WEB3 Mint To Be podcast - analyse des données off-chain et investissement en Bitcoin
Animateur : Alex
Invité : Colin, trader libre, chercheur de données off-chain
Date d'enregistrement : 2025.2.15
Bonjour à tous, bienvenue dans WEB3 Mint To Be. Ici, nous posons des questions continues et réfléchissons en profondeur, clarifiant les faits, explorant la réalité et recherchant un consensus dans le monde WEB3. Nous clarifions la logique derrière les sujets d'actualité, fournissons des perspectives qui vont au-delà des événements eux-mêmes et introduisons des angles de pensée diversifiés.
Déclaration : Le contenu discuté dans cet épisode de podcast ne représente pas les opinions des institutions auxquelles chaque invité appartient, 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 de meme. Mais aujourd'hui, nous allons discuter de l'analyse des données off-chain, en particulier de l'analyse des données off-chain de BTC. Nous allons examiner de près son fonctionnement, ses indicateurs clés et apprendre sa méthodologie. Dans l'épisode d'aujourd'hui, nous mentionnerons de nombreux concepts d'indicateurs, en les listant au début de la version texte pour faciliter la compréhension de chacun.
Les indicateurs de données et concepts mentionnés dans ce podcast :
Glassnode : une plateforme d'analyse de données off-chain couramment utilisée, nécessitant un paiement.
Prix réalisé ( : calculé sur la base du prix au moment du dernier mouvement off-chain de 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 jetons BTC.
RUP)Profit relatif non réalisé( : Profit non réalisé relatif. Utilisé pour mesurer le ratio des profits non réalisés de tous les détenteurs de Bitcoin par rapport à la capitalisation boursière totale.
Cointime True Market Mean Price : un indicateur de prix moyen en chaîne basé sur le système Cointime Economics, visant à évaluer plus précisément la valeur à long terme du BTC en introduisant le "poids temporel" du Bitcoin. Par rapport au prix du marché actuel du BTC et au prix réalisé )Realized Price(, le True Market Mean Price dans le système Cointime prend également en compte l'impact du temps, ce qui le rend adapté aux prix sur de grands cycles du BTC.
Shiller ECY : un indicateur d'évaluation proposé par le lauréat du prix Nobel d'économie Robert Shiller, utilisé pour évaluer le potentiel de rendement à long terme des marchés boursiers et mesurer l'attractivité des actions par rapport à d'autres actifs, dérivé de l'indice de Shiller CAPE), qui prend 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. Colin, peux-tu dire bonjour à notre audience ?
Colin: Bonjour à tous, tout d'abord merci à Alex pour l'invitation. Quand j'ai reçu cette invitation, j'ai été un peu surpris, car je suis un petit investisseur anonyme, sans titre particulier, et je fais mes transactions en silence. Je m'appelle Colin, et je gère un compte sur Twitter appelé Monsieur Baige, où je partage principalement des enseignements sur les données off-chain, des analyses de la situation actuelle du marché, ainsi que des concepts de trading. Je me définis à peu près de trois manières : la première est celle d'un trader axé sur les événements, je réfléchis souvent à des stratégies de trading basées sur des événements ; la deuxième est celle d'un analyste de données off-chain, c'est aussi ce que je partage principalement sur Twitter ; la troisième est plus conservatrice, je me considère comme un investisseur indiciel, je choisis de placer une partie de mes fonds dans le marché boursier américain pour réduire la volatilité globale de ma courbe d'actifs grâce à cette partie de fonds, tout en maintenant une certaine défensive dans l'ensemble de ma position. Voilà donc comment je me perçois.
Alex: Je remercie Colin pour sa présentation. Je l'ai invité à participer à l'émission parce que j'ai vu sur Twitter ses analyses de données on-chain sur Bitcoin, qui étaient très inspirantes. C'est un sujet dont nous avons peu parlé auparavant, et c'est une partie qui me manque dans mon propre domaine. J'ai lu sa série d'articles et j'ai trouvé que sa logique était claire et pertinente, donc je l'ai invité. Je tiens à rappeler à tout le monde que, aujourd'hui, que ce soit moi ou les opinions des invités, dans l'émission, elles sont très subjectives, et les informations et opinions peuvent changer à l'avenir. Différentes personnes peuvent interpréter les mêmes données et indicateurs de manière différente. Le contenu de cet épisode ne constitue pas un conseil en investissement. Ce programme mentionnera certaines plateformes d'analyse de données, uniquement comme partage et exemples d'utilisation personnelle, et ne constitue pas une recommandation commerciale. Ce programme n'a reçu aucun sponsoring commercial de la part des plateformes. Passons au sujet principal et parlons de l'analyse des données on-chain des actifs cryptographiques. Tout à l'heure, il a été dit que Colin est un trader, dans quelles conditions as-tu commencé à te familiariser et à apprendre l'analyse des données on-chain des actifs cryptographiques ?
