WEB3 Mint To Be - Apprendre l'analyse de données off-chain

Animateur : Alex Partenaire de recherche

Invité : Colin, trader libre, chercheur de données off-chain.

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, pour clarifier les faits, explorer la réalité et rechercher un consensus dans le monde de WEB3. Nous clarifions la logique derrière les sujets d'actualité, fournissons des insights qui vont au-delà des événements eux-mêmes et introduisons des perspectives diverses.

Déclaration : Les contenus discutés dans ce podcast ne représentent pas les opinions des institutions auxquelles nos invités appartiennent, les projets mentionnés ne constituent également pas des conseils d'investissement.

Alex : 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 certaines narrations périodiques, comme lorsque nous avons parlé des mèmes. Mais aujourd'hui, nous allons discuter de l'analyse des données off-chain, en particulier de l'analyse des données off-chain de BTC. Nous allons examiner de près son fonctionnement, ses indicateurs clés, et apprendre sa méthodologie. Dans l'épisode d'aujourd'hui, nous mentionnerons de nombreux concepts liés aux indicateurs, et nous les énumérerons au début de la version écrite pour faciliter la compréhension de tous.

Certaines métriques et concepts mentionnés dans ce podcast :

Prix réalisé (Realized Price) : Calculé en fonction du prix pondéré lors du dernier mouvement de Bitcoin on-chain, il reflète le coût historique on-chain du Bitcoin et est 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 ratio 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 on-chain basé sur le système Cointime Economics, visant à évaluer plus précisément la valeur à long terme du BTC en introduisant le "poids du temps" de Bitcoin. Comparé 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'influence 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. Il est dérivé de l'indicateur de ratio cours/bénéfice ajusté pour l'inflation de Shiller (CAPE) et prend principalement en compte l'impact de l'environnement des taux d'intérêt.

Opportunité d'apprendre l'analyse des données off-chain

Alex : Aujourd'hui, notre invité est le trader libre et chercheur de données off-chain, Colin. Commençons par un petit bonjour de Colin à nos auditeurs.

Colin : Bonjour à tous, tout d'abord merci à Alex pour l'invitation. J'ai été un peu surpris quand j'ai reçu cette invitation, car je suis un petit investisseur sans nom et je n'ai pas de titre particulier, je fais simplement mes transactions en silence. Je m'appelle Colin, et je gère un compte sur les réseaux sociaux appelé Monsieur Baige, où je partage principalement des enseignements sur les données off-chain, des analyses sur les conditions actuelles du marché, ainsi que des concepts de trading. Je me positionne en gros de trois manières : premièrement, je suis un trader axé sur les événements, je pense souvent à des stratégies de trading basées sur des événements ; deuxièmement, je suis analyste des données off-chain, c'est aussi le contenu que je partage principalement sur les réseaux sociaux ; troisièmement, je suis assez conservateur, je me considère comme un investisseur indiciel, je choisis d'allouer une partie de mes fonds au marché actions américain, et j'utilise cette partie pour investir afin de réduire la volatilité globale de ma courbe d'actifs tout en maintenant une certaine défense dans ma position globale. Voilà en gros comment je me positionne.

Alex : Merci à Colin pour sa présentation. J'ai invité Colin à participer à l'émission parce que j'ai vu sur les réseaux sociaux son analyse des données on-chain sur le Bitcoin, ce qui m'a beaucoup inspiré. C'est un sujet dont nous avons peu parlé auparavant, et c'est aussi une partie qui me manque dans mon propre domaine. J'ai lu sa série d'articles et j'ai trouvé que sa logique était claire et ses propos pertinents, donc je l'ai invité. Je tiens à rappeler à tout le monde qu'aujourd'hui, que ce soit moi ou l'avis des invités, les opinions exprimées dans l'émission sont très subjectives, et les informations et opinions peuvent changer à l'avenir. Différentes personnes peuvent interpréter les mêmes données et indicateurs de manière différente. Le contenu de cet épisode ne constitue pas un conseil en investissement. L'émission mentionnera certaines plateformes d'analyse de données, uniquement comme partage personnel et exemples, sans recommandation commerciale. Cette émission n'a reçu aucun parrainage commercial de plateformes. Entrons dans le vif du sujet et parlons de l'analyse des données on-chain des actifs cryptographiques. Comme je l'ai dit, Colin est un trader, dans quelles circonstances as-tu commencé à aborder et à apprendre l'analyse des données on-chain des actifs cryptographiques ?

