Chuyên gia phân tích dữ liệu trên chuỗi BTC tiết lộ: Blockchain minh bạch giúp hỗ trợ quyết định đầu tư như thế nào

Nội dung

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

Khách mời: Colin, Trader tự do, Nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi

Thời gian ghi: 2025.2.15

Xin chào mọi người, chào mừng đến với WEB3 Mint To Be. Tại đây, chúng tôi liên tục đặt ra 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 điểm nóng, cung cấp cái nhìn thấu đáo về chính 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 khách mời của chúng tôi đang làm việc, các dự án được đề cập cũng không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.

Người dẫn chương trình trong kỳ này: Chương trình hôm nay có chút đặc biệt, vì trước đây chúng ta đã thảo luận về nhiều chủ đề liên quan đến các lĩnh vực hoặc dự án cụ thể, và cũng đã trao đổi một số câu chuyện theo chu kỳ, chẳng hạn như chúng ta đã từng nói về meme. Nhưng hôm nay, chúng ta sẽ thảo luận về phân tích dữ liệu trên chuỗi, đặc biệt là phân tích dữ liệu trên chuỗi của BTC. Chúng ta 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 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 và khái niệm được đề cập trong 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 của Bitcoin tại lần di chuyển trên chuỗi cuối cùng, phản ánh chi phí lịch sử trên chuỗi của Bitcoin, phù hợp để đánh giá tình trạng lợi nhuận/lỗ tổng thể của thị trường.

URPD: Phân bố giá đã được thực hiện. 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 tỷ lệ lợi nhuận chưa thực hiện của tất cả các nhà nắm giữ 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 Kinh tế Cointime, nhằm mục đích đánh giá chính xác hơn giá trị lâu dài của BTC bằng cách đưa vào "trọng số theo 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 tác động của thời gian, phù hợp với giá trong các chu kỳ lớn của BTC.

Shiller ECY: Chỉ số định giá được đưa ra bởi Robert Shiller, người đoạt giải Nobel Kinh tế, được sử dụng 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 trên chuỗi

Người dẫn chương trình: Hôm nay chúng tôi có khách mời là nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi Colin, trước tiên xin mời Colin chào hỏi khán giả của chúng ta.

Colin：Xin chào mọi người, trước tiên tôi xin cảm ơn lời mời từ người dẫn chương trình. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi có chút bất ngờ, vì tôi chỉ là một nhà đầu tư nhỏ vô danh, không có danh hiệu gì đặc biệt, chỉ lặng lẽ thực hiện giao dịch của mình. Tên tôi là Colin, tôi quản lý một tài khoản trên mạng xã hội có tên là Mr.贝格, thường chia sẻ một số bài học về dữ liệu chuỗi, phân tích tình hình thị trường hiện tại, và một số khái niệm giao dịch. Tôi có ba cách định vị về 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 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 gọi mình là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn một phần vốn để đầu tư vào chỉ số thị trường chứng khoán Mỹ, thông qua phần vốn này để giảm Beta của tài sản tổng thể, đồng thời giữ cho vị trí tổng thể có tính phòng thủ nhất định. Đó là cách tôi định vị về bản thân.

Người dẫn chương trình: Cảm ơn Colin đã tự giới thiệu. Tôi mời Colin tham gia chương trình vì đã thấy phân tích dữ liệu chuỗi liên quan đến Bitcoin của anh ấy trên mạng xã hội, rất đầy cảm hứng. Đây là một chủ đề mà trước đây chúng ta ít nói đến, và cũng là phần mà tôi thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc loạt bài viết của anh ấy và thấy rằng logic rất rõ ràng, nội dung có giá trị, vì vậy tôi đã quyết định mời anh ấy. Xin nhắc mọi người rằng, hôm nay dù là quan điểm của tôi hay của khách mời, trong chương trình đều mang tính chủ quan rất mạnh, và thông tin cũng như quan điểm có thể thay đổi trong tương lai, người khác có thể có những cách diễn giải khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của chương trình này không được xem 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 đề xuất thương mại. Chương trình không nhận bất kỳ tài trợ thương mại nào từ bất kỳ nền tảng nào. Chúng ta hãy đi vào chủ đề chính, nói về phân tích dữ liệu chuỗi của tài sản tiền điện tử. Vừa rồi có nói rằng Colin là một nhà giao dịch, vậy bạn đã tiếp cận và học tập phân tích dữ liệu chuỗi 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 là phần đầu tiên, tôi cho rằng bất kỳ ai xung quanh, miễn là họ muốn bước vào hoặc đã bước vào thị trường tài chính, bao gồm cả bản thân tôi, mục tiêu chính của họ nên 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 cái gì có thể giúp tôi kiếm lợi nhuận, tôi sẽ học cái đó. Qua cách này, tôi nâng cao giá trị kỳ vọng của hệ thống giao dịch tổng thể của mình, nói một cách đơn giản, cái gì có thể kiếm tiền, tôi sẽ học. Phần thứ hai, lúc đầu tiếp xúc với dữ liệu trên chuỗi chỉ đơn giản là vô tình, khoảng sáu bảy năm trước, khi đó tôi hoàn toàn không hiểu, cái này xem, cái kia xem. Khi khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy có những 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 kiến thức học được ở các lĩnh vực khác, chủ yếu là phần phát triển giao dịch định lượng, kết hợp nó 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 tôi.

