WEB3 Mint To Be chương trình podcast - phân tích dữ liệu on-chain và Bitcoin đầu tư
Người dẫn chương trình: Alex
Khách mời: Colin, nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain
Thời gian ghi lại: 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 sáng tỏ sự thật, khám phá thực tế và tìm kiếm sự đồng thuận trong thế giới WEB3. Chúng tôi giúp mọi người làm rõ logic đứng sau các vấn đề nóng, cung cấp cái nhìn thấu suốt về sự kiện, và đưa ra nhiều góc độ suy nghĩ 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 vị 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 ta đã thảo luận nhiều về các lĩnh vực hoặc dự án cụ thể, cũng như trao đổi một số kể chuyện theo chu 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 kỹ lưỡng nguyên lý hoạt động, các chỉ số quan trọng, và học hỏi phương pháp của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng ta sẽ đề cập đến nhiều khái niệm về chỉ số, và sẽ liệt kê những khái niệm này ở phần đầu của phiên bản văn bản để mọi người dễ 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 Bitcoin tại thời điểm di chuyển trên chuỗi cuối cùng, phản ánh chi phí lịch sử trên chuỗi của Bitcoin, phù hợp để đánh giá tình trạng tổng thể lợi nhuận/thua lỗ của thị trường.
URPD: Đã hiện thực hóa phân phối giá. Dùng để quan sát tình hình phân phối giá của BTC.
RUP)Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối(: Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối. Dùng để đo lường tỷ lệ lợi nhuận chưa thực hiện của tất cả các nhà nắm giữ coin trong thị trường 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 mục đích 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 trong chu kỳ dài của BTC.
Shiller ECY: chỉ số định giá do người đoạt giải Nobel Kinh tế Robert Shiller đưa ra, dùng để đánh giá tiềm năng lợi nhuận lâu dài 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 xin mời Colin chào các thính giả của chúng ta.
Colin: Xin chào mọi người, trước tiên cảm ơn Alex đã mời tôi. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi có hơi bất ngờ, vì tôi chỉ là một nhà đầu tư nhỏ không tên tuổi, cũng không có danh hiệu gì đặc biệt, chỉ âm thầm thực hiện giao dịch của riêng mình. Tên tôi là Colin, tôi điều hành một tài khoản trên Twitter có tên là Mr. Bage, thường chia sẻ một số hướng dẫn về dữ liệu on-chain, phân tích tình hình hiện tại, và một số khái niệm giao dịch. Tôi có ba cách định hình về bản thân: 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 khá bảo thủ, tôi tự xưng là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn một phần vốn để đầu tư vào thị trường chứng khoán Mỹ, thông qua phần vốn này để giảm beta, từ đó giảm sự biến động tổng thể của đường cong tài sản, đồng thời giữ cho vị thế tổng thể có tính phòng thủ nhất định. Đó là cách tôi tự định hình về bản thân.
Alex: Cảm ơn Colin đã giới thiệu bản thân. Tôi đã mời Colin tham gia chương trình vì đã thấy những phân tích dữ liệu on-chain về Bitcoin của anh ấy trên Twitter, rất hữu ích. Đây là một chủ đề mà chúng ta đã ít nói đến trước đây, và cũng là phần mà tôi còn thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc loạt bài viết mà anh ấy viết và thấy logic rất rõ ràng, nội dung có giá trị, vì vậy tôi đã quyết định mời anh ấy. Tôi muốn nhắc nhở mọi người rằng, hôm nay dù là quan điểm của tôi hay của khách mời, đều mang tính chủ quan rất cao, và thông tin cùng quan điểm có thể thay đổi trong tương lai, những người khác nhau có thể có cách diễn giải khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của chương này không được coi là lời khuyên đầu tư. Chương trình sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ nhằm mục đích chia sẻ và ví dụ cá nhân, không phải là khuyến nghị thương mại. Chương trình này không nhận bất kỳ tài trợ thương mại nào từ các nền tảng. Chúng ta hãy vào chủ đề chính, cùng bàn về phân tích dữ liệu on-chain của tài sản tiền điện tử. Vừa rồi tôi đã nói rằng Colin là một nhà giao dịch, vậy bạn đã bắt đầu tiếp cận và học phân tích dữ liệu on-chain của tài sản tiền điện tử trong hoàn cảnh nào?
