WEB3 Mint To Be - Биткойнв блокчейне данные анализа

Ведущий: Алекс, исследовательский партнер Mint Ventures

Гость: Колин, свободный трейдер, исследователь данных в блокчейне

Время записи: 2025.2.15

Некоторые данные и концепции, упомянутые в этом выпуске подкаста:

Glassnode: популярная платформа для анализа данных в блокчейне, требует оплаты.

Реализованная цена (Realized Price): рассчитывается на основе цены последнего перемещения Биткойна в блокчейне, отражая историческую стоимость Биткойна в блокчейне, подходит для оценки общего состояния прибыли/убытка на рынке.

URPD: реализованное распределение цен. Используется для наблюдения за распределением цен токенов BTC.

RUP (Относительная нереализованная прибыль): относительная нереализованная прибыль. Используется для измерения доли нереализованной прибыли всех держателей токенов Биткойн на рынке по отношению к общей рыночной капитализации.

Cointime True Market Mean Price: индикатор средневзвешенной цены в блокчейне, основанный на системе Cointime Economics, который направлен на более точную оценку долгосрочной стоимости BTC за счет введения "временного веса" Биткойна. В отличие от текущей рыночной цены BTC и реализованной рыночной цены (Realized Price), True Market Mean Price в системе Cointime также учитывает влияние времени, что делает его подходящим для цен в рамках больших циклов BTC.

Shiller ECY: оценочный показатель, предложенный лауреатом Нобелевской премии по экономике Робертом Шиллером, который используется для оценки долгосрочного потенциала доходности фондового рынка и измерения привлекательности акций по сравнению с другими активами. Он является улучшенной версией индекса Шиллера (CAPE) и в основном учитывает влияние процентной ставки.

Заявление: Содержимое этого выпуска подкаста не отражает мнение учреждений, к которым принадлежат наши гости, и упомянутые проекты не являются инвестиционными рекомендациями.

Возможность изучения анализа данных в блокчейне

Алекс: Сегодня у нас в гостях свободный трейдер, исследователь данных в блокчейне Колин. Давайте сначала попросим Колина поздороваться с нашими слушателями.

Колин: Всем привет, сначала спасибо Алекс за приглашение. Когда я получил это приглашение, я был немного удивлён, потому что я сам являюсь безымянным мелким инвестором и не имею каких-либо особых титулов, просто тихо занимаюсь своей торговлей. Меня зовут Колин, я веду аккаунт в социальных сетях под именем Мистер Бэйг, в основном делюсь обучением по данным в блокчейне, анализом текущей рыночной ситуации и некоторыми торговыми концепциями. Я примерно так вижу свою роль: первое — это трейдер, ориентированный на события, я обычно размышляю о торговых стратегиях, основанных на событиях; второе — это аналитик данных в блокчейне, этот аспект также является тем, что я в основном делюсь в социальных сетях; третье — я более консервативен, я называю себя индексным инвестором, я выбираю распределить часть средств в крупные компании на американском фондовом рынке, чтобы с помощью этих средств снизить общий риск волатильности моего портфеля, одновременно сохраняя определённую защиту в общей позиции. Примерно так я вижу свою роль.

Алекс: Спасибо Колину за его само소개. Я пригласил Колина участвовать в программе, потому что увидел его анализ данных о Биткойне в блокчейне в социальных сетях, и это было очень вдохновляюще. Это тема, о которой мы ранее говорили довольно мало, и это также часть, которой мне не хватает в моем собственном разделе. Я прочитал его серию статей и нашел их логичными и содержательными, поэтому я решил его пригласить. Хочу напомнить всем, что сегодня как мои, так и мнения гостей имеют очень сильный субъективный характер, и информация и мнения могут измениться в будущем; разные люди могут по-разному интерпретировать одни и те же данные и показатели. Этот выпуск не является инвестиционной рекомендацией. В программе будут упомянуты некоторые платформы для анализа данных, это просто личное использование и примеры, не являющиеся коммерческой рекомендацией. Программа не получила никакого коммерческого спонсорства от платформ. Давайте перейдем к сути и поговорим об анализе данных о криптоактивах в блокчейне. Как я уже упоминал, Колин является трейдером, так что в каких обстоятельствах ты начал обращаться к анализу данных о криптоактивах в блокчейне?

