Người dẫn chương trình: Đối tác nghiên cứu AlexMint Ventures
Khách mời: Colin, Nhà giao dịch tự do, Nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi.
Thời gian ghi hình: 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 nghĩ sâu sắc, làm rõ sự thật, khám phá thực tế và tìm kiếm sự đồng thuận trong thế giới WEB3. Chúng tôi giúp mọi người làm sáng tỏ logic đằng sau các vấn đề nóng, cung cấp cái nhìn thấu suốt về sự kiện và đưa ra nhiều góc nhìn khác nhau.
Tuyên bố: Nội dung mà chúng tôi thảo luận trong tập podcast này không đại diện cho quan điểm của các tổ chức mà các khách mời đang làm việc, các dự án được đề cập cũng không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
Alex: Chương trình hôm nay có một chút đặc biệt, vì trước đây chúng ta đã thảo luận về nhiều chủ đề liên quan đến các lĩnh vực hoặc dự án cụ thể, cũng như trao đổi về những câu chuyện định kỳ, chẳng hạn như chúng ta đã đề cập đến meme trước đây. Nhưng hôm nay, chúng ta sẽ thảo luận về phân tích dữ liệu chuỗi, đặc biệt là phân tích dữ liệu chuỗi của BTC. Chúng ta sẽ xem xét kỹ lưỡng cách thức hoạt động, các chỉ số chính và học hỏi phương pháp của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng tôi 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 tiện cho mọi người hiểu.
Một số chỉ số và khái niệm dữ liệu được đề cập trong podcast này:
Glassnode: một nền tảng phân tích dữ liệu chuỗi thường được sử dụng, cần phải trả phí.
Giá thực hiện (Realized Price): Được tính toán dựa trên giá của Bitcoin tại lần di chuyển cuối cùng trên chuỗi, phản ánh chi phí lịch sử trên chuỗi của Bitcoin, phù hợp để đánh giá trạng thái lợi nhuận/lỗ tổng thể của thị trường.
URPD: Giá phân phối đã được thực hiện. 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 các nhà nắm giữ Bitcoin so với tổng vốn hóa 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 một cách chính xác hơn bằng cách đưa ra "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 trong hệ thống Cointime còn xem xét tác động của thời gian, phù hợp với giá trong các chu kỳ dài của BTC.
Shiller ECY: Chỉ số định giá được đề xuất bởi Robert Shiller, người đoạt giải Nobel Kinh tế, dùng để đánh giá tiềm năng sinh lời 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 PE của Shiller (CAPE), chủ yếu xem xét ảnh hưởng của môi trường lãi suất.
Cơ hội học phân tích dữ liệu trên chuỗi
Alex: Hôm nay chúng tôi mời đến một khách mời là nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi Colin, trước tiên xin mời Colin chào hỏi thính giả của chúng ta.
Colin: Xin chào mọi người, trước tiên tôi xin cảm ơn Alex đã mời tôi. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi có chút ngạc nhiên, vì tôi chỉ là một nhà đầu tư nhỏ không tên tuổi, không có bất kỳ danh hiệu đặc biệt nào, chỉ âm thầm thực hiện giao dịch của mình. Tên tôi là Colin, tôi thường 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 vị cho bản thân: Thứ nhất là nhà giao dịch dựa trên sự kiện, tôi thường suy nghĩ về các chiến lược giao dịch dựa trên sự kiện; Thứ hai là nhà phân tích dữ liệu chuỗi, đây cũng là nội dung chính mà tôi thường chia sẻ; Thứ ba là khá bảo thủ, tôi tự gọi mình là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn 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 của mình, đồng thời duy trì tính phòng thủ nhất định cho toàn bộ vị thế. Đây là cách tôi định vị bản thân.