Colin: Vấn đề này tôi nghĩ nên chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi cho rằng những người xung quanh, bất kể ai, chỉ cần muốn bước vào hoặc đã bước vào thị trường tài chính, bao gồm cả bản thân tôi, mục tiêu chính của họ phải luôn 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 cường lợi nhuận. Thông qua cách này, tôi nâng cao kỳ vọng của hệ thống giao dịch tổng thể 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 đơn thuần chỉ là tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, khi đó tôi hoàn toàn không hiểu, chỉ xem cái này, cái kia. Trong khi khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy một lý thuyết nghiên cứu rất thú vị và muốn học hỏi, lúc đó cũng tình cờ thấy Bitcoin có một lĩnh vực gọi là phân tích dữ liệu trên chuỗi, tôi 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 vào dữ liệu trên chuỗi, rồi 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 bắt đầu tiếp xúc với phân tích dữ liệu on-chain một cách chính thức được bao nhiêu năm rồi? Việc học và nghiên cứu có hệ thống đến nay đã được bao lâu?
Colin: Tôi nghĩ điều này thật khó để định nghĩa, thực ra tôi chưa bao giờ học một cách hệ thống. Bởi vì từ trước đến nay, tôi gặp một vấn đề, đó là tôi hoàn toàn không thấy bất kỳ giảng dạy nào có hệ thống. Từ khi bắt đầu nhìn thấy lĩnh vực này, có lẽ đã nhiều năm trước, tôi đã nhận ra điều đó, nhưng không đi sâu nghiên cứu, chỉ đọc hai ba bài viết để biết về điều này. Sau một thời gian, tôi lại quay lại và thấy một số nội dung sâu hơn, lúc đó tôi đang tập trung nghiên cứu những thứ khác, rồi quay lại đây, thấy điều này khá thú vị, tôi tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập hệ thống, chỉ là ghép lại từ đây từ đó.
Alex: Hiểu rồi, vậy từ việc học dữ liệu on-chain đến việc áp dụng nó vào thực tế 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 giống với chu kỳ của hai vòng Bitcoin... cũng không thể gọi là hai vòng, 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 không có ứng dụng thực tế, vì tôi không dám, lúc đó chưa quen với thứ này lắm, nhưng đã bắt đầu học.
Giá trị và nguyên lý phân tích dữ liệu trên chuỗi
Alex: Hiểu rồi. 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 sử dụng hàng ngày thường là những gì?
Colin: Hiện tại tôi chủ yếu sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để nói đơn giản, nó là một dịch vụ trả phí. Có hai cấp độ trả phí, một là phiên bản chuyên nghiệp đắt hơn, tôi nhớ một tháng khoảng hơn 800 đô la Mỹ. Cái thứ hai thì tôi hơi quên, một tháng khoảng ba mươi mấy U đến bốn mươi mấy U. Nó còn có một phiên bản miễn phí, nhưng thông tin mà có thể xem được trong phiên bản miễn phí thực sự rất ít. Tất nhiên, ngoài Glassnode còn rất nhiều cái khác, nhưng cuối cùng tôi chọn nó vì lúc đầu khi lọc và nghiên cứu, trang web này phù hợp nhất với sở thích của tôi.
Alex: Tôi hiểu, sau khi xem 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, bên cạnh đó tính tức thời cũng khá tốt. Vậy chúng ta hãy nói về vấn đề thứ hai, vừa rồi bạn có nói bạn là một trader, bạn coi trọng sự hỗ trợ của nó đối với thực chiến 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 bạn hãy giới thiệu cho chúng tôi.
