Animateur : Partenaire de recherche chez AlexMint Ventures
Invité : Colin, trader libre, chercheur en données on-chain
Date d'enregistrement : 15.02.2025
Bonjour à tous, bienvenue dans WEB3 Mint To Be. Ici, nous posons des questions continues et réfléchissons en profondeur, clarifiant les faits, explorant la réalité et cherchant un consensus dans le monde WEB3. Nous éclaircissons la logique derrière les sujets d'actualité, fournissons des perspectives qui vont au-delà des événements eux-mêmes et introduisons des angles de réflexion diversifiés.
Déclaration : Le contenu discuté dans cet épisode de 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 nous avons également échangé sur des narrations périodiques, comme lorsque nous avons parlé des memes. Mais aujourd'hui, nous allons discuter de l'analyse des données on-chain, en particulier de 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 d'indicateurs, et nous les énumérerons au début de la version écrite pour faciliter la compréhension de chacun.
Les indicateurs de données et concepts mentionnés dans ce podcast :
Glassnode : une plateforme d'analyse de données on-chain couramment utilisée, nécessitant un abonnement.
Prix réalisé (Realized Price) : Calculé en fonction du prix lors du dernier mouvement on-chain de Bitcoin, pondéré, il reflète le coût historique on-chain de Bitcoin et convient à l'évaluation de 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) : un indicateur utilisé pour mesurer 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. Par rapport au prix du marché actuel de BTC et au prix du 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 adapté aux 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 retour à long terme du marché boursier et mesurer l'attractivité des actions par rapport à d'autres actifs. Il est dérivé de l'indicateur du ratio cours/bénéfice ajusté de Shiller (CAPE) et prend principalement en compte l'impact de l'environnement des taux d'intérêt.
Opportunité d'apprendre l'analyse de données sur la chaîne
Alex : Aujourd'hui, notre invité est Colin, un trader libre et chercheur en données blockchain. Colin, pourrais-tu d'abord saluer nos auditeurs ?
Colin : Bonjour à tous, tout d'abord merci à Alex pour l'invitation. J'ai été un peu surpris lorsque j'ai reçu cette invitation, car je suis un petit investisseur anonyme et je n'ai pas de titre particulier, je fais simplement mes transactions en silence. Je m'appelle Colin et je partage principalement des enseignements sur les données on-chain, des analyses concernant la situation actuelle du marché, ainsi que des concepts de trading. Je me situe principalement dans trois catégories : la première est celle des traders basés sur des événements, je réfléchis souvent à des stratégies de trading axées sur des événements ; la deuxième est celle des analystes de données on-chain, c'est également ce dont je parle principalement ; et la troisième est plus conservatrice, je me considère comme un investisseur indiciel, je choisis d'allouer une partie de mes fonds dans le marché américain pour réduire la volatilité globale de ma courbe d'actifs grâce à ces fonds tout en maintenant une certaine défense dans ma position globale. Voilà donc comment je me positionne.
Alex : Merci à Colin pour sa présentation. Je l'ai invité à participer à l'émission parce que j'ai été inspiré par son analyse des données on-chain sur le bitcoin. C'est un sujet que nous avons peu abordé auparavant et qui est également un aspect qui me manque dans mon domaine. J'ai lu sa série d'articles et je trouve sa logique claire et pertinente, donc je l'ai invité. Il faut rappeler que, aujourd'hui, tant mes opinions que celles de l'invité sont très subjectives et que 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. Ce programme mentionnera certaines plateformes d'analyse de données, uniquement à titre de partage et d'exemple personnel, sans recommandation commerciale. Ce programme 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. Tout à l'heure, nous avons dit que Colin est un trader, dans quelles circonstances as-tu commencé à t'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, pour la première partie, je crois que peu importe qui c'est autour de moi, que ce soit quelqu'un qui veut entrer ou qui est 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 sa qualité de vie. Ainsi, ma philosophie a toujours été cohérente : j'apprends tout ce qui peut m'aider à augmenter mes bénéfices. Cela me permet d'améliorer l'espérance de mon système de trading global. En d'autres termes, j'apprends tout ce qui peut rapporter de l'argent. Pour la deuxième partie, au début, j'ai été exposé aux données on-chain un peu par accident. Il y a environ six ou sept ans, je ne comprenais absolument rien ; je regardais ceci, je regardais cela. En explorant divers domaines, j'ai trouvé des théories de recherche très intéressantes que je voulais étudier. C'est à ce moment-là que j'ai remarqué qu'il y avait un domaine d'analyse des données on-chain lié au Bitcoin, et j'ai commencé à apprendre et à étudier. Plus tard, j'ai combiné les connaissances acquises dans d'autres domaines, principalement dans le développement de trading quantitatif, en les intégrant aux données on-chain, puis j'ai développé certains modèles de trading, et enfin, j'ai intégré ces modèles dans mon propre système de trading.
