Ứng dụng phân tích dữ liệu on-chain trong đầu tư Bitcoin

Người dẫn chương trình: Đối tác nghiên cứu Alex

Khách mời: Colin Trader tự do 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 trong thế giới WEB3, khám phá thực tế và tìm kiếm sự đồng thuận. Chúng tôi giúp mọi người hiểu rõ logic đằng sau những vấn đề nóng, cung cấp cái nhìn xuyên thấu vào chính sự kiện, và mang đến nhiều góc độ tư duy 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 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 này có chút đặc biệt, bởi vì trước đây chúng tôi đã thảo luận về nhiều 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 trước đây chúng tôi đã đề cập đến 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 tôi sẽ xem xét gần gũi cách thức hoạt động của nó, các chỉ số chính, và học hỏi phương pháp của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng tôi sẽ đề cập đến nhiều khái niệm về các chỉ số, và sẽ liệt kê những khái niệm này ở phần đầu của phiên bản văn bản để giúp mọi người hiểu rõ hơn.

Một số chỉ số và khái niệm được đề cập trong podcast này:

Giá thị trường đã thực hiện: Được tính toán dựa trên giá trị trọng số 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: Đã thực hiện phân bố giá. Được sử dụng để quan sát tình hình phân bố giá của BTC.

RUP: 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 Kinh tế Cointime, nhằm đánh giá giá trị dài hạn 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, True Market Mean Price trong 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 do Robert Shiller, người đoạt giải Nobel Kinh tế, đề xuất, được sử dụng 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, 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 tôi là nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain Colin, trước tiên hãy để Colin chào khán giả của chúng ta.

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

**Alex：**Cảm ơn Colin về phần giới thiệu bản thân. Tôi mời Colin tham gia chương trình này vì đã thấy trên các nền tảng xã hội về phân tích dữ liệu on-chain của Bitcoin mà anh ấy thực hiện, rất truyền cảm hứng. Đây là một chủ đề mà trước đây chúng ta ít nói đến, và cũng là phần mà tôi còn thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc một loạt bài viết của anh ấy và thấy logic rõ ràng, nội dung có chiều sâu, vì vậy tôi đã mời anh ấy tham gia. Cần nhắc nhở 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 diễn giải khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của tập này không được xem là lời khuyên đầu tư. Chương trình này sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ nhằm mục đích chia sẻ và ví dụ cá nhân, không được xem là sự giới thiệu thương mại. Chương trình này không nhận tài trợ thương mại từ bất kỳ nền tảng nào. Chúng ta hãy đi vào vấn đề chính, cùng trò chuyện về phân tích dữ liệu on-chain của tài sản tiền điện tử. Vừa rồi đã nói rằng Colin là một nhà giao dịch, vậy bạn đã bắt đầu tiếp cận và học hỏi phân tích dữ liệu on-chain của tài sản tiền điện tử trong hoàn cảnh nào?

Colin： Tôi nghĩ vấn đề này nên được chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi cho rằng bất kỳ ai xung quanh, miễn là muốn gia nhập hoặc đã gia nhập thị trường tài chính, bao gồm cả tôi, mục tiêu chính của họ đều nên là kiếm tiền, sử dụng lợi nhuận để cải thiện chất lượng cuộc sống của mình. Vì vậy, tư tưởng của tôi luôn nhất quán, đó là tôi sẽ học những gì có thể giúp ích cho lợi nhuận của mình. Bằng cách này, tôi nâng cao kỳ vọng của hệ thống giao dịch tổng thể của mình, nói đơn giản là cái gì có thể kiếm tiền, tôi sẽ học. Phần thứ hai, lúc đầu tiếp xúc với dữ liệu trên chuỗi hoàn toàn là sự tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, khi đó tôi hoàn toàn không hiểu, chỉ xem cái này, cái kia. Trong khi khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy có những lý thuyết nghiên cứu thú vị và muốn học, lúc đó cũng tình cờ thấy Bitcoin có một lĩnh vực gọi là phân tích dữ liệu trên chuỗi, tôi đã bắt đầu học và nghiên cứu. Đến giai đoạn sau, tôi kết hợp kiến thức học được từ các lĩnh vực khác, chủ yếu là phần phát triển giao dịch định lượng, kết hợp nó với dữ liệu trên chuỗi, rồi phát triển một số mô hình giao dịch, cuối cùng tích hợp những mô hình này vào hệ thống giao dịch của riêng mình.

**Alex：**Vậy từ khi bạn chính thức bắt đầu tiếp xúc với phân tích dữ liệu on-chain đến nay, bạn đã học và nghiên cứu một cách hệ thống khoảng bao nhiêu năm rồi?

**Colin：**Tôi nghĩ điều này không dễ định nghĩa, thực ra tôi chưa bao giờ học một cách hệ thống. Bởi vì từ trước đến nay, tôi đã gặp phải một vấn đề là tôi hoàn toàn không thấy bất kỳ một giáo trình hệ thống nào. Khi tôi lần đầu tiên nhìn thấy lĩnh vực này, có lẽ đã cách đây vài năm, lúc đó tôi đã phát hiện ra, nhưng không nghiên cứu sâu, chỉ đọc hai ba bài viết để biết về điều này. Sau một thời gian, tôi quay lại và 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 tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập hệ thống, chỉ là làm từng chút một.

