Người dẫn chương trình: Đối tác nghiên cứu của một tổ chức nghiên cứu
Khách mời: Colin, nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi.
Thời gian ghi âm: 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 sẽ làm rõ logic đứng sau các vấn đề nóng, cung cấp cái nhìn sâu sắc vượt ra ngoài chính sự kiện, và đưa ra nhiều góc nhìn đa dạng.
Tuyên bố: Nội dung 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.
Người dẫn chương trình: Chương trình hôm nay có chút đặc biệt, bởi vì trước đây chúng ta đã thảo luận rất nhiều về các chủ đề liên quan đến các lĩnh vực hoặc dự án cụ thể, cũng như đã trao đổi về một số câu chuyện định kỳ, chẳng hạn như trước đây chúng ta đã nói về meme. 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 cận cảnh cách thức hoạt động, các chỉ số quan trọng, và học hỏi phương pháp của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng ta sẽ đề cập đến nhiều khái niệm về chỉ số, và sẽ liệt kê những khái niệm này ở đầu phiên bản văn bản để mọi người dễ dàng hiểu.
Một số chỉ số và khái niệm dữ liệu được đề cập trong tập podcast này:
Glassnode: một nền tảng phân tích dữ liệu chuỗi thường dùng, cần phải trả phí.
Giá thực hiện (Realized Price): Được tính toán dựa trên giá của Bitcoin tại lần di chuyển trên chuỗi cuối cùng, phản ánh chi phí lịch sử trên chuỗi của Bitcoin, phù hợp để đánh giá tình trạng lợi nhuận/thiệt hại tổng thể của thị trường.
URPD: Đã thực hiện phân phối giá. 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 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 đưa vào "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 ảnh hưởng của thời gian, phù hợp với giá của BTC trong các chu kỳ lớn.
Shiller ECY: Chỉ số định giá do người đoạt giải Nobel Kinh tế Robert Shiller đưa ra, 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 ảnh hưởng của môi trường lãi suất.
Cơ hội học phân tích dữ liệu trên chuỗi
Người dẫn chương trình: Hôm nay khách mời của chúng ta là trader tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi Colin, trước tiên hãy để Colin chào khán giả của chúng ta nhé.
Colin: Xin chào mọi người, trước tiên tôi xin cảm ơn lời mời từ người dẫn chương trình. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi có chút ngạc nhiên, vì tôi chỉ là một nhà đầu tư nhỏ lẻ vô danh, không có danh hiệu gì đặc biệt, chỉ âm thầm thực hiện giao dịch của mình. Tên tôi là Colin, tôi điều hành một tài khoản trên Twitter có tên là Mr. Bagg, thường chia sẻ một số bài học về dữ liệu chuỗi, phân tích tình hình thị trường hiện tại và cũng một số khái niệm giao dịch. Tôi có ba vị trí mà tôi tự định hình: 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, phần này cũng là nội dung chính mà tôi thường chia sẻ trên Twitter; Thứ ba là khá bảo thủ, tôi tự xưng mình là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn cách phân bổ một phần vốn vào các chỉ số chính của thị trường chứng khoán Mỹ, thông qua phần vốn này để đầu tư nhằm giảm thiểu độ biến động tổng thể của đường cong tài sản của tôi, đồng thời giữ một phần nào đó tính phòng thủ cho toàn bộ vị thế. Trên đây là cách tôi tự định hình mình.
Người dẫn chương trình: Cảm ơn Colin đã tự giới thiệu. Tôi mời Colin tham gia chương trình vì đã thấy anh ấy phân tích dữ liệu chuỗi về Bitcoin trên Twitter, rất mang tính gợi mở. Đây là một chủ đề mà chúng ta đã ít nói đến trước đây, và cũng là phần chưa đủ trong lĩnh vực của tôi. Tôi đã đọc loạt bài viết mà anh ấy viết và cảm thấy logic rất rõ ràng, có nội dung thực sự, vì vậy tôi đã quyết định 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 rất cao, và thông tin cũng như quan điểm có thể thay đổi trong tương lai, những người khác nhau có thể có những cách diễn giải khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung kỳ này không được xem như là bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. Chương trình sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ nhằm mục đích chia sẻ và ví dụ cá nhân, không phải là gợi ý thương mại. Chương trình này không nhận được bất kỳ tài trợ thương mại nào từ các nền tảng. Chúng ta hãy vào chủ đề chính, nói về phân tích dữ liệu chuỗi của tài sản tiền điện tử. Vừa rồi đã đề cập rằng Colin là một nhà giao dịch, vậy bạn đã bắt đầu tiếp xúc và học hỏi về phân tích dữ liệu chuỗi của tài sản tiền điện tử trong hoàn cảnh nào?