Alex: Cảm ơn giới thiệu bản thân của Colin. Tôi mời Colin tham gia chương trình vì khi thấy phân tích dữ liệu chuỗi về Bitcoin của anh ấy, tôi thấy rất có cảm hứng. Đây là một chủ đề mà trước đây chúng ta ít nói đến, cũng là phần mà tôi cảm thấy còn thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc loạt bài viết mà anh ấy đã viết và thấy logic rõ ràng, nội dung có giá trị, vì vậy tôi đã mời anh ấy. Cần nhắc mọi người rằng, hôm nay dù là quan điểm của tôi hay của khách mời, đều mang tính chủ quan mạnh mẽ, và thông tin cũng như quan điểm có thể thay đổi trong tương lai, người khác nhau có thể có những cách giải thích khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của chương này không phải là lời khuyên đầu tư. Chương trình sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ nhằm chia sẻ và ví dụ cá nhân, không phải là khuyến nghị thương mại. Chương trình không nhận được bất kỳ tài trợ thương mại nào từ nền tảng nào. Chúng ta vào vấn đề chính, hãy nói về phân tích dữ liệu chuỗi của tài sản tiền điện tử. Vừa rồi đã nói đến Colin là một trader, vậy bạn đã bắt đầu tiếp cận và học phân tích dữ liệu chuỗi của tài sản tiền điện tử trong hoàn cảnh nào?
Colin: Vấn đề này tôi nghĩ nên chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi cho rằng bất kỳ ai xung quanh tôi, miễn là họ muốn bước vào hoặc đã bước 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, quan điểm của tôi luôn nhất quán, đó là học những gì có thể giúp tôi tăng lợi nhuận. Bằng cách này, tôi nâng cao kỳ vọng tổng thể của hệ thống giao dịch của mình, nói một cách đơn giản là học những gì có thể kiếm tiền. Phần thứ hai, ban đầu tôi tiếp xúc với dữ liệu trên chuỗi hoàn toàn chỉ là một sự tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, lúc đó tôi hoàn toàn không hiểu, chỉ nhìn qua 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 hỏi, lúc đó tôi cũng tình cờ thấy rằng Bitcoin có một lĩnh vực gọi là phân tích dữ liệu trên chuỗi, tôi bắt đầu học hỏi và nghiên cứu. Khi học đến giai đoạn cuối, tôi kết hợp kiến thức học được ở các lĩnh vực khác, chủ yếu là phần phát triển giao dịch định lượng, kết hợp nó vào dữ liệu trên chuỗi và phát triển một số mô hình giao dịch, cuối cùng đưa những mô hình này vào hệ thống giao dịch của riêng tôi.
Alex: Vậy bạn đã chính thức tiếp xúc với phân tích dữ liệu trên chuỗi được bao lâu rồi, và bạn đã học và nghiên cứu một cách có hệ thống khoảng bao nhiêu năm?
Colin: Tôi nghĩ điều này khó định nghĩa, thực ra tôi chưa bao giờ học một cách có hệ thống. Bởi vì từ trước đến nay, tôi đã gặp phải một vấn đề, đó là tôi hoàn toàn không thấy bất kỳ giáo dục có hệ thống nào. Khi tôi lần đầu nhìn thấy lĩnh vực này, có thể thực sự là cách đây vài năm, lúc đó tôi đã nhận thấy, nhưng không nghiên cứu sâu, chỉ đọc vài bài viết và biết về điều này. Sau một thời gian, tôi lại trở lại và 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 tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập có hệ thống, chỉ là lắp ghép từng phần.
Alex: Hiểu rồi, vậy từ khi nào bạn học dữ liệu trên chuỗi đến khi áp dụng nó vào thực tế đầu tư của mình, điều này đã kéo dài khoảng bao lâu rồi?
Colin: Ranh giới này khá khó để xác định, nhưng tôi nghĩ gần với hai chu kỳ Bitcoin... cũng không thể tính là hai chu kỳ, phải xem bạn bắt đầu định nghĩa từ thị trường bò hay thị trường gấu. Khoảng từ năm 2020, 2019 trở đi, tôi bắt đầu tiếp cận, nhưng lúc đó chưa có ứng dụng thực tế, vì tôi không dám, lúc đó tôi vẫn chưa quen với thứ này, nhưng đã bắt đầu học.
Giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu trên chuỗi
Alex: Hiểu rồi. Chúng ta sẽ nói về nhiều khái niệm cụ thể liên quan đến phân tích dữ liệu trên chuỗi, bao gồm một số chỉ số. Những nền tảng quan sát dữ liệu trên chuỗi mà bạn thường sử dụng là gì?
Colin: Hiện tại tôi chủ yếu sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để nói một cách đơn giản, trang này cần phải trả phí. Có hai cấp độ phí, một là phiên bản chuyên nghiệp khá đắt, tôi nhớ là hơn 800 đô la Mỹ 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 có thể xem được trong phiên bản miễn phí thực sự rất ít. Tất nhiên, ngoài Glassnode còn rất nhiều cái khác, nhưng cuối cùng tôi chọn nó vì lúc đầu trong quá trình lọc và nghiên cứu, trang web này rất phù hợp với sở thích của tôi.
Alex: Hiểu rồi, sau khi xem nhiều thông tin của Colin, tôi cũng đã đăng ký Glassnode và trở thành thành 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 cùng nói về vấn đề thứ hai, vừa rồi bạn có nói rằng bạn là một trader, bạn chú trọng vào sự giúp đỡ 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. Trước tiên tôi sẽ nói về điều đầu tiên, đó là giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu trên chuỗi. Hai điều này tôi định kết hợp lại 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, trái phiếu quyền chọn, thậm chí là bất động sản, hoặc một số nguyên vật liệu, Bitcoin có một sự khác biệt cơ bản với chúng, đó là nó sử dụng công nghệ blockchain. Giá trị quan trọng nhất và thường được mọi người nhắc đến của công nghệ này chính là tính minh bạch của nó. Tất cả thông tin chuyển nhượng Bitcoin đều công khai và minh bạch, vì vậy bạn có thể thấy trực tiếp trên chuỗi rằng ví dụ như 300 Bitcoin đã được chuyển từ một địa chỉ sang một địa chỉ khác, điều này có thể được kiểm tra trên trình duyệt blockchain. Mặc dù tôi không thể biết ai đứng sau chuỗi địa chỉ này, nhưng điều đó không quan trọng, vì thực tế không có bất kỳ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng giá cả và xu hướng chung của Bitcoin. Vì vậy, thông thường khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi, chúng ta nhìn vào toàn bộ thị trường, nhìn vào xu hướng của nó, nhìn vào 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, nhưng tôi có thể thông qua tổng hợp tất cả các địa chỉ để phân tích dòng chảy của các đồng tiền này, xem họ đã chốt lời hay cắt lỗ chưa, tình trạng lợi nhuận của họ như thế nào, tình trạng thua lỗ ra sao, họ có xu hướng mua Bitcoin với số lượng lớn ở mức giá nào hoặc họ không thích mua Bitcoin ở mức giá nào, những dữ liệu này thực sự đều có thể nhìn thấy. Đây là điều tôi cho rằng phân tích dữ liệu trên chuỗi Bitcoin có giá trị lớn nhất so với các thị trường tài chính khác, vì các thị trường khác không thể làm được điều này.
Alex: Thật sự điều này rất quan trọng. Giống như khi chúng ta đầu tư vào tiền điện tử, cũng như khi chúng ta xem xét cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác, chúng ta cũng cần phân tích các yếu tố cơ bản. Như bạn vừa nói, dữ liệu trên chuỗi là minh bạch, mọi người đều có thể quan sát. Nếu những nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu trên chuỗi, còn bạn thì không, thì điều đó tương đương với việc bạn thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.
Những khó khăn trong phân tích dữ liệu trên chuỗi
Alex: Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu trên chuỗi trong thực tế, bạn nghĩ rằng khó khăn và thách thức chính có thể là gì?
