Analyse des données off-chain : un outil caché pour l'investissement en BTC

Texte principal

Animateur : Partenaire de recherche chez Mint Ventures

Invité : Colin, trader libre, chercheur en données blockchain

Date d'enregistrement : 2025.2.15

Bonjour à tous, bienvenue dans WEB3 Mint To Be. Ici, nous continuons à poser des questions et à réfléchir en profondeur, clarifiant les faits, explorant la réalité et cherchant un consensus dans le monde de WEB3. Nous éclaircissons la logique derrière les sujets d'actualité, fournissons des insights qui pénètrent au-delà des événements eux-mêmes et introduisons des perspectives de pensée diverses.

Déclaration : Les sujets que nous discutons dans ce podcast ne représentent pas les opinions des institutions auxquelles nos invités appartiennent, et les projets mentionnés ne constituent pas des conseils d'investissement.

Animateur : 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 quelques récits cycliques, comme nous en avons déjà parlé des mèmes. Mais aujourd'hui, nous allons discuter de l'analyse des données on-chain, en particulier de l'analyse des données on-chain de BTC. Nous allons examiner de près son fonctionnement, ses indicateurs clés, et apprendre sa méthodologie. Dans l'émission d'aujourd'hui, nous allons mentionner de nombreux concepts liés aux indicateurs, et nous les énumérerons au début de la version écrite pour faciliter la compréhension.

Quelques indicateurs et concepts mentionnés dans ce podcast :

Glassnode : une plateforme d'analyse de données en chaîne couramment utilisée, nécessitant un abonnement.

Prix réalisé (Realized Price) : Calculé sur la base du prix lors du dernier mouvement en chaîne du Bitcoin, pondéré pour refléter le coût historique en chaîne du Bitcoin, adapté pour évaluer l'état global des profits/pertes 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 rapport 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" de Bitcoin. Par rapport au prix du marché actuel du BTC et au prix du marché réalisé (Realized Price), le True Market Mean Price sous 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 retour à long terme du marché boursier et mesurer l'attractivité des actions par rapport à d'autres actifs, dérivé de l'indice de bénéfice par action de Shiller (CAPE), prenant principalement en compte l'impact de l'environnement des taux d'intérêt.

Opportunité d'apprendre l'analyse des données sur la blockchain

Animateur : Aujourd'hui, notre invité est le trader autonome et chercheur en données on-chain, Colin. Commençons par demander à Colin de saluer nos auditeurs.

Colin : Bonjour à tous, je tiens d'abord à remercier l'hôte pour l'invitation. Quand j'ai reçu cette invitation, j'étais un peu surpris, car je suis un petit investisseur sans nom et je n'ai pas de titre particulier, je fais juste mes transactions tranquillement. Je m'appelle Colin, et je gère un compte sur les réseaux sociaux appelé Monsieur Bege, où je partage principalement des enseignements sur les données on-chain, des analyses sur la situation actuelle du marché et des concepts de trading. Je me vois à peu près dans trois rôles : le premier est celui d'un trader orienté vers les événements, je réfléchis souvent à des stratégies de trading basées sur des événements ; le deuxième est analyste de données on-chain, qui est aussi le contenu que je partage principalement sur les réseaux sociaux ; le troisième est plutôt conservateur, je me qualifie d'investisseur indiciel, je choisis d'allouer une partie de mes fonds dans le marché boursier américain, afin que cette partie de mon investissement réduise la volatilité globale de ma courbe d'actifs tout en maintenant une certaine défense dans ma position globale. Voilà donc comment je me définis.