Colin: Tôi nghĩ rằng vấn đề này nên được chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi cho rằng bất cứ ai muốn tham gia hoặc đã tham gia vào thị trường tài chính, bao gồm cả bản thân tôi, mục tiêu chính của họ đều là kiếm tiền, sử dụng lợi nhuận để cải thiện chất lượng cuộc sống của mình. Vì vậy, triết lý của tôi luôn nhất quán, đó là bất cứ điều gì có thể giúp tôi tăng lợi nhuận, tôi sẽ học hỏi về điều đó. Bằng cách này, tôi nâng cao được kỳ vọng của hệ thống giao dịch tổng thể của mình, nói một cách đơn giản, bất cứ điều gì có thể kiếm tiền, tôi sẽ học. Phần thứ hai, ban đầu tôi tiếp xúc với dữ liệu trên chuỗi chỉ là do tình cờ. Khoảng sáu bảy năm trước, khi đó tôi hoàn toàn không hiểu gì, chỉ nhìn cái này cái kia. Trong quá trình khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy một lý thuyết nghiên cứu rất thú vị và muốn học hỏi. Lúc đó, tôi cũng tình cờ thấy Bitcoin có một lĩnh vực phân tích dữ liệu trên chuỗi, tôi bắt đầu học hỏi và nghiên cứu. Đến giai đoạn sau, tôi 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 trên chuỗi, và phát triển một số mô hình giao dịch, cuối cùng tích hợp những mô hình này vào hệ thống giao dịch của riêng tôi.
Người dẫn chương trình: Vậy bạn đã chính thức bắt đầu tiếp xúc với phân tích dữ liệu trên chuỗi được bao lâu rồi, việc học tập 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 hệ thống. Bởi vì từ trước tới giờ, tôi gặp một vấn đề là tôi hoàn toàn không thấy bất kỳ giảng dạy hệ thống nào. Ngay từ lần đầu tiên tôi thấy lĩnh vực này, có lẽ đã cách đây nhiều năm, tôi lúc đó đã phát hiện ra, nhưng không tìm hiểu sâu hơn, chỉ đọc hai ba bài viết để biết về nó. Sau một thời gian, tôi quay 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 cái này khá thú vị, tôi tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập hệ thống, chỉ là lắp ghép từ đây từ đó.
Người dẫn chương trình: Hiểu rồi, vậy bạn đã học cách dữ liệu trên chuỗi và 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 hai chu kỳ Bitcoin... cũng không thể gọi là hai chu kỳ, phải xem bạn định nghĩa từ thị trường bò hay thị trường gấu. Khoảng từ năm 2020, 2019 trở đi tôi bắt đầu tiếp xúc, 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
Người dẫn chương trình: Hiểu rồi. Tiếp theo, 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, bạn thường sử dụng những nền tảng quan sát dữ liệu trên chuỗi nào?
Colin: Hiện tại tôi chủ yếu sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để nói một cách đơn giản, nó là một dịch vụ cần phải trả phí. Có hai cấp độ trả phí, một là phiên bản chuyên nghiệp có giá khá cao, tôi nhớ khoảng hơn 800 đô la Mỹ một tháng. Cấp độ 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 trên phiên bản miễn phí thực sự rất ít. Tất nhiên, ngoài Glassnode còn có nhiều trang khác, nhưng tôi cuối cùng chọn nó vì khi bắt đầu lọc và nghiên cứu, trang web này phù hợp với sở thích của tôi nhất.
Người dẫn chương trình: 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, hơn nữa tính tức thời cũng khá tốt. Vậy chúng ta hãy nói về câu hỏi thứ hai, vừa rồi bạn đã nói rằng bạn là một nhà giao dịch, bạn coi trọng sự trợ giúp của nó trong 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 phía sau là gì? Xin hãy giới thiệu cho chúng tôi.