Colin: Tôi nghĩ câu hỏi này rất hay, tôi dự định sẽ trả lời theo hai phần. Phần đầu tiên là dễ giải quyết hơn, đó là một điểm khó khăn trong việc học, đó là kiến thức cơ bản. Đối với đa số mọi người, bao gồm cả tôi lúc đó, như tôi đã đề cập trước đó, rất khó để tìm được một chương trình giảng dạy thực sự hệ thống. Tất nhiên, tôi không hỏi offline xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có, tôi cũng không dám mua, vì từ khi tôi bắt đầu giao dịch đến giờ, tôi thực sự không muốn trả tiền để mua một số khóa học. Tôi chưa từng tiếp xúc với bất kỳ khóa học giảng dạy hệ thống nào, vì vậy thực sự mọi nội dung đều phải tự mình khai thác và khám phá. Có rất nhiều loại dữ liệu trên chuỗi, trong quá trình nghiên cứu, quan điểm của tôi là sẽ làm rõ cách tính toán và nguyên lý đằng sau từng chỉ số mà tôi đã xem qua. Thực sự đây là một quá trình rất tốn thời gian, bởi vì chỉ cần nhìn vào một chỉ số nào đó, nó sẽ cho bạn một công thức tính toán, suy nghĩ của tôi là điều tra xem công thức tính toán đó đang nghĩ gì, tại sao nó lại được thiết kế như vậy. Sau khi làm rõ những chỉ số này, tôi còn phải làm một việc thứ hai gọi là lọc. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu các chỉ số thì thực sự sẽ biết một điều, đó là sự tương quan của nhiều chỉ số là rất cao. Sự tương quan quá cao sẽ gây ra một vấn đề, đó là trong việc phán đoán, rất dễ phát sinh nhiễu, hoặc bạn sẽ quá giải thích. Ví dụ như hôm nay tôi có một hệ thống thoát đỉnh, hệ thống thoát đỉnh này có thể có 10 tín hiệu từ số 1 đến số 10, giả sử nếu sự tương quan của số 1 đến số 4 quá cao, sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ, giá Bitcoin hôm nay xảy ra một hành vi hoặc thay đổi nào đó, nó có thể ngay lập tức khiến cho số 1 đến số 4 cùng sáng đèn, điều này thực sự rất rắc rối. Bởi vì nếu chúng có sự tương quan.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Chuyên gia phân tích dữ liệu on-chain tiết lộ các chỉ số và phương pháp cần thiết để đầu tư BTC
Nội dung
Người dẫn chương trình: Đối tác nghiên cứu AlexMint Ventures
Khách mời: Colin, Nhà giao dịch tự do, Nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi.
Thời gian ghi hình: 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 nghĩ sâu sắc, làm rõ sự thật, khám phá thực tế và tìm kiếm sự đồng thuận trong thế giới WEB3. Chúng tôi giúp mọi người làm sáng tỏ logic đằng sau các vấn đề nóng, cung cấp cái nhìn thấu suốt về sự kiện và đưa ra nhiều góc nhìn khác nhau.
Tuyên bố: Nội dung mà chúng tôi thảo luận trong tập podcast này không đại diện cho quan điểm của các tổ chức mà các khách mời đang làm việc, các dự án được đề cập cũng không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
Alex: Chương trình hôm nay có một chút đặc biệt, vì trước đây chúng ta đã thảo luận về nhiều chủ đề liên quan đến các lĩnh vực hoặc dự án cụ thể, cũng như trao đổi về những câu chuyện định kỳ, chẳng hạn như chúng ta đã đề cập đến meme trước đây. Nhưng hôm nay, chúng ta sẽ thảo luận về phân tích dữ liệu chuỗi, đặc biệt là phân tích dữ liệu chuỗi của BTC. Chúng ta sẽ xem xét kỹ lưỡng cách thức hoạt động, các chỉ số chính và học hỏi phương pháp của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng tôi 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 tiện cho mọi người hiểu.
Một số chỉ số và khái niệm dữ liệu được đề cập trong podcast này:
Glassnode: một nền tảng phân tích dữ liệu chuỗi thường được sử dụng, cần phải trả phí.
Giá thực hiện (Realized Price): Được tính toán dựa trên giá của Bitcoin tại lần di chuyển cuối cùng trên chuỗi, phản ánh chi phí lịch sử trên chuỗi của Bitcoin, phù hợp để đánh giá trạng thái lợi nhuận/lỗ tổng thể của thị trường.