Alex : Depuis combien d'années as-tu commencé à t'initier à l'analyse des données sur la blockchain de manière systématique ?
Colin : Je pense que c'est difficile à définir, en fait je n'ai jamais réellement 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. Depuis le tout début, quand j'ai découvert ce domaine, cela remonte peut-être à plusieurs années, à ce moment-là j'avais remarqué, mais je n'ai pas approfondi mes recherches, j'ai juste lu deux ou trois articles pour comprendre ce concept. Après un certain temps, je suis revenu pour voir des contenus plus approfondis, à ce moment-là je me concentrais sur d'autres sujets, puis je suis revenu ici, j'ai trouvé cela assez intéressant, alors j'ai continué à étudier. Je n'ai pas eu de temps d'apprentissage systématique, c'est juste un peu de ceci et un peu de cela.
Alex : Je comprends, alors depuis combien de temps passes-tu de l'apprentissage des données de la chaîne à leur application dans tes investissements réels ?
Colin : Cette limite est assez difficile à définir, mais je pense que cela se rapproche des cycles de Bitcoin... enfin, ce ne sont pas vraiment deux cycles, 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 ou 2019, mais à ce moment-là, il n'y avait pas d'application réelle, car je n'osais pas, je n'étais pas encore très familier avec ce sujet, mais j'avais déjà commencé à apprendre.
La valeur et le principe de l'analyse des données sur la chaîne
Alex : Compris. Nous allons aborder de nombreux concepts spécifiques concernant l'analyse des données sur la chaîne, y compris certains indices. Quelles sont les plateformes d'observation des données sur la chaîne que tu utilises au quotidien ?
Colin : J'utilise principalement un site, qui est Glassnode. Pour faire court, il est payant. Il y a deux niveaux d'abonnement payant, 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 ne m'en souviens plus très bien, c'est environ une trentaine à une quarantaine de U par mois. Il y a aussi une version gratuite, mais les informations disponibles dans la version gratuite sont en réalité très limitées. Bien sûr, à part Glassnode, il y a beaucoup d'autres options, mais j'ai finalement choisi celui-ci parce qu'au début, lors de ma sélection et de mes recherches, ce site correspondait le mieux à mes attentes.
Alex : Je comprends, après avoir consulté de nombreuses informations de Colin, je me suis également inscrit sur Glassnode et suis devenu membre payant. En effet, je trouve que leurs données sont très riches et que la réactivité est également assez bonne. Alors, parlons de la deuxième question, comme tu l'as mentionné, tu es un trader, et ce qui t'importe, c'est l'aide qu'il apporte à la pratique de l'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, je vais parler du premier point, à savoir la valeur et le principe de l'analyse des données on-chain. Je compte combiner ces deux aspects car c'est en fait assez simple. Dans nos marchés financiers traditionnels, que ce soit pour le trading d'actions, de contrats à terme, d'options sur obligations, voire de biens immobiliers ou de matières premières, le Bitcoin a une différence fondamentale avec eux : il utilise la technologie blockchain. La valeur la plus importante et la plus souvent mise en avant de cette technologie est sa transparence. Toutes les informations concernant les transferts de Bitcoin 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 ne peut influencer l'évolution des prix et les tendances du Bitcoin. Ainsi, lorsque nous étudions les données on-chain, nous regardons l'ensemble du marché, les 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 la direction des flux de capitaux en consolidant toutes les adresses, voir s'ils ont déjà réalisé des profits ou des pertes, leur situation de bénéfice ou de perte, et à quel prix ils ont tendance à 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 ce que je considère comme la plus grande valeur de l'analyse des données on-chain du Bitcoin par rapport aux autres marchés financiers, car les autres marchés ne peuvent pas faire cela.
