Khách mời: Colin Nhà giao dịch tự do Nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain
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 đằng sau các vấn đề nóng, cung cấp những hiểu biết sâu sắc về chính sự kiện, và đưa ra nhiều góc nhìn 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 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 chúng ta đã từng nói về meme. 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 nguyên lý hoạt động của nó, các chỉ số chính, và học phương pháp của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng ta sẽ đề cập đến nhiều khái niệm liên quan đến 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 và khái niệm được đề cập trong podcast này:
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/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): Làm 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 lâu dài 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 dài của BTC.
Shiller ECY: Chỉ số định giá do Nobel Kinh tế Robert Shiller đề xuất, dùng 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 on-chain
**Alex：**Hôm nay khách mời của chúng ta là trader tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi Colin, trước tiên hãy để Colin chào các thính giả của chúng ta.
**Colin：**Xin chào mọi người, đầu tiên tôi xin cảm ơn Alex đã mời tôi. Khi nhận được lời mời này, tôi cảm thấy có chút bất ngờ, vì tôi chỉ là một nhà đầu tư nhỏ bé không tên tuổi, không có danh hiệu gì đặc biệt, 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. Bagger, thường chia sẻ một số bài học về dữ liệu trên chuỗi, phân tích tình hình thị trường hiện tại, cũng như một số khái niệm giao dịch. Tôi định nghĩa về bản thân mình có ba điểm: đầu tiên là nhà giao dịch theo sự kiện, tôi thường suy nghĩ về chiến lược giao dịch dựa trên sự kiện; thứ hai là nhà phân tích dữ liệu trên chuỗi, phần này cũng là nội dung tôi thường chia sẻ trên mạng xã hội; thứ ba, tôi 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 giảm thiểu Beta của đường cong tài sản của tôi, đồng thời giữ cho vị thế tổng thể có tính phòng thủ nhất định. Trên đây là định nghĩa về bản thân tôi.
**Alex：**Cảm ơn Colin vì phần giới thiệu về bản thân. Tôi đã mời Colin tham gia chương trình vì đã thấy phân tích dữ liệu trên chuỗi về Bitcoin của anh ấy trên các nền tảng xã hội, rất đáng khích lệ. Đây là một chủ đề mà chúng ta đã nói ít trước đây, và cũng là phần mà tôi còn thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc loạt bài viết của anh ấy và thấy logic rõ ràng, có nội dung thực sự, 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 cách hiểu khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của chương này không được coi là lời khuyên đầu tư. Chương trình này sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ nhằm chia sẻ và lấy ví dụ cho việc sử dụng cá nhân, không phải là đề xuất thương mại. Chương trình này không nhận bất kỳ tài trợ thương mại nào từ các nền tảng. Chúng ta hãy đi vào vấn đề chính, cùng thảo luận về phân tích dữ liệu trên chuỗi của tài sản tiền điện tử. Vừa rồi bạn đã nói rằng Colin là một nhà giao dịch, vậy bạn bắt đầu tiếp cận và học hỏi phân tích dữ liệu trên chuỗi của tài sản tiền điện tử trong hoàn cảnh nào?
**Colin：**Câu hỏi này tôi nghĩ nên chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi cho rằng bất kỳ ai xung quanh, miễn là muốn vào hoặc đã vào thị trường tài chính, bao gồm cả bản thân tôi, mục tiêu chính đều nên là kiếm tiền, sử dụng lợi nhuận để cải thiện chất lượng cuộc sống của mình. Vì vậy, nguyên tắc của tôi luôn rất nhất quán, đó là học những gì có thể giúp tôi kiếm lời. Bằng cách này, tôi nâng cao giá trị kỳ vọng của hệ thống giao dịch tổng thể của mình, đơn giản là học những gì có thể kiếm tiền. Phần thứ hai, ban đầu tiếp xúc với dữ liệu trên chuỗi chỉ là tình cờ, 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 lý thuyết nghiên cứu rất thú vị và muốn học hỏi, vào thời điểm đó tôi 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 đã 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, và 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.
**Alex：**Vậy đến nay, bạn đã chính thức tiếp xúc với phân tích dữ liệu on-chain và học hỏi, nghiên cứu một cách hệ thống được khoảng bao nhiêu năm rồi?
Colin： Tôi nghĩ điều này khó xác định, 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 khóa học nào có hệ thống. Ngay từ khi bắt đầu nhìn thấy lĩnh vực này, có lẽ đã cách đây vài năm, tôi đã nhận thấy, nhưng không nghiên cứu sâu, chỉ đọc hai ba bài viết 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 các thứ khác, lại 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 như vậy.
