Dữ liệu trên chuỗi giải thích BTC: Chỉ số Glassnode hỗ trợ đầu tư chính xác

Nội dung

Người dẫn chương trình: Nhà đầu tư nổi tiếng

Khách mời: Colin, Nhà giao dịch tự do, Nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi

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 ngẫm 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 làm rõ logic đằng sau các vấn đề nóng, cung cấp cái nhìn sâu sắc vượt qua chính các sự kiện và mang đến nhiều góc độ suy nghĩ khác nhau.

Tuyên bố: Nội dung chúng tôi thảo luận trong podcast này không đại diện cho quan điểm của các tổ chức mà các khách mời đang làm việc, và các dự án được đề cập cũng không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.

Người dẫn chương trình: Chương trình hôm nay có chút đặc biệt, vì trước đây chúng ta đã thảo luận nhiều về các chủ đề liên quan đến các lĩnh vực hoặc dự án cụ thể, cũng như trao đổi về một số câu chuyện định kỳ, ví dụ như chúng ta đã nói về meme trước đó. Nhưng hôm nay, chúng ta sẽ thảo luận về phân tích dữ liệu trên chuỗi, đặc biệt là phân tích dữ liệu trên chuỗi của BTC. Chúng ta sẽ xem xét kỹ lưỡng 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 về chỉ số, và sẽ liệt kê những khái niệm này ở phần đầu của phiên bản văn bản để mọi người dễ hiểu.

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

Glassnode: Một nền tảng phân tích dữ liệu chuỗi thường được sử dụng, cần phải trả phí.

Giá đã thực hiện (Realized Price): Được tính toán dựa trên giá 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 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. Được sử dụng để đo lường tỷ lệ lợi nhuận chưa thực hiện của tất cả những 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 đánh giá giá trị dài hạn của BTC 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 (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: Một chỉ số định giá do Robert Shiller, người đoạt giải Nobel Kinh tế, đưa ra, 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 (CAPE), chủ yếu xem xét tác động của môi trường lãi suất.

Cơ hội học phân tích dữ liệu trên chuỗi

Người dẫn chương trình: Hôm nay, khách mời mà chúng tôi mời đến là nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi Colin, trước tiên hãy để Colin chào hỏi thính giả của chúng ta.

Colin: Xin chào mọi người, trước tiên xin cảm ơn lời mời của người dẫn chương trình. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi đã hơi bất ngờ, vì tôi chỉ là một nhà đầu tư nhỏ vô danh, và không có danh hiệu gì đặc biệt, chỉ âm thầm thực hiện giao dịch của mình. Tên tôi là Colin, tôi quản lý một tài khoản trên mạng xã hội có tên là Mr. Bag, chủ yếu chia sẻ một số bài học về dữ liệu chuỗi, phân tích tình hình thị trường hiện tại, và một số khái niệm giao dịch. Tôi có ba cách định hình bản thân: Thứ nhất là nhà giao dịch theo sự kiện, tôi thường suy nghĩ về các chiến lược giao dịch theo sự kiện; Thứ hai là nhà phân tích dữ liệu chuỗi, phần này cũng là nội dung 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 cách phân bổ một phần vốn vào thị trường chứng khoán Mỹ, thông qua phần vốn này để đầu tư nhằm giảm độ biến động tổng thể của đường cong tài sản, đồng thời giữ cho vị thế tổng thể có tính phòng ngừa nhất định. Trên đây là cách tôi định hình bản thân.

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

Colin: Tôi nghĩ rằng câu hỏi này nên được chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi cho rằng bất kỳ ai xung quanh, miễn là họ muốn vào hoặc đã vào thị trường tài chính, bao gồm cả bản thân tôi, mục tiêu chính của họ chắc chắn là kiếm tiền, sử dụng lợi nhuận để cải thiện chất lượng cuộc sống của mình. Vì vậy, nguyên tắc của tôi luôn nhất quán, đó là bất cứ điều gì có thể giúp tôi kiếm được lợi nhuận, tôi sẽ học cái đó. Theo cách này, tôi nâng cao kỳ vọng tổng thể của 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 trên chuỗi một cách hoàn toàn tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, khi đó tôi hoàn toàn không hiểu, chỉ xem cái này cái kia. Khi khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy những lý thuyết nghiên cứu rất 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 những kiến thức đã học trong các lĩnh vực khác, chủ yếu là phần phát triển giao dịch định lượng, kết hợp chúng vào dữ liệu trên chuỗi, 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.

Người dẫn chương trình: Vậy bạn đã chính thức bắt đầu tiếp xúc với phân tích dữ liệu chuỗi cho đến nay, việc học và nghiên cứu một cách hệ thống khoảng bao nhiêu năm rồi?

Colin: Tôi nghĩ điều này khó định nghĩa, thực sự tôi chưa từng học một cách hệ thống. Bởi vì từ trước đến nay, tôi gặp một vấn đề là tôi hoàn toàn không thấy bất kỳ sự giảng dạy nào có hệ thống. Khi lần đầu tiên thấy lĩnh vực này, có lẽ đã cách đây vài năm, tôi đã nhận ra điều đó nhưng không đi sâu nghiên cứu, chỉ đọc vài bài viết và biết đến 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 lại tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập một cách hệ thống, chỉ là gom góp từ nhiều nguồn khác nhau như vậy.

Người dẫn chương trình: Hiểu rồi, vậy bạn đã học dữ liệu trên chuỗi và áp dụng nó vào thực tế đầu tư của mình được khoảng bao lâu rồi?