Alex : C'est vrai que c'est très important. Comme nous faisons des investissements en cryptomonnaie, il faut analyser les fondamentaux de la même manière que lorsque nous regardons des actions ou d'autres produits. Comme vous l'avez dit, les données sur la chaîne sont transparentes, tout le monde peut les observer. Si d'autres investisseurs professionnels regardent les données sur la chaîne et que vous ne le faites pas, c'est comme si vous aviez un atout très important en moins dans vos investissements.
Les défis de l'analyse des données sur la blockchain
Alex : Lorsque vous effectuez une analyse de données sur la chaîne, quels sont selon vous les principaux défis et difficultés que vous pourriez rencontrer ?
Colin : Je pense que cette question est très bien posée, et j'ai l'intention de répondre 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 véritablement systématique. Bien sûr, je ne suis pas allé demander 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, car depuis que je fais du trading, je n'ai pas vraiment 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 découvert et exploré par soi-même. Il existe de nombreux types de données sur la chaîne, et pendant le processus de recherche, ma propre philosophie est d'éclaircir la méthode de calcul et le principe derrière chaque indicateur que j'ai examiné. Cela prend en fait beaucoup de temps, car en voyant un indicateur, il vous donne une formule de calcul, et mon idée est de déduire ce que cette formule de calcul veut vraiment dire et pourquoi elle est conçue de cette manière. Une fois que j'ai compris ces indicateurs, je dois ensuite faire une deuxième chose appelée filtrage. Ceux qui ont de l'expérience dans le développement de stratégies quantitatives ou qui ont étudié des indicateurs savent en fait une chose : la corrélation entre de nombreux indicateurs est très élevée. Une corrélation trop élevée peut poser un problème, car il est facile de générer du bruit dans l'interprétation, ou vous pourriez surinterpréter. Prenons un exemple, supposons que j'ai un système d'évasion de sommet, ce système pourrait avoir 10 signaux numérotés de 1 à 10. Si la corrélation entre les signaux 1 à 4 est trop élevée, cela poserait un problème. Par exemple, si le prix du Bitcoin connaît un certain comportement ou changement aujourd'hui, cela pourrait directement faire clignoter les signaux 1 à 4 en même temps, ce qui est en fait très problématique. Car si leur corrélation...
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Experts en analyse des données off-chain révèlent les indicateurs et méthodologies indispensables pour investir dans le BTC.
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Animateur : Partenaire de recherche chez AlexMint Ventures
Invité : Colin, trader libre, chercheur en données on-chain
Date d'enregistrement : 15.02.2025
Bonjour à tous, bienvenue dans WEB3 Mint To Be. Ici, nous posons des questions continues et réfléchissons en profondeur, clarifiant les faits, explorant la réalité et cherchant un consensus dans le monde WEB3. Nous éclaircissons la logique derrière les sujets d'actualité, fournissons des perspectives qui vont au-delà des événements eux-mêmes et introduisons des angles de réflexion diversifiés.
Déclaration : Le contenu discuté dans cet épisode de 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 nous avons également échangé sur des narrations périodiques, comme lorsque nous avons parlé des memes. Mais aujourd'hui, nous allons discuter de l'analyse des données on-chain, en particulier de 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 d'indicateurs, et nous les énumérerons au début de la version écrite pour faciliter la compréhension de chacun.
Les indicateurs de données et concepts mentionnés dans ce podcast :
Glassnode : une plateforme d'analyse de données on-chain couramment utilisée, nécessitant un abonnement.
Prix réalisé (Realized Price) : Calculé en fonction du prix lors du dernier mouvement on-chain de Bitcoin, pondéré, il reflète le coût historique on-chain de Bitcoin et convient à l'évaluation de 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) : un indicateur utilisé pour mesurer 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. Par rapport au prix du marché actuel de BTC et au prix du 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 adapté aux 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 retour à long terme du marché boursier et mesurer l'attractivité des actions par rapport à d'autres actifs. Il est dérivé de l'indicateur du ratio cours/bénéfice ajusté de Shiller (CAPE) et prend principalement en compte l'impact de l'environnement des taux d'intérêt.
Opportunité d'apprendre l'analyse de données sur la chaîne
Alex : Aujourd'hui, notre invité est Colin, un trader libre et chercheur en données blockchain. Colin, pourrais-tu d'abord saluer nos auditeurs ?
