WEB3 Mint To Be：З нуля навчитися аналізу даних у блокчейні Біткойн

Ведучий: партнер досліджень AlexMint Ventures

Гість: Колін вільний трейдер дослідник даних у блокчейні

Час запису: 2025.2.15

Вітаю всіх, ласкаво просимо до WEB3 Mint To Be. Тут ми постійно ставимо запитання та глибоко розмірковуємо, щоб прояснити факти, дослідити реальність та знайти консенсус у світі WEB3. Ми допомагаємо зрозуміти логіку, що стоїть за актуальними темами, надаємо проникливі інсайти за межами самих подій, вводимо різноманітні кути зору.

Заява: Теми, які ми обговорюємо в цьому епізоді подкасту, не представляють точку зору організацій, до яких належать наші гості, а згадані проекти не є інвестиційними рекомендаціями.

Алекс: Цей випуск програми трохи особливий, тому що раніше ми обговорювали багато тем, пов'язаних з певними нішами або проектами, а також обмінювалися деякими циклічними наративами, наприклад, ми вже говорили про меми. Але сьогодні ми будемо обговорювати аналіз даних у блокчейні, особливо аналіз даних BTC. Ми уважно розглянемо його принцип роботи, ключові показники, навчимося його методології. У сьогоднішньому випуску ми згадаємо багато концепцій показників, які будуть наведені на початку текстової версії для зручності розуміння.

Деякі показники та концепції, згадані в цьому випуску подкасту:

Glassnode: популярна платформа для аналізу даних у блокчейні, яка потребує оплати.

Вже реалізована ринкова ціна (Realized Price): обчислюється на основі зваженої ціни останнього пересування Біткойна у блокчейні, відображає історичну вартість Біткойна у блокчейні, підходить для оцінки загального прибутку/збитків на ринку.

URPD: Реалізоване розподілення цін. Використовується для спостереження за розподілом цін на BTC.

RUP (Відносний нереалізований прибуток): відносний нереалізований прибуток. Використовується для вимірювання того, яку частку від загальної капіталізації ринку Біткойн становлять нереалізовані прибутки всіх тримачів монет.

Cointime True Market Mean Price ：індекс середньої ціни у блокчейні, заснований на системі Cointime Economics, призначений для більш точного оцінювання довгострокової вартості BTC шляхом впровадження "ваги часу" Біткойна. На відміну від поточної ринкової ціни BTC та реалізованої ринкової ціни (Realized Price), True Market Mean Price у системі Cointime також враховує вплив часу, що робить його підходящим для цін у великому циклі BTC.

Shiller ECY: оцінювальний показник, запропонований лауреатом Нобелівської премії з економіки Робертом Шиллером, який використовується для оцінки потенціалу довгострокового доходу фондового ринку та вимірювання привабливості акцій у порівнянні з іншими активами, що є вдосконаленням показника Шиллера (CAPE), основна увага приділяється впливу процентних ставок.

Момент для вивчення аналізу даних у блокчейні

Alex: Сьогодні нашим гостем є вільний трейдер, дослідник даних у блокчейні Колін. Спочатку давайте попросимо Коліна привітатися з нашими слухачами.

Колін: Усі привіт, спочатку дякую Алексу за запрошення. Коли я отримав це запрошення, я був трохи здивований, оскільки я сам є невідомим дрібним інвестором і не маю особливих титулів, просто тихо займаюся своїми торгами. Моє ім'я Колін, я веду акаунт у соціальних мережах під назвою містер Бейг, зазвичай ділюсь навчаннями з аналізу даних у блокчейні, аналізом поточної ринкової ситуації та деякими концепціями торгівлі. Я бачу себе в трьох ролях: перша - трейдер, орієнтований на події, я зазвичай думаю про стратегії торгівлі, що базуються на подіях; друга - аналітик даних у блокчейні, цю частину я також переважно ділюсь у соціальних мережах; третя - я досить обережний, я називаю себе інвестором у індексні фонди, я обираю інвестувати частину своїх коштів у великий капітал на американському ринку, через ці вкладення знижую загальну волатильність моєї кривої активів, зберігаючи при цьому певний рівень оборонності. Ось так я бачу свою роль.

