WEB3 Mint To Be：Học phân tích dữ liệu trên chuỗi Bitcoin từ con số không

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 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 làm rõ logic đứng sau các chủ đề nóng, cung cấp cái nhìn thấu suốt vào bản chất của các sự kiện, và đưa vào 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 công tác, 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 ta đã thảo luận rất nhiều về các lĩnh vực hoặc dự án cụ thể, cũng như trao đổi 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 cận cảnh nguyên lý hoạt động, các chỉ số quan trọng, và học hỏi phương pháp của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng ta sẽ đề cập đến nhiều khái niệm liên quan đến các chỉ số, và sẽ liệt kê những khái niệm này ở phần đầu của phiên bản văn bản để mọi người dễ hiểu hơn.

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, yêu cầu phải trả phí.

Giá đã thực hiện (Realized Price): Được tính toán dựa trên giá của Bitcoin vào lần di chuyển trên chuỗi cuối cùng, phản ánh chi phí lịch sử trên chuỗi của Bitcoin, phù hợp để đánh giá trạng thái 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. 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 Cointime Economics, 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 dưới 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, nhằm đánh giá tiềm năng lợi suất 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 tác động của môi trường lãi suất.

Cơ hội học phân tích dữ liệu on-chain

Alex：Hôm nay khách mời của chúng ta là một nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain Colin, trước tiên xin mời Colin chào các thính giả của chúng ta.

Colin: Chào mọi người, trước hết tôi xin cảm ơn Alex đã mời tôi. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi có chút ngạc nhiên, vì tôi vốn là một nhà đầu tư nhỏ không tên tuổi, cũng không có danh hiệu gì đặc biệt, chỉ âm thầm thực hiện giao dịch của mình. Tên tôi là Colin, tôi điều hành một tài khoản trên mạng xã hội có tên là Mr. Bage, thường chia sẻ một số bài học về dữ liệu on-chain, phân tích tình hình hiện tại, và một số khái niệm giao dịch. Tôi có ba cách định vị cho mình: 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 on-chain, phần này cũng là nội dung chính mà tôi thường chia sẻ trên mạng xã hội; Thứ ba là khá bảo thủ, tôi tự gọi mình là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn một phần vốn để phân bổ vào thị trường chứng khoán Mỹ, thông qua phần vốn này để đầu tư vào Beta nhằm giảm thiểu sự biến động tổng thể của đường cong tài sản của tôi, đồng thời giữ cho toàn bộ vị trí có tính phòng ngừa nhất định. Đó là cách tôi định vị bản thân.

Alex: Cảm ơn Colin vì phần giới thiệu bản thân. Tôi mời Colin tham gia chương trình này vì đã thấy phân tích dữ liệu on-chain về Bitcoin của anh ấy trên mạng xã hội, rất có tính gợi mở. Đây là một chủ đề mà chúng ta đã ít nói đến trước đây, và cũng là phần mà tôi còn thiếu sót trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc loạt bài viết mà anh ấy đã viết, thấy logic rõ ràng và có nội dung, vì vậy tôi đã quyết định mời anh ấy. Cần nhắc nhở mọi người rằng, hôm nay dù là tôi hay quan điểm của khách mời, đều có tính chủ quan mạnh mẽ, và thông tin cũng như quan điểm có thể thay đổi trong tương lai, những người khác nhau có thể có cách diễn giải khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của chương này không được xem như lời khuyên đầu tư. Chương trình này sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ như một chia sẻ cá nhân và ví dụ, không phải là khuyến nghị thương mại. Chương trình này không nhận bất kỳ tài trợ thương mại nào từ các nền tảng. Chúng ta hãy đi vào chủ đề chính, hãy nói về phân tích dữ liệu on-chain của tài sản tiền điện tử. Vừa rồi đã nói rằng Colin là một trader, vậy trong hoàn cảnh nào bạn bắt đầu tiếp cận và học về phân tích dữ liệu on-chain của tài sản tiền điện tử?

Colin: Tôi nghĩ rằng câu hỏi này nên được chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi nghĩ rằng bất kỳ ai xung quanh, miễn là họ muốn tham gia hoặc đã tham gia vào thị trường tài chính, bao gồm cả tôi, mục tiêu chính của họ 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 lời, tôi sẽ học hỏi về nó. 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 on-chain hoàn toàn là tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, lúc đó tôi hoàn toàn không hiểu, chỉ xem cái này cái kia. Khi khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy lý thuyết nghiên cứu rất thú vị và muốn học hỏi, và cũng tình cờ thấy Bitcoin có một lĩnh vực gọi là phân tích dữ liệu on-chain, tôi bắt đầu học hỏi 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 on-chain, 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 bạn đã chính thức bắt đầu tiếp xúc với phân tích dữ liệu on-chain được bao nhiêu năm rồi?