Colin : Je pense que cette question devrait être divisée en deux parties. D'abord, je pense que peu importe qui est autour de moi, que ce soit quelqu'un qui souhaite entrer ou qui est déjà dans le marché financier, y compris moi-même, l'objectif principal devrait toujours être de gagner de l'argent et d'utiliser ces gains pour améliorer sa qualité de vie. Donc, ma philosophie est toujours restée cohérente, c'est-à-dire que j'apprends ce qui peut m'aider à obtenir des profits. De cette manière, j'augmente l'espérance de mon système de trading global. En d'autres termes, j'apprends ce qui peut rapporter de l'argent. La deuxième partie, au début, j'ai été introduit aux données off-chain par pure coïncidence, il y a environ six ou sept ans, à ce moment-là, je ne comprenais absolument pas, je regardais ça, je regardais cela. En explorant différents domaines, j'ai trouvé des théories de recherche très intéressantes que je voulais apprendre. À l'époque, j'ai également découvert par hasard que le Bitcoin avait un domaine appelé analyse des données off-chain, donc j'ai commencé à apprendre et à étudier. En fin de compte, je vais combiner 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'incorpore finalement dans mon propre système de trading.
Alex: Alors, depuis que tu as commencé à t'intéresser à l'analyse des données off-chain, depuis combien d'années as-tu 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. Quand j'ai commencé à découvrir ce domaine, il y a peut-être plusieurs années, j'avais remarqué cela, mais je ne l'ai pas approfondi, 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 assez intéressant, alors j'ai continué mes recherches. Je n'ai jamais eu de temps d'apprentissage systématique, c'était juste un patchwork.
Alex: D'accord, depuis combien de temps as-tu appris à utiliser les données off-chain dans tes investissements réels ?
Colin: Cette limite est assez difficile à définir, mais je pense que cela approche le cycle de deux tours de Bitcoin... mais ce n'est pas vraiment deux tours, cela dépend de si vous commencez à définir à partir d'un marché haussier ou baissier. Je dirais que j'ai commencé à m'y intéresser vers 2020 ou 2019, mais à cette époque, il n'y avait pas d'application pratique, car je n'osais pas, je n'étais pas encore très familier avec ce concept, mais j'avais déjà commencé à apprendre.
) La valeur et le principe de l'analyse des données off-chain
Alex: Compris. Nous allons aborder beaucoup de concepts spécifiques concernant l'analyse des données off-chain, y compris certains indices. Quelles sont les plateformes d'observation des données off-chain que tu utilises généralement au quotidien ?
