WEB3 Mint To Be : Apprenez l'analyse des données Bitcoin off-chain à partir de zéro

Animateur : Partenaire de recherche chez AlexMint Ventures

Invité : Colin, trader libre, chercheur en 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, en clarifiant les faits, en explorant la réalité et en recherchant un consensus dans le monde de WEB3. Nous éclaircissons la logique derrière les sujets d'actualité, fournissons des perspectives percutantes sur les événements eux-mêmes et introduisons des angles de réflexion diversifiés.

Déclaration : Le contenu discuté dans ce podcast ne représente pas les opinions des institutions auxquelles nos invités appartiennent, et les projets mentionnés ne constituent 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 des récits périodiques, comme lorsque nous avons parlé de meme. 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, en les énumérant au début de la version écrite pour faciliter la compréhension de tous.

Quelques indicateurs de données et concepts mentionnés dans ce podcast :

Glassnode : une plateforme d'analyse de données off-chain couramment utilisée, nécessitant un paiement.

Prix réalisé (Realized Price) : Calculé en fonction du prix lors du dernier mouvement off-chain du Bitcoin, ce qui reflète le coût historique du Bitcoin off-chain, adapté pour évaluer l'état global de profit/perte du marché.

URPD : Répartition des prix réalisée. Utilisé pour observer la répartition des prix des jetons BTC.

RUP (Profit relatif non réalisé) : mesure du 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 en chaîne basé sur le système Cointime Economics, visant à évaluer plus précisément la valeur à long terme du BTC en introduisant le "poids du temps" du Bitcoin. Par rapport au prix actuel du marché du BTC et au prix du marché réalisé (Realized Price), le True Market Mean Price du système Cointime prend également en compte l'impact du temps, ce qui est approprié pour les prix sur de grands cycles du BTC.

Shiller ECY : un indicateur de valorisation proposé par le lauréat du prix Nobel d'économie Robert Shiller, utilisé pour évaluer le potentiel de rendement à long terme des marchés boursiers et mesurer l'attractivité des actions par rapport à d'autres actifs, dérivé de l'indicateur de prix/bénéfice ajusté par Shiller (CAPE), prenant principalement en compte l'impact de l'environnement des taux d'intérêt.

L'occasion d'apprendre l'analyse des données off-chain

Alex : Aujourd'hui, notre invité est Colin, un trader libre et chercheur en données off-chain. D'abord, Colin, pourrais-tu dire bonjour à nos auditeurs ?

Colin : Bonjour à tous, tout d'abord, merci à Alex pour l'invitation. J'ai été un peu surpris lorsque 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. Mon nom est Colin, et je gère un compte sur les réseaux sociaux appelé Monsieur Beg, où je partage principalement des enseignements sur les données off-chain, des analyses de la situation actuelle du marché, ainsi que des concepts de trading. Je me vois avoir trois positions : la première est celle d'un trader axé sur les événements, je réfléchis souvent à des stratégies de trading basées sur des événements ; la deuxième est celle d'un analyste de données off-chain, c'est également le contenu que je partage principalement sur les réseaux sociaux ; la troisième est plutôt conservatrice, je me considère comme un investisseur dans des indices, je choisis d'allouer une partie de mes fonds dans le grand marché américain, et en utilisant ces fonds, je réduis 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 personnelle. Je l'ai invité à participer à l'émission parce que j'ai vu sur les réseaux sociaux son analyse des données off-chain concernant Bitcoin, qui m'a beaucoup inspiré. C'est un sujet que nous avons peu abordé auparavant, et c'est aussi un aspect qui me manque dans ma propre section. J'ai lu sa série d'articles et j'ai trouvé sa logique claire et ses propos pertinents, donc je suis allé l'inviter. Je tiens à rappeler à tout le monde que, aujourd'hui, que ce soit moi ou les opinions des invités, elles sont très subjectives et les informations et opinions peuvent changer à l'avenir. Différentes personnes peuvent avoir des interprétations différentes des mêmes données et indicateurs. Le contenu de cet épisode ne constitue pas un conseil d'investissement. Cette émission mentionnera certaines plateformes d'analyse de données, uniquement comme partage et exemples pour un usage personnel, et non comme recommandations commerciales. Cette émission n'a reçu aucun parrainage commercial de la part de plateformes. Passons au sujet principal, parlons de l'analyse des données off-chain des actifs cryptographiques. Comme je l'ai dit, Colin est un trader, dans quelles circonstances as-tu commencé à te familiariser et à apprendre l'analyse des données off-chain des actifs cryptographiques ?