Colin: Được rồi. Đầu tiên, tôi sẽ nói về giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu on-chain. Hai điều này tôi dự định sẽ gộp 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, trái phiếu quyền chọn, thậm chí 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 xem trên on-chain ví dụ như 300 Bitcoin được chuyển từ một địa chỉ sang địa chỉ khác, điều này có thể được tìm thấy trên trình duyệt blockchain. Mặc dù tôi không thể biết ai đứng sau một chuỗi địa chỉ này, nhưng điều đó không quan trọng, vì thực ra không có một cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng giá cả và sự chuyển động của toàn bộ Bitcoin. Vì vậy, thông thường, khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu on-chain, chúng ta nhìn vào toàn bộ thị trường, xem xu hướng của nó, xem sự đồng thuận và hành vi của cộng đồng. Dù tôi không biết ai đứng sau địa chỉ này hay địa chỉ kia, nhưng tôi có thể tổng hợp tất cả các địa chỉ để phân tích dòng chảy của các đồng coin này, xem họ có đang chốt lời hay cắt lỗ hay không, tình trạng lợi nhuận của họ như thế nào, tình trạng thua lỗ ra sao, họ có xu hướng mua vào Bitcoin ở mức giá nào, hoặc họ không thích mua Bitcoin ở mức giá nào, tất cả những dữ liệu này thực ra đều có thể được nhìn thấy. Đây là giá trị lớn nhất mà tôi cho rằng phân tích dữ liệu on-chain 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 điểm này rất quan trọng. Cũng như chúng ta đầu tư vào tiền điện tử, cũng cần phân tích cơ bản giống như khi xem cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác. Giống như bạn vừa nói, dữ liệu on-chain là minh bạch, mọi người đều có thể quan sát. Nếu những nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu on-chain, còn bạn không xem, thì điều đó tương đương với việc bạn đang thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.
Những khó khăn trong phân tích dữ liệu on-chain
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 chia thành hai phần để trả lời. Phần đầu tiên khá dễ giải quyết, 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, vì tôi đã đề cập trước đó, rất khó để tìm một khóa học thực sự có hệ thống. Tất nhiên, tôi không có hỏi ở ngoài xem có khóa học trả phí nào loại này không, nhưng nếu có, tôi cũng không dám mua, vì tôi tự giao dịch đến giờ này, thật ra tôi không thích trả tiền để mua một số khóa học. Tôi chưa tiếp xúc với bất kỳ khóa học giáo dục hệ thống nào, vì vậy thực ra tất cả nội dung đều phải tự khám phá, tự tìm hiểu. Dữ liệu trên chuỗi có rất nhiều loại, trong quá trình nghiên cứu, quan điểm của tôi là sẽ làm rõ cách tính toán và nguyên lý phía sau mỗi chỉ số mà tôi đã xem qua. Thực ra, đây là một quá trình rất tốn thời gian, vì chỉ cần nhìn một chỉ số nào đó, nó sẽ đưa cho bạn một công thức tính toán, ý tưởng của tôi là đi tìm hiểu xem công thức tính toán này đang nghĩ gì, tại sao nó lại được thiết kế như vậy. Sau khi làm rõ những chỉ số này, tôi còn phải làm một việc thứ hai gọi là sàng lọc. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu các chỉ số liên quan, thực ra họ sẽ biết một điều, đó là nhiều chỉ số có sự tương quan rất cao. Sự tương quan quá cao sẽ gây ra một vấn đề, đó là bạn dễ dàng phát sinh nhiễu trong việc phán đoán, hoặc bạn sẽ giải thích 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 sự tương quan của số 1 đến số 4 quá cao, sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ, giá Bitcoin hôm nay xảy ra một hành vi hoặc thay đổi nào đó, nó có thể khiến cho số 1 đến số 4 cùng sáng đèn, điều này thực sự rất phiền toái.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
17 thích
Phần thưởng
17
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
FloorSweeper
· 08-01 05:08
又是一期 hiểu biết có giá trị
Xem bản gốcTrả lời0
BearMarketMonk
· 07-30 06:57
Chu kỳ luân hồi cuối cùng cũng chỉ là một trò ảo.