Colin : J'utilise principalement un site, qui s'appelle Glassnode. Pour faire simple, il est payant. Il y a deux niveaux d'abonnement, l'un est la version professionnelle qui est assez chère, je me souviens qu'elle coûte plus de 800 dollars par mois. Le deuxième, je l'ai un peu oublié, coûte environ une trentaine à une quarantaine de dollars par mois. Il y a aussi une version gratuite, mais les informations disponibles dans cette version gratuite sont en fait très 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 aussi inscrit sur Glassnode et je suis devenu membre payant. En effet, je trouve que leurs données sont très riches et leur réactivité est également assez bonne. Alors, parlons de la deuxième question, comme tu as mentionné que tu es un trader, ce que tu apprécies, c'est l'aide qu'il apporte à la pratique de l'investissement. Quelle est la valeur fondamentale de l'analyse des données on-chain dans ton investissement ? Quel est le principe sous-jacent ? 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 on-chain. Je compte aborder ces deux sujets ensemble, car en réalité, c'est assez simple. Dans nos marchés financiers traditionnels, que ce soit pour le trading d'actions, de contrats à terme, d'options sur obligations, voire d'immobilier ou de certaines matières premières, Bitcoin présente une différence fondamentale avec eux, à savoir qu'il utilise la technologie blockchain. La valeur la plus importante et la plus souvent mise en avant de cette technologie est sa transparence. Toutes les informations sur les transferts de Bitcoin sont publiques et transparentes, vous pouvez donc voir directement sur la chaîne, par exemple, 300 Bitcoins 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 unique ne peut influencer l'évolution des prix de Bitcoin ni sa tendance. Donc, normalement, lorsque nous étudions les données on-chain, nous regardons le marché dans son ensemble, ses tendances, le consensus et le comportement collectif. Même si je ne sais pas qui se cache derrière telle ou telle adresse, je peux analyser la direction des flux de jetons en consolidant toutes les adresses, voir si elles ont déjà réalisé des bénéfices ou des pertes, comment se porte leur situation bénéficiaire ou déficitaire, et quelles sont leurs préférences quant aux niveaux de prix pour acheter de grandes quantités de Bitcoin ou les niveaux de prix qu'ils préfèrent éviter, toutes ces données sont en fait visibles. C'est, à mon avis, la plus grande valeur de l'analyse des données on-chain de Bitcoin par rapport à d'autres marchés financiers, car d'autres marchés ne peuvent pas réaliser cela.
Alex: Il est vrai que ce point est très important. Lorsque nous faisons des investissements en cryptomonnaie, tout comme lorsque nous regardons des actions ou d'autres produits, nous devons également analyser les fondamentaux. Comme vous l'avez dit, les données off-chain sont transparentes, tout le monde peut les observer. Si d'autres investisseurs professionnels regardent les données off-chain et que vous ne le faites pas, cela revient à avoir un atout très important en moins dans vos investissements.
Difficultés de l'analyse des données off-chain
Alex: Lors de votre analyse de données off-chain en pratique, quels pourraient être les principaux points difficiles et défis selon vous?
Colin : Je pense que cette question est très bien posée, et je prévois de répondre en deux parties. La première partie est relativement facile à résoudre, il y a un point qui est assez 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 véritablement systématique. Bien sûr, je n'ai pas demandé en personne s'il y avait des cours payants de ce type, mais s'il y en avait, je ne pense pas que j'aurais osé acheter, car depuis que je fais du trading, je ne suis pas vraiment enclin à payer pour acheter des cours. Je n'ai jamais été en contact avec des cours d'enseignement systématique, donc en fait, tout le contenu doit être découvert et exploré par soi-même. Les types de données on-chain sont nombreux, et au cours de mes recherches, ma philosophie est de comprendre la méthode de calcul et le principe derrière chaque indicateur que je consulte. C'est en fait un processus qui prend beaucoup de temps, car lorsque vous voyez un indicateur, il vous donne une formule de calcul, ma pensée est d'analyser ce que cette formule de calcul essaie réellement de dire, pourquoi elle est conçue de cette manière. Une fois que j'ai compris ces indicateurs, je dois ensuite faire une deuxième chose appelée sélection. Ceux qui ont de l'expérience dans le développement de stratégies quantifiées ou qui ont étudié les indicateurs savent en fait une chose, c'est que la corrélation de nombreux indicateurs est très élevée. Une corrélation trop élevée pose un problème, car il est très facile de générer du bruit dans l'interprétation, ou vous pouvez surinterpréter. Par exemple, supposons que j'ai un système d'évasion de sommet, ce système d'évasion de sommet pourrait avoir 10 signaux allant de 1 à 10, supposons que si la corrélation entre les signaux 1 à 4 est trop élevée, cela pose un problème. Par exemple, si le prix du Bitcoin subit un certain type de comportement ou de changement aujourd'hui, cela pourrait directement faire clignoter les signaux 1 à 4 en même temps, ce qui est en fait très embarrassant.
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FloorSweeper
· 08-01 05:08
Encore une édition d'informations précieuses
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BearMarketMonk
· 07-30 06:57
Le cycle et la récurrence ne sont finalement qu'une bulle...
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TradFiRefugee
· 07-30 06:55
Encore un pigeon qui crie qu'il étudie les données off-chain.