Колин: Этот вопрос, я думаю, следует разделить на две части. Во-первых, я считаю, что для всех, кто хочет войти или уже вошел в финансовый рынок, включая меня, главной целью должно быть зарабатывание денег, использование прибыли для улучшения качества своей жизни. Поэтому моя философия всегда была неизменной: я учусь тому, что может помочь мне в заработке. Таким образом, я повышаю общую ожидаемую стоимость своей торговой системы, проще говоря, я учусь тому, что может приносить деньги. Во-вторых, в начале я столкнулся с данными в блокчейне совершенно случайно, примерно шесть-семь лет назад, когда я совершенно не понимал, смотрел на одно, на другое. Изучая различные области, я увидел интересные исследовательские теории и захотел их изучить; тогда я также случайно наткнулся на область анализа данных в блокчейне, связанного с Биткойном, и начал изучать и исследовать. Позже, я объединял знания, полученные в других областях, в основном в области разработки количественной торговли, с данными в блокчейне, и разрабатывал некоторые торговые модели, которые в конце концов интегрировал в свою собственную торговую систему.

Алекс: Сколько лет ты уже систематически изучаешь и исследуешь анализ данных в блокчейне с момента, как начал с ним знакомиться?

Колин: Я думаю, что это трудно определить, на самом деле я никогда не изучал это систематически. С тех пор как я впервые столкнулся с этой областью, возможно, много лет назад, я заметил это, но не углубился в изучение, просто прочитал пару статей и узнал об этом. Через некоторое время я снова вернулся и увидел более глубокое содержание, в то время я сосредоточился на исследовании других вещей, но вернувшись сюда, мне это показалось довольно интересным, и я продолжил изучение. У меня не было времени для систематического обучения, просто собирал информацию по крупицам.

Алекс: Понятно, сколько времени у тебя уже уходит на изучение данных в блокчейне и применение их на практике в твоих инвестициях?

Колин: Эта граница довольно трудно определить, но я думаю, что это близко к двум циклам Биткойна... хотя это не совсем два цикла, нужно смотреть, с какого рынка — бычьего или медвежьего — начинать определение. Примерно с 2020 или 2019 года я начал сталкиваться с этим, но тогда не было реального применения, потому что я не решался, в то время я еще не очень хорошо разбирался в этом, но уже начал учиться.

Ценность и принципы анализа данных в блокчейне

Алекс: Понял. Мы обсудим много конкретных концепций, связанных с анализом данных в блокчейне, включая некоторые индексы. Какие платформы для наблюдения за данными в блокчейне ты обычно используешь?

Колин: Я сейчас в основном использую один сайт, это Glassnode. Сначала кратко расскажу, он платный. Есть два уровня подписки, один - профессиональный, довольно дорогой, я помню, что он стоит более 800 долларов в месяц. Второй я немного забыл, он стоит около тридцати с чем-то U до сорока с чем-то U в месяц. Есть еще бесплатная версия, но в бесплатной версии информации на самом деле очень мало. Конечно, кроме Glassnode есть много других, я в конечном итоге выбрал его, потому что изначально, когда я отбирал и исследовал, этот сайт больше всего соответствовал моим предпочтениям.

Алекс: Понял, после того как я посмотрел много информации от Колина, я сам зарегистрировался в Glassnode и стал их платным членом. Действительно, я чувствую, что их данные очень обширные, кроме того, моментальность тоже довольно хорошая. Итак, давайте обсудим второй вопрос, ты только что говорил, что ты трейдер, и для тебя важно, как это помогает в практическом инвестировании. Какова основная ценность анализа данных в блокчейне в твоем инвестировании? Каков принцип, стоящий за этим? Пожалуйста, расскажи нам.

