Analyse des données off-chain dans l'investissement en Bitcoin

Animateur : Partenaire de recherche Alex

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 WEB3. Nous éclaircissons la logique derrière les sujets d'actualité, fournissons des insights qui pénètrent au-delà des événements eux-mêmes et introduisons des perspectives de réflexion diverses.

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 partagé certaines narrations cycliques, comme lorsque nous avons parlé de meme. Mais aujourd'hui, nous allons parler de l'analyse des données on-chain, en particulier l'analyse des données on-chain de BTC. Nous allons examiner de près son mécanisme de fonctionnement, ses indicateurs clés, et apprendre sa méthodologie. Dans l'épisode d'aujourd'hui, nous mentionnerons de nombreux concepts d'indicateurs, et nous les énumérerons au début de la version écrite pour faciliter la compréhension de tous.

Certains indicateurs de données et concepts mentionnés dans cet épisode de podcast :

Prix du marché réalisé : calculé en pondérant le prix au dernier mouvement off-chain de Bitcoin, reflète le coût historique on-chain de Bitcoin, 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 : Rendement Non Réalisé Relatif. Utilisé pour mesurer le ratio des bénéfices 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" du Bitcoin. Par rapport au prix actuel du marché du BTC et au prix du marché réalisé, le True Market Mean Price dans le système Cointime prend également en compte l'impact du temps, ce qui le rend adapté aux 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 du ratio cours-bénéfice de Shiller, prenant 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 Colin, un trader libre et chercheur de données off-chain. Colin, peux-tu d'abord saluer notre audience ?

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 anonyme et je n'ai pas de titre particulier, je fais juste mes transactions dans le silence. Je m'appelle Colin, et je gère un compte sur les réseaux sociaux appelé Monsieur Baige. Je partage principalement des tutoriels sur les données off-chain, des analyses de la situation actuelle du marché, ainsi que des concepts de trading. Je me positionne en gros de trois manières : premièrement comme un trader axé sur les événements, je réfléchis souvent à des stratégies de trading basées sur les événements ; deuxièmement comme 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 dans le marché boursier américain, afin que cette partie de mes fonds investisse en Beta pour réduire la volatilité globale de ma courbe d'actifs, tout en maintenant une certaine défense de mon portefeuille global. 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 ses analyses de données on-chain sur Bitcoin, qui étaient très inspirantes. C'est un sujet dont nous avons peu parlé auparavant, et c'est aussi un domaine qui me manque dans ma propre section. J'ai lu sa série d'articles et j'ai trouvé sa logique claire et pertinente, donc je l'ai invité. Il est important de rappeler que, aujourd'hui, que ce soit moi ou l'opinion de l'invité, les points de vue dans l'émission sont très subjectifs, 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 d'investissement. Cette émission mentionnera certaines plateformes d'analyse de données, uniquement comme un partage personnel et des exemples, sans aucune 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 nous l'avons mentionné, Colin est un trader, dans quelles circonstances as-tu commencé à te familiariser et à apprendre l'analyse des données on-chain des actifs cryptographiques ?

Colin : Je pense que cette question devrait être décomposée en deux parties. Tout d'abord, je crois que peu importe qui, tant qu'ils souhaitent entrer ou sont déjà entrés 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 leur qualité de vie. Ainsi, ma philosophie a toujours été cohérente : j'apprends tout ce qui peut m'aider à augmenter mes bénéfices. En procédant de cette manière, j'améliore l'espérance de mon système de trading global, en d'autres termes, j'apprends ce qui peut rapporter de l'argent. La deuxième partie, c'est que j'ai d'abord été exposé aux données on-chain par pur hasard, il y a environ six ou sept ans, à ce moment-là, je ne comprenais rien, je regardais ceci, je regardais cela. En explorant différents domaines, je suis tombé sur des théories de recherche intéressantes que je voulais apprendre, et c'est ainsi que j'ai découvert le domaine de l'analyse des données on-chain de Bitcoin. J'ai commencé à étudier et à rechercher. Plus tard, j'ai combiné les connaissances acquises dans d'autres domaines, principalement dans le développement du trading quantitatif, en les intégrant aux données on-chain, puis en développant des modèles de trading, pour finalement intégrer ces modèles dans mon propre système de trading.

Alex : Depuis combien d'années as-tu commencé à te plonger dans l'analyse des données off-chain de manière 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 en fait jamais vu d'enseignement systématique. Quand j'ai vu ce domaine pour la première fois, cela remonte à plusieurs années, et à ce moment-là, je l'avais remarqué, mais je ne l'ai pas étudié en profondeur, j'ai juste lu deux ou trois articles pour comprendre ce concept. Après un certain temps, je suis revenu voir des contenus plus approfondis, à ce moment-là, je me concentrais sur d'autres recherches, puis je suis revenu ici, et j'ai trouvé cela assez intéressant, alors j'ai continué à l'étudier. Je n'ai pas eu de temps d'apprentissage systématique, c'est juste un peu de tout.