Colin: Được rồi. Đầu tiên, tôi sẽ nói về giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu trên chuỗi. Hai điều này tôi dự định sẽ kết hợp lại với nhau, vì thật ra 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, Bitcoin có một sự khác biệt cơ bản nhất với chúng, đó là nó sử dụng công nghệ blockchain. Giá trị quan trọng nhất, thường được mọi người nhắc đến của công nghệ này chính là tính minh bạch. Tất cả thông tin về việc chuyển nhượng Bitcoin này đều công khai minh bạch, vì vậy bạn có thể trực tiếp xem trên chuỗi ví dụ như 300 Bitcoin được chuyển từ một địa chỉ sang địa chỉ khác, điều này có thể 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 sự không có bất kỳ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng và giá cả của toàn bộ Bitcoin. Vì vậy, thông thường khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi, chúng ta nhìn vào toàn bộ thị trường, chúng ta nhìn vào xu hướng của nó, nhìn vào sự đồng thuận và hành vi của tập thể. Dù tôi không biết ai đứng sau địa chỉ này hay địa chỉ kia, nhưng tôi có thể thông qua việc tổng hợp tất cả các địa chỉ để phân tích dòng chảy của các mã này, xem họ có đã chốt lời hay dừng lỗ hay không, tình trạng lợi nhuận của họ như thế nào, tình trạng thua lỗ ra sao, họ có xu hướng mua vào Bitcoin với số lượng lớn ở mức giá nào, hoặc họ không thích mua vào Bitcoin ở mức giá nào, tất cả những dữ liệu này thực sự đều có thể nhìn thấy. Đây là giá trị lớn nhất mà tôi cho rằng phân tích dữ liệu trên chuỗi Bitcoin mang lại so với các thị trường tài chính khác, vì các thị trường khác không thể làm được điều này.
Người dẫn chương trình: Thực sự điều này rất quan trọng. Giống như khi chúng ta đầu tư vào tiền điện tử, cũng giống 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 các nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu trên chuỗi mà bạn không xem, thì điều đó tương đương với việc bạn đang đầu tư mà thiếu một vũ khí rất quan trọng so với người khác.
Những điểm khó khăn trong phân tích dữ liệu trên chuỗi
Người dẫn chương trình: Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu trên chuỗi, bạn nghĩ rằng những điểm 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 phần dễ giải quyết hơn, đó là một điểm khó khăn trong việc học, đó là kiến thức cơ bản. Đối với đa số người, bao gồm cả tôi lúc đó, vì tôi đã đề cập trước đây, rất khó để tìm một chương trình giảng dạy thực sự hệ thống. Tất nhiên, tôi không có hỏi trực tiếp xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có, có lẽ tôi cũng không dám mua, vì từ trước đến giờ tôi làm giao dịch, thực sự tôi không thích bỏ tiền ra mua các khóa học. Tôi chưa từng tiếp xúc với bất kỳ khóa học giảng dạy hệ thống nào, vì vậy thực sự tất cả 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 mỗi chỉ số mà tôi đã xem qua. Thực sự, đây là một quá trình rất tốn thời gian, vì chỉ nhìn thấy một chỉ số nào đó, nó sẽ cung cấp cho bạn một công thức tính toán, ý tưởng của tôi là đi suy ngẫm xem công thức tính toán đó đang nghĩ gì, tại sao lại thiết kế như vậy. Sau khi tôi làm rõ được tất cả các chỉ số này, tôi còn phải làm một việc thứ hai gọi là sàng lọc. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu các chỉ số liên quan, thực sự họ 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 trong việc phán đoán rất dễ xảy ra nhiễu tín hiệu, hoặc bạn sẽ hiểu sai 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 từ số 1 đến số 4 quá cao, sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ như giá Bitcoin hôm nay xảy ra một hành vi hoặc thay đổi nào đó, nó có thể khiến cho 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 chính là một sự chắc chắn.
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 Colin giải thích các chỉ số BTC, tiết lộ chiến lược đầu tư và thách thức.
Nội dung
Người dẫn chương trình: Đối tác nghiên cứu của một tổ chức nghiên cứu
Khách mời: Colin, nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi.
Thời gian ghi âm: 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 sẽ làm rõ logic đứng sau các vấn đề nóng, cung cấp cái nhìn sâu sắc vượt ra ngoài chính sự kiện, và đưa ra nhiều góc nhìn đa dạng.