**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 tính là hai chu kỳ, phải xem bạn 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 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：**Hiện tại tôi chủ yếu sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để nói đơn giản, nó là một dịch vụ trả phí. Có hai mức phí, một là phiên bản chuyên nghiệp khá đắt, tôi nhớ là 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 mà phiên bản miễn phí cung cấp thực sự rất ít. Tất nhiên ngoài Glassnode còn rất nhiều cái khác, nhưng cuối cùng tôi chọn nó vì ban đầu khi lọc và nghiên cứu, trang web này phù hợp nhất 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. Thật sự tôi cảm thấy dữ liệu của họ rất phong phú, bên cạnh đó tính kịp thời cũng khá tốt. Vậy chúng ta hãy nói về vấn đề thứ hai, vừa rồi bạn có nói rằng 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 on-chain trong đầu tư của bạn là gì? Nguyên lý đằng sau nó 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 on-chain. Hai điều này tôi dự định sẽ kết hợp lại để nói, vì thực sự khá đơn giản. Thị trường tài chính truyền thống của chúng ta, bất kể là giao dịch cổ phiếu, hợp đồng tương lai, trái phiếu quyền chọn, thậm chí bất động sản, hoặc một số nguyên vật 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. Tất cả thông tin chuyển nhượng Bitcoin đều công khai và minh bạch, vì vậy bạn có thể trực tiếp thấy trên on-chain, 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 tế không có bất kỳ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng giá Bitcoin và xu hướng của nó. Vì vậy, thông thường khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu on-chain, chúng ta nhìn vào toàn bộ 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 thông qua việc tổng hợp tất cả các địa chỉ để phân tích dòng chảy của các mã thông báo, xem 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 nhiều Bitcoin ở mức giá nào hoặc họ không thích mua Bitcoin ở mức giá nào, 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 on-chain của Bitcoin so với các thị trường tài chính khác mang lại, vì các thị trường khác không thể làm được điều này.
**Alex：**Quả thật điều này rất quan trọng. Như chúng tôi đầu tư vào tiền điện tử, cũng giống như khi chúng tôi xem xét cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác, cũng cần phân tích các yếu tố cơ bản. Giống 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 điều đó tương đương với việc bạn đang thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.
phân tích dữ liệu on-chain gặp khó khăn
**Alex：**Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu on-chain trong thực tế, bạn cảm thấy những điểm khó khăn và thách thức chính có thể là gì?
**Colin：**Tôi nghĩ câu hỏi này rất hay, tôi định 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 cơ bản. Đối với hầu hết mọi người, bao gồm cả tôi lúc đó, như tôi đã đề cập trước đó, rất khó để tìm một chương trình giảng dạy thực sự có hệ thống. Tất nhiên, tôi không hỏi ở ngoài xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có, có lẽ tôi cũng không dám mua, vì từ khi tôi bắt đầu giao dịch đến giờ, tôi thực sự không muốn chi tiền để mua các khóa học. Tôi chưa từng tiếp xúc với bất kỳ khóa học giảng dạy có hệ thống nào, vì vậy thực sự tất cả nội dung đều phải tự mình khám phá và tìm hiểu. Có rất nhiều loại dữ liệu trên chuỗi, trong quá trình nghiên cứu, quan điểm của tôi là tôi sẽ làm rõ cách tính toán và nguyên lý của từng chỉ số mà tôi đã xem qua. Điều này thực sự là một quá trình rất tốn thời gian, vì chỉ cần nhìn vào một chỉ số, nó sẽ cung cấp cho bạn một công thức tính toán, ý tưởng của tôi là tìm hiểu xem đằng sau công thức tính toán đó đang nghĩ gì, tại sao nó lại được thiết kế như vậy. Sau khi tôi làm rõ những chỉ số này, tiếp theo tôi còn phải làm một việc thứ hai gọi là sàng lọc. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu về các chỉ số, thực sự họ sẽ biết một điều, đó là 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 phân tích rất dễ phát sinh nhiễu, 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 số 1 đến số 10, giả sử nếu mối tương quan từ 1 đến 4 quá cao, sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ, giá Bitcoin hôm nay xảy ra một...
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
9 thích
Phần thưởng
9
7
Chia sẻ
Bình luận
0/400
MiningDisasterSurvivor
· 9giờ trước
Một lớp học công nghệ lại đang vẽ ra những viễn cảnh hoang đường, đã nhìn thấu rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
NestedFox
· 14giờ trước
Đến lớp rồi, khi nào có thể thực hành kiếm tiền?