Colin : Bonjour à tous, tout d'abord merci à Alex pour l'invitation. J'ai été un peu surpris lorsque j'ai reçu cette invitation, car je suis un petit investisseur anonyme et je n'ai pas de titre particulier, je fais simplement mes transactions en silence. Je m'appelle Colin et je partage principalement des enseignements sur les données on-chain, des analyses concernant la situation actuelle du marché, ainsi que des concepts de trading. Je me situe principalement dans trois catégories : la première est celle des traders basés sur des événements, je réfléchis souvent à des stratégies de trading axées sur des événements ; la deuxième est celle des analystes de données on-chain, c'est également ce dont je parle principalement ; et la troisième est plus conservatrice, je me considère comme un investisseur indiciel, je choisis d'allouer une partie de mes fonds dans le marché américain pour réduire la volatilité globale de ma courbe d'actifs grâce à ces fonds tout en maintenant une certaine défense dans ma position globale. Voilà donc comment je me positionne.
Alex : Merci à Colin pour sa présentation. Je l'ai invité à participer à l'émission parce que j'ai été inspiré par son analyse des données on-chain sur le bitcoin. C'est un sujet que nous avons peu abordé auparavant et qui est également un aspect qui me manque dans mon domaine. J'ai lu sa série d'articles et je trouve sa logique claire et pertinente, donc je l'ai invité. Il faut rappeler que, aujourd'hui, tant mes opinions que celles de l'invité sont très subjectives et que 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. Ce programme mentionnera certaines plateformes d'analyse de données, uniquement à titre de partage et d'exemple personnel, sans recommandation commerciale. Ce programme 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. Tout à l'heure, nous avons dit que Colin est un trader, dans quelles circonstances as-tu commencé à t'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, pour la première partie, je crois que peu importe qui c'est autour de moi, que ce soit quelqu'un qui veut entrer ou qui est 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 sa qualité de vie. Ainsi, ma philosophie a toujours été cohérente : j'apprends tout ce qui peut m'aider à augmenter mes bénéfices. Cela me permet d'améliorer l'espérance de mon système de trading global. En d'autres termes, j'apprends tout ce qui peut rapporter de l'argent. Pour la deuxième partie, au début, j'ai été exposé aux données on-chain un peu par accident. Il y a environ six ou sept ans, je ne comprenais absolument rien ; je regardais ceci, je regardais cela. En explorant divers domaines, j'ai trouvé des théories de recherche très intéressantes que je voulais étudier. C'est à ce moment-là que j'ai remarqué qu'il y avait un domaine d'analyse des données on-chain lié au Bitcoin, et j'ai commencé à apprendre et à étudier. Plus tard, j'ai combiné les connaissances acquises dans d'autres domaines, principalement dans le développement de trading quantitatif, en les intégrant aux données on-chain, puis j'ai développé certains modèles de trading, et enfin, j'ai intégré ces modèles dans mon propre système de trading.
Alex : Depuis combien d'années as-tu commencé à t'initier à l'analyse des données sur la blockchain de manière systématique ?
Colin : Je pense que c'est difficile à définir, en fait je n'ai jamais réellement 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. Depuis le tout début, quand j'ai découvert ce domaine, cela remonte peut-être à plusieurs années, à ce moment-là j'avais remarqué, mais je n'ai pas approfondi mes recherches, j'ai juste lu deux ou trois articles pour comprendre ce concept. Après un certain temps, je suis revenu pour voir des contenus plus approfondis, à ce moment-là je me concentrais sur d'autres sujets, puis je suis revenu ici, j'ai trouvé cela assez intéressant, alors j'ai continué à étudier. Je n'ai pas eu de temps d'apprentissage systématique, c'est juste un peu de ceci et un peu de cela.
Alex : Je comprends, alors depuis combien de temps passes-tu de l'apprentissage des données de la chaîne à leur application dans tes investissements réels ?
Colin : Cette limite est assez difficile à définir, mais je pense que cela se rapproche des cycles de Bitcoin... enfin, ce ne sont pas vraiment deux cycles, 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 ou 2019, mais à ce moment-là, il n'y avait pas d'application réelle, car je n'osais pas, je n'étais pas encore très familier avec ce sujet, mais j'avais déjà commencé à apprendre.
La valeur et le principe de l'analyse des données sur la chaîne
Alex : Compris. Nous allons aborder de nombreux concepts spécifiques concernant l'analyse des données sur la chaîne, y compris certains indices. Quelles sont les plateformes d'observation des données sur la chaîne que tu utilises au quotidien ?