Tuyên bố: Nội dung 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.
Người dẫn chương trình: Chương trình hôm nay có chút đặc biệt, bởi vì trước đây chúng ta đã thảo luận rất nhiều về các chủ đề liên quan đến các lĩnh vực hoặc dự án cụ thể, cũng như đã trao đổi về một số câu chuyện định kỳ, chẳng hạn như trước đây chúng ta đã nói về meme. 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 cận cảnh cách thức hoạt động, các chỉ số quan trọng, và học hỏi phương pháp của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng ta sẽ đề cập đến nhiều khái niệm về chỉ số, và sẽ liệt kê những khái niệm này ở đầu phiên bản văn bản để mọi người dễ dàng hiểu.
Một số chỉ số và khái niệm dữ liệu được đề cập trong tập podcast này:
Glassnode: một nền tảng phân tích dữ liệu chuỗi thường dùng, cần phải trả phí.
Giá thực hiện (Realized Price): Được tính toán dựa trên giá của Bitcoin tại lần di chuyển trên chuỗi cuối cùng, phản ánh chi phí lịch sử trên chuỗi của Bitcoin, phù hợp để đánh giá tình trạng lợi nhuận/thiệt hại tổng thể của thị trường.
URPD: Đã thực hiện phân phối giá. 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 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 đưa vào "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 ảnh hưởng của thời gian, phù hợp với giá của BTC trong các chu kỳ lớn.
Shiller ECY: Chỉ số định giá do người đoạt giải Nobel Kinh tế Robert Shiller đưa ra, 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 ảnh hưởng của môi trường lãi suất.
Cơ hội học phân tích dữ liệu trên chuỗi
Người dẫn chương trình: Hôm nay khách mời của chúng ta là trader tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi Colin, trước tiên hãy để Colin chào khán giả của chúng ta nhé.
Colin: Xin chào mọi người, trước tiên tôi xin cảm ơn lời mời từ người dẫn chương trình. Khi tôi nhận được lời mời này, tôi có chút ngạc nhiên, vì tôi chỉ là một nhà đầu tư nhỏ lẻ vô danh, không có danh hiệu gì đặc biệt, chỉ âm thầm thực hiện giao dịch của mình. Tên tôi là Colin, tôi điều hành một tài khoản trên Twitter có tên là Mr. Bagg, thường chia sẻ một số bài học về dữ liệu chuỗi, phân tích tình hình thị trường hiện tại và cũng một số khái niệm giao dịch. Tôi có ba vị trí mà tôi tự định hình: 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, phần này cũng là nội dung chính mà tôi thường chia sẻ trên Twitter; Thứ ba là khá bảo thủ, tôi tự xưng mình là nhà đầu tư chỉ số, tôi sẽ chọn cách phân bổ một phần vốn vào các chỉ số chính của thị trường chứng khoán Mỹ, thông qua phần vốn này để đầu tư nhằm giảm thiểu độ biến động tổng thể của đường cong tài sản của tôi, đồng thời giữ một phần nào đó tính phòng thủ cho toàn bộ vị thế. Trên đây là cách tôi tự định hình mình.
Người dẫn chương trình: Cảm ơn Colin đã tự giới thiệu. Tôi mời Colin tham gia chương trình vì đã thấy anh ấy phân tích dữ liệu chuỗi về Bitcoin trên Twitter, rất mang tính gợi mở. Đây là một chủ đề mà chúng ta đã ít nói đến trước đây, và cũng là phần chưa đủ trong lĩnh vực của tôi. Tôi đã đọc loạt bài viết mà anh ấy viết và cảm thấy logic rất rõ ràng, có nội dung thực sự, vì vậy tôi đã quyết định 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 rất cao, và thông tin cũng như quan điểm có thể thay đổi trong tương lai, những người khác nhau có thể có những cách diễn giải khác nhau về cùng một dữ liệu và chỉ số. Nội dung kỳ này không được xem như là bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. Chương trình sẽ đề cập đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ nhằm mục đích chia sẻ và ví dụ cá nhân, không phải là gợi ý thương mại. Chương trình này không nhận được bất kỳ tài trợ thương mại nào từ các nền tảng. Chúng ta hãy vào chủ đề chính, nói về phân tích dữ liệu chuỗi của tài sản tiền điện tử. Vừa rồi đã đề cập rằng Colin là một nhà giao dịch, vậy bạn đã bắt đầu tiếp xúc và học hỏi về phân tích dữ liệu chuỗi của tài sản tiền điện tử trong hoàn cảnh nào?