Xem bản gốcTrả lời0
EthSandwichHero
· 07-26 06:42
Một tập podcast mới
Xem bản gốcTrả lời0
HodlKumamon
· 07-26 06:42
Dữ liệu cho biết rằng bữa tiệc phân tích dữ liệu này thật ngon quá~
Hướng dẫn nhập môn phân tích dữ liệu BTC trên chuỗi: Từ khái niệm cơ bản đến ứng dụng thực tiễn
WEB3 Mint To Be - Học phân tích dữ liệu on-chain
Người dẫn chương trình: Alex Đối tác nghiên cứu
Khách mời: Colin Nhà giao dịch tự do Nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain
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 đằng sau các vấn đề nóng, cung cấp những hiểu biết sâu sắc về chính sự kiện, và đưa ra nhiều góc nhìn 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 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 chúng ta đã từng nói về meme. 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 nguyên lý hoạt động của nó, các chỉ số chính, và học phương pháp của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng ta sẽ đề cập đến nhiều khái niệm liên quan đến 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 và khái niệm được đề cập trong podcast này:
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/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): Làm 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 lâu dài 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 dài của BTC.
Shiller ECY: Chỉ số định giá do Nobel Kinh tế Robert Shiller đề xuất, dùng 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 on-chain
**Alex：**Hôm nay khách mời của chúng ta là trader tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi Colin, trước tiên hãy để Colin chào các thính giả của chúng ta.
**Colin：**Xin chào mọi người, đầu tiên tôi xin cảm ơn Alex đã mời tôi. Khi nhận được lời mời này, tôi cảm thấy có chút bất ngờ, vì tôi chỉ là một nhà đầu tư nhỏ bé không tên tuổi, không có danh hiệu gì đặc biệt, 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. Bagger, thường chia sẻ một số bài học về dữ liệu trên chuỗi, phân tích tình hình thị trường hiện tại, cũng như một số khái niệm giao dịch. Tôi định nghĩa về bản thân mình có ba điểm: đầu tiên là nhà giao dịch theo sự kiện, tôi thường suy nghĩ về chiến lược giao dịch dựa trên sự kiện; thứ hai là nhà phân tích dữ liệu trên chuỗi, phần này cũng là nội dung tôi thường chia sẻ trên mạng xã hội; thứ ba, tôi 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 giảm thiểu Beta của đường cong tài sản của tôi, đồng thời giữ cho vị thế tổng thể có tính phòng thủ nhất định. Trên đây là định nghĩa về bản thân tôi.
**Alex：**Cảm ơn Colin vì phần giới thiệu về bản thân. Tôi đã mời Colin tham gia chương trình vì đã thấy phân tích dữ liệu trên chuỗi về Bitcoin của anh ấy trên các nền tảng xã hội, rất đáng khích lệ. Đây là một chủ đề mà chúng ta đã nói ít trước đây, và cũng là phần mà tôi còn thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc loạt bài viết của anh ấy và thấy logic rõ ràng, có nội dung thực sự, 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 cách hiểu khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của chương này không được coi là lời khuyên đầu tư. Chương trình này sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ nhằm chia sẻ và lấy ví dụ cho việc sử dụng cá nhân, không phải là đề xuất thương mại. Chương trình này không nhận bất kỳ tài trợ thương mại nào từ các nền tảng. Chúng ta hãy đi vào vấn đề chính, cùng thảo luận về phân tích dữ liệu trên chuỗi của tài sản tiền điện tử. Vừa rồi bạn đã nói rằng Colin là một nhà giao dịch, vậy bạn bắt đầu tiếp cận và học hỏi phân tích dữ liệu trên chuỗi của tài sản tiền điện tử trong hoàn cảnh nào?
**Colin：**Câu hỏi này tôi nghĩ nên chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi cho rằng bất kỳ ai xung quanh, miễn là muốn vào hoặc đã vào thị trường tài chính, bao gồm cả bản thân tôi, mục tiêu chính đều nên là kiếm tiền, sử dụng lợi nhuận để cải thiện chất lượng cuộc sống của mình. Vì vậy, nguyên tắc của tôi luôn rất nhất quán, đó là học những gì có thể giúp tôi kiếm lời. Bằng cách này, tôi nâng cao giá trị kỳ vọng của hệ thống giao dịch tổng thể của mình, đơn giản là học những gì có thể kiếm tiền. Phần thứ hai, ban đầu tiếp xúc với dữ liệu trên chuỗi chỉ là tình cờ, 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 lý thuyết nghiên cứu rất thú vị và muốn học hỏi, vào thời điểm đó tôi 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 đã 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, và 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.