**Колин：**Хорошо. Сначала поговорим о первом, о ценности и принципах анализа данных в блокчейне. Я планирую объединить их в одно, потому что это довольно просто. В наших традиционных финансовых рынках, будь то торговля акциями, фьючерсами, облигациями, опционами, даже недвижимостью или некоторыми сырьевыми товарами, Биткойн имеет одно основное отличие — это использование технологии блокчейна. Самая важная и часто упоминаемая ценность этой технологии — это ее прозрачность. Все эти данные о переводе Биткойнов открыты и прозрачны, поэтому вы можете напрямую в блокчейне видеть, например, что 300 Биткойнов было переведено с одного адреса на другой, это можно проверить в блокчейн-браузере. Хотя я не могу знать, кто стоит за этой строкой адресов, это не важно, потому что на самом деле ни один отдельный субъект не может повлиять на движение цен и тенденции всего Биткойна. Поэтому обычно, когда мы изучаем данные в блокчейне, мы смотрим на общий рынок, его тенденции, на консенсус и поведение сообщества. Даже если я не знаю, кто стоит за тем или иным адресом, я могу проанализировать направления их капиталов, обобщив все адреса, посмотреть, получили ли они прибыль или остановили убытки, каков их уровень прибыли, уровень убытков, к каким ценам они склонны массово покупать Биткойны или какие цены они не предпочитают для покупки Биткойнов; эти данные на самом деле видны. Я считаю, что анализ данных Биткойна в блокчейне имеет наибольшую ценность по сравнению с другими финансовыми рынками, потому что другие рынки не могут сделать это.

Алекс: Действительно, это очень важно. Как и в случае с инвестициями в криптовалюту, мы должны анализировать основные факторы, как это делаем с акциями или другими продуктами. Как вы только что сказали, данные в блокчейне прозрачны, и каждый может их наблюдать. Если другие профессиональные инвесторы смотрят на данные в блокчейне, а вы нет, это будет равносильно тому, что у вас в инвестициях нет одного важного инструмента.

Сложности анализа данных в блокчейне

Алекс: Когда ты на практике занимаешься анализом данных в блокчейне, как ты думаешь, какие основные трудности и вызовы могут возникнуть?

Колин: Я считаю, что вопрос задан очень хорошо, и я собираюсь разделить свой ответ на две части. Первая часть, которую легче решить, связана с обучением, где есть одна довольно сложная точка — это базовые знания. Для большинства людей, включая меня в то время, как я уже упоминал ранее, очень трудно найти действительно систематическое обучение. Конечно, я не спрашивал в оффлайн-формате, есть ли платные курсы такого рода, но даже если бы они были, я бы, вероятно, не решился бы их купить, потому что, занимаясь торговлей до сих пор, мне на самом деле не очень хочется платить за какие-либо курсы. Я никогда не сталкивался с какими-либо систематическими учебными курсами, поэтому мне приходилось самостоятельно все исследовать и изучать. В блокчейне существует много видов данных, и в процессе исследования моя собственная концепция заключается в том, чтобы понять методы расчета и принципы каждого индикатора, который я изучал. Это на самом деле очень времязатратный процесс, потому что, когда вы видите определенный индикатор, он дает вам формулу расчета, и моя идея заключается в том, чтобы выяснить, что стоит за этой формулой, зачем она так спроектирована. После того как я разобрался с этими индикаторами, мне нужно сделать еще одну вещь, которая называется фильтрацией. Если у кого-то есть опыт разработки количественных стратегий или он изучал связанные индикаторы, он, на самом деле, знает одну вещь: корреляция между многими индикаторами очень высокая. Слишком высокая корреляция создает проблему, потому что при интерпретации легко возникают шумы, или вы можете переосмыслить данные. Например, предположим, у меня есть система выхода на пик, эта система может иметь 10 сигналов от 1 до 10. Если корреляция между сигналами с 1 по 4 слишком высока, это может создать проблему. Например, если цена Биткойна сегодня показывает определенное поведение или изменение, это может сразу привести к тому, что 1-4 сигналы одновременно активируются, и это действительно создает беспокойство. Потому что, если их корреляция слишком высока, это неизбежный феномен. Если среди 10 сигналов активированы 4, вы можете сказать, что это опасно, но на самом деле это не совсем разумно, потому что они изначально должны были активироваться. Если вы не разделите их на основе корреляции, это явление очень легко происходит. После того как я изучил каждый индикатор и принципы данных, я могу сразу по формуле расчета понять, насколько они коррелированы, и на основе корреляции я их разделяю. Например, если эти 5 имеют высокую корреляцию, то я немного фильтрую их и в конечном итоге выбираю один или два.

Эта первая часть на самом деле довольно проста.