Colin: Tôi nghĩ rằng vấn đề này nên được chia thành hai phần để trả lời. Đầu tiên, tôi cho rằng bất cứ ai muốn tham gia hoặc đã tham gia vào thị trường tài chính, bao gồm cả bản thân tôi, mục tiêu chính của họ đều là kiếm tiền, sử dụng lợi nhuận để cải thiện chất lượng cuộc sống của mình. Vì vậy, triết lý của tôi luôn nhất quán, đó là bất cứ điều gì có thể giúp tôi tăng lợi nhuận, tôi sẽ học hỏi về điều đó. Bằng cách này, tôi nâng cao được kỳ vọng của hệ thống giao dịch tổng thể của mình, nói một cách đơn giản, bất cứ điều gì có thể kiếm tiền, tôi sẽ học. Phần thứ hai, ban đầu tôi tiếp xúc với dữ liệu trên chuỗi chỉ là do tình cờ. Khoảng sáu bảy năm trước, khi đó tôi hoàn toàn không hiểu gì, chỉ nhìn cái này cái kia. Trong quá trình khám phá các lĩnh vực khác nhau, tôi thấy một lý thuyết nghiên cứu rất thú vị và muốn học hỏi. Lúc đó, tôi cũng tình cờ thấy Bitcoin có một lĩnh vực phân tích dữ liệu trên chuỗi, tôi bắt đầu học hỏi và nghiên cứu. Đến giai đoạn sau, tôi 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 trên chuỗi, và phát triển một số mô hình giao dịch, cuối cùng tích hợp những mô hình này vào hệ thống giao dịch của riêng tôi.
Người dẫn chương trình: Vậy bạn đã chính thức bắt đầu tiếp xúc với phân tích dữ liệu trên chuỗi được bao lâu rồi, việc học tập 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 hệ thống. Bởi vì từ trước tới giờ, tôi gặp một vấn đề là tôi hoàn toàn không thấy bất kỳ giảng dạy hệ thống nào. Ngay từ lần đầu tiên tôi thấy lĩnh vực này, có lẽ đã cách đây nhiều năm, tôi lúc đó đã phát hiện ra, nhưng không tìm hiểu sâu hơn, chỉ đọc hai ba bài viết để biết về nó. Sau một thời gian, tôi quay 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 cái này khá thú vị, tôi tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học tập hệ thống, chỉ là lắp ghép từ đây từ đó.
Người dẫn chương trình: Hiểu rồi, vậy bạn đã học cách dữ liệu trên chuỗi và 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 hai chu kỳ Bitcoin... cũng không thể gọi là hai chu kỳ, phải xem bạn định nghĩa từ thị trường bò hay thị trường gấu. Khoảng từ năm 2020, 2019 trở đi tôi bắt đầu tiếp xúc, 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
Người dẫn chương trình: Hiểu rồi. Tiếp theo, 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, bạn thường sử dụng những nền tảng quan sát dữ liệu trên chuỗi nào?
Colin: Hiện tại tôi chủ yếu sử dụng một trang web, đó là Glassnode. Để nói một cách đơn giản, nó là một dịch vụ cần phải trả phí. Có hai cấp độ trả phí, một là phiên bản chuyên nghiệp có giá khá cao, tôi nhớ khoảng hơn 800 đô la Mỹ một tháng. Cấp độ 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 trên phiên bản miễn phí thực sự rất ít. Tất nhiên, ngoài Glassnode còn có nhiều trang khác, nhưng tôi cuối cùng chọn nó vì khi bắt đầu lọc và nghiên cứu, trang web này phù hợp với sở thích của tôi nhất.
Người dẫn chương trình: 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, hơn nữa tính tức thời cũng khá tốt. Vậy chúng ta hãy nói về câu hỏi thứ hai, vừa rồi bạn đã nói rằng bạn là một nhà giao dịch, bạn coi trọng sự trợ giúp của nó trong 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 phía sau là gì? Xin hãy giới thiệu cho chúng tôi.