Colin : Je pense que cette question devrait être divisée en deux parties. D'abord, je crois que peu importe qui nous entoure, tant que c'est quelqu'un qui souhaite entrer ou qui est déjà entré sur 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 très cohérente, c'est d'apprendre ce qui peut m'aider à réaliser des bénéfices. En utilisant cette méthode, j'augmente l'espérance de mon système de trading global, pour le dire simplement, j'apprends ce qui peut rapporter de l'argent. Ensuite, la deuxième partie, au début, le fait de me retrouver avec des données off-chain était purement le fruit du hasard. Il y a environ six ou sept ans, je ne comprenais rien du tout, je regardais ceci, je regardais cela. En explorant différents domaines, j'ai vu des théories de recherche très intéressantes que je voulais apprendre. À l'époque, j'ai également découvert par hasard qu'il y avait un domaine d'analyse des données off-chain concernant le Bitcoin, alors j'ai commencé à étudier et à rechercher. Plus tard, je vais combiner les connaissances acquises dans d'autres domaines, principalement dans le développement de trading quantitatif, et les intégrer aux données off-chain, puis développer des modèles de trading, pour finalement intégrer ces modèles dans mon propre système de trading.

Alex : Alors, depuis que tu as officiellement commencé à t'intéresser à l'analyse des données off-chain, cela fait combien d'années que tu as appris et étudié de manière relativement systématique ?

Colin : Je pense que c'est difficile à définir, en fait je n'ai jamais vraiment étudié de manière systématique. Parce qu'au fil des ans, j'ai rencontré un problème, c'est que je n'ai en fait jamais vu d'enseignement systématique. Depuis le tout début, lorsque j'ai découvert ce domaine, cela fait probablement plusieurs années, j'avais remarqué à l'époque, 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 et j'ai vu des contenus plus approfondis, à ce moment-là, je me concentrais sur d'autres choses, puis je suis revenu ici, j'ai trouvé cela assez intéressant, alors j'ai continué mes recherches. Je n'ai pas eu de temps d'apprentissage systématique, c'était juste un peu de ceci et un peu de cela.

Alex : D'accord, alors depuis combien de temps passes-tu à apprendre les données off-chain et à les appliquer à tes investissements réels ?

Colin : Cette limite est assez difficile à définir, mais je pense que cela se rapproche de deux cycles de Bitcoin... enfin, cela ne peut pas vraiment être considéré comme deux cycles, cela dépend de si vous définissez à partir d'un marché haussier ou baissier. J'ai commencé à m'y intéresser autour de 2020, 2019, mais à cette époque, il n'y avait pas d'application réelle, car je n'osais pas, je n'étais pas encore très familiarisé avec ce domaine, mais j'avais déjà commencé à apprendre.

La valeur et le principe de l'analyse des données off-chain

Alex : Compris. Nous allons aborder de nombreux concepts spécifiques liés à 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 : J'utilise principalement un site, qui 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 qu'elle coûte plus de 800 dollars par mois. Le deuxième, je l'ai un peu oublié, coûte environ une trentaine à une quarantaine de U par mois. Il y a aussi une version gratuite, mais les informations accessibles dans la version gratuite sont en réalité très limitées. Bien sûr, en plus de Glassnode, il y a beaucoup d'autres options, mais j'ai finalement choisi celui-ci parce qu'au début, lors de la sélection et de la recherche, ce site correspondait le mieux à mes attentes.

