác biệt cơ bản nhất 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 minh bạch, vì vậy bạn có thể trực tiếp thấy trên chuỗi, chẳng hạn như 300 Bitcoin được chuyển từ một địa chỉ sang địa chỉ khác, điều này có thể tra cứu trên trình duyệt blockchain. Mặc dù tôi không thể biết ai đứng sau chuỗi địa chỉ này, nhưng điều đó không quan trọng, bởi vì thực sự không có một cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến toàn bộ diễn biến giá và xu hướng của Bitcoin. Vì vậy, thông thường, khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi, chúng ta nhìn vào tổng thể của thị trường, xem xu hướng của nó, xem sự đồng thuận và hành vi của đám đông. Ngay cả khi 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 chip này, xem 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 nhiều Bitcoin ở mức giá nào hoặc họ không thích mua Bitcoin ở mức giá nào, tất cả những dữ liệu này thực sự đều có thể thấy được. Đây là giá trị lớn nhất mà tôi nghĩ phân tích dữ liệu trên chuỗi của Bitcoin mang lại so với các thị trường tài chính khác, vì các thị trường khác không thể làm được điều này.

Alex: Thật sự điều này rất quan trọng. Giống như chúng ta đầu tư vào tiền điện tử, cũng giống như khi chúng ta xem cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác, cũng cần phải phân tích cơ bản. Như bạn vừa nói, dữ liệu trên chuỗi là minh bạch, mọi người đều có thể quan sát. Nếu các nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu trên chuỗi mà bạn không xem, thì điều đó giống như bạn đang thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.

khó khăn trong phân tích dữ liệu on-chain

Alex: Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu trên chuỗi 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 định chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, phần đầu tiên là phần 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 đây, rất khó để tìm được một khóa học thực sự có hệ thống. Tất nhiên, tôi không hỏi trực tiếp xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có thì tôi cũng không dám mua, vì cho đến bây giờ tôi vẫn không chi tiền để mua một số khóa học. Tôi chưa từng tiếp xúc với bất kỳ khóa học nào có hệ thống, vì vậy tất cả nội dung đều phải tự mình khai thác và khám phá. Dữ liệu trên chuỗi có rất nhiều loại, trong quá trình nghiên cứu, triết lý của tôi là sẽ làm rõ cách tính và nguyên lý của từng chỉ số mà tôi đã xem. Đây thực sự là một quá trình tốn thời gian rất lớn, vì chỉ cần nhìn thấy một chỉ số nào đó, nó sẽ cung cấp cho bạn một công thức tính, suy nghĩ của tôi là phải tìm hiểu xem công thức tính đó thực sự đang nghĩ gì, tại sao nó lại được thiết kế như vậy. Sau khi tôi hiểu rõ các chỉ số này, việc thứ hai cần làm là lọc. Nếu có 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 rằng, mối quan hệ giữa nhiều chỉ số là rất cao. Mối quan hệ quá cao có thể gây ra một vấn đề, đó là trong việc phân tích bạn rất dễ gặp phải tiếng ồn, hoặc bạn sẽ diễn giải 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 quan hệ 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 đổi nào đó, nó có thể khiến cho số 1 đến số 4 cùng sáng đèn, điều này thực sự rất rắc rối.