Phân tích dữ liệu BTC trên chuỗi: Nhà giao dịch tiết lộ các chỉ số và phương pháp cốt lõi

Nội dung

Người dẫn chương trình: Đối tác nghiên cứu AlexMint 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 xu hướng nóng, cung cấp cái nhìn sâu sắc vượt qua sự kiện, và đưa vào các 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 khách mời đang làm việc, và 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 tôi đã thảo luận nhiều về các chủ đề liên quan đến các lĩnh vực hoặc dự án cụ thể, và cũng đã trao đổi một số câu chuyện định 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 trên chuỗi, đặc biệt là phân tích dữ liệu trên chuỗi của BTC. Chúng tôi sẽ xem xét gần gũi nguyên lý hoạt động, các chỉ số quan trọng, và học hỏi phương pháp của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng tôi sẽ đề cập đến nhiều khái niệm về các chỉ số, và sẽ liệt kê những khái niệm này ở phần đầu của phiên bản văn bản để tiện cho mọi người hiểu.

Một số chỉ số dữ liệu 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 thực hiện (Realized Price): Được tính toán dựa trên giá 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 lợi nhuận/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 dùng để đo lường tỷ lệ lợi nhuận chưa thực hiện của tất cả 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 chính xác hơn giá trị lâu dài của BTC 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 các chu kỳ lớn của BTC.

Shiller ECY: Chỉ số định giá do Robert Shiller, người đoạt giải Nobel Kinh tế, đưa ra 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

Alex: Hôm nay khách mời của chúng ta là nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi Colin, trước tiên hãy để Colin chào hỏi thính giả của chúng ta.

Colin：Xin chào mọi người, trước tiên tôi xin cảm ơn sự mời gọi của Alex. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi có chút ngạc nhiên, vì tôi là một nhà đầu tư nhỏ không tên tuổi, và không có danh hiệu gì đặc biệt, chỉ âm thầm thực hiện giao dịch của mình. Tên tôi là Colin, và tôi có khoảng 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 chuỗi, đây cũng là phần nội dung chính tôi thường chia sẻ; Thứ ba là khá bảo thủ, tôi tự xưng là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn cách phân bổ một phần vốn vào thị trường chứng khoán Mỹ, thông qua phần vốn này để đầu tư làm giảm beta của đường cong tài sản của tôi, đồng thời giữ cho toàn bộ vị thế có một mức độ phòng thủ nhất định. Đó là cách tôi định vị bản thân.

Alex: Cảm ơn Colin đã tự giới thiệu. Tôi đã mời Colin tham gia chương trình vì tôi rất cảm hứng khi thấy phân tích dữ liệu chuỗi về Bitcoin của anh ấy. Đây là một chủ đề mà chúng ta đã ít nói đến trước đây, và cũng là phần mà tôi thấy còn thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã xem loạt bài viết mà anh ấy đã viết, cảm thấy lý luận rất rõ ràng và có nội dung, vì vậy tôi đã quyết định mời anh ấy. Cần nhắc 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 cũng như quan điểm có thể thay đổi trong tương lai, những người khác nhau có thể có những diễn giải khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của tập 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 để quảng cáo 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, để 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 trong hoàn cảnh nào bạn bắt đầu tiếp xúc và học hỏi về phân tích dữ liệu chuỗi của tài sản tiền điện tử?

Colin: Tôi nghĩ vấn đề này nên được chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi nghĩ rằng bất kỳ ai xung quanh tôi, 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 đều nên là kiếm tiền, sử dụng lợi nhuận để cải thiện chất lượng cuộc sống của mình. Vì vậy, quan điểm của tôi luôn nhất quán, rằng tôi sẽ học những gì có thể giúp ích cho lợi nhuận của tôi. Bằng cách này, tôi nâng cao giá trị kỳ vọng của toàn bộ hệ thống giao dịch của mình, nói đơn giản là tôi sẽ học những gì có thể kiếm tiền. Phần thứ hai, ban đầu tiếp xúc với dữ liệu trên chuỗi chỉ đơn thuần là một sự tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, khi đó tôi hoàn toàn không hiểu, xem cái này, xem cái kia. Khi khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi đã 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 vào dữ liệu trên chuỗi, sau đó phát triển một số mô hình giao dịch và cuối cùng tích hợp những mô hình này vào hệ thống giao dịch của riêng mình.

Alex: Vậy bạn đã chính thức bắt đầu tiếp xúc với phân tích dữ liệu trên chuỗi được bao nhiêu năm rồi kể từ khi bạn học và nghiên cứu một cách hệ thống?

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 phải một vấn đề, đó là tôi hoàn toàn không thấy bất kỳ hình thức giảng dạy có hệ thống nào. Ngay từ lúc bắt đầu nhìn thấy lĩnh vực này, có lẽ đã cách đây vài năm, tôi đã nhận ra điều này, nhưng không nghiên cứu sâu hơn, chỉ đọc vài bài viết và biết về nó. Sau một thời gian, tôi trở 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 ghép nối lại.