URPD: Giá phân phối đã được thực hiện. 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 các nhà nắm giữ Bitcoin so với tổng vốn hóa 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 một cách chính xác hơn bằng cách đưa ra "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 trong hệ thống Cointime còn xem xét tác động của thời gian, phù hợp với giá trong các chu kỳ dài của BTC.
Shiller ECY: Chỉ số định giá được đề xuất bởi Robert Shiller, người đoạt giải Nobel Kinh tế, dùng để đánh giá tiềm năng sinh lời 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 PE của Shiller (CAPE), chủ yếu xem xét ảnh hưởng của môi trường lãi suất.
Cơ hội học phân tích dữ liệu trên chuỗi
Alex: Hôm nay chúng tôi mời đến một khách mời là nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi Colin, trước tiên xin mời Colin chào hỏi thính giả của chúng ta.
Colin: Xin chào mọi người, trước tiên tôi xin cảm ơn Alex đã mời tôi. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi có chút ngạc nhiên, vì tôi chỉ là một nhà đầu tư nhỏ không tên tuổi, không có bất kỳ danh hiệu đặc biệt nào, chỉ âm thầm thực hiện giao dịch của mình. Tên tôi là Colin, tôi thường 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 vị cho bản thân: Thứ nhất là nhà giao dịch dựa trên sự kiện, tôi thường suy nghĩ về các chiến lược giao dịch dựa trên sự kiện; Thứ hai là nhà phân tích dữ liệu chuỗi, đây cũng là nội dung chính mà tôi thường chia sẻ; Thứ ba là khá bảo thủ, tôi tự gọi mình là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn 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 của mình, đồng thời duy trì tính phòng thủ nhất định cho toàn bộ vị thế. Đây là cách tôi định vị bản thân.
Alex: Cảm ơn giới thiệu bản thân của Colin. Tôi mời Colin tham gia chương trình vì khi thấy phân tích dữ liệu chuỗi về Bitcoin của anh ấy, tôi thấy rất có cảm hứng. Đây là một chủ đề mà trước đây chúng ta ít nói đến, cũng là phần mà tôi cảm thấy còn thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc loạt bài viết mà anh ấy đã viết và thấy logic rõ ràng, nội dung có giá trị, vì vậy tôi đã mời anh ấy. Cần nhắc mọi người rằng, hôm nay dù là quan điểm của tôi hay của khách mời, đều mang tính chủ quan mạnh mẽ, và thông tin cũng như quan điểm có thể thay đổi trong tương lai, người khác nhau có thể có những cách giải thích khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của chương này không phải là lời khuyên đầu tư. Chương trình sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ nhằm chia sẻ và ví dụ cá nhân, không phải là khuyến nghị thương mại. Chương trình không nhận được bất kỳ tài trợ thương mại nào từ nền tảng nào. Chúng ta vào vấn đề chính, hãy nói về phân tích dữ liệu chuỗi của tài sản tiền điện tử. Vừa rồi đã nói đến Colin là một trader, vậy bạn đã bắt đầu tiếp cận và học phân tích dữ liệu chuỗi của tài sản tiền điện tử trong hoàn cảnh nào?
Colin: Vấn đề này tôi nghĩ nên chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi cho rằng bất kỳ ai xung quanh tôi, miễn là họ muốn bước vào hoặc đã bước 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, quan điểm của tôi luôn nhất quán, đó là học những gì có thể giúp tôi tăng lợi nhuận. Bằng cách này, tôi nâng cao kỳ vọng tổng thể của hệ thống giao dịch của mình, nói một cách đơn giản là học những gì có thể kiếm tiền. Phần thứ hai, ban đầu tôi tiếp xúc với dữ liệu trên chuỗi hoàn toàn chỉ là một sự tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, lúc đó tôi hoàn toàn không hiểu, chỉ nhìn qua 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 hỏi, lúc đó tôi cũng tình cờ thấy rằng Bitcoin có một lĩnh vực gọi là phân tích dữ liệu trên chuỗi, tôi bắt đầu học hỏi và nghiên cứu. Khi học đến giai đoạn cuối, tôi kết hợp kiến thức học được ở các lĩnh vực khác, chủ yếu là phần phát triển giao dịch định lượng, kết hợp nó vào dữ liệu trên chuỗi và phát triển một số mô hình giao dịch, cuối cùng đưa những mô hình này vào hệ thống giao dịch của riêng tôi.
