off-chain données interprétation BTC : les indicateurs Glassnode aident à un investissement précis

Texte principal

Animateur : Investisseur renommé

Invité : Colin, trader libre, chercheur en données sur la chaîne

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, pour clarifier les faits, explorer la réalité et rechercher un consensus dans le monde de WEB3. Nous vous aidons à comprendre la logique derrière les sujets d'actualité, à fournir des perspectives qui vont au-delà des événements eux-mêmes et à introduire des angles de réflexion divers.

Déclaration : Le contenu discuté dans ce podcast ne reflète pas les opinions des institutions auxquelles nos invités appartiennent, et les projets mentionnés ne constituent pas des conseils d'investissement.

Animateur : 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 certains récits cycliques, comme lorsque nous avons parlé de mèmes. Mais aujourd'hui, nous allons discuter de l'analyse des données on-chain, en particulier l'analyse des données on-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.

Certains indicateurs de données et concepts mentionnés dans ce podcast :

Glassnode : une plateforme d'analyse de données on-chain couramment utilisée, nécessitant un abonnement payant.

Prix réalisé (Realized Price) : calculé en fonction du prix au moment du dernier mouvement en chaîne du Bitcoin, pondéré, il reflète le coût historique en chaîne du Bitcoin et est adapté pour évaluer l'état global des bénéfices/pertes du marché.

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

RUP (Profit relatif non réalisé) : mesure le 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 de BTC en introduisant le "poids temporel" du Bitcoin. Comparé au prix du marché actuel de BTC et au prix de marché réalisé (Realized Price), le True Market Mean Price sous le système Cointime prend également en compte l'influence du temps, ce qui le rend approprié pour le prix sur de grands cycles de 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 du marché boursier et mesurer l'attractivité des actions par rapport à d'autres actifs, dérivé de l'indice de bénéfice ajusté par l'inflation de Shiller (CAPE), prenant principalement en compte l'impact de l'environnement des taux d'intérêt.

Opportunité d'apprendre l'analyse des données sur blockchain

Animateur : Aujourd'hui, notre invité est le trader libre et chercheur en données blockchain Colin. Colin, pourrais-tu dire bonjour à nos auditeurs ?

Colin : Bonjour à tous, tout d'abord merci à l'hôte pour l'invitation. J'étais un peu surpris quand j'ai reçu cette invitation, car je suis en fait un petit investisseur anonyme et je n'ai pas de titre particulier, je fais simplement mes propres transactions en silence. Je m'appelle Colin, et je gère un compte sur les réseaux sociaux appelé Monsieur Baige, où je partage principalement des tutoriels sur les données on-chain, des analyses de la situation actuelle du marché et quelques concepts de trading. Je vois ma position à peu près en trois points : le premier est celui d'un trader axé sur les événements, je réfléchis généralement à des stratégies de trading basées sur des événements ; le deuxième est celui d'analyste de données on-chain, c'est aussi le contenu que je partage principalement sur les réseaux sociaux ; le troisième est plus conservateur, je me considère comme un investisseur indiciel, je choisis de placer une partie de mes fonds dans le marché boursier américain, afin de réduire la volatilité globale de ma courbe d'actifs grâce à cette partie des fonds, tout en maintenant une certaine défense dans ma position globale. Voilà donc comment je me positionne.

Animateur : Merci à Colin pour sa présentation. Je l'ai invité à participer à l'émission parce que j'ai vu sur les réseaux sociaux ses analyses des données on-chain sur le Bitcoin, qui étaient très inspirantes. C'est un sujet que nous avons peu abordé auparavant et qui fait également défaut dans ma propre section. J'ai lu sa série d'articles et j'ai trouvé sa logique claire et pertinente, c'est pourquoi je l'ai invité. Je tiens à rappeler à tout le monde que, que ce soit moi ou l'opinion des invités, les points de vue exprimés dans l'émission sont fortement 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 doit pas être considéré comme un conseil d'investissement. L'émission mentionnera certaines plateformes d'analyse de données, uniquement pour un partage et des exemples d'utilisation personnelle, et ne constitue pas une recommandation commerciale. Ce programme n'a reçu aucun sponsoring commercial de plateforme. 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 avez-vous commencé à vous intéresser et à apprendre l'analyse des données on-chain des actifs cryptographiques ?