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OnChain_Detective
· 07-30 06:53
hmm un autre promoteur d'analyse de données... j'ai signalé 3 clusters de portefeuilles suspects la semaine dernière *roule les yeux*
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CryptoTarotReader
· 07-30 06:46
Curieux, un programme de 25 ans ? Enregistré à l'avance ?
La valeur et les défis de l'analyse des données off-chain dans l'investissement en Bitcoin
WEB3 Mint To Be podcast - analyse des données off-chain et investissement en Bitcoin
Animateur : Alex
Invité : Colin, trader libre, chercheur de données off-chain
Date d'enregistrement : 2025.2.15
Bonjour à tous, bienvenue dans WEB3 Mint To Be. Ici, nous posons des questions continues et réfléchissons en profondeur, clarifiant les faits, explorant la réalité et recherchant un consensus dans le monde WEB3. Nous clarifions la logique derrière les sujets d'actualité, fournissons des perspectives qui vont au-delà des événements eux-mêmes et introduisons des angles de pensée diversifiés.
Déclaration : Le contenu discuté dans cet épisode de podcast ne représente pas les opinions des institutions auxquelles chaque invité appartient, 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 de meme. Mais aujourd'hui, nous allons discuter de l'analyse des données off-chain, en particulier de l'analyse des données off-chain de BTC. Nous allons examiner de près son fonctionnement, ses indicateurs clés et apprendre sa méthodologie. Dans l'épisode d'aujourd'hui, nous mentionnerons de nombreux concepts d'indicateurs, en les listant au début de la version texte pour faciliter la compréhension de chacun.
Les indicateurs de données et concepts mentionnés dans ce podcast :
Glassnode : une plateforme d'analyse de données off-chain couramment utilisée, nécessitant un paiement.
Prix réalisé ( : calculé sur la base du prix au moment du dernier mouvement off-chain de 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 jetons BTC.
RUP)Profit relatif non réalisé( : Profit non réalisé relatif. Utilisé pour mesurer le ratio des profits non réalisés de tous les détenteurs de Bitcoin par rapport à la capitalisation boursière totale.
Cointime True Market Mean Price : un indicateur de prix moyen en chaîne basé sur le système Cointime Economics, visant à évaluer plus précisément la valeur à long terme du BTC en introduisant le "poids temporel" du Bitcoin. Par rapport au prix du marché actuel du BTC et au prix réalisé )Realized Price(, le True Market Mean Price dans le système Cointime prend également en compte l'impact du temps, ce qui le rend adapté aux prix sur de grands cycles du BTC.
Shiller ECY : un indicateur d'évaluation proposé par le lauréat du prix Nobel d'économie Robert Shiller, utilisé pour évaluer le potentiel de rendement à long terme des marchés boursiers et mesurer l'attractivité des actions par rapport à d'autres actifs, dérivé de l'indice de Shiller CAPE), qui prend 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. Colin, peux-tu dire bonjour à notre audience ?
Colin: Bonjour à tous, tout d'abord merci à Alex pour l'invitation. Quand j'ai reçu cette invitation, j'ai été un peu surpris, car je suis un petit investisseur anonyme, sans titre particulier, et je fais mes transactions en silence. Je m'appelle Colin, et je gère un compte sur Twitter appelé Monsieur Baige, où je partage principalement des enseignements sur les données off-chain, des analyses de la situation actuelle du marché, ainsi que des concepts de trading. Je me définis à peu près de trois manières : la première est celle d'un trader axé sur les événements, je réfléchis souvent à des stratégies de trading basées sur des événements ; la deuxième est celle d'un analyste de données off-chain, c'est aussi ce que je partage principalement sur Twitter ; la troisième est plus conservatrice, je me considère comme un investisseur indiciel, je choisis de placer une partie de mes fonds dans le marché boursier américain pour réduire la volatilité globale de ma courbe d'actifs grâce à cette partie de fonds, tout en maintenant une certaine défensive dans l'ensemble de ma position. Voilà donc comment je me perçois.