Alex: Vậy bạn đã chính thức tiếp xúc với phân tích dữ liệu trên chuỗi được bao lâu rồi, và bạn đã học và nghiên cứu một cách có hệ thống khoảng bao nhiêu năm?
Colin: Tôi nghĩ điều này khó định nghĩa, thực ra tôi chưa bao giờ học một cách có hệ thống. Bởi vì từ trước đến nay, tôi đã gặp phải một vấn đề, đó là tôi hoàn toàn không thấy bất kỳ giáo dục có hệ thống nào. Khi tôi lần đầu nhìn thấy lĩnh vực này, có thể thực sự là cách đây vài năm, lúc đó tôi đã nhận thấy, nhưng không nghiên cứu sâu, chỉ đọc vài bài viết và biết về điều này. Sau một thời gian, tôi lại trở lại và 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 tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập có hệ thống, chỉ là lắp ghép từng phần.
Alex: Hiểu rồi, vậy từ khi nào bạn học dữ liệu trên chuỗi đến khi áp dụng nó vào thực tế đầu tư của mình, điều này đã kéo dài khoảng bao lâu rồi?
Colin: Ranh giới này khá khó để xác định, nhưng tôi nghĩ gần với hai chu kỳ Bitcoin... cũng không thể tính là hai chu kỳ, phải xem bạn bắt đầu định nghĩa từ thị trường bò hay thị trường gấu. Khoảng từ năm 2020, 2019 trở đi, tôi bắt đầu tiếp cận, nhưng lúc đó chưa có ứng dụng thực tế, vì tôi không dám, lúc đó tôi vẫn chưa quen với thứ này, nhưng đã bắt đầu học.
Giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu trên chuỗi
Alex: Hiểu rồi. Chúng ta sẽ nói về nhiều khái niệm cụ thể liên quan đến phân tích dữ liệu trên chuỗi, bao gồm một số chỉ số. Những nền tảng quan sát dữ liệu trên chuỗi mà bạn thường sử dụng là gì?
Colin: Hiện tại tôi chủ yếu sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để nói một cách đơn giản, trang này cần phải trả phí. Có hai cấp độ phí, một là phiên bản chuyên nghiệp khá đắt, tôi nhớ là hơn 800 đô la Mỹ 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 có thể xem được trong phiên bản miễn phí thực sự rất ít. Tất nhiên, ngoài Glassnode còn rất nhiều cái khác, nhưng cuối cùng tôi chọn nó vì lúc đầu trong quá trình lọc và nghiên cứu, trang web này rất phù hợp với sở thích của tôi.
Alex: Hiểu rồi, sau khi xem nhiều thông tin của Colin, tôi cũng đã đăng ký Glassnode và trở thành thành 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 cùng nói về vấn đề thứ hai, vừa rồi bạn có nói rằng bạn là một trader, bạn chú trọng vào sự giúp đỡ 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. Trước tiên tôi sẽ nói về điều đầu tiên, đó là giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu trên chuỗi. Hai điều này tôi định kết hợp lại 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, trái phiếu quyền chọn, thậm chí là bất động sản, hoặc một số nguyên vật liệu, Bitcoin có một sự khác biệt cơ bản với chúng, đó là nó sử dụng công nghệ blockchain. Giá trị quan trọng nhất và thường được mọi người nhắc đến của công nghệ này chính là tính minh bạch của nó. Tất cả thông tin chuyển nhượng Bitcoin đều công khai và minh bạch, vì vậy bạn có thể thấy trực tiếp trên chuỗi rằng ví dụ như 300 Bitcoin đã được chuyển từ một địa chỉ sang một địa chỉ khác, điều này có thể được kiểm tra trên trình duyệt blockchain. Mặc dù tôi không thể biết ai đứng sau chuỗi địa chỉ này, nhưng điều đó không quan trọng, vì thực tế không có bất kỳ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng giá cả và xu hướng chung của Bitcoin. Vì vậy, thông thường khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi, chúng ta nhìn vào toàn bộ thị trường, nhìn vào xu hướng của nó, nhìn vào 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, nhưng tôi có thể thông qua tổng hợp tất cả các địa chỉ để phân tích dòng chảy của các đồng tiền này, xem họ đã chốt lời hay cắt lỗ chưa, tình trạng lợi nhuận của họ như thế nào, tình trạng thua lỗ ra sao, họ có xu hướng mua Bitcoin với số lượng lớn ở mức giá nào hoặc họ không thích mua Bitcoin ở mức giá nào, những dữ liệu này thực sự đều có thể nhìn thấy. Đây là điều tôi cho rằng phân tích dữ liệu trên chuỗi Bitcoin có giá trị lớn nhất so với các thị trường tài chính khác, vì các thị trường khác không thể làm được điều này.