Colin: Ranh giới này khá khó xác định, nhưng tôi nghĩ gần đến hai chu kỳ Bitcoin... cũng không thể tính là hai chu kỳ, phải xem bạn định nghĩa từ thị trường bò hay thị trường gấu. Khoảng từ năm 2020, 2019 trở đi bắt đầu tiếp xúc, nhưng lúc đó chưa có ứng dụng thực tế, vì tôi không dám, lúc đó vẫn chưa quen với thứ này, nhưng đã bắt đầu học.

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

Người dẫn chương trình: Hiểu rồi. Chúng ta sẽ đề cập đến nhiều khái niệm cụ thể về phân tích dữ liệu trên chuỗi, bao gồm một số chỉ số, bạn thường sử dụng những nền tảng quan sát dữ liệu trên chuỗi nào?

Colin: Tôi hiện đang sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để nói đơn giản, nó là một dịch vụ tính phí. Có hai cấp độ tính phí, một là phiên bản chuyên nghiệp thì khá đắt, tôi nhớ là hơn 800 đô la một tháng. Cái thứ hai thì tôi hơi quên, khoảng ba mươi mấy U đến bốn mươi mấy U một tháng. Nó cũng có một phiên bản miễn phí, nhưng thông tin mà bạn có thể thấy từ phiên bản miễn phí thực sự rất ít. Tất nhiên, ngoài Glassnode còn có rất nhiều trang khác, nhưng tôi cuối cùng chọn nó vì khi ban đầu lọc và nghiên cứu, trang web này rất phù hợp với sở thích của tôi.

Người dẫn chương trình: Hiểu rồi, sau khi xem nhiều thông tin từ Colin, tôi cũng đã đăng ký Glassnode và trở thành hội viên trả phí của họ. Thực 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 rồi bạn có nhắc đến việc bạn là một trader, bạn coi trọng sự hỗ trợ của nó đối với thực tiễn đầu tư. Vậy giá trị cốt lõi của phân tích dữ liệu trên chuỗi trong đầu tư của bạn là gì? Nguyên lý đằng sau 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 trên chuỗi. Hai điều này tôi dự định sẽ kết hợp với nhau, 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 là bất động sản hoặc một số nguyên liệu thô, Bitcoin có một sự khác biệt căn bản nhất với chúng, đó là nó sử dụng công nghệ blockchain. Giá trị quan trọng nhất, thường được mọi người đề cập đến của công nghệ này là tính minh bạch. Tất cả thông tin chuyển nhượng Bitcoin này đều công khai và minh bạch, vì vậy bạn có thể trực tiếp thấy trên chuỗi rằng, ví dụ, 300 Bitcoin đã được chuyển từ một địa chỉ sang một 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 không có bất kỳ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng giá cả và sự phát triển của Bitcoin. Vì vậy, thông thường, khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi, chúng ta nhìn vào tổng thể thị trường, xem xu hướng của nó, xem sự đồng thuận và hành vi của tập thể. Ngay cả khi tôi không biết ai đứng sau địa chỉ này hay địa chỉ kia, tôi có thể phân tích hướng đi của những đồng tiền này thông qua việc tổng hợp tất cả các địa chỉ, xem họ đã chốt lời hay dừng lỗ hay chưa, tình hình lợi nhuận của họ ra sao, tình hình thua lỗ của họ như thế nào, họ có xu hướng mua vào Bitcoin ở mức giá nào nhiều hay họ không thích mua Bitcoin ở mức giá nào, tất cả dữ liệu này thực sự đều có thể nhìn thấy. Đây là giá trị lớn nhất mà tôi cho rằng phân tích dữ liệu trên chuỗi Bitcoin mang lại so với các thị trường tài chính khác, vì các thị trường khác không thể làm được điều này.

Người dẫn chương trình: Thật sự điều này rất quan trọng. Như chúng ta làm đầu tư tiền điện tử, cũng giống như khi chúng ta xem cổ phiếu hoặc sản phẩm khác, cũng cần phải phân tích cơ bản. Giống như bạn vừa nói, dữ liệu trên chuỗi là minh bạch, ai cũng có thể quan sát. Nếu những nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu trên chuỗi mà bạn không xem, thì điều đó tương đương với việc bạn đang thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.

Những khó khăn trong việc phân tích dữ liệu trên chuỗi

Người dẫn chương trình: Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu trên chuỗi, bạn cảm thấy những điểm khó khăn và thử thách chính có thể là gì?

Colin: Tôi nghĩ câu hỏi này rất hay, và tôi định trả lời nó thành hai phần. Phần đầu tiên là phần dễ giải quyết hơn, đó là một điểm khó khăn trong học tập, 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 thực sự có hệ thống. Tất nhiên, tôi không hỏi trực tiếp xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có, có lẽ tôi cũng không dám mua, vì từ khi tôi bắt đầu giao dịch đến nay, tôi thực sự không muốn trả tiền để mua một số khóa học. Tôi chưa bao giờ tiếp xúc với bất kỳ khóa học nào có tính hệ thống, vì vậy thực sự 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, triết lý 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 tốn rất nhiều thời gian, bởi vì bạn chỉ nhìn thấy một chỉ số nào đó, nó sẽ cho bạn một công thức tính toán, tôi muốn suy nghĩ về việc công thức tính toán đó thực sự đang nghĩ gì, tại sao nó lại được thiết kế như vậy. Sau khi làm rõ tất cả các 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, đó là 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 bị nhiễu trong việc phán đoán, hoặc bạn sẽ giải thích quá mức. Ví dụ như hôm nay, giả sử 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, sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ, nếu giá Bitcoin hôm nay xảy ra một hành vi hoặc thay đổi nào đó.