Colin: Tôi nghĩ điều này khó định nghĩa, thực ra tôi chưa bao giờ học một cách hệ thống. Bởi vì từ trước đến nay, tôi đã gặp một vấn đề, đó là tôi thực sự không thấy bất kỳ sự giảng dạy nào có hệ thống. Khi tôi lần đầu tiên nhìn thấy lĩnh vực này, có thể đã là vài năm trước, tôi đã nhận thấy điều đó nhưng không nghiên cứu sâu, chỉ đọc hai ba bài viết để biết về điều này. Sau một thời gian, tôi lại quay lại 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 đã tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập hệ thống, chỉ là gom góp những mảnh rời rạc.

Alex: Hiểu rồi, vậy từ khi học dữ liệu trên chuỗi đến việc ứng dụng nó vào thực tiễn đầu tư của bạn, đã kéo dài khoảng bao lâu rồi?

Colin: Ranh giới này khá khó xác định, nhưng tôi nghĩ gần như là chu kỳ của hai vòng Bitcoin... nhưng không thể gọi là hai vòng, phải xem bạn định nghĩa từ thị trường tăng hay thị trường giảm. Khoảng từ năm 2020, 2019 bắt đầu tiếp xúc, nhưng lúc đó chưa có ứng dụng thực tế, vì tôi không dám, lúc đó vẫn chưa quen thuộc với thứ này, nhưng đã bắt đầu học.

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

Alex：Hiểu rồi. Chúng ta sẽ thảo luận về nhiều khái niệm cụ thể liên quan đến phân tích dữ liệu on-chain, bao gồm một số chỉ số, bạn thường sử dụng những nền tảng quan sát dữ liệu on-chain nào?

Colin: Hiện tại tôi chủ yếu sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để tôi nói một chút về nó, nó là dịch vụ trả phí. Có hai cấp độ trả phí, một là phiên bản chuyên nghiệp khá đắt, tôi nhớ là hơn 800 đô la mỗi tháng. Cái thứ hai tôi hơi quên, khoảng ba mươi mấy U đến bốn mươi mấy U mỗi tháng. Nó cũng có một phiên bản miễn phí, nhưng thông tin có thể xem trong phiên bản miễn phí thực sự rất ít. Tất nhiên, ngoài Glassnode còn rất nhiều cái khác, nhưng cuối cùng tôi chọn nó vì khi ban đầu lọc và nghiên cứu, trang web này phù hợp nhất với sở thích của tôi.

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. Thật 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 vấn đề thứ hai, vừa nói rằng bạn là một trader, bạn coi trọng sự giúp đỡ 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 phía sau đó là gì? Xin bạn 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 kết hợp lại với nhau 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, quyền chọn trái phiếu, thậm chí bất động sản, hoặc một số nguyên liệu, Bitcoin có một sự khác biệt căn 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 các 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 địa chỉ khác, điều này có thể truy cập 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 sự không có một cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến toàn bộ xu hướng và giá cả của Bitcoin. 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 cộng đồng. Ngay cả khi 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 coin, xem họ đã chốt lời hay dừng lỗ chưa, tình trạng lợi nhuận của họ như thế nào, tình trạng thua lỗ ra sao, họ có xu hướng mua 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 thực sự đều có thể 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: Thật sự điều này rất quan trọng. Giống như khi chúng ta đầu tư vào tiền điện tử, chúng ta cũng cần phân tích các yếu tố cơ bản giống như khi nhìn vào cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác. Như bạn vừa nói, dữ liệu trên chuỗi là minh bạch, mọi người đều có thể quan sát. Nếu những nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu trên chuỗi mà bạn không xem, thì đó tương đương với việc bạn đang thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.

Khó khăn trong phân tích dữ liệu on-chain

Alex：Khi bạn thực hành phân tích dữ liệu on-chain, 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 chia thành hai phần để trả lời. Phần đầu tiên là phần dễ giải quyết hơn, 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, vì tôi đã đề cập trước đó, rất khó để tìm được một phương pháp giảng dạy thực sự có hệ thống. Dĩ nhiên tôi không hỏi xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có, tôi cũng không dám mua, vì từ trước đến nay tôi giao dịch, tôi thực sự không muốn chi tiền để mua một số khóa học. Tôi chưa bao giờ tiếp xúc với bất kỳ khóa học dạy có hệ thống nào, vì vậy tất cả nội dung đều phải tự mình khám phá và tìm hiểu. Có rất nhiều loại dữ liệu on-chain, trong quá trình nghiên cứu, nguyên tắc của tôi là sẽ làm rõ cách tính toán và nguyên lý của từng chỉ số mà tôi đã xem qua. Thực sự đây là một quá trình rất tốn thời gian, vì chỉ việc nhìn vào một chỉ số, nó sẽ cho bạn một công thức tính toán, ý tưởng của tôi là suy luận 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, tôi còn phải thực hiện một việc thứ hai gọi là lọc. Nếu có ai đó có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu về các chỉ số, thực sự sẽ biết một điều rằng, nhiều chỉ số có mối tương quan rất cao. Mối tương quan quá cao sẽ gây ra một vấn đề, đó là bạn dễ dàng tạo ra nhiễu trong việc phán đoán, hoặc bạn sẽ giải thích 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 1 đến 10, giả sử nếu mối tương quan từ 1 đến 4 quá cao, điều này sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ, giá Bitcoin hôm nay phát...