Đầu tư của nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain

Người dẫn chương trình: Đối tác nghiên cứu AlexMint Ventures

Khách mời: Colin, nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain

Thời gian ghi hình: 2025.2.15

Xin chào tất cả 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 phía sau các điểm nóng, cung cấp cái nhìn xuyên thấu vào 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 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 hôm nay 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 câu chuyện theo chu kỳ, như chúng ta đã nói về meme trước đó. 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 cơ chế hoạt động của nó, các chỉ số chính, và học hỏi phương pháp luận 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 dữ liệu được đề cập trong tập podcast này:

Glassnode: Một nền tảng phân tích dữ liệu on-chain phổ biến, cần phải trả phí.

Giá đã thực hiện (Realized Price): Được tính toán dựa trên giá của lần di chuyển trên chuỗi cuối cùng của Bitcoin, phản ánh chi phí lịch sử trên chuỗi của Bitcoin, phù hợp để đánh giá trạng thái lợi nhuận/thua 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 những người 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 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 lớn của BTC.

Shiller ECY: Chỉ số định giá được đề xuất bởi Robert Shiller, người đoạt giải Nobel Kinh tế, 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 ảnh hưởng của môi trường lãi suất.

Cơ hội học phân tích dữ liệu on-chain

**Alex：**Hôm nay khách mời của chúng tôi là nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi Colin, trước tiên hãy để Colin gửi lời chào đến người nghe của chúng tôi.

**Colin：**Xin chào mọi người, trước tiên cảm ơn Alex đã mời tôi. Khi nhận được lời mời này, tôi có chút ngạc nhiên, vì tôi chỉ là một nhà đầu tư nhỏ không tên tuổi và không có chức danh đặc biệt nào, chỉ âm thầm thực hiện giao dịch của mình. Tên tôi là Colin, tôi quản lý một tài khoản trên mạng xã hội có tên là Mr. Beig, chủ yếu chia sẻ một số bài học về dữ liệu on-chain, phân tích tình hình thị trường hiện tại, và một số khái niệm giao dịch. Tôi có ba cách định vị 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 trực tuyến; thứ ba là khá bảo thủ, tôi tự gọi mình là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn phần vốn để phân bổ vào thị trường chứng khoán Mỹ, thông qua phần vốn này để giảm Beta của các khoản đầu tư và làm giảm biến động tổng thể của tài sản, đồng thời giữ cho toàn bộ vị thế có tính phòng ngừa nhất định. Đó là cách tôi định vị bản thân.

**Alex：**Cảm ơn Colin vì phần tự giới thiệu. Tôi đã mời Colin tham gia chương trình vì đã thấy phân tích dữ liệu trên chuỗi của anh ấy về Bitcoin trên mạng, rất có tính chất truyền cảm hứng. Đây là một chủ đề mà chúng ta đã nói ít trước đây, và cũng là phần mà tôi thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc loạt bài anh ấy viết và cảm thấy logic rõ ràng, có nội dung thực sự, vì vậy tôi đã mời anh ấy. Cần nhắc nhở mọi người rằng, hôm nay dù là quan điểm của tôi hay của khách mời, đều mang tính chủ quan rất mạnh, và thông tin cùng quan điểm có thể thay đổi trong tương lai, những người khác nhau có thể có 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 cá nhân, không phải là khuyến nghị thương mại. Chương trình không nhận bất kỳ tài trợ thương mại nào từ các nền tảng. Chúng ta đi vào vấn đề chính, hãy nói về phân tích dữ liệu trên chuỗi của tài sản tiền điện tử. Vừa rồi đã nói rằng Colin là một trader, vậy bạn đã bắt đầu tiếp xúc và học hỏi phân tích dữ liệu trên chuỗi của tài sản tiền điện tử trong hoàn cảnh nào?

Colin： Vấn đề này tôi nghĩ nên được chia thành hai phần để trả lời. 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 nhất 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 bất cứ điều gì có thể giúp tôi kiếm lợi nhuận, tôi sẽ học về điều đó. Bằng cách này, tôi nâng cao giá trị kỳ vọng của toàn bộ hệ thống giao dịch của mình, nói đơn giản là bất cứ điều gì có thể kiếm tiền, tôi sẽ học. Phần thứ hai, ban đầu tôi tiếp xúc với dữ liệu trên chuỗi chỉ đơn giản là tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, lúc đó tôi hoàn toàn không hiểu, xem cái này, xem cái kia. Khi khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy có những lý thuyết nghiên cứu thú vị và muốn học về chúng, 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 chúng với 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 chính mình.

**Alex：**Vậy từ khi bạn chính thức bắt đầu tiếp xúc với phân tích dữ liệu on-chain đến nay, bạn đã học và nghiên cứu một cách hệ thống khoảng bao nhiêu năm rồi?