Xem bản gốcTrả lời0
TradFiRefugee
· 07-30 06:55
Lại thêm một đồ ngốc kêu gọi nghiên cứu dữ liệu on-chain
Xem bản gốcTrả lời0
OnChain_Detective
· 07-30 06:53
hmm một kẻ shill phân tích dữ liệu khác... đã đánh dấu 3 cụm ví đáng ngờ chỉ trong tuần trước *rolls eyes*
Xem bản gốcTrả lời0
CryptoTarotReader
· 07-30 06:46
Thú vị, chương trình 25 năm? Đã được ghi hình trước?
Giá trị và thách thức của phân tích dữ liệu on-chain trong đầu tư Bitcoin
WEB3 Mint To Be chương trình podcast - phân tích dữ liệu on-chain và Bitcoin đầu tư
Người dẫn chương trình: Alex
Khách mời: Colin, nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain
Thời gian ghi lại: 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 sáng tỏ sự thật, khám phá thực tế và tìm kiếm sự đồng thuận trong thế giới WEB3. Chúng tôi giúp mọi người làm rõ logic đứng sau các vấn đề nóng, cung cấp cái nhìn thấu suốt về sự kiện, và đưa ra nhiều góc độ suy nghĩ 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 vị 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 ta đã thảo luận nhiều về các lĩnh vực hoặc dự án cụ thể, cũng như trao đổi một số kể chuyện theo chu 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 kỹ lưỡng nguyên lý hoạt động, các chỉ số quan trọng, và học hỏi phương pháp của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng ta sẽ đề cập đến nhiều khái niệm về chỉ số, và sẽ liệt kê những khái niệm này ở phần đầu của phiên bản văn bản để mọi người dễ 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 Bitcoin tại thời điểm di chuyển trên chuỗi cuối cùng, phản ánh chi phí lịch sử trên chuỗi của Bitcoin, phù hợp để đánh giá tình trạng tổng thể lợi nhuận/thua lỗ của thị trường.
URPD: Đã hiện thực hóa phân phối giá. Dùng để quan sát tình hình phân phối giá của BTC.
RUP)Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối(: Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối. Dùng để đo lường tỷ lệ lợi nhuận chưa thực hiện của tất cả các nhà nắm giữ coin trong thị trường 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 mục đích 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 trong chu kỳ dài của BTC.
Shiller ECY: chỉ số định giá do người đoạt giải Nobel Kinh tế Robert Shiller đưa ra, dùng để đánh giá tiềm năng lợi nhuận lâu dài 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 xin mời Colin chào các thính giả của chúng ta.
Colin: Xin chào mọi người, trước tiên cảm ơn Alex đã mời tôi. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi có hơi bất ngờ, vì tôi chỉ là một nhà đầu tư nhỏ không tên tuổi, cũng không có danh hiệu gì đặc biệt, chỉ âm thầm thực hiện giao dịch của riêng mình. Tên tôi là Colin, tôi điều hành một tài khoản trên Twitter có tên là Mr. Bage, thường chia sẻ một số hướng dẫn về dữ liệu on-chain, phân tích tình hình hiện tại, và một số khái niệm giao dịch. Tôi có ba cách định hình về bản thân: 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 khá bảo thủ, tôi tự xưng là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn một phần vốn để đầu tư vào thị trường chứng khoán Mỹ, thông qua phần vốn này để giảm beta, từ đó giảm sự biến động tổng thể của đường cong tài sản, đồng thời giữ cho vị thế tổng thể có tính phòng thủ nhất định. Đó là cách tôi tự định hình về bản thân.