Alex: Thật sự điều này rất quan trọng. Giống như khi chúng ta đầu tư vào tiền điện tử, cũng như khi chúng ta xem xét cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác, chúng ta cũng cần phân tích các yếu tố cơ bản. Như bạn vừa nói, dữ liệu trên chuỗi là minh bạch, mọi người đều có thể quan sát. Nếu những nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu trên chuỗi, còn bạn thì không, thì điều đó tương đương với việc bạn thiếu một vũ khí rất quan trọng trong đầu tư.
Những khó khăn trong phân tích dữ liệu trên chuỗi
Alex: Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu trên chuỗi trong thực tế, bạn nghĩ rằng khó khăn và thách thức chính có thể là gì?
Colin: Tôi nghĩ câu hỏi này rất hay, tôi dự định sẽ trả lời theo hai phần. Phần đầu tiên là dễ giải quyết hơn, đó là một điểm khó khăn trong việc học, đó là kiến thức cơ bản. Đối với đa số mọi người, bao gồm cả tôi lúc đó, như tôi đã đề cập trước đó, rất khó để tìm được một chương trình giảng dạy thực sự hệ thống. Tất nhiên, tôi không hỏi offline xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có, tôi cũng không dám mua, vì từ khi tôi bắt đầu giao dịch đến giờ, tôi thực sự không muốn trả tiền để mua một số khóa học. Tôi chưa từng tiếp xúc với bất kỳ khóa học giảng dạy hệ thống nào, vì vậy thực sự mọi nội dung đều phải tự mình khai thác và khám phá. Có rất nhiều loại dữ liệu trên chuỗi, trong quá trình nghiên cứu, quan điểm của tôi là sẽ làm rõ cách tính toán và nguyên lý đằng sau từng chỉ số mà tôi đã xem qua. Thực sự đây là một quá trình rất tốn thời gian, bởi vì chỉ cần nhìn vào một chỉ số nào đó, nó sẽ cho bạn một công thức tính toán, suy nghĩ của tôi là điều tra xem công thức tính toán đó đang nghĩ gì, tại sao nó lại được thiết kế như vậy. Sau khi làm rõ những chỉ số này, tôi còn phải làm một việc thứ hai gọi là lọc. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu các chỉ số thì thực sự sẽ biết một điều, đó là sự tương quan của nhiều chỉ số là rất cao. Sự tương quan quá cao sẽ gây ra một vấn đề, đó là trong việc phán đoán, rất dễ phát sinh nhiễu, hoặc bạn sẽ quá giải thích. Ví dụ như hôm nay tôi có một hệ thống thoát đỉnh, hệ thống thoát đỉnh này có thể có 10 tín hiệu từ số 1 đến số 10, giả sử nếu sự tương quan của số 1 đến số 4 quá cao, sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ, giá Bitcoin hôm nay xảy ra một hành vi hoặc thay đổi nào đó, nó có thể ngay lập tức khiến cho số 1 đến số 4 cùng sáng đèn, điều này thực sự rất rắc rối. Bởi vì nếu chúng có sự tương quan.