**Alex：**Hiểu rồi, vậy từ khi bạn học dữ liệu on-chain đến khi áp dụng nó vào thực tế đầu tư của mình thì đã kéo dài khoảng bao lâu rồi?

**Colin：**Ranh giới này khá khó xác định, nhưng tôi nghĩ gần như là chu kỳ Bitcoin thứ hai...... cũng không thể tính là hai chu kỳ, phải xem bạn bắt đầu 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 chưa có ứng dụng thực tế, vì tôi không dám, lúc đó tôi vẫn chưa quen thuộc với thứ này, nhưng đã bắt đầu học.

Giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu trên chuỗi

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

**Colin：**Tôi hiện đang sử dụng một trang web, đó là nền tảng phân tích dữ liệu trên chuỗi. Nói đơn giản một chút, nó là dịch vụ trả phí. Có hai cấp độ trả phí, một là phiên bản chuyên nghiệp khá đắt, tôi nhớ một tháng mất hơn 800 đô la Mỹ. Cái thứ hai tôi quên mất, khoảng ba mươi đến bốn mươi đô la Mỹ một tháng. Nó cũng có một phiên bản miễn phí, nhưng thông tin mà phiên bản miễn phí có thể thấy thực sự rất ít. Tất nhiên, ngoài nền tảng này còn nhiều nền tảng khác, nhưng tôi cuối cùng chọn nó vì lúc 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 tự đăng ký một nền tảng nào đó và trở thành hội viên trả phí của họ. Quả thật tôi cảm thấy dữ liệu của họ rất phong phú, bên cạnh đó tính tức 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 trợ giúp của nó đối với thực tiễn 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. Tôi dự định kết hợp cả hai điều này lại với nhau vì thực ra nó 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 thô, Bitcoin có một sự khác biệt cơ bản so với chúng, đó là nó sử dụng công nghệ blockchain. Giá trị quan trọng nhất và thường được mọi người đề cập đến của công nghệ này chính là tính minh bạch. Tất cả các thông tin chuyển nhượng Bitcoin này đều công khai minh bạch, vì vậy bạn có thể thấy trực tiếp trên chuỗi, ví dụ như 300 Bitcoin được chuyển từ một địa chỉ sang 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 ra không có một cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng giá cả và xu thế của toàn bộ 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 tập thể. Dù tôi không biết ai đứng sau địa chỉ này hoặc địa chỉ kia, nhưng tôi có thể tổng hợp tất cả các địa chỉ để phân tích dòng chảy của các mã thông báo này, xem họ có đang chốt lời hay cắt lỗ, tình trạng lợi nhuận của họ như thế nào, tình trạng thua lỗ ra sao, họ có xu hướng mua Bitcoin với số lượng lớn ở mức giá nào hoặc họ không thích mua Bitcoin ở mức giá nào, tất cả những dữ liệu này thực ra đều có thể nhìn thấy. Đây là giá trị lớn nhất mà tôi cho là 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, cũng giống như khi chúng ta xem cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác, chúng ta cũng cần phân tích các yếu tố cơ bản. Như bạn vừa nói, dữ liệu on-chain là minh bạch, mọi người đều có thể quan sát. Nếu những nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu on-chain mà bạn không xem, thì điều đó tương đương với việc bạn thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.

Những khó khăn trong phân tích dữ liệu on-chain

**Alex：**Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu on-chain trong thực tế, 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 sẽ 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 một khóa học có hệ thống thực sự. Tất nhiên, tôi không hỏi xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có thì tôi cũng không dám mua, vì từ khi tôi bắt đầu giao dịch đến nay, thực sự tôi không có thói quen trả tiền để mua một số khóa học. Tôi chưa từng tiếp xúc với bất kỳ khóa học có hệ thống nào, vì vậy tất cả nội dung đều phải tự mình khai thác và khám phá. Có rất nhiều loại dữ liệu trên chuỗi, trong quá trình nghiên cứu, quan điểm của tôi là 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 tốn thời gian, vì chỉ nhìn thấy một chỉ số nào đó, nó sẽ đưa cho bạn một công thức tính toán, tôi nghĩ là phải phân tích xem công thức tính toán đó thực sự đang nghĩ gì, tại sao lại thiết kế như vậy. Sau khi tôi làm rõ những chỉ số này, việc thứ hai cần làm là lọc. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu về các chỉ số, thực sự sẽ biết một điều rằng, mối tương quan của nhiều chỉ số là rất cao. Mối tương quan quá cao sẽ gây ra một vấn đề, đó là bạn rất dễ phát sinh nhiễu trong việc phán đoán, hoặc bạn sẽ hiểu 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 của tín hiệu từ 1 đến 4 quá cao, sẽ gây ra một vấn đề. Chẳng hạn, giá Bitcoin hôm nay xảy ra một hành vi hoặc thay đổi nào đó, nó có thể sẽ trực tiếp khiến tín hiệu từ 1 đến 4.