WEB3 Mint To Be - Bitcoin on-chain dữ liệu phân tích

Người dẫn chương trình: Alex, Đối tác nghiên cứu của Mint Ventures

Khách mời: Colin, nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi

Thời gian ghi âm: 2025.2.15

Một số chỉ số và khái niệm dữ liệu được đề cập trong podcast này:

Glassnode: một nền tảng phân tích dữ liệu on-chain phổ biến, cần phải trả phí.

Giá đã thực hiện (Realized Price): Được tính toán dựa trên giá trọng số tại lần di chuyển trên chuỗi cuối cùng của Bitcoin, phản ánh chi phí lịch sử trên chuỗi của Bitcoin, phù hợp để đánh giá trạng thái lợi nhuận/thua lỗ tổng thể của thị trường.

URPD：Phân phối giá đã 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. Dùng để đo lường tỷ lệ lợi nhuận chưa thực hiện của tất cả người nắm giữ Bitcoin so với tổng giá trị thị trường.

Cointime True Market Mean Price: Một chỉ số giá trung bình trên chuỗi dựa trên hệ thống Cointime Economics, nhằm mục đích đánh giá chính xác hơn giá trị dài hạn của BTC bằng cách giới thiệu "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 dưới hệ thống Cointime còn xem xét tác động của thời gian, phù hợp với giá trong chu kỳ dài hạn của BTC.

Shiller ECY: Chỉ số định giá do nhà kinh tế học đoạt giải Nobel Robert Shiller đề xuất, dùng để đánh giá tiềm năng lợi nhuận 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 P/E của Shiller (CAPE), chủ yếu xem xét tác động của môi trường lãi suất.

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 của chúng tôi đang làm việc, các dự án được đề cập cũng không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.

Cơ hội học tập phân tích dữ liệu on-chain

**Alex：**Hôm nay khách mời của chúng tôi là nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain Colin, trước tiên hãy để Colin chào khán giả của chúng ta.

**Colin：**Xin chào mọi người, trước tiên cảm ơn Alex đã mời tôi. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi có chút ngạc nhiên, vì tôi là một nhà đầu tư nhỏ không tên tuổi, cũng không có danh hiệu gì đặc biệt, chỉ lặng lẽ thực hiện giao dịch của mình. Tên tôi là Colin, tôi điều hành một tài khoản trên mạng xã hội có tên là Mr. 贝格, thường chia sẻ một số bài học về dữ liệu on-chain, phân tích tình hình thị trường hiện tại, và một số khái niệm giao dịch. Tôi tự định hình mình với ba vai trò: đầu tiên là một nhà giao dịch dựa trên sự kiện, tôi thường suy nghĩ về các chiến lược giao dịch dựa trên sự kiện; thứ hai là một nhà phân tích dữ liệu on-chain, phần này cũng là nội dung tôi thường chia sẻ trên mạng xã hội; thứ ba là một người bảo thủ, tôi tự gọi mình là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn cách phân bổ một phần vốn vào chỉ số thị trường Mỹ, thông qua phần vốn này để đầu tư nhằm giảm beta và giảm thiểu sự biến động tổng thể của tài sản, đồng thời giữ cho toàn bộ vị thế có tính phòng thủ nhất định. Đó là cách tôi định hình bản thân.

**Alex：**Cảm ơn Colin đã giới thiệu bản thân. Tôi mời Colin tham gia chương trình vì đã thấy phân tích dữ liệu on-chain về Bitcoin của anh ấy trên mạng xã hội, rất đáng để suy nghĩ. Đây là một chủ đề mà chúng ta thường ít nói đến trước đây, và cũng là phần mà tôi thiếu trong lĩnh vực của mình. Tôi đã đọc loạt bài viết của anh ấy và thấy logic rõ ràng, có nội dung thực sự, vì vậy tôi đã quyết định mời anh ấy. Tôi muốn nhắc mọi người rằng, hôm nay cả quan điểm của tôi và của khách mời đều mang tính chủ quan rất cao, và thông tin cũng như quan điểm có thể thay đổi trong tương lai, những người khác nhau có thể có cách hiểu khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung của tập này không được coi là lời khuyên đầu tư. Chương trình sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ nhằm mục đích chia sẻ và ví dụ cho cá nhân, không phải là khuyến nghị thương mại. Chương trình không nhận được bất kỳ khoản tài trợ thương mại nào từ các nền tảng. Chúng ta đi vào chủ đề chính, hãy cùng nói về phân tích dữ liệu on-chain của tài sản crypto. Vừa rồi nói đến Colin là một nhà giao dịch, vậy bạn bắt đầu tiếp cận và học phân tích dữ liệu on-chain về tài sản crypto trong hoàn cảnh nào?