Colin : Je pense que cette question devrait être divisée en deux parties. Tout d'abord, je crois que quiconque autour de moi, que ce soit quelqu'un qui veut 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 : j'apprends tout ce qui peut m'aider à générer des bénéfices. En utilisant cette méthode, j'augmente la valeur d'attente de mon système de trading global, pour le dire simplement, j'apprends tout ce qui peut rapporter de l'argent. La deuxième partie, c'est que j'ai d'abord été exposé aux données on-chain par pure coïncidence, il y a environ six ou sept ans, à l'époque je ne comprenais rien, je regardais ceci, je regardais cela. En explorant différents domaines, j'ai vu des théories de recherche très intéressantes que je voulais apprendre, et c'est à ce moment-là que j'ai aussi découvert le domaine de l'analyse des données on-chain liée au Bitcoin. J'ai donc commencé à étudier et à rechercher. Plus tard, j'ai combiné les connaissances acquises dans d'autres domaines, principalement dans le développement de trading quantitatif, avec les données on-chain, puis j'ai développé certains modèles de trading, que j'ai finalement intégrés dans mon propre système de trading.

Alex : Alors, depuis que tu as commencé à te familiariser avec l'analyse des données off-chain, cela fait combien d'années que tu étudies et recherches de manière assez 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 jamais vraiment vu d'enseignement systématique. Depuis le tout début, quand j'ai découvert ce domaine, cela remonte à plusieurs années, j'avais remarqué cela, mais je n'ai pas approfondi mes recherches, j'ai juste lu deux ou trois articles pour comprendre ce sujet. 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 mes recherches. Je n'ai pas eu de période d'apprentissage systématique, c'est juste un peu de tout ici et là.

Alex : D'accord, depuis combien de temps as-tu appris à utiliser les données off-chain dans tes investissements pratiques ?

Colin : Cette limite est assez difficile à définir, mais je pense qu'il est proche de deux cycles de Bitcoin... enfin, je ne peux pas vraiment dire 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 vers 2020, 2019, mais à cette époque, il n'y avait pas d'application réelle, parce que je n'osais pas, je n'étais pas encore très familier avec ça, mais j'avais déjà commencé à apprendre.

valeur et principes de l'analyse des données off-chain

Alex : Compris. Nous allons aborder beaucoup de concepts spécifiques concernant l'analyse des données off-chain, y compris certains indices. Quelles sont généralement les plateformes d'observation des données off-chain que tu utilises au quotidien ?

Colin : Je utilise principalement un site, c'est Glassnode. Pour faire simple, c'est payant. Il y a deux niveaux de paiement, l'un est la version professionnelle qui est assez chère, je me souviens que c'est plus de 800 dollars par mois. Le deuxième, j'ai un peu oublié, c'est environ trente quelques U à quarante quelques U par mois. Il y a aussi une version gratuite, mais les informations disponibles dans la version gratuite sont en fait très limitées. Bien sûr, à part Glassnode, il y a beaucoup d'autres options, mais j'ai finalement choisi celui-ci parce qu'au départ, lors de ma sélection et recherche, ce site correspondait le mieux à mes attentes.