Alex: Je remercie Colin pour sa présentation. Je l'ai invité à participer à l'émission parce que j'ai vu sur Twitter ses analyses de données on-chain sur Bitcoin, qui étaient très inspirantes. C'est un sujet dont nous avons peu parlé auparavant, et c'est une partie qui me manque dans mon propre domaine. J'ai lu sa série d'articles et j'ai trouvé que sa logique était claire et pertinente, donc je l'ai invité. Je tiens à rappeler à tout le monde que, aujourd'hui, que ce soit moi ou les opinions des invités, dans l'émission, elles sont très subjectives, et les informations et opinions peuvent changer à l'avenir. Différentes personnes peuvent interpréter les mêmes données et indicateurs de manière différente. Le contenu de cet épisode ne constitue pas un conseil en investissement. Ce programme mentionnera certaines plateformes d'analyse de données, uniquement comme partage et exemples d'utilisation personnelle, et ne constitue pas une recommandation commerciale. Ce programme n'a reçu aucun sponsoring commercial de la part des plateformes. Passons au sujet principal et parlons de l'analyse des données on-chain des actifs cryptographiques. Tout à l'heure, il a été dit que Colin est un trader, dans quelles conditions as-tu commencé à te familiariser et à apprendre l'analyse des données on-chain des actifs cryptographiques ?
Colin : Je pense que cette question devrait être divisée en deux parties. D'abord, je pense que peu importe qui est autour de moi, que ce soit quelqu'un qui souhaite entrer ou qui est déjà dans le marché financier, y compris moi-même, l'objectif principal devrait toujours être de gagner de l'argent et d'utiliser ces gains pour améliorer sa qualité de vie. Donc, ma philosophie est toujours restée cohérente, c'est-à-dire que j'apprends ce qui peut m'aider à obtenir des profits. De cette manière, j'augmente l'espérance de mon système de trading global. En d'autres termes, j'apprends ce qui peut rapporter de l'argent. La deuxième partie, au début, j'ai été introduit aux données off-chain par pure coïncidence, il y a environ six ou sept ans, à ce moment-là, je ne comprenais absolument pas, je regardais ça, je regardais cela. En explorant différents domaines, j'ai trouvé des théories de recherche très intéressantes que je voulais apprendre. À l'époque, j'ai également découvert par hasard que le Bitcoin avait un domaine appelé analyse des données off-chain, donc j'ai commencé à apprendre et à étudier. En fin de compte, je vais combiner 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'incorpore finalement dans mon propre système de trading.
Alex: Alors, depuis que tu as commencé à t'intéresser à l'analyse des données off-chain, depuis combien d'années as-tu 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. Quand j'ai commencé à découvrir ce domaine, il y a peut-être plusieurs années, j'avais remarqué cela, mais je ne l'ai pas approfondi, 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 assez intéressant, alors j'ai continué mes recherches. Je n'ai jamais eu de temps d'apprentissage systématique, c'était juste un patchwork.
Alex: D'accord, depuis combien de temps as-tu appris à utiliser les données off-chain dans tes investissements réels ?
Colin: Cette limite est assez difficile à définir, mais je pense que cela approche le cycle de deux tours de Bitcoin... mais ce n'est pas vraiment deux tours, cela dépend de si vous commencez à définir à partir d'un marché haussier ou baissier. Je dirais que j'ai commencé à m'y intéresser vers 2020 ou 2019, mais à cette époque, il n'y avait pas d'application pratique, car je n'osais pas, je n'étais pas encore très familier avec ce concept, mais j'avais déjà commencé à apprendre.
) La valeur et le principe de l'analyse des données off-chain
Alex: Compris. Nous allons aborder beaucoup de concepts spécifiques concernant l'analyse des données off-chain, y compris certains indices. Quelles sont les plateformes d'observation des données off-chain que tu utilises généralement au quotidien ?