Colin : Je pense que cette question devrait être divisée en deux parties. Tout d'abord, je pense que peu importe qui est autour de moi, tant que ce sont des personnes qui souhaitent entrer ou qui sont déjà dans le marché financier, y compris moi-même, l'objectif principal devrait toujours être de gagner de l'argent, d'utiliser les bénéfices pour améliorer la qualité de vie. Donc ma philosophie a toujours été cohérente : j'apprends ce qui peut m'aider à réaliser des bénéfices. De cette manière, j'augmente l'espérance de mon système de trading global. En termes simples, j'apprends ce qui peut rapporter de l'argent. La deuxième partie, c'est que j'ai commencé à me familiariser avec les données on-chain un peu par accident, il y a environ six ou sept ans, lorsque je n'y comprenais rien, juste en regardant un peu par-ci, un peu par-là. En explorant différents domaines, j'ai vu des théories de recherche très intéressantes que je voulais apprendre. À cette époque, j'ai également découvert par hasard que Bitcoin avait un domaine appelé analyse des données on-chain, alors j'ai commencé à apprendre et à étudier. Plus tard, j'ai combiné les connaissances que j'avais acquises dans d'autres domaines, principalement dans le développement de trading quantitatif, pour les intégrer aux données on-chain, puis pour développer des modèles de trading, et enfin, j'ai intégré ces modèles dans mon propre système de trading.

Animateur : Alors, depuis combien d'années avez-vous commencé à vous familiariser de manière systématique avec l'analyse des données sur la blockchain ?

Colin : Je pense que c'est difficile à définir, en fait je n'ai jamais vraiment appris 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. Depuis le tout début, lorsque j'ai découvert ce domaine, cela fait peut-être plusieurs années, j'avais remarqué cela, 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 sujets, puis je suis revenu ici, et j'ai trouvé ça assez intéressant, alors j'ai continué mes recherches. Je n'ai pas eu de temps d'apprentissage systématique, c'est juste un peu de cela et un peu de ceci.

Animateur : D'accord, depuis combien de temps as-tu appris à utiliser les données de la blockchain et à les appliquer dans ta pratique d'investissement réel ?

Colin : Cette frontière est assez difficile à définir, mais je pense qu'il est proche du cycle de deux tours de Bitcoin... enfin, ça ne peut pas vraiment être deux tours, cela dépend de si vous commencez à définir à partir d'un marché haussier ou baissier. J'ai commencé à m'y intéresser vers 2020, 2019, mais à l'époque, il n'y avait pas d'applications concrètes, car je n'osais pas, je n'étais pas encore très familier avec ce domaine, mais j'avais déjà commencé à apprendre.

La valeur et le principe de l'analyse des données en chaîne

Animateur : Je comprends. Nous allons aborder beaucoup de concepts spécifiques concernant l'analyse des données on-chain, y compris certains indices. Quelles sont généralement les plateformes d'observation des données on-chain que vous utilisez au quotidien ?

Colin : J'utilise principalement un site, c'est Glassnode. Pour faire simple, c'est un service 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, c'est environ 30 à 40 U par mois. Il y a aussi une version gratuite, mais les informations disponibles dans la version gratuite sont en fait 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 départ, lors de la sélection et de la recherche, ce site correspondait le mieux à mes attentes.

Animateur : Je comprends, après avoir consulté beaucoup d'informations sur Colin, je me suis également inscrit sur Glassnode et je suis devenu membre payant. En effet, je trouve que leurs données sont très riches et en plus, leur instantanéité est plutôt 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 on-chain dans ton investissement ? Quel est le principe sous-jacent ? Peux-tu nous en parler ?