Alex: Дякую Коліну за його самопрезентацію. Я запросив Коліна взяти участь у програмі, тому що в соціальних мережах побачив його аналіз даних у блокчейні щодо Біткойна, який був дуже надихаючим. Це тема, про яку ми раніше говорили мало, і це також те, чого мені не вистачає в моєму власному розділі. Я прочитав його серію статей і вважаю, що в них чітка логіка і зміст, тому я вирішив його запросити. Хочу нагадати всім, що сьогодні як моя, так і думка гостей будуть дуже суб'єктивними, і інформація та погляди можуть змінитися в майбутньому, різні люди можуть по-різному інтерпретувати однакові дані та показники. Цей випуск не є інвестиційною порадою. У програмі буде згадано кілька платформ для аналізу даних, але тільки як приклади для особистого використання, без комерційних рекомендацій. Наша програма не отримувала жодного комерційного спонсорства від платформ. Давайте перейдемо до справи і поговоримо про аналіз даних у блокчейні криптоактивів. Тільки що ми згадали, що Колін є трейдером, тож в яких обставинах ти почав займатися і вивчати аналіз даних у блокчейні криптоактивів?

Колін: Це питання, я думаю, слід розділити на дві частини для відповіді. По-перше, я вважаю, що незалежно від того, хто навколо мене, хто хоче увійти або вже увійшов у фінансовий ринок, включаючи мене самого, основна мета має бути заробіток грошей, використання прибутку для покращення якості життя. Тому моя концепція завжди була дуже послідовною: те, що може допомогти мені отримати прибуток, я вивчаю. Таким чином, я підвищую очікувану вартість моєї загальної торгової системи, простіше кажучи, те, що може заробити, я вивчаю. Друга частина: спочатку я зіткнувся з даними у блокчейні просто випадково, приблизно шість-сім років тому, коли я абсолютно нічого не розумів, дивлячись на це, дивлячись на те. Під час дослідження різних областей я натрапив на дуже цікаві теорії досліджень, які хотів вивчити, тоді ж я випадково побачив, що у Біткойна є так звана область аналізу даних у блокчейні, і я почав вивчати, досліджувати. Коли я навчився в подальшому, я поєднав знання, отримані в інших областях, переважно в частині розробки кількісної торгівлі, поєднав їх з даними у блокчейні, а потім розробив деякі торгові моделі, а в кінці знову інтегрував ці моделі у свою торгову систему.

Alex: То скільки років ти вже систематично вивчаєш і досліджуєш аналіз даних у блокчейні?

Колін: Я вважаю, що це важко визначити, насправді я ніколи не вчився систематично. Тому що з давніх-давен у мене є одна проблема: я насправді не бачив жодного систематичного навчання. Коли я вперше побачив цю галузь, це, напевно, було багато років тому, я тоді помітив це, але не заглиблювався у вивчення, просто прочитав пару статей, щоб дізнатися про це. Через деякий час я знову повернувся і побачив деякі більш глибокі матеріали, тоді я зосереджувався на вивченні інших речей, і коли я повернувся сюди, це було досить цікаво, тому я продовжив досліджувати. Не було часу для систематичного навчання, просто так, по шматочках.

Алекс: Зрозуміло, а скільки часу ти вже витратив на те, щоб вивчити дані у блокчейні та застосувати їх у своїй фактичній інвестиційній практиці?

Колін: Цю межу важко визначити, але я вважаю, що це близько до двох циклів Біткойна... хоча це не зовсім два цикли, адже потрібно дивитися, з якого ринку - бичачого чи ведмежого - почати визначати. Приблизно з 2020 або 2019 року я почав знайомитися, але в той час не було практичного застосування, бо я боявся, я тоді ще не був дуже знайомий з цим, але вже почав навчатися.

Вартість та принципи аналізу даних у блокчейні

Олекс: Розумію. Наступним ми обговоримо багато конкретних концепцій щодо аналізу даних у блокчейні, включаючи деякі індекси. Які платформи для спостереження за даними у блокчейні ти зазвичай використовуєш?

Colin: Зараз я в основному використовую один сайт, а саме Glassnode. Спочатку коротко розповім, що він є платним. Є два рівні підписки, один - професійний, який дорожчий, я пам'ятаю, що коштує понад 800 доларів на місяць. Другий я трохи забув, він коштує приблизно від тридцяти до сорока U на місяць. Є також безкоштовна версія, але в безкоштовній версії інформації насправді дуже мало. Звичайно, окрім Glassnode, є багато інших, але я в кінцевому підсумку вибрав його, тому що спочатку під час відбору та дослідження цей сайт найбільше відповідав моїм смакам.

Alex: Розумію, після того як я переглянув багато інформації від Коліна, я сам зареєструвався на Glassnode і став їхнім платним членом. Справді, я відчуваю, що їхні дані дуже багаті, і, крім того, своєчасність також на досить високому рівні. Отже, давайте поговоримо про друге питання, ти вже згадував, що ти трейдер, і тобі важлива допомога в інвестиційній