Colin : J'utilise principalement un site, qui s'appelle Glassnode. Pour faire simple, il est payant. Il y a deux niveaux d'abonnement, l'un est la version professionnelle qui est assez chère, je me souviens qu'elle coûte plus de 800 dollars par mois. Le deuxième, je l'ai un peu oublié, coûte environ une trentaine à une quarantaine de dollars par mois. Il y a aussi une version gratuite, mais les informations disponibles dans cette version gratuite sont en fait très 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 aussi inscrit sur Glassnode et je suis devenu membre payant. En effet, je trouve que leurs données sont très riches et leur réactivité est également assez bonne. Alors, parlons de la deuxième question, comme tu as mentionné que tu es un trader, ce que tu apprécies, c'est l'aide qu'il apporte à la pratique de l'investissement. Quelle est la valeur fondamentale de l'analyse des données on-chain dans ton investissement ? Quel est le principe sous-jacent ? 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 on-chain. Je compte aborder ces deux sujets ensemble, car en réalité, c'est assez simple. Dans nos marchés financiers traditionnels, que ce soit pour le trading d'actions, de contrats à terme, d'options sur obligations, voire d'immobilier ou de certaines matières premières, Bitcoin présente une différence fondamentale avec eux, à savoir qu'il utilise la technologie blockchain. La valeur la plus importante et la plus souvent mise en avant de cette technologie est sa transparence. Toutes les informations sur les transferts de Bitcoin sont publiques et transparentes, vous pouvez donc voir directement sur la chaîne, par exemple, 300 Bitcoins 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 unique ne peut influencer l'évolution des prix de Bitcoin ni sa tendance. Donc, normalement, lorsque nous étudions les données on-chain, nous regardons le marché dans son ensemble, ses tendances, le consensus et le comportement collectif. Même si je ne sais pas qui se cache derrière telle ou telle adresse, je peux analyser la direction des flux de jetons en consolidant toutes les adresses, voir si elles ont déjà réalisé des bénéfices ou des pertes, comment se porte leur situation bénéficiaire ou déficitaire, et quelles sont leurs préférences quant aux niveaux de prix pour acheter de grandes quantités de Bitcoin ou les niveaux de prix qu'ils préfèrent éviter, toutes ces données sont en fait visibles. C'est, à mon avis, la plus grande valeur de l'analyse des données on-chain de Bitcoin par rapport à d'autres marchés financiers, car d'autres marchés ne peuvent pas réaliser cela.
Alex: Il est vrai que ce point est très important. Lorsque nous faisons des investissements en cryptomonnaie, tout comme lorsque nous regardons des actions ou d'autres produits, nous devons également analyser les fondamentaux. Comme vous l'avez dit, les données off-chain sont transparentes, tout le monde peut les observer. Si d'autres investisseurs professionnels regardent les données off-chain et que vous ne le faites pas, cela revient à avoir un atout très important en moins dans vos investissements.
Difficultés de l'analyse des données off-chain
Alex: Lors de votre analyse de données off-chain en pratique, quels pourraient être les principaux points difficiles et défis selon vous?
Colin : Je pense que cette question est très bien posée, et je prévois de répondre en deux parties. La première partie est relativement facile à résoudre, il y a un point qui est assez 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 véritablement systématique. Bien sûr, je n'ai pas demandé en personne s'il y avait des cours payants de ce type, mais s'il y en avait, je ne pense pas que j'aurais osé acheter, car depuis que je fais du trading, je ne suis pas vraiment enclin à payer pour acheter des cours. Je n'ai jamais été en contact avec des cours d'enseignement systématique, donc en fait, tout le contenu doit être découvert et exploré par soi-même. Les types de données on-chain sont nombreux, et au cours de mes recherches, ma philosophie est de comprendre la méthode de calcul et le principe derrière chaque indicateur que je consulte. C'est en fait un processus qui prend beaucoup de temps, car lorsque vous voyez un indicateur, il vous donne une formule de calcul, ma pensée est d'analyser ce que cette formule de calcul essaie réellement de dire, pourquoi elle est conçue de cette manière. Une fois que j'ai compris ces indicateurs, je dois ensuite faire une deuxième chose appelée sélection. Ceux qui ont de l'expérience dans le développement de stratégies quantifiées ou qui ont étudié les indicateurs savent en fait une chose, c'est que la corrélation de nombreux indicateurs est très élevée. Une corrélation trop élevée pose un problème, car il est très facile de générer du bruit dans l'interprétation, ou vous pouvez surinterpréter. Par exemple, supposons que j'ai un système d'évasion de sommet, ce système d'évasion de sommet pourrait avoir 10 signaux allant de 1 à 10, supposons que si la corrélation entre les signaux 1 à 4 est trop élevée, cela pose un problème. Par exemple, si le prix du Bitcoin subit un certain type de comportement ou de changement aujourd'hui, cela pourrait directement faire clignoter les signaux 1 à 4 en même temps, ce qui est en fait très embarrassant.