Alex: Hiểu rồi, vậy từ khi bạn học dữ liệu trên chuỗi đến khi áp dụng nó vào thực tế đầu tư của bạn, 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, phải xem bạn bắt đầu 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 tôi vẫn chưa quen với thứ này, nhưng đã bắt đầu học.

Giá trị và nguyên lý của 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 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 một cách 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 phải hơn 800 đô la. Cái thứ hai tôi có 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 mà bạn có thể xem từ phiên bản miễn phí thực sự rất ít. Tất nhiên ngoài Glassnode còn rất nhiều trang khác, nhưng cuối cùng tôi chọn nó vì lúc đầu trong quá trình lọc và nghiên cứu, trang web này rất hợp với sở thích của tôi.

Alex: Hiểu rồi, sau khi xem nhiều thông tin từ Colin, tôi cũng đã đăng ký Glassnode và trở thành thành viên trả phí của họ. Quả thật, tôi cảm thấy dữ liệu của họ rất phong phú, bên cạnh đó tính tức thời cũng khá tốt. Vậy chúng ta cùng bàn về vấn đề thứ hai, vừa rồi bạn đã 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 chuỗi trong đầu tư của bạn là gì? Nguyên lý đằng sau là gì? Xin bạn hãy giới thiệu cho chúng tôi.

Colin: Được rồi. Đầu 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 nói chung với nhau, vì thật 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 nhất 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 này đều công khai và minh bạch, vì vậy bạn có thể trực tiếp thấy trên chuỗi rằng ví dụ như 300 Bitcoin được chuyển từ một địa chỉ sang địa chỉ khác, điều này có thể tra cứu trên trình duyệt blockchain. Mặc dù tôi không thể biết địa chỉ này hoặc địa chỉ kia thuộc về ai, nhưng điều đó không quan trọng, vì thực ra không có bất kỳ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng giá cả và diễn biến của toàn bộ Bitcoin. 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 tập thể. Ngay cả khi tôi không biết ai đứng sau địa chỉ này hoặc địa chỉ kia, nhưng tôi có thể thông qua tổng hợp tất cả các địa chỉ để phân tích dòng chảy của các đồng tiền này, xem họ có đang chốt lời hay cắt lỗ hay không, tình trạng sinh lợi 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 ra đều có thể nhìn thấy được. 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.

Alex: Thật sự điều này rất quan trọng. Giống như chúng ta đầu tư vào tiền điện tử, cũng giống như khi chúng ta xem xét cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác, cũng cần phải 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 các nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu trên chuỗi mà bạn không xem, thì đó giống như bạn đang thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.

Những khó khăn trong phân tích dữ liệu trên chuỗi

Alex: Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu trên chuỗi 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 sẽ 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 nền tảng. Đối với hầu hết mọi người, bao gồm cả tôi lúc đó, vì tôi đã đề cập trước đó, rất khó để tìm một phương pháp dạy học thực sự hệ thống. Tất nhiên tôi không hỏi trực tiếp xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có thì tôi cũng không dám mua, vì tôi tự làm giao dịch đến giờ, thực sự tôi không thích bỏ tiền ra để mua các khóa học. Tôi chưa từng tiếp xúc với bất kỳ khóa học giảng dạy hệ thống nào, vì vậy 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, triết lý của tôi là sẽ làm rõ cách tính toán và nguyên lý đứng sau mỗi chỉ số mà tôi đã xem qua. Thực sự đây là một quá trình tốn rất nhiều thời gian, vì chỉ cần bạn nhìn thấy một chỉ số nào đó, nó sẽ đưa cho bạn một công thức tính toán, tôi có ý tưởng là tìm hiểu xem công thức tính toán đó đang muốn nói gì, tại sao nó được thiết kế như vậy. Sau khi tôi làm rõ tất cả các chỉ số này, tiếp theo còn phải làm một việc thứ hai gọi là lọc chọn. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu các chỉ số liên quan, thực sự 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 khi bạn diễn giải rất dễ phát sinh nhiễu, hoặc bạn sẽ diễn giải quá mức. Ví dụ như 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 một vấn đề. Ví dụ như giá Bitcoin hôm nay xảy ra một hành vi hoặc sự thay đổi nào đó, nó có thể trực tiếp khiến cho số 1 đến số 4 cùng sáng đèn, điều này thực sự rất phiền phức. Bởi vì nếu chúng có mối tương quan quá cao, đây là một hiện tượng tất yếu. Nếu hôm nay trong 10 cái đèn có 4 cái sáng, bạn nói điều đó rất nguy hiểm, nhưng thực sự điều đó không hợp lý, vì chúng vốn dĩ sẽ sáng. Nếu bạn không cắt chúng ra theo mối tương quan, hiện tượng này rất dễ xảy ra. Tôi đang nghiên cứu.