Colin： Tôi nghĩ vấn đề này nên được chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi cho rằng bất kỳ ai xung quanh, miễn là họ muốn tham gia hoặc đã tham gia 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, nguyên tắc của tôi luôn nhất quán, đó là học bất cứ điều gì có thể giúp tôi tăng lợi nhuận. Bằng cách này, tôi nâng cao giá trị kỳ vọng của toàn bộ hệ thống giao dịch của mình, nói đơn giản là học những gì có thể kiếm tiền. Phần thứ hai, ban đầu tiếp xúc với dữ liệu on-chain hoàn toàn là tình cờ, khoảng sáu bảy năm trước, lúc đó tôi hoàn toàn không hiểu gì, chỉ xem cái này cái kia. Trong quá trình khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy một số lý thuyết nghiên cứu rất thú vị và muốn học, hồi đó cũng tình cờ thấy Bitcoin có một lĩnh vực gọi là phân tích dữ liệu on-chain, tôi bắt đầu học và nghiên cứu. Đến giai đoạn sau, tôi sẽ kết hợp kiến thức học được từ các lĩnh vực khác, chủ yếu là phần phát triển giao dịch định lượng, kết hợp nó với dữ liệu on-chain, rồi phát triển một số mô hình giao dịch, cuối cùng tích hợp những mô hình này vào hệ thống giao dịch của riêng tôi.

**Alex：**Vậy bạn đã chính thức bắt đầu tiếp xúc với phân tích dữ liệu on-chain đến nay, việc học tập và nghiên cứu một cách có hệ thống đã diễn ra khoảng bao nhiêu năm rồi nhỉ?

**Colin：**Tôi nghĩ điều này không dễ định nghĩa, thực ra tôi chưa bao giờ học một cách hệ thống. Bởi vì từ trước đến nay, tôi đã gặp phải một vấn đề là tôi hoàn toàn không thấy bất kỳ bài giảng nào có hệ thống. Khi tôi lần đầu tiên thấy lĩnh vực này, có lẽ đã cách đây vài năm, lúc đó tôi đã phát hiện ra, nhưng không nghiên cứu sâu, chỉ đọc hai ba bài viết để biết về điều này. Sau một thời gian, tôi lại quay lại thấy một số nội dung sâu hơn, lúc đó tôi đang tập trung nghiên cứu những thứ khác, rồi quay lại đây, thấy cái này khá thú vị, tôi tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập một cách hệ thống, chỉ là ghép nối lại như vậy.

**Alex：**Hiểu rồi, vậy bạn đã từ việc học dữ liệu on-chain đến áp dụng nó vào thực tế đầu tư của mình khoảng bao lâu rồi?

**Colin：**Ranh giới này khá khó để xác định, nhưng tôi nghĩ gần giống như chu kỳ của hai đợt Bitcoin...... cũng không thể gọi là hai đợt, phải xem bạn bắt đầu định nghĩa từ thị trường bò hay thị trường gấu. Khoảng từ 2020, 2019 bắt đầu tiếp xúc, nhưng lúc đó chưa có ứng dụng thực tế, vì tôi không dám, lúc đó tôi vẫn chưa quen với cái này, nhưng đã bắt đầu học.

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

**Alex：**Hiểu. Chúng ta sẽ thảo luận về nhiều khái niệm cụ thể liên quan đến phân tích dữ liệu on-chain, bao gồm một số chỉ số. Những nền tảng quan sát dữ liệu on-chain mà bạn thường sử dụng là gì?

**Colin：**Hiện tại tôi chủ yếu sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để nói đơn giản, nó là một dịch vụ mất phí. Có hai cấp độ trả phí, một cấp độ chuyên nghiệp đắt hơn, tôi nhớ một tháng khoảng hơn 800 đô la. Cấp độ thứ hai thì tôi hơi quên, một tháng khoảng ba mươi mấy U đến bốn mươi mấy U. Nó cũng có một phiên bản miễn phí, nhưng thông tin có thể xem được trên phiên bản miễn phí thực sự rất ít. Tất nhiên ngoài Glassnode còn rất nhiều trang khác, nhưng tôi cuối cùng chọn nó vì lúc đầu khi lọc và nghiên cứu, trang web này phù hợp với sở thích của tôi nhất.