Colin : J'utilise principalement un site, qui est Glassnode. Pour faire court, il est payant. Il y a deux niveaux d'abonnement payant, 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 ne m'en souviens plus très bien, c'est environ une trentaine à une quarantaine de U par mois. Il y a aussi une version gratuite, mais les informations disponibles dans la version gratuite sont en réalité très limitées. Bien sûr, à part Glassnode, il y a beaucoup d'autres options, mais j'ai finalement choisi celui-ci parce qu'au début, lors de ma sélection et de mes recherches, ce site correspondait le mieux à mes attentes.
Alex : Je comprends, après avoir consulté de nombreuses informations de Colin, je me suis également inscrit sur Glassnode et suis devenu membre payant. En effet, je trouve que leurs données sont très riches et que la réactivité est également assez bonne. Alors, parlons de la deuxième question, comme tu l'as mentionné, tu es un trader, et ce qui t'importe, c'est l'aide qu'il apporte à la pratique de l'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, je vais parler du premier point, à savoir la valeur et le principe de l'analyse des données on-chain. Je compte combiner ces deux aspects car c'est en fait assez simple. Dans nos marchés financiers traditionnels, que ce soit pour le trading d'actions, de contrats à terme, d'options sur obligations, voire de biens immobiliers ou de matières premières, le Bitcoin a une différence fondamentale avec eux : il utilise la technologie blockchain. La valeur la plus importante et la plus souvent mise en avant de cette technologie est sa transparence. Toutes les informations concernant les transferts de Bitcoin 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 ne peut influencer l'évolution des prix et les tendances du Bitcoin. Ainsi, lorsque nous étudions les données on-chain, nous regardons l'ensemble du marché, les 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 la direction des flux de capitaux en consolidant toutes les adresses, voir s'ils ont déjà réalisé des profits ou des pertes, leur situation de bénéfice ou de perte, et à quel prix ils ont tendance à 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 ce que je considère comme la plus grande valeur de l'analyse des données on-chain du Bitcoin par rapport aux autres marchés financiers, car les autres marchés ne peuvent pas faire cela.
Alex : C'est vrai que c'est très important. Comme nous faisons des investissements en cryptomonnaie, il faut analyser les fondamentaux de la même manière que lorsque nous regardons des actions ou d'autres produits. Comme vous l'avez dit, les données sur la chaîne sont transparentes, tout le monde peut les observer. Si d'autres investisseurs professionnels regardent les données sur la chaîne et que vous ne le faites pas, c'est comme si vous aviez un atout très important en moins dans vos investissements.
Les défis de l'analyse des données sur la blockchain
Alex : Lorsque vous effectuez une analyse de données sur la chaîne, quels sont selon vous les principaux défis et difficultés que vous pourriez rencontrer ?
Colin : Je pense que cette question est très bien posée, et j'ai l'intention de répondre 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 véritablement systématique. Bien sûr, je ne suis pas allé demander 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, car depuis que je fais du trading, je n'ai pas vraiment 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 découvert et exploré par soi-même. Il existe de nombreux types de données sur la chaîne, et pendant le processus de recherche, ma propre philosophie est d'éclaircir la méthode de calcul et le principe derrière chaque indicateur que j'ai examiné. Cela prend en fait beaucoup de temps, car en voyant un indicateur, il vous donne une formule de calcul, et mon idée est de déduire ce que cette formule de calcul veut vraiment dire et pourquoi elle est conçue de cette manière. Une fois que j'ai compris ces indicateurs, je dois ensuite faire une deuxième chose appelée filtrage. Ceux qui ont de l'expérience dans le développement de stratégies quantitatives ou qui ont étudié des indicateurs savent en fait une chose : la corrélation entre de nombreux indicateurs est très élevée. Une corrélation trop élevée peut poser un problème, car il est facile de générer du bruit dans l'interprétation, ou vous pourriez surinterpréter. Prenons un exemple, supposons que j'ai un système d'évasion de sommet, ce système pourrait avoir 10 signaux numérotés de 1 à 10. Si la corrélation entre les signaux 1 à 4 est trop élevée, cela poserait un problème. Par exemple, si le prix du Bitcoin connaît un certain comportement ou changement aujourd'hui, cela pourrait directement faire clignoter les signaux 1 à 4 en même temps, ce qui est en fait très problématique. Car si leur corrélation...