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

Colin: Tôi nghĩ điều này khó định nghĩa, thực ra tôi chưa bao giờ học một cách có hệ thống. Bởi vì từ trước đến nay, tôi gặp phải một vấn đề là tôi hoàn toàn không thấy bất kỳ giảng dạy nào có hệ thống. Ngay từ khi tôi lần đầu nhìn thấy lĩnh vực này, có lẽ đã cách đây vài năm, tôi đã nhận ra điều đó, nhưng không đào sâu nghiên cứu, chỉ đọc một vài bài viết và biết về điều này. Sau một khoảng 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 quay lại đây, thấy điều này khá thú vị, tôi tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập có hệ thống, chỉ là lắp ghép từ nhiều thứ.

Người dẫn chương trình: Hiểu rồi, vậy từ việc học dữ liệu trên chuỗi 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 hai chu kỳ Bitcoin... cũng không thể gọi là hai chu kỳ được, 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 tôi vẫn chưa quen thuộc 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. Tiếp theo 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 nền tảng quan sát dữ liệu trên chuỗi nào?

Colin: Bây giờ tôi chủ yếu sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để tôi nói đơn giản một chút, nó cần phải trả phí. Có hai cấp độ phí, một là phiên bản chuyên nghiệp khá đắt, tôi nhớ khoảng hơn 800 đô la một tháng. Cái thứ hai thì tôi hơi quên, khoảng ba mươi mấy U đến bốn mươi mấy U một tháng. Nó cũng có một phiên bản miễn phí, nhưng thông tin có thể xem được từ phiên bản miễn phí thực sự rất ít. Tất nhiên ngoài Glassnode còn nhiều cái khác, nhưng cuối cùng tôi chọn nó vì lúc đầu trong quá trình 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 đã tự đăng ký Glassnode và trở thành hội viên trả phí của họ. Thật sự tôi cảm thấy dữ liệu của họ rất phong phú, ngoài ra tính kịp thời cũng khá tốt. Vậy chúng ta hãy nói về vấn đề thứ hai, vừa rồi bạn có nhắc đến việc bạn là một nhà giao dịch, bạn coi trọng sự giúp đỡ 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 đằng sau đó là gì? Xin hãy giới thiệu cho chúng tôi.

Colin: Được rồi. Trước tiên, tôi sẽ nói về điều đầu tiên, đó là giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu trên chuỗi. Hai điều này tôi dự định sẽ kết hợp lại với nhau để nói, 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 là bất động sản, hoặc một số nguyên liệu, Bitcoin có một sự khác biệt căn bản với chúng, đó là nó sử dụng công nghệ blockchain. Giá trị quan trọng nhất và thường được mọi người đề cập đến của công nghệ này chính là tính minh bạch. Tất cả các thông tin chuyển nhượng Bitcoin này đều công khai và minh bạch, vì vậy bạn có thể trực tiếp thấy trên chuỗi ví dụ như 300 Bitcoin được chuyển từ một địa chỉ sang địa chỉ khác, điều này có thể được tra cứu trên trình duyệt blockchain. Mặc dù tôi không thể biết ai đứng sau dãy địa chỉ này, nhưng điều đó không quan trọng, vì thực tế 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 toàn bộ 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 dừng lỗ như thế nào, tình trạng lợi nhuận của họ ra sao, tình trạng thua lỗ của họ như thế nào, 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 mà tôi cho rằng phân tích dữ liệu trên chuỗi Bitcoin mang lại 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, cũng như khi chúng ta xem cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác, chúng ta cũng cần phân tích các yếu tố cơ bản. Như bạn vừa nói, dữ liệu trên chuỗi là minh bạch, mọi người đều có thể quan sát. Nếu những nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu trên chuỗi mà bạn không xem, 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 thực tế, bạn nghĩ những khó khăn và thách thức chính có thể là gì?

Colin: Tôi nghĩ câu hỏi này rất hay, tôi dự định trả lời thành hai phần. Phần đầu tiên là 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, như tôi đã đề cập trước đây, rất khó để tìm một phương pháp giảng dạy thực sự có hệ thống. Tất nhiên, tôi không có hỏi trực tiếp xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có, tôi cũng không dám mua, vì tôi đã giao dịch đến giờ, thực sự tôi không muốn chi tiền cho một số khóa học. Tôi chưa từng tiếp xúc với bất kỳ khóa học giảng dạy có hệ thống nào, vì vậy tất cả nội dung đều phải tự khám phá. Có rất nhiều loại dữ liệu trên chuỗi, trong quá trình nghiên cứu, lý tưởng của tôi là sẽ làm rõ phương pháp tính toán và nguyên lý của mỗi chỉ báo mà tôi đã xem qua. Thực sự đây là một quá trình rất tốn thời gian, vì bạn chỉ thấy một chỉ báo nào đó, nó sẽ đưa ra một công thức tính toán, tôi nghĩ là phải suy ngẫm xem công thức tính toán đó đang nghĩ gì, tại sao nó lại được thiết kế như vậy. Sau khi tôi làm rõ những chỉ báo này, tiếp theo còn phải làm một việc thứ hai gọi là lọc. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu về các chỉ báo, thực ra họ sẽ biết một điều, đó là mối tương quan của nhiều chỉ báo là rất cao. Mối tương quan quá cao sẽ gây ra một vấn đề, đó là trong việc phân tích rất dễ tạo ra tiếng ồn, hoặc bạn sẽ giải thích quá mức. Ví dụ như, giả sử hôm nay tôi có một hệ thống thoát đỉnh, hệ thống thoát đỉnh này có thể có 10 tín hiệu từ 1 đến 10, giả sử nếu mối tương quan từ 1 đến 4 quá cao, sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ, nếu giá Bitcoin hôm nay xảy ra một số