从0到1学习链上数据分析

大家好，欢迎来到WEB3 Mint To Be。本期我们邀请到自由交易员、链上数据研究者Colin,讨论比特币的链上数据分析。

学习链上数据分析的契机

Colin开始学习链上数据分析主要有两个原因:

1. 寻找能提升交易盈利的方法。

2. 偶然接触到这个领域,觉得有趣就开始深入研究。

Colin表示他没有系统性地学习过,而是通过长期不断学习和实践积累而来。他从2019-2020年左右开始接触链上数据,到现在已经应用到实际交易中约两年时间。

链上数据分析的价值和原理

链上数据分析的核心价值在于区块链的透明性。所有比特币转移信息都是公开可见的,通过汇总分析这些数据可以观察整个市场的趋势和投资者行为。

主要优势包括:

1. 可以分析筹码流向、盈亏状况等。

2. 观察投资者在不同价位的买入倾向。

3. 相比其他金融市场,链上数据分析具有独特性。

链上数据分析的难点

Colin认为链上数据分析主要有两个难点:

1. 基础知识学习。难以找到系统性的教学资源,需要自己整理。

2. 验证分析结论。由于比特币历史较短,样本数量有限,难以用归纳法得出可靠结论。需要用演绎法推理,并等待时间验证。

重点关注的链上指标

Colin重点关注三个方面的指标:

1. URPD (已实现价格分布)

   • 观察筹码结构和低成本筹码派发情况

2. RUP (相对未实现收益)

   • 衡量市场整体盈利状况

3. Cointime True Market Mean Price

   • 评估BTC的长期价值

此外,Colin还会关注美股市场的Shiller ECY指标,作为宏观参考。

对BTC在本轮周期的位置判断

Colin认为BTC目前已具备形成顶部的条件,主要依据:

1. URPD显示大量低成本筹码已完成派发

2. RUP出现背离,低成本筹码正在离场

3. 美股估值处于高位,对风险资产不利

如何入门链上数据分析

Colin建议:

1. 从链上数据入手,不建议新手先学技术分析

2. 深入研究每个指标的计算原理和设计逻辑

3. 阅读Glassnode的Weekly Onchain报告

4. 查看原作者对指标的解释

5. 可以参考Colin在Twitter上的教学内容

链上数据研究者的日常

Colin的日常工作:

1. 保持在美股开盘时间段醒着,关注加密市场

2. 每天观察并记录:

   • 链上数据变化
   • ETF净流入/流出
   • 市场波动率
   • 恐慌贪婪指数
   • 合约市场持仓量
   • 交易所间价格差异

3. 根据技术分析进行盯盘交易

4. 经营Twitter账号分享分析

Colin强调保持对市场数据的敏感度,及时发现异动并思考背后的交易机会。