Alex : Je comprends, après avoir consulté de nombreuses informations de Colin, je me suis également inscrit sur Glassnode et suis devenu membre payant. En effet, je trouve que leurs données sont très riches et que la réactivité est également assez bonne. Alors parlons de la deuxième question, tu as mentionné que tu es un trader, ce qui t'intéresse, c'est l'aide qu'il apporte à la pratique d'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 donner un aperçu ?

Colin : D'accord. Tout d'abord, parlons du premier point, c'est-à-dire la valeur et le principe de l'analyse des données on-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 de certaines matières premières, Bitcoin se distingue fondamentalement d'eux par son utilisation de 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, vous pouvez donc voir directement on-chain, par exemple, 300 Bitcoins transférés d'une adresse à une autre, ce qui peut être consulté sur un explorateur de blockchain. Bien que je ne puisse pas savoir qui se cache derrière cette chaîne d'adresses, cela n'est pas important, car en réalité, aucun individu unique ne peut influencer l'évolution des prix et les tendances de l'ensemble du Bitcoin. Donc, en général, lorsque nous étudions les données on-chain, nous observons l'ensemble du marché, ses tendances, le consensus et le comportement des groupes. Même si je ne sais pas qui se cache derrière cette adresse ou cette adresse, je peux analyser le flux de leurs jetons en agrégeant toutes les adresses pour voir si elles ont déjà réalisé des bénéfices ou des pertes, comment se présentent leurs gains, comment se présentent leurs pertes, et à quel prix elles ont tendance à acheter de grandes quantités de Bitcoins ou à quel prix elles n'aiment pas acheter des Bitcoins. Ces données sont en fait visibles. C'est ce que je considère comme la plus grande valeur de l'analyse des données on-chain de Bitcoin par rapport aux autres marchés financiers, car les autres marchés ne peuvent pas faire cela.

Alex : C'est effectivement très important. Comme pour nos investissements en cryptomonnaie, il faut analyser les fondamentaux, tout comme pour les actions ou d'autres produits. Comme vous l'avez dit, les données sont transparentes, tout le monde peut les observer. Si d'autres investisseurs professionnels regardent les données et que vous ne le faites pas, c'est comme si vous manquiez une arme très importante dans vos investissements.

Les difficultés de l'analyse des données off-chain

Alex : Lorsque vous faites de l'analyse de données off-chain en pratique, quels pourraient être selon vous les principaux défis et difficultés ?

Colin : Je pense que cette question est très bien posée, et j'ai l'intention d'y répondre en deux parties. La première partie est relativement facile à résoudre, c'est un point assez 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 enseignement vraiment systématique. Bien sûr, je n'ai pas demandé en personne s'il y avait des cours payants de ce type, mais s'il y en avait, je ne serais probablement pas très enclin à les acheter, car depuis que je fais du trading, je n'ai en fait pas beaucoup tendance à payer pour des cours. Je n'ai jamais été en contact avec des cours d'enseignement systématique, donc en fait tout le contenu doit être exploré et découvert par soi-même. Il existe de nombreux types de données off-chain, et dans le processus de recherche, ma propre philosophie est de comprendre clairement les méthodes de calcul et les principes derrière chaque indicateur que j'ai consulté. C'est en fait un processus qui prend beaucoup de temps, car lorsque vous voyez un indicateur particulier, il vous donne une formule de calcul, mon idée est de déduire ce que cette formule essaie de dire, pourquoi elle est conçue de cette manière. Une fois que j'ai compris tous ces indicateurs, je dois ensuite faire une deuxième chose appelée sélection. Si vous avez de l'expérience dans le développement de stratégies quantitatives ou si vous avez étudié des indicateurs, vous savez en fait une chose, à savoir que la corrélation entre de nombreux indicateurs est très élevée. Une corrélation trop élevée peut poser un problème, car il est très facile de générer du bruit dans l'interprétation, ou vous pourriez surinterpréter. Par exemple, supposons que j'ai un système d'alerte de sommet, ce système d'alerte pourrait avoir 10 signaux allant de 1 à 10, et si les signaux 1 à 4 ont une corrélation trop élevée, cela pose un problème. Par exemple, le prix du Bitcoin aujourd'hui a émis.