Colin : D'accord. Tout d'abord, parlons du premier point, à savoir la valeur et le principe de l'analyse des données on-chain. Je compte les aborder ensemble car c'est en fait assez simple. Dans notre marché financier traditionnel, que ce soit pour le trading d'actions, de futures, d'options sur obligations, voire de biens immobiliers ou de certaines matières premières, le 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 les transferts de Bitcoin sont publiques et transparentes, donc vous pouvez voir directement sur la chaîne, 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 série d'adresses, ce n'est pas important, car en réalité, aucun individu ne peut influencer la tendance des prix du Bitcoin et son évolution. Par conséquent, en règle générale, lorsque nous étudions les données on-chain, nous examinons l'ensemble du marché, ses tendances, le consensus et le comportement des groupes. Même si je ne sais pas qui se cache derrière telle ou telle adresse, je peux analyser le flux des jetons en agrégeant toutes les adresses, voir s'ils ont déjà réalisé des bénéfices ou des pertes, comment se portent leurs bénéfices, comment se présentent leurs pertes, et à quel prix ils préfèrent acheter de grandes quantités de Bitcoin ou à quel prix ils n'aiment pas acheter du Bitcoin. Ces données sont en fait visibles. C'est, selon moi, la plus grande valeur de l'analyse des données on-chain du Bitcoin par rapport à d'autres marchés financiers, car d'autres marchés ne peuvent pas faire cela.

Animateur : C'est effectivement un point très important. Comme pour nos investissements en cryptomonnaie, il est tout aussi nécessaire d'analyser les fondamentaux que pour les actions ou d'autres produits. Comme vous l'avez mentionné, les données sur la chaîne sont transparentes et accessibles à tous. Si d'autres investisseurs professionnels examinent les données sur la chaîne et que vous ne le faites pas, cela revient à manquer une arme très importante dans vos investissements par rapport aux autres.

Les défis de l'analyse des données sur la chaîne

Animateur : Lorsque vous faites de l'analyse de données sur la blockchain en pratique, quels sont, selon vous, les principaux points difficiles et les défis ?

Colin : Je pense que cette question est très pertinente, et je prévois de répondre en deux parties. La première partie est relativement facile à résoudre, il s'agit d'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 véritablement 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 enclin à les acheter, parce que depuis que je fais du trading, en réalité, je n'ai pas l'habitude de payer pour des cours. Je n'ai jamais été exposé à des cours d'enseignement systématique, donc en réalité, tout le contenu doit être exploré et découvert par soi-même. Il existe de nombreux types de données sur la chaîne, et dans le processus de recherche, ma philosophie est de comprendre les méthodes de calcul et les principes derrière chaque indicateur que j'ai consulté. Cela prend en fait beaucoup de temps, car vous ne faites que voir un indicateur, il vous fournit une formule de calcul, mon idée est de déduire ce que cette formule de calcul implique réellement, pourquoi elle est conçue de cette manière. Une fois que j'ai compris ces indicateurs, je dois ensuite faire une deuxième chose, qui s'appelle le filtrage. Si quelqu'un a de l'expérience dans le développement de stratégies quantitatives ou a étudié des indicateurs, il saura qu'il y a une chose à savoir, c'est que la corrélation entre de nombreux indicateurs est très élevée. Une corrélation trop élevée pose un problème, c'est que vous pouvez facilement générer du bruit lors de l'interprétation, ou que vous pouvez surinterpréter. Prenons un exemple, supposons que j'ai aujourd'hui un système d'alerte pour sortir du marché, ce système d'alerte peut avoir 10 signaux allant de 1 à 10, supposons que la corrélation entre les signaux 1 à 4 soit trop élevée, cela poserait un problème. Par exemple, si le prix du Bitcoin présente aujourd'hui un certain type de comportement ou change.