Colin: Được rồi. Đầu tiên, tôi sẽ nói về giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu trên chuỗi. Hai điều này tôi dự định sẽ kết hợp lại với nhau, vì thật ra 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, Bitcoin có một sự khác biệt cơ bản nhất với chúng, đó là nó sử dụng công nghệ blockchain. Giá trị quan trọng nhất, thường được mọi người nhắc đến của công nghệ này chính là tính minh bạch. Tất cả thông tin về việc chuyển nhượng Bitcoin này đều công khai minh bạch, vì vậy bạn có thể trực tiếp xem trên chuỗi ví dụ như 300 Bitcoin được chuyển từ một địa chỉ sang địa chỉ khác, điều này có thể 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 sự không có bất kỳ cá nhân nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng và giá cả của toàn bộ Bitcoin. Vì vậy, thông thường khi chúng ta nghiên cứu dữ liệu trên chuỗi, chúng ta nhìn vào toàn bộ thị trường, chúng ta nhìn vào xu hướng của nó, nhìn vào sự đồng thuận và hành vi của tập thể. Dù tôi không biết ai đứng sau địa chỉ này hay địa chỉ kia, nhưng tôi có thể thông qua việc tổng hợp tất cả các địa chỉ để phân tích dòng chảy của các mã này, xem họ có đã chốt lời hay dừng lỗ hay không, tình trạng lợi nhuận của họ như thế nào, tình trạng thua lỗ ra sao, họ có xu hướng mua vào Bitcoin với số lượng lớn ở mức giá nào, hoặc họ không thích mua vào Bitcoin ở mức giá nào, tất cả những dữ liệu này thực sự đều có thể nhìn thấy. Đây là giá trị lớn nhất mà tôi cho rằng phân tích dữ liệu trên chuỗi Bitcoin mang lại so với các thị trường tài chính khác, vì các thị trường khác không thể làm được điều này.
Người dẫn chương trình: Thực sự điều này rất quan trọng. Giống như khi chúng ta đầu tư vào tiền điện tử, cũng giống 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 các nhà đầu tư chuyên nghiệp khác đều xem dữ liệu trên chuỗi mà bạn không xem, thì điều đó tương đương với việc bạn đang đầu tư mà thiếu một vũ khí rất quan trọng so với người khác.
Những điểm khó khăn trong phân tích dữ liệu trên chuỗi
Người dẫn chương trình: Khi bạn thực hiện phân tích dữ liệu trên chuỗi, bạn nghĩ rằng những điểm 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 phần dễ giải quyết hơn, đó là một điểm khó khăn trong việc học, đó là kiến thức cơ bản. Đối với đa số người, bao gồm cả tôi lúc đó, vì tôi đã đề cập trước đây, rất khó để tìm một chương trình giảng dạy thực sự hệ thống. Tất nhiên, tôi không có hỏi trực tiếp xem có khóa học trả phí nào như vậy không, nhưng nếu có, có lẽ tôi cũng không dám mua, vì từ trước đến giờ tôi làm giao dịch, thực sự tôi không thích bỏ tiền ra mua các khóa học. Tôi chưa từng tiếp xúc với bất kỳ khóa học giảng dạy hệ thống nào, vì vậy thực sự tất cả 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 mỗi chỉ số mà tôi đã xem qua. Thực sự, đây là một quá trình rất tốn thời gian, vì chỉ nhìn thấy một chỉ số nào đó, nó sẽ cung cấp cho bạn một công thức tính toán, ý tưởng của tôi là đi suy ngẫm xem công thức tính toán đó đang nghĩ gì, tại sao lại thiết kế như vậy. Sau khi tôi làm rõ được tất cả các chỉ số này, tôi còn phải làm một việc thứ hai gọi là sàng lọc. Nếu có người có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc đã nghiên cứu các chỉ số liên quan, thực sự họ 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 trong việc phán đoán rất dễ xảy ra nhiễu tín hiệu, hoặc bạn sẽ hiểu sai 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 từ số 1 đến số 4 quá cao, sẽ gây ra một vấn đề. Ví dụ như giá Bitcoin hôm nay xảy ra một hành vi hoặc thay đổi nào đó, nó có thể khiến cho 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 chính là một sự chắc chắn.