Alex : D'accord, depuis combien de temps as-tu appris les données off-chain et les as-tu appliquées à tes investissements réels ?

Colin : Il est assez difficile de définir cette limite, mais je pense que cela approche le cycle de deux rondes de Bitcoin... enfin, on ne peut pas vraiment parler de deux rondes, cela dépend si vous commencez à définir à partir d'un marché haussier ou d'un marché 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 familier avec ce concept, mais j'avais déjà commencé à apprendre.

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

Alex : Compris. Nous allons parler de nombreux 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 : J'utilise principalement un site, qui est une plateforme d'analyse de données off-chain. Pour faire simple, elle est payante. Il y a deux niveaux de paiement, l'un est la version professionnelle qui est assez chère, je me souviens qu'un mois coûte plus de 800 dollars. Le deuxième, je l'ai un peu oublié, coûte environ une trentaine à une quarantaine de dollars par mois. Il y a aussi une version gratuite, mais les informations disponibles dans la version gratuite sont en réalité très limitées. Bien sûr, en plus de cette plateforme, il y en a beaucoup d'autres, mais j'ai finalement choisi celle-ci parce qu'au départ, en filtrant et en recherchant, ce site correspondait le mieux à mes attentes.

Alex : Je comprends, après avoir regardé beaucoup d’informations de Colin, je me suis également inscrit sur une certaine plateforme pour devenir leur membre payant. En effet, je trouve que leurs données sont très riches et que la réactivité est aussi assez bonne. Alors parlons du deuxième sujet, tu as mentionné que tu es un trader, ce que tu apprécies, c'est son aide dans la pratique de l'investissement. Quelle est la valeur fondamentale de l'analyse des données on-chain dans tes investissements ? Quel est le principe sous-jacent ? Peux-tu nous en parler ?

Colin : D'accord. Tout d'abord, parlons de la valeur et du principe de l'analyse des données off-chain. Je vais 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 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 sur la chaîne 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 l'évolution et la tendance du prix de Bitcoin dans son ensemble. Donc, en général, lorsque nous étudions les données off-chain, nous regardons l'ensemble du marché, ses tendances, le consensus et le comportement des masses. Même si je ne sais pas qui se cache derrière cette adresse ou celle-là, je peux analyser la direction des flux des jetons en consolidant toutes les adresses et voir si elles ont déjà réalisé des profits ou des pertes, quel est leur état de profit, quel est leur état de perte, sur quel prix elles ont tendance à acheter beaucoup de bitcoins ou sur quel prix elles 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 de Bitcoin par rapport aux autres marchés financiers, car les autres marchés ne peuvent pas faire cela.

Alex : C'est en effet très important. Comme nous faisons des investissements en cryptomonnaie, il faut analyser les fondamentaux de la même manière que pour les 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 atout très important en moins 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 pertinente et je vais l’aborder 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 enseignement vraiment systématique. Bien sûr, je n'ai pas demandé en personne s'il existait des cours payants de ce type, mais s'il y en avait, je ne serais probablement pas très à l'aise pour les acheter, car je n'ai pas l'habitude de dépenser de l'argent pour des cours. Je n'ai jamais été exposé à un enseignement systématique, donc en réalité, tout le contenu doit être exploré et découvert par soi-même. Il y a de nombreux types de données off-chain, et dans le processus de recherche, ma philosophie est de comprendre clairement les méthodes de calcul et les principes derrière chaque indicateur que j'ai consulté. Cela prend énormément de temps, car en voyant un indicateur, il vous donne une formule de calcul, et ma réflexion est de comprendre ce que cette formule essaie de dire et pourquoi elle est conçue de cette manière. Une fois que j'ai clarifié tous ces indicateurs, je dois ensuite effectuer une deuxième tâche appelée sélection. Ceux qui ont de l'expérience dans le développement de stratégies quantitatives ou qui ont étudié des indicateurs savent en fait une chose, c'est que la corrélation entre de nombreux indicateurs est très élevée. Une corrélation trop élevée peut poser un problème, car cela peut facilement entraîner des bruits dans l'interprétation ou une surinterprétation. Par exemple, supposons que j'ai un système d'évasion de sommet, ce système d'évasion pourrait avoir 10 signaux allant de 1 à 10. Supposons que les signaux 1 à 4 aient une corrélation trop élevée, cela pourrait poser un problème. Par exemple, si le prix du Bitcoin subit un certain type de comportement ou de changement aujourd'hui, cela pourrait directement influencer les signaux 1 à 4.