**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 đã gặp một vấn đề, đó là tôi hoàn toàn không thấy bất kỳ giáo dục có hệ thống nào. Ngay từ khi bắt đầu nhìn thấy lĩnh vực này, có lẽ là cách đây vài năm, tôi đã phát hiện ra, nhưng không nghiên cứu sâu, chỉ đọc hai ba bài viết để biết về điều này. Sau một thời gian, tôi quay lại xem một số nội dung sâu hơn, lúc đó tôi đang tập trung nghiên cứu những thứ khác, rồi quay lại đây, thấy cái này khá thú vị, tôi tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập có hệ thống, chỉ là gom góp đây đó.

**Alex：**Hiểu rồi, vậy từ khi bạn học dữ liệu trên chuỗi đến khi áp dụng nó vào thực tế đầu tư của mình, điều này đã diễn ra 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 đâu, phải xem bạn bắt đầu định nghĩa từ thị trường bò hay thị trường gấu. Khoảng từ 2020, 2019 trở đi tôi bắt đầu tiếp xúc, nhưng lúc đó chưa có ứng dụng thực tế, vì tôi không dám, lúc đó tôi vẫn chưa quen với cái này, nhưng đã bắt đầu học.

Giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu on-chain

**Alex：**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：**Bây giờ 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 cấp độ chuyên nghiệp thì khá đắt, tôi nhớ một tháng khoảng hơn 800 đô la Mỹ. Cấp độ thứ hai thì tôi quên mất, khoảng từ ba mươi đến bốn mươi đô la Mỹ một tháng. Nó cũng có một phiên bản miễn phí, nhưng thông tin có thể xem được trong phiên bản miễn phí thực sự rất ít. Tất nhiên, ngoài Glassnode còn rất nhiều cái khác, nhưng tôi cuối cùng chọn nó vì lúc đầu trong quá trình lọc và nghiên cứu, trang web này phù hợp với sở thích của tôi nhất.

**Alex：**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. Thực 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 nói rằng bạn là một nhà giao dịch mà, bạn coi trọng sự trợ giúp 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 là gì? Xin hãy giới thiệu cho chúng tôi.

**Colin：**Được rồi. Trước tiên, tôi sẽ nói về giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu on-chain. Hai điều này tôi dự định sẽ kết hợp 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 nguyên liệu, Bitcoin có một sự khác biệt cơ bản với chúng 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 thông tin chuyển nhượng Bitcoin đều công khai và minh bạch, vì vậy bạn có thể trực tiếp thấy trên chain rằng, ví dụ, 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 được địa chỉ này hay địa chỉ kia là ai, nhưng điều đó không quan trọng, bởi vì thực sự không có một cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng giá cả và động thái của toàn bộ Bitcoin. Vì vậy, thông thường, khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu on-chain, chúng ta nhìn vào tổng thể của thị trường, xem xu hướng của nó, xem 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 tiền này, xem họ đã chốt lời hay dừng lỗ, tình trạng lợi nhuận của họ ra sao, tình trạng thua lỗ như thế nào, họ có xu hướng mua vào Bitcoin với khối lượng lớn ở mức giá nào hoặc họ không thích mua Bitcoin ở mức giá nào, tất cả những dữ liệu này đều có thể được nhìn thấy. Đây là giá trị lớn nhất của phân tích dữ liệu on-chain của Bitcoin so với các thị trường tài chính khác, vì các thị trường khác không thể làm được điều này.

**Alex：**Quả thật điều này rất quan trọng. Giống như chúng ta đầu tư vào tiền điện tử, cũng giống như khi chúng ta xem cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác, cũng cần phân tích cơ bản. 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 mà bạn không xem, thì điều đó tương đương với việc bạn đang thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.

phân tích dữ liệu on-chain khó khăn

**Alex：**Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu trên chuỗi trong thực tế, bạn nghĩ rằng những điểm 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 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 chương trình giảng dạy thực sự có hệ thống. Tất nhiên, tôi không hỏi trực tiếp xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có, tôi cũng không dám mua, vì đến giờ tôi thực sự không thích chi tiền cho các khóa học. Tôi chưa bao giờ tiếp xúc với bất kỳ khóa học giảng dạy có hệ thống nào, vì vậy tất cả nội dung đều phải tự mình 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 đằng sau từng chỉ số mà tôi đã xem. Đây thực sự là một quá trình tốn thời gian, vì bạn chỉ thấy một chỉ số nào đó, nó sẽ cung cấp cho bạn một công thức tính toán, ý tưởng của tôi là 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, bước tiếp theo là một việc khác gọi là sàng lọc. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu về các chỉ số, họ sẽ biết một điều rằng, mối tương quan của nhiều chỉ số là rất cao. Mối tương quan quá cao sẽ gây ra một vấn đề, đó là bạn dễ dàng gặp phải tiếng ồn trong việc phân tích, 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 mối tương quan từ số 1 đến số 4 quá cao, sẽ gây ra.