Phân tích dữ liệu on-chain: Công cụ ẩn giấu cho đầu tư BTC

Nội dung

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

Khách mời: Colin, Nhà giao dịch tự do, Nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi

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 giúp mọi người làm rõ logic đứng sau các vấn đề nóng, cung cấp những hiểu biết vượt qua chính sự kiện và đưa ra 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 vị khách mời đang làm việc, các dự án được đề cập cũng không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.

Người dẫn chương trình: Chương trình hôm nay có chút đặc biệt, vì trước đó chúng tôi đã thảo luận về nhiều chủ đề liên quan đến các lĩnh vực hoặc dự án cụ thể, cũng như trao đổi về một số câu chuyện theo chu 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 chuỗi, đặc biệt là phân tích dữ liệu chuỗi của BTC. Chúng tôi sẽ xem xét kỹ lưỡng cách thức 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 chỉ số và sẽ liệt kê những khái niệm này ở đầu phiên bản văn bản để thuận tiện cho mọi người hiểu.

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

Glassnode: một nền tảng phân tích dữ liệu chuỗi thường được sử dụng, cần phải trả phí.

Giá đã thực hiện (Realized Price): Được tính toán dựa trên giá tại lần di chuyển cuối cùng trên chuỗi của Bitcoin, phản ánh chi phí lịch sử trên chuỗi của Bitcoin, thích hợp để đánh giá trạng thái lợi nhuận/thua lỗ tổng thể của thị trường.

URPD: Đã thực hiện 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. Được sử dụng để đo lường tỷ lệ lợi nhuận chưa thực hiện của tất cả các nhà nắm giữ Bitcoin so với tổng vốn hóa thị trường.

Cointime True Market Mean Price: một chỉ số giá trung bình trên chuỗi dựa trên hệ thống Kinh tế Cointime, nhằm mục đích đánh giá giá trị dài hạn của BTC một cách chính xác hơn bằng cách giới thiệu "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 dưới hệ thống Cointime còn xem xét ảnh hưởng của thời gian, phù hợp với giá trong chu kỳ dài của BTC.

Shiller ECY: Một chỉ số định giá do nhà kinh tế học đoạt giải Nobel Robert Shiller đưa ra, được sử dụng để đánh giá tiềm năng sinh lời 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 trên chuỗi

**Người dẫn chương trình：**Hôm nay chúng tôi mời đến một vị khách là nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi Colin, trước tiên hãy để Colin chào hỏi các thính giả của chúng ta.

**Colin：**Xin chào mọi người, trước tiên tôi xin cảm ơn lời mời của người dẫn chương trình. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi cảm thấy hơi bất ngờ, vì tôi chỉ là một nhà đầu tư nhỏ không tên tuổi, không có danh hiệu gì đặc biệt, chỉ âm thầm thực hiện giao dịch của mình. Tên tôi là Colin, tôi điều hành một tài khoản trên mạng xã hội có tên là Mr. Bag, thường chia sẻ một số bài học về dữ liệu trên chuỗi, phân tích tình hình thị trường hiện tại, và chia sẻ một số khái niệm giao dịch. Tôi có ba cách định vị bản thân: thứ nhất 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 trên chuỗi, phần này cũng là nội dung chính mà tôi thường chia sẻ trên mạng xã hội; thứ ba là khá bảo thủ, tôi tự nhận mình là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn một phần vốn đầu tư vào thị trường chứng khoán Mỹ, qua phần vốn này để đầu tư giúp giảm Beta của đường cong tài sản của tôi, đồng thời giữ cho toàn bộ vị thế có tính phòng thủ nhất định. Đó là những gì tôi định vị về bản thân.

Người dẫn chương trình: Cảm ơn Colin đã tự giới thiệu. Tôi mời Colin tham gia chương trình này vì đã thấy những phân tích dữ liệu chuỗi về Bitcoin của anh ấy trên mạng xã hội, rất có ý nghĩa. Đây là một chủ đề mà chúng ta đã ít nói đến trong quá khứ, 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 logic rõ ràng, có nội dung, vì vậy tôi đã quyết định mời anh ấy. Cần nhắc mọi người rằng, hôm nay bất kể là quan điểm của tôi hay 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 chương này không được coi là bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. Chương trình sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ nhằm mục đích chia sẻ và ví dụ cho việc sử dụng cá nhân, không phải là khuyến nghị thương mại. Chương trình này không nhận được bất kỳ tài trợ thương mại nào từ các nền tảng. Chúng ta hãy đi vào chủ đề chính, để nói về phân tích dữ liệu chuỗi của tài sản tiền điện tử. Vừa rồi tôi đã nói đến việc Colin là một nhà giao dịch, vậy bạn đã bắt đầu tiếp cận và học hỏi về phân tích dữ liệu chuỗi của tài sản tiền điện tử trong hoàn cảnh nào?

Colin： Tôi nghĩ vấn đề này nên được chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi cho rằng bất kỳ ai xung quanh, miễn là họ muốn tham gia hoặc đã tham gia vào thị trường tài chính, bao gồm cả bản thân tôi, mục tiêu chính của họ chắc chắn đều là kiếm tiền, sử dụng lợi nhuận để cải thiện chất lượng cuộc sống của họ. Vì vậy, triết lý của tôi luôn nhất quán, đó là học những gì có thể giúp ích cho lợi nhuận của tôi. Bằng cách này, tôi nâng cao giá trị 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 tôi tiếp xúc với dữ liệu trên chuỗi hoàn toàn chỉ là tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, lúc đó tôi hoàn toàn không hiểu, xem cái này, xem cái kia. Trong quá trình khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy những lý thuyết nghiên cứu rất thú vị và muốn học, lúc đó cũng tình cờ 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 sẽ kết hợp kiến thức học được từ các lĩnh vực khác, chủ yếu là phần phát triển giao dịch định lượng, kết hợp nó với 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 tôi.

