Conversation avec le trader Murphy : comment l'analyse des données off-chain guide les stratégies de trading

Murphy est un trader spécialisé dans l'analyse des données off-chain. Il a auparavant travaillé dans le marketing du secteur financier et possède une sensibilité unique à l'analyse des données. Il est entré dans le domaine des crypto-monnaies en 2017 et a traversé plusieurs cycles haussiers et baissiers. En 2022, il a commencé à étudier les données off-chain, espérant trouver une méthodologie d'investissement efficace, reproductible et en boucle fermée.

La stratégie de trading de Murphy

Les principales caractéristiques de la stratégie de trading de Murphy :

1. Allocation des fonds : 90 % alloués aux principales cryptomonnaies (BTC, ETH, BNB), 10 % alloués aux altcoins.
2. Rendement attendu : 200%-300%
3. Retraite admissible :
   • Les principales cryptomonnaies n'ont pas de stop loss, un recul de 20%-30% est acceptable
   • Les altcoins chutent de plus de 20 %.
4. Logique de transaction :
   • Choix de timing à long terme, pas de trading de segments ou de haute fréquence
   • Guidage des transactions par l'analyse des données off-chain

Raisons pour lesquelles Murphy a formé cette stratégie :

1. Au cours du dernier cycle, il n'y avait pas de stratégie stable, fortement influencée par les émotions.
2. Contexte de l'industrie financière, spécialisé dans l'analyse des données
3. Personnalité prudente, recherche une haute certitude
4. Les fonds sont des fonds propres, le coût est relativement bas.

Cette stratégie convient à :

1. Investisseur conservateur, recherchant une haute certitude
2. Traders de tendance, principalement avec des devises majeures

Comment Murphy utilise les données off-chain

Murphy juge principalement le fond par les indicateurs suivants :

1. CVDD(Cumulative Value-Days Destroyed) : Dans l'histoire, le prix du BTC n'a jamais efficacement chuté en dessous du CVDD, ce qui permet d'évaluer le prix plancher du marché.

2. RP(Prix Réalisé) et BP(Prix de Solde):

   • RP:off-chain coût moyen de rotation
   • BP: Coût du BTC ajusté pour la valeur temporelle
   • Le prix du BTC est une opportunité d'achat lorsque le marché se stabilise dans le canal entre BP et RP.

3. PSIP(Person Supply in Profit): Proportion de profit dans les jetons en circulation, généralement en dessous de 50 % lors des extrêmes bas de marché baissier.

4. LTH(Long Time Holder) de NUPL et MVRV:

   • Lorsque le NUPL est rouge, cela indique que les détenteurs à long terme capitulent, ce qui signifie qu'il est possible d'acheter.
   • Lorsque le MVRV < 1, cela indique que les détenteurs à long terme subissent une perte moyenne, ce qui représente le creux du marché.

5. Perspective des mineurs:

   • Coût minier : le prix du marché est proche du coût lorsqu'il est au fond.
   • Indice de pulsation minière : une valeur positive indique que des mineurs se sont arrêtés, possibilité d'achat

Murphy considère que la logique centrale de l'analyse des données off-chain est la suivante : la macro-économie domine les attentes, les attentes modifient les émotions, les émotions influencent la relation entre l'offre et la demande, et l'offre et la demande déterminent finalement le prix du BTC. En analysant les facteurs d'offre et de demande reflétés par les données, il est possible de juger des changements de tendance et de guider les décisions de trading.

Comment Murphy détermine le sommet du marché haussier

Murphy considère que les trois indicateurs suivants sont importants pour juger des sommets :

1. MVRV:

   • MVRV > 3 peut commencer à être vendu
   • A terminé la vente lorsque le MVRV est passé de 3 à la hausse puis est redescendu à 3.

2. URPD( Distribution des prix réalisés non dépensés ) :

   • Réfléter la structure des jetons off-chain
   • Plus il y a d'accumulation de jetons, plus le consensus est fort, formant des effets de résistance et de viscosité.
   • Utiliser en conjonction avec d'autres indicateurs pour valider les signaux de sommet

3. Relation offre-demande:

   • L'offre est constituée de détenteurs à long terme (LTH), la demande est constituée de détenteurs à court terme (STH)
   • Lorsque les LTH commencent à réaliser des bénéfices à grande échelle, cela peut être un signal de sommet.

Murphy souligne que le jugement du sommet est plus complexe que celui du fond, nécessitant une analyse combinée de plusieurs données. Un seul indicateur ne peut pas juger avec précision les fluctuations à court terme ou le prix spécifique.

La méthode d'apprentissage de Murphy

Murphy apprend les méthodes d'analyse des données off-chain :

1. Résumer et organiser : Collecter les opinions des analystes nationaux et internationaux, prendre des notes et analyser la logique sous-jacente.
2. Résumé par catégorie : enregistrez les noms, sources, algorithmes, fonctions, classifications, etc. de chaque indicateur dans un tableau Excel.
3. Validation pratique : Utiliser les indicateurs appropriés en fonction des différents scénarios, et corriger continuellement pour améliorer l'efficacité.
4. Test de rétroaction : valider la précision des indicateurs par des tests de rétroaction, résumer les leçons apprises.

Murphy pense que l'analyse des données off-chain n'est pas applicable à :

• Juger les hausses et baisses à court terme
• Analyser le manque de structure UTXO des altcoins ( )
• Prédire le prix spécifique

Les conseils de trading de Murphy

Murphy a résumé les points suivants sur le trading :

1. Arrêtez de compter sur la chance : ne copiez pas aveuglément les exemples de succès des autres.
2. Arrêter de s'émouvoir : éliminer le bruit du marché, analyser les données de manière objective
3. Arrêtez de trader fréquemment : concentrez-vous sur les méthodes de trading que vous maîtrisez.
4. Cesser de dépendre d'une seule source d'information : analyser à partir de plusieurs indicateurs.
5. Arrêtez de prendre des décisions sans recherche : basez-vous sur vos propres recherches, les opinions des autres ne sont que des références.

Murphy conseille aux investisseurs d'élaborer une stratégie de trading adaptée à leur situation personnelle, sans rechercher aveuglément des rendements élevés avec des risques élevés. L'analyse des données off-chain nécessite une accumulation et une pratique à long terme, afin d'améliorer la précision par des vérifications et des corrections continues.