Alex: Cảm ơn Colin đã giới thiệu bản thân. Tôi đã mời Colin tham gia chương trình vì đã thấy những phân tích dữ liệu on-chain về Bitcoin của anh ấy trên Twitter, rất hữu ích. Đây là một chủ đề mà chúng ta đã ít nói đến trước đây, và cũng là phần mà tôi còn thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc loạt bài viết mà anh ấy viết và thấy logic rất rõ ràng, nội dung có giá trị, vì vậy tôi đã quyết định mời anh ấy. Tôi muốn nhắc nhở mọi người rằng, hôm nay dù là quan điểm của tôi hay của khách mời, đều mang tính chủ quan rất cao, và thông tin cùng quan điểm có thể thay đổi trong tương lai, những người khác nhau có thể có cách diễn giải khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của chương này không được coi là lời khuyên đầu tư. Chương trình sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ nhằm mục đích chia sẻ và ví dụ cá nhân, không phải là khuyến nghị thương mại. Chương trình này không nhận bất kỳ tài trợ thương mại nào từ các nền tảng. Chúng ta hãy vào chủ đề chính, cùng bàn về phân tích dữ liệu on-chain của tài sản tiền điện tử. Vừa rồi tôi đã nói rằng Colin là một nhà giao dịch, vậy bạn đã bắt đầu tiếp cận và học phân tích dữ liệu on-chain của tài sản tiền điện tử trong hoàn cảnh nào?
Colin: Vấn đề này tôi nghĩ nên chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi cho rằng những người xung quanh, bất kể ai, chỉ cần muốn bước vào hoặc đã bước vào thị trường tài chính, bao gồm cả bản thân tôi, mục tiêu chính của họ phải luôn 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 cường lợi nhuận. Thông qua cách này, tôi nâng cao kỳ vọng của hệ thống giao dịch tổng thể 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 đơn thuần chỉ là tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, khi đó tôi hoàn toàn không hiểu, chỉ xem cái này, cái kia. Trong khi khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy một lý thuyết nghiên cứu rất thú vị và muốn học hỏi, lúc đó cũng tình cờ thấy Bitcoin có một lĩnh vực gọi là phân tích dữ liệu trên chuỗi, tôi 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 vào dữ liệu trên chuỗi, rồi 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 bắt đầu tiếp xúc với phân tích dữ liệu on-chain một cách chính thức được bao nhiêu năm rồi? Việc học và nghiên cứu có hệ thống đến nay đã được bao lâu?
Colin: Tôi nghĩ điều này thật khó để định nghĩa, thực ra tôi chưa bao giờ học một cách hệ thống. Bởi vì từ trước đến nay, tôi gặp một vấn đề, đó là tôi hoàn toàn không thấy bất kỳ giảng dạy nào có hệ thống. Từ khi bắt đầu nhìn thấy lĩnh vực này, có lẽ đã nhiều năm trước, tôi đã nhận ra điều đó, nhưng không đi sâu nghiên cứu, chỉ đọc hai ba bài viết để biết về điều này. Sau một thời gian, tôi lại quay lại và thấy một số nội dung sâu hơn, lúc đó tôi đang tập trung nghiên cứu những thứ khác, rồi quay lại đây, thấy điều này khá thú vị, tôi tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập hệ thống, chỉ là ghép lại từ đây từ đó.
Alex: Hiểu rồi, vậy từ việc học dữ liệu on-chain đến việc áp dụng nó vào thực tế 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 giống với chu kỳ của hai vòng Bitcoin... cũng không thể gọi là hai vòng, 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 không có ứng dụng thực tế, vì tôi không dám, lúc đó chưa quen với thứ này lắm, nhưng đã bắt đầu học.
Giá trị và nguyên lý phân tích dữ liệu trên chuỗi
Alex: Hiểu rồi. 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 sử dụng hàng ngày thường là những gì?
Colin: Hiện tại tôi chủ yếu sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để nói đơn giản, nó là một dịch vụ trả phí. Có hai cấp độ trả phí, một là phiên bản chuyên nghiệp đắt hơn, tôi nhớ một tháng khoảng hơn 800 đô la Mỹ. Cái thứ hai thì tôi hơi quên, một tháng khoảng ba mươi mấy U đến bốn mươi mấy U. Nó còn có một phiên bản miễn phí, nhưng thông tin mà có thể xem được trong phiên bản miễn phí thực sự rất ít. Tất nhiên, ngoài Glassnode còn rất nhiều cái khác, nhưng cuối cùng tôi chọn nó vì lúc đầu khi lọc và nghiên cứu, trang web này phù hợp nhất với sở thích của tôi.