**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 thời gian thực cũng khá tốt. Vậy chúng ta hãy nói về vấn đề thứ hai, vừa rồi bạn có nói rằng bạn là một nhà giao dịch, bạn coi trọng sự hỗ trợ của nó trong thực chiến đầu tư. Vậy giá trị cốt lõi của phân tích dữ liệu on-chain trong đầu tư của bạn là gì? Nguyên lý đằng sau đó 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 on-chain. Tôi dự định kết hợp hai điều này 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, quyền chọn trái phiếu, thậm chí bất động sản, hoặc một số nguyên liệu cơ bản, Bitcoin có một sự khác biệt cơ bản với chúng, đó là nó áp dụng công nghệ blockchain. Giá trị quan trọng nhất và thường được mọi người nhắc đến của công nghệ này là tính minh bạch. Tất cả các thông tin chuyển nhượng của Bitcoin đều công khai và minh bạch, vì vậy bạn có thể trực tiếp xem trên on-chain ví dụ như 300 Bitcoin được chuyển từ một địa chỉ sang một địa chỉ khác, điều này có thể được tra cứu 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 sự không có bất kỳ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng giá cả và xu hướng của toàn bộ Bitcoin. Vì vậy, thông thường, khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu on-chain, chúng ta nhìn vào tổng thể của thị trường, xem xu hướng của nó, xem 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 mã thông báo này, xem họ đã chốt lời hay dừng lỗ, tình trạng lợi nhuận của họ như thế nào, tình trạng thua lỗ của họ ra sao, họ có xu hướng mua vào Bitcoin với mức giá nào nhiều hay họ không thích mua vào Bitcoin ở mức giá nào, tất cả những dữ liệu này thực sự đều có thể thấy được. Đây là giá trị lớn nhất mà tôi nghĩ phân tích dữ liệu on-chain của Bitcoin mang lại so với các thị trường tài chính khác, vì các thị trường khác không thể làm được điều này.

**Alex：**Quả thật điều này rất quan trọng. Như chúng ta đầu tư vào tiền điện tử, cũng giống như khi chúng ta xem cổ phiếu hoặc các sản phẩm khác, cũng cần phải phân tích căn bản. Giống như bạn vừa nói, dữ liệu on-chain là minh bạch, ai cũng có thể quan sát. Nếu các nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu on-chain, còn bạn thì không, thì đó giống như bạn có ít hơn một vũ khí quan trọng trong việc đầu tư.

khó khăn trong phân tích dữ liệu on-chain

**Alex：**Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu trên chuỗi trong thực tế, bạn nghĩ rằng những khó khăn và thách thức chính có thể là gì?

**Colin：**Tôi thấy câu hỏi này rất hay, tôi định chia thành hai phần để trả lời. Phần đầu tiên là vấn đề khá dễ giải quyết, đó là điểm khó khăn trong việc học, chính là kiến thức cơ bản. Đối với hầu hết mọi người, bao gồm cả tôi lúc đó, vì tôi đã đề cập trước đó, rất khó để tìm một phương pháp giảng dạy thực sự hệ thống. Dĩ nhiên, tôi không đi hỏi xem có những khóa học trả phí nào như vậy hay không, nhưng nếu có, có lẽ tôi cũng không dám mua, vì từ khi tôi bắt đầu giao dịch đến nay, tôi thực sự không chi tiền để mua những khóa học. Tôi chưa bao giờ tiếp xúc với bất kỳ khóa học giảng dạy hệ thống nào, vì vậy thực sự tất cả nội dung đều phải tự mình khám phá. Có rất nhiều loại dữ liệu trên chuỗi, trong quá trình nghiên cứu, nguyên tắc của tôi là sẽ làm rõ cách tính toán và nguyên lý của từng chỉ số mà tôi đã xem qua. Thực sự đây là một quá trình rất tốn thời gian, bởi vì bạn chỉ thấy một chỉ số nào đó, nó sẽ cho bạn một công thức tính toán, suy nghĩ của tôi là phải tìm hiểu xem đằng sau công thức tính toán này đang nghĩ gì, tại sao nó phải được thiết kế như vậy. Sau khi làm rõ những chỉ số này, việc tiếp theo tôi cần làm là gọi là sàng lọc. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc nghiên cứu các chỉ số liên quan thì thực sự sẽ biết một điều rằng, mối tương quan của nhiều chỉ số là rất cao. Mối tương quan quá cao sẽ gây ra một vấn đề, đó là rất dễ gây ra nhiễu trong việc phán đoán, hoặc bạn sẽ diễn giải quá mức. Ví dụ, giả sử 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 mối tương quan của tín hiệu từ 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 khiến cho tín hiệu từ số 1 đến số 4 cùng sáng đèn, điều này thực sự rất phiền phức. Bởi vì nếu chúng có mối tương quan quá cao, đây là một hiện tượng tất yếu. Nếu hôm nay trong 10 đèn sáng có 4 đèn, bạn nói điều đó rất nguy hiểm, nhưng thực sự điều đó không hợp lý, vì thực sự chúng sẽ sáng mà. Nếu bạn không phân chia chúng dựa trên mối tương quan, thì hiện tượng này rất dễ xảy ra. Sau khi nghiên cứu xong nguyên lý của từng chỉ số và dữ liệu, thực sự chỉ cần nhìn vào công thức tính toán là biết mối tương quan của chúng cao hay thấp, tôi sẽ phân chia chúng theo mối tương quan. Ví dụ, nếu 5 cái này có mối tương quan rất cao, thì tôi sẽ sàng lọc một chút, cuối cùng chọn ra một hoặc hai cái.

Phần đầu tiên này thực sự dễ hiểu.