Người dẫn chương trình: Vậy bạn đã chính thức bắt đầu tiếp xúc với phân tích dữ liệu trên chuỗi được bao lâu rồi, khoảng bao nhiêu năm học tập và nghiên cứu một cách có hệ thống?

**Colin：**Tôi nghĩ điều này khó 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 sự giảng dạy nào có hệ thống. Từ những ngày đầu khi tôi nhìn thấy lĩnh vực này, có lẽ đã từ nhiều năm trước, lúc đó tôi đã nhận ra nhưng không nghiên cứu sâu, chỉ đọc vài bài viết và biết về điều này. Sau một thời gian, tôi quay lại 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 một cách hệ thống, chỉ là ghép nối các thứ lại với nhau.

Người dẫn chương trình: Hiểu rồi, vậy bạn đã từ việc học dữ liệu trên chuỗi đến việc áp dụng nó vào thực tế đầu tư của mình khoảng bao lâu rồi?

**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 2020, 2019 tôi bắt đầu tiếp xúc, nhưng lúc đó chưa có ứng dụng thực tiễn, vì tôi không dám, lúc đó tôi vẫn chưa quen với thứ này, nhưng đã bắt đầu học.

Giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu trên chuỗi

Người dẫn chương trình: Hiểu rồi. Chúng ta sẽ nói về nhiều khái niệm cụ thể liên quan đến phân tích dữ liệu trên chuỗi, bao gồm một số chỉ số, bạn thường sử dụng những nền tảng quan sát dữ liệu trên chuỗi nào?

**Colin：**Hiện tại tôi chủ yếu sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để nói đơn giản, nó là một dịch vụ cần phải trả phí. Có hai cấp độ trả phí, một là phiên bản chuyên nghiệp khá đắt, tôi nhớ một tháng khoảng 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 có thể xem được trong phiên bản miễn phí thật sự rất ít. Tất nhiên, ngoài Glassnode còn rất nhiều dịch vụ khác, tôi cuối cùng chọn nó vì khi bắt đầu lọc và nghiên cứu, trang web này phù hợp nhất với sở thích của tôi.

Người dẫn chương trình: Hiểu rồi, sau khi xem nhiều thông tin của Colin, tôi cũng đã đăng ký Glassnode và trở thành thành viên trả phí của họ. Thật 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 câu hỏi thứ hai, vừa rồi bạn có nói rằng bạn là một nhà giao dịch, bạn coi trọng sự hỗ trợ của nó đối với thực tiễn 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 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 trên chuỗi. Tôi dự định kết hợp cả hai điều này 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 hàng hóa nguyên liệu, 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 của nó. Tất cả thông tin chuyển nhượng Bitcoin đều công khai và minh bạch, vì vậy bạn có thể thấy trực tiếp trên chuỗi, ví dụ như 300 Bitcoin được chuyển từ một địa chỉ sang một địa chỉ khác, điều này có thể được 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, vì thực ra không có bất kỳ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến toàn bộ xu hướng giá Bitcoin và xu hướng của nó. 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, 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 tổng hợp tất cả các địa chỉ để phân tích dòng chảy của các đồng này, xem liệu họ đã chốt lời hay dừng lỗ, tình trạng lợi nhuận của họ như thế nào, tình trạng thua lỗ ra sao, họ có xu hướng mua Bitcoin với số lượng lớn 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 nhìn thấy. Đây là giá trị lớn nhất của phân tích dữ liệu trên chuỗi Bitcoin so với các thị trường tài chính khác, vì các thị trường khác không thể làm được điều này.

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

Những khó khăn trong phân tích dữ liệu trên chuỗi

Người dẫn chương trình: Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu trên chuỗi, bạn cảm thấy những điểm khó khăn và thách thức chính có thể là gì?

**Colin：**Tôi nghĩ câu hỏi này rất hay, và tôi dự định sẽ trả lời nó theo hai phần. Phần đầu tiên là phần dễ giải quyết hơn, đó là một điểm khó khăn trong việc học, đó là kiến thức nền tảng. Đối với hầu hết mọi người, bao gồm cả tôi lúc đó, vì tôi đã đề cập trước đó, thật khó để tìm một phương pháp dạy học thật sự có hệ thống. Tất nhiên, tôi đã không hỏi trực tiếp xem có các khóa học trả phí kiểu này hay không, nhưng nếu có, tôi có lẽ cũng không dám mua, vì từ trước đến nay tôi không thường chi tiền cho việc mua các khóa học. Tôi chưa từng tiếp xúc với bất kỳ khóa học dạy hệ thống nào, vì vậy thực sự tất cả nội dung đều phải tự mình khai thác và khám phá. Có rất nhiều loại dữ liệu trên chuỗi, trong quá trình nghiên cứu, quan điểm của tôi là sẽ làm rõ cách tính toán và nguyên lý của từng chỉ số mà tôi đã xem qua. Thực sự đây là một quá trình rất tốn thời gian, bởi vì khi bạn chỉ thấy một chỉ số nào đó, nó sẽ cung cấp cho bạn một công thức tính toán, ý tưởng của tôi là suy nghĩ xem đằng sau công thức tính toán này đang nghĩ gì, tại sao lại thiết kế như vậy. Sau khi tôi làm rõ những chỉ số này, công việc thứ hai tôi cần làm gọi là lọc chọn. Nếu có ai đó có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu về các chỉ số, thực sự sẽ biết một điều rằng, sự tương quan của nhiều chỉ số là rất cao. Sự tương quan quá cao sẽ gây ra một vấn đề, đó là trong việc phân tích bạn rất dễ phát sinh nhiễu, 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 số 1 đến...