Alex: Tôi hiểu, sau khi xem 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, bên cạnh đó tính tức thời cũng khá tốt. Vậy chúng ta hãy nói về vấn đề thứ hai, vừa rồi bạn có nói bạn là một trader, bạn coi trọng sự hỗ trợ của nó đối với thực chiến 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 bạn hãy giới thiệu cho chúng tôi.
Colin: Được rồi. Đầu tiên, tôi sẽ nói về giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu on-chain. Hai điều này tôi dự định sẽ gộp 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, trái phiếu quyền chọn, thậm chí 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 xem trên on-chain ví dụ như 300 Bitcoin được chuyển từ một địa chỉ sang địa chỉ khác, điều này có thể được tìm thấy trên trình duyệt blockchain. Mặc dù tôi không thể biết ai đứng sau một chuỗi địa chỉ này, nhưng điều đó không quan trọng, vì thực ra không có một cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng giá cả và sự chuyển động của toàn bộ Bitcoin. Vì vậy, thông thường, khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu on-chain, chúng ta nhìn vào toàn bộ thị trường, xem xu hướng của nó, xem sự đồng thuận và hành vi của cộng đồng. Dù tôi không biết ai đứng sau địa chỉ này hay địa chỉ kia, nhưng tôi có thể tổng hợp tất cả các địa chỉ để phân tích dòng chảy của các đồng coin này, xem họ có đang chốt lời hay cắt lỗ hay không, tình trạng lợi nhuận của họ như thế nào, tình trạng thua lỗ ra sao, họ có xu hướng mua vào Bitcoin ở mức giá nào, hoặc họ không thích mua Bitcoin ở mức giá nào, tất cả những dữ liệu này thực ra đều có thể được nhìn thấy. Đây là giá trị lớn nhất mà tôi cho rằng phân tích dữ liệu on-chain 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 điểm này rất quan trọng. Cũng như chúng ta đầu tư vào tiền điện tử, cũng cần phân tích cơ bản giống như khi xem cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác. Giống như bạn vừa nói, dữ liệu on-chain là minh bạch, mọi người đều có thể quan sát. Nếu những nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu on-chain, còn bạn không xem, thì điều đó tương đương với việc bạn đang thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.
Những khó khăn trong phân tích dữ liệu on-chain
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 chia thành hai phần để trả lời. Phần đầu tiên khá dễ giải quyết, 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, vì tôi đã đề cập trước đó, rất khó để tìm một khóa học thực sự có hệ thống. Tất nhiên, tôi không có hỏi ở ngoài xem có khóa học trả phí nào loại này không, nhưng nếu có, tôi cũng không dám mua, vì tôi tự giao dịch đến giờ này, thật ra tôi không thích trả tiền để mua một số khóa học. Tôi chưa tiếp xúc với bất kỳ khóa học giáo dục hệ thống nào, vì vậy thực ra tất cả nội dung đều phải tự khám phá, tự tìm hiểu. Dữ liệu trên chuỗi có rất nhiều loại, trong quá trình nghiên cứu, quan điểm của tôi là sẽ làm rõ cách tính toán và nguyên lý phía sau mỗi chỉ số mà tôi đã xem qua. Thực ra, đây là một quá trình rất tốn thời gian, vì chỉ cần nhìn một chỉ số nào đó, nó sẽ đưa cho bạn một công thức tính toán, ý tưởng của tôi là đi tìm hiểu xem công thức tính toán này đang nghĩ gì, tại sao nó lại được thiết kế như vậy. Sau khi làm rõ những chỉ số này, tôi còn phải làm một việc thứ hai gọi là sàng lọc. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu các chỉ số liên quan, thực ra họ sẽ biết một điều, đó là nhiều chỉ số có sự tương quan rất cao. Sự tương quan quá cao sẽ gây ra một vấn đề, đó là bạn dễ dàng phát sinh nhiễu trong việc phán đoán, hoặc bạn sẽ giải thích 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 sự tương quan của số 1 đến số 4 quá cao, sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ, giá Bitcoin hôm nay xảy ra một hành vi hoặc thay đổi nào đó, nó có thể khiến cho số 1 đến số 4 cùng sáng đèn, điều này thực sự rất phiền toái.