**Alex：**Vậy đến nay, bạn đã chính thức tiếp xúc với phân tích dữ liệu on-chain và học hỏi, nghiên cứu một cách hệ thống được khoảng bao nhiêu năm rồi?
Colin： Tôi nghĩ điều này khó xác định, 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 khóa học nào có hệ thống. Ngay từ khi bắt đầu nhìn thấy lĩnh vực này, có lẽ đã cách đây vài năm, tôi đã nhận thấy, nhưng không nghiên cứu sâu, chỉ đọc hai ba bài viết 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 các thứ khác, lại 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 như vậy.
**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 tính là hai chu kỳ, phải xem bạn 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 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：**Hiện tại tôi chủ yếu sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để nói đơn giản, nó là một dịch vụ trả phí. Có hai mức phí, một là phiên bản chuyên nghiệp khá đắt, tôi nhớ là 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 mà phiên bản miễn phí cung cấp thực sự rất ít. Tất nhiên ngoài Glassnode còn rất nhiều cái khác, nhưng cuối cùng tôi chọn nó vì ban đầu khi lọc và nghiên cứu, trang web này phù hợp nhất 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. Thật sự tôi cảm thấy dữ liệu của họ rất phong phú, bên cạnh đó tính kịp thời cũng khá tốt. Vậy chúng ta hãy nói về vấn đề thứ hai, vừa rồi bạn có nói rằng 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 on-chain trong đầu tư của bạn là gì? Nguyên lý đằng sau nó 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 on-chain. Hai điều này tôi dự định sẽ kết hợp lại để nói, vì thực sự khá đơn giản. Thị trường tài chính truyền thống của chúng ta, bất kể là giao dịch cổ phiếu, hợp đồng tương lai, trái phiếu quyền chọn, thậm chí bất động sản, hoặc một số nguyên vật 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. Tất cả thông tin chuyển nhượng Bitcoin đều công khai và minh bạch, vì vậy bạn có thể trực tiếp thấy trên on-chain, 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 tế không có bất kỳ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng giá Bitcoin và xu hướng của nó. Vì vậy, thông thường khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu on-chain, chúng ta nhìn vào toàn bộ 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 thông qua việc tổng hợp tất cả các địa chỉ để phân tích dòng chảy của các mã thông báo, xem 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 nhiều Bitcoin ở mức giá nào hoặc họ không thích mua Bitcoin ở mức giá nào, 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 on-chain của Bitcoin so với các thị trường tài chính khác mang lại, vì các thị trường khác không thể làm được điều này.
**Alex：**Quả thật điều này rất quan trọng. Như chúng tôi đầu tư vào tiền điện tử, cũng giống như khi chúng tôi xem xét cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác, cũng cần phân tích các yếu tố cơ bản. Giống 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 điều đó tương đương với việc bạn đang thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.
phân tích dữ liệu on-chain gặp khó khăn
**Alex：**Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu on-chain trong thực tế, bạn cảm thấy những điểm khó khăn và thách thức chính có thể là gì?
**Colin：**Tôi nghĩ câu hỏi này rất hay, tôi định 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 cơ bản. Đối với hầu hết mọi người, bao gồm cả tôi lúc đó, như tôi đã đề cập trước đó, rất khó để tìm một chương trình giảng dạy thực sự có hệ thống. Tất nhiên, tôi không hỏi ở ngoài xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có, có lẽ tôi cũng không dám mua, vì từ khi tôi bắt đầu giao dịch đến giờ, tôi thực sự không muốn chi tiền để mua các khóa học. Tôi chưa từng tiếp xúc với bất kỳ khóa học giảng dạy có hệ thống nào, vì vậy thực sự tất cả nội dung đều phải tự mình khám phá và tìm hiểu. Có rất nhiều loại dữ liệu trên chuỗi, trong quá trình nghiên cứu, quan điểm của tôi là tôi sẽ làm rõ cách tính toán và nguyên lý của từng chỉ số mà tôi đã xem qua. Điều này thực sự là một quá trình rất tốn thời gian, vì chỉ cần nhìn vào một chỉ số, nó sẽ cung cấp cho bạn một công thức tính toán, ý tưởng của tôi là tìm hiểu xem đằng sau công thức tính toán đó đang nghĩ gì, tại sao nó lại được thiết kế như vậy. Sau khi tôi làm rõ những chỉ số này, tiếp theo tôi còn phải làm một việc thứ hai gọi là sàng lọc. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu về các chỉ số, thực sự họ sẽ biết một điều, đó là 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 phân tích rất dễ phát sinh nhiễu, 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 số 1 đến số 10, giả sử nếu mối tương quan từ 1 đến 4 quá cao, sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ, giá Bitcoin hôm nay xảy ra một...