Alex : Je comprends, après avoir consulté beaucoup d'informations de Colin, je me suis également inscrit sur Glassnode et je suis devenu membre payant. En effet, je trouve que leurs données sont très riches et en plus, leur instantanéité est plutôt bonne. Alors parlons du deuxième sujet, tu as mentionné que tu es un trader, ce que tu valorises, c'est l'aide qu'il apporte à la pratique de l'investissement. Quelle est la valeur centrale de l'analyse des données off-chain dans ton investissement ? Quel est le principe sous-jacent ? Peux-tu nous en dire plus ?

Colin : D'accord. Tout d'abord, parlons du premier point, c'est-à-dire la valeur et le principe de l'analyse des données off-chain. 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 même de certaines matières premières, le Bitcoin a une différence fondamentale avec eux, c'est qu'il utilise la technologie blockchain. La valeur la plus importante et la plus souvent mentionnée de cette technologie est sa transparence. Toutes les informations sur le transfert de ces Bitcoins sont publiques et transparentes, donc vous pouvez directement voir off-chain par exemple 300 Bitcoins transférés 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 chaîne d'adresses, ce n'est pas important, car en réalité, aucun individu unique ne peut influencer les tendances du prix du Bitcoin et son évolution. Donc, normalement, lorsque nous étudions les données off-chain, nous regardons l'ensemble du marché, nous observons sa tendance, le consensus et le comportement du groupe. Même si je ne sais pas qui se cache derrière cette adresse ou celle-là, je peux analyser la direction de leurs jetons en consolidant toutes les adresses, voir s'ils ont déjà réalisé des bénéfices ou s'ils ont coupé leurs pertes, comment se porte leur situation bénéficiaire, comment se porte leur situation de perte, où ils sont plus enclins à acheter une grande quantité de Bitcoins ou où ils n'aiment pas acheter des Bitcoins. Ces données sont en fait visibles. C'est, selon moi, la plus grande valeur de l'analyse des données off-chain du Bitcoin par rapport à d'autres marchés financiers, car les autres marchés ne peuvent pas faire cela.

Alex : En effet, c'est très important. Comme pour nos investissements en crypto, il faut analyser les fondamentaux de la même manière que lorsque nous regardons des actions ou d'autres produits. Comme vous l'avez dit, les données off-chain sont transparentes, tout le monde peut les observer. Si d'autres investisseurs professionnels regardent les données off-chain et que vous ne le faites pas, cela revient à avoir un outil très important en moins dans vos investissements par rapport aux autres.

analyse des données off-chain

Alex : Lorsque vous pratiquez l'analyse de données off-chain, quels sont 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 relativement facile à résoudre, c'est un point difficile dans 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 véritable enseignement systématique. Bien sûr, je n'ai pas demandé en personne s'il y avait ce type de cours payants, mais même s'il y en avait, je n'aurais probablement pas osé acheter, car depuis que je fais du trading, je n'ai pas vraiment l'habitude de payer pour des cours. Je n'ai jamais été exposé à 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 off-chain, et dans le processus de recherche, ma philosophie est de clarifier le mode de calcul et les principes derrière chaque indicateur que j'ai consulté. C'est en fait un processus très chronophage, car lorsque vous voyez un indicateur, il vous donne une formule de calcul, mon idée est de déduire ce que cette formule de calcul essaie de dire, pourquoi elle est conçue de cette manière. Une fois que j'ai clarifié tous ces indicateurs, je dois ensuite faire une deuxième chose appelée sélection. Les personnes ayant de l'expérience dans le développement de stratégies quantifiées ou ayant étudié des indicateurs savent en fait qu'il y a une chose : la corrélation entre de nombreux indicateurs est très élevée. Une corrélation trop élevée peut poser un problème, c'est-à-dire que vous pouvez facilement générer du bruit dans votre interprétation, ou vous pourriez trop interpréter. Prenons un exemple, supposons que j'ai aujourd'hui un système de sortie de sommet, ce système de sortie de sommet pourrait avoir 10 signaux numérotés de 1 à 10, supposons que si la corrélation entre les signaux 1 à 4 est trop élevée, cela posera un problème. Par exemple, disons que le prix du bitcoin aujourd'hui a connu un certain...