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

Xin chào mọi người, chào mừng đến với WEB3 Mint To Be. Hôm nay, chúng tôi mời nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain Colin chia sẻ kinh nghiệm và hiểu biết của anh ấy về phân tích dữ liệu on-chain.

Cơ hội học phân tích dữ liệu on-chain

Colin cho biết, động lực chính để anh bắt đầu học phân tích dữ liệu on-chain là để nâng cao khả năng sinh lời từ giao dịch. Anh tin rằng phân tích dữ liệu on-chain có thể hỗ trợ quyết định giao dịch, vì vậy anh đã bắt đầu nghiên cứu sâu về lĩnh vực này. Colin đã tiếp xúc với phân tích dữ liệu on-chain từ khoảng năm 2019-2020, và đến nay đã liên tục học hỏi và áp dụng trong gần hai chu kỳ Bitcoin.

Giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu on-chain

Colin cho rằng giá trị cốt lõi của phân tích dữ liệu trên chuỗi nằm ở tính minh bạch của blockchain Bitcoin. Tất cả thông tin giao dịch Bitcoin đều công khai và có thể quan sát trực tiếp dòng tiền trên chuỗi. Mặc dù không thể biết được danh tính cụ thể đứng sau các địa chỉ, nhưng có thể phân tích xu hướng thị trường tổng thể và hành vi của nhà đầu tư bằng cách tổng hợp dữ liệu từ tất cả các địa chỉ. Đây là lợi thế độc đáo của Bitcoin so với các thị trường tài chính khác.

Khó khăn trong phân tích dữ liệu on-chain

Colin cho rằng có hai khó khăn chính trong phân tích dữ liệu on-chain:

1. Những khó khăn trong việc học: Thiếu tài nguyên giảng dạy hệ thống, cần tự nghiên cứu nguyên lý và phương pháp tính toán của từng chỉ số.

2. Thách thức trong thực tiễn: Do lịch sử của Bitcoin còn ngắn, dữ liệu mẫu hạn chế, rất khó để rút ra kết luận đáng tin cậy bằng phương pháp quy nạp. Cần phải sử dụng phương pháp suy diễn để phân tích, sau đó dùng thời gian để xác thực.

Những chỉ số on-chain cần chú ý

Colin tập trung vào ba loại chỉ số sau:

1. URPD ( đã thực hiện phân bố giá ): Quan sát tình hình phân bố giá của Bitcoin.

2. RUP ( so với lợi nhuận chưa thực hiện ): đo lường tình trạng lợi nhuận tổng thể của thị trường.

3. Cointime True Market Mean Price: một chỉ số giá trung bình trên chuỗi tổng hợp xem xét ảnh hưởng của thời gian.

Ngoài ra, Colin còn chú ý đến chỉ số Shiller ECY của thị trường chứng khoán Mỹ, được sử dụng để đánh giá mức độ định giá của toàn bộ thị trường.

Làm thế nào để bắt đầu phân tích dữ liệu on-chain

Colin đề xuất người mới bắt đầu từ phân tích dữ liệu on-chain, chứ không phải phân tích kỹ thuật. Lý do chính là:

1. Dữ liệu on-chain phù hợp để quan sát xu hướng lớn từ cấp độ ngày trở lên, không cần thao tác thường xuyên, phù hợp với những người giao dịch không toàn thời gian.

2. Có nhiều trường phái phân tích kỹ thuật, người mới khó phân biệt đâu là phương pháp thực sự hiệu quả.

Cụ thể đề xuất học tập:

1. Cố gắng đọc bài viết của tác giả gốc của chỉ báo, hiểu nguyên lý thiết kế chỉ báo.

2. Nghiên cứu báo cáo hàng tuần on-chain của Glassnode, hiểu về việc áp dụng các chỉ số khác nhau.

3. Quan tâm đến một số tài khoản dạy học, chẳng hạn như Twitter của Colin.

Ngày thường của nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain

Ngày làm việc điển hình của Colin:

1. Giữ tỉnh táo trong khoảng thời gian mở cửa thị trường chứng khoán Mỹ, quan sát thị trường tiền điện tử.

2. Quan sát và ghi chép hàng ngày:

   • on-chain dữ liệu thay đổi
   • Dòng tiền vào ETF Bitcoin và Ethereum của Mỹ
   • Biến động thị trường, chỉ số sợ hãi và tham lam
   • Khối lượng hợp đồng thị trường
   • Sự chênh lệch giá giữa các sàn giao dịch lớn

3. Thực hiện giao dịch theo dõi dựa trên phân tích kỹ thuật.

4. Quản lý tài khoản Twitter, chia sẻ quan điểm phân tích.

5. Tập thể dục hợp lý và ở bên gia đình.

Colin nhấn mạnh, là một trader, công việc hàng ngày của anh ấy có vẻ bình thường, nhưng cần phải giữ được sự tập trung cao độ và trạng thái học hỏi liên tục. Giữ được sự tò mò và đam mê đối với thị trường cũng là những đặc điểm quan trọng để trở thành một trader xuất sắc.