Animateur : Merci à Colin pour sa présentation. Je l'ai invité à participer à l'émission parce que j'ai vu sur les réseaux sociaux ses analyses de données on-chain sur le bitcoin, qui étaient très inspirantes. C'est un sujet que nous avons peu abordé auparavant et qui fait défaut dans ma propre section. J'ai lu sa série d'articles et j'ai trouvé la logique claire et pertinente, donc je l'ai invité. Il est important de rappeler que, aujourd'hui, que ce soit moi ou les opinions de l'invité, elles sont très subjectives et les informations et opinions peuvent changer à l'avenir. Différentes personnes peuvent avoir des interprétations différentes des mêmes données et indicateurs. Le contenu de cet épisode ne doit pas être considéré comme un conseil d'investissement. Ce programme mentionnera certaines plateformes d'analyse de données, uniquement comme partage et exemple pour un usage personnel, et non comme une recommandation commerciale. Ce programme n'a reçu aucun sponsoring commercial de plateforme. Entrons dans le vif du sujet et parlons de l'analyse des données on-chain des actifs cryptographiques. Tout à l'heure, nous avons dit que Colin est un trader. Dans quelles circonstances as-tu commencé à te familiariser avec et à apprendre l'analyse des données on-chain des actifs cryptographiques ?

Colin : Je pense que cette question devrait être divisée en deux parties pour y répondre. Tout d'abord, je crois 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, d'utiliser les bénéfices pour améliorer sa qualité de vie. Donc ma philosophie a toujours été cohérente, c'est d'apprendre ce qui peut aider à mes bénéfices. 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, c'est qu'au début, l'exploration des données on-chain était purement accidentelle. Il y a environ six ou sept ans, je n'y comprenais rien, je regardais ceci, je regardais cela. En explorant différents domaines, j'ai trouvé des théories de recherche intéressantes que je voulais apprendre. À l'époque, j'étais également tombé par hasard sur le domaine de l'analyse des données on-chain de Bitcoin, alors j'ai commencé à apprendre et à étudier. Dans les étapes ultérieures, je combinai les connaissances acquises dans d'autres domaines, principalement dans le développement du trading quantitatif, en les liant aux données on-chain, puis je développai des modèles de trading, que j'incorporai finalement dans mon propre système de trading.

Animateur : Alors, depuis combien d'années as-tu commencé à te familiariser avec l'analyse des données on-chain et à apprendre et à étudier de manière plutôt 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. Depuis le tout début où j'ai découvert ce domaine, cela fait plusieurs années maintenant, j'avais remarqué cela, mais je n'ai pas approfondi mes recherches, j'ai juste lu deux ou trois articles pour comprendre ce concept. Après un certain temps, je suis revenu pour voir des contenus plus approfondis, à ce moment-là, je me concentrais sur d'autres sujets, puis je suis revenu ici, j'ai trouvé cela assez intéressant, alors j'ai continué à étudier. Il n'y a pas eu de temps d'apprentissage systématique, c'est juste un peu de ceci et un peu de cela.

Animateur : D'accord, depuis combien de temps as-tu appris les données de la chaîne et les as-tu appliquées à tes investissements réels ?

Colin : Cette limite est assez difficile à définir, mais je pense qu'il s'agit d'un cycle proche de deux périodes de Bitcoin... enfin, cela ne peut pas vraiment être considéré comme deux cycles, cela dépend de si vous commencez à définir à partir d'un marché haussier ou baissier. J'ai commencé à m'y intéresser autour de 2020, 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 sujet, mais j'avais déjà commencé à apprendre.

La valeur et le principe de l'analyse des données en chaîne

Animateur : D'accord. Nous allons aborder de nombreux concepts spécifiques concernant l'analyse des données on-chain, y compris certains indices. Quelles sont les plateformes d'observation des données on-chain que vous utilisez généralement au quotidien ?

Colin : Je n'utilise actuellement qu'un seul site, à savoir Glassnode. Pour faire court, c'est un service payant. Il existe deux niveaux d'abonnement payant, l'un est la version professionnelle qui est assez chère, je me souviens qu'elle coûte plus de 800 dollars par mois. Le deuxième, j'ai un peu oublié, c'est environ une trentaine à une quarantaine de dollars par mois. Il y a aussi une version gratuite, mais les informations disponibles dans la version gratuite sont en réalité 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.

Animateur : Je comprends, après avoir consulté beaucoup d'informations de Colin, je me suis également inscrit sur Glassnode et suis devenu un membre payant. En effet, je trouve que leurs données sont très riches et que la réactivité est également bonne. Passons donc à la deuxième question, comme tu l'as mentionné, tu es un trader, tu attaches de l'importance à l'aide qu'il apporte à l'investissement pratique. Quelle est la valeur centrale de l'analyse des données on-chain dans tes investissements ? Quel est le principe sous-jacent ? Peux-tu nous en parler ?

Colin : D'accord. Tout d'abord, parlons du premier point, qui est la valeur et le principe de l'analyse des données sur la chaîne. Je prévois de combiner ces deux éléments, car c'est en fait assez simple. Dans notre marché financier traditionnel, que ce soit pour le trading d'actions, de contrats à terme, d'options sur obligations, voire de biens immobiliers ou de certaines matières premières, le Bitcoin se distingue fondamentalement par le fait qu'il utilise la technologie de la blockchain. La valeur la plus importante et la plus souvent citée de cette technologie est sa transparence. Toutes les informations concernant les transferts de Bitcoin sont publiques et transparentes, vous pouvez donc voir directement sur la chaîne, par exemple, 300 Bitcoins passant 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 série d'adresses, cela n'a pas d'importance, car aucune entité unique ne peut influencer l'évolution des prix du Bitcoin et sa tendance. Donc, normalement, lorsque nous étudions les données sur la chaîne, nous observons l'ensemble du marché, nous regardons sa tendance, le consensus et le comportement de la collectivité. Même si je ne sais pas qui se cache derrière cette adresse ou cette adresse, je peux analyser le flux de capitaux en rassemblant toutes les adresses, en vérifiant si elles ont déjà réalisé des profits ou des pertes, comment leur situation de profit est, comment leur situation de perte est, et à quel prix elles préfèrent acheter de grandes quantités de Bitcoin ou à quel prix elles n'aiment pas acheter du Bitcoin. Ces données sont en fait visibles. C'est, selon moi, la plus grande valeur de l'analyse des données sur la chaîne du Bitcoin par rapport à d'autres marchés financiers, car d'autres marchés ne peuvent pas faire cela.

Animateur : C'est en effet très important. Tout comme nous analysons les fondamentaux pour investir dans les cryptomonnaies, nous devons le faire pour les actions ou d'autres produits. Comme vous l'avez dit tout à l'heure, les données on-chain sont transparentes, tout le monde peut les observer. Si d'autres investisseurs professionnels examinent les données on-chain et que vous ne le faites pas, c'est comme si vous manquiez une arme très importante dans votre investissement par rapport aux autres.

Les difficultés de l'analyse des données sur la chaîne

Animateur : Lorsque vous réalisez une analyse de données sur la blockchain, quels pourraient être selon vous les principaux défis et difficultés ?

Colin : Je pense que cette question est très bien posée, et je vais répondre en deux parties. La première partie est assez facile à résoudre, elle concerne un point qui peut être difficile lors de l'apprentissage, à savoir 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 existait des cours payants de ce type, mais même s'il y en avait, je ne serais probablement pas très enclin à les acheter, car depuis que je fais du trading, je n'ai pas vraiment payé pour acheter des cours. Je n'ai jamais été en contact avec des cours d'enseignement systématique, donc en réalité, tout le contenu doit être découvert et exploré par soi-même. Il existe de nombreux types de données sur la chaîne, et dans le processus de recherche, ma philosophie est de bien comprendre le mode de calcul et les principes derrière chaque indicateur que j'ai examiné. C'est en fait un processus très chronophage, car lorsque vous voyez un indicateur, il vous donne une formule de calcul, mon idée est d'analyser ce que cette formule de calcul signifie réellement, pourquoi elle a été conçue de cette manière. Une fois que j'ai compris tous ces indicateurs, la prochaine étape est appelée sélection. Si quelqu'un a de l'expérience dans le développement de stratégies quantitatives ou a étudié des indicateurs, il saura en fait que de nombreux indicateurs ont une très forte corrélation. Une corrélation trop élevée peut poser un problème, car cela peut facilement entraîner du bruit dans votre interprétation, ou vous pouvez surinterpréter les données. Par exemple, supposons que j'ai aujourd'hui un système d'évasion de sommet, ce système d'évasion de sommet pourrait avoir 10 signaux numérotés de 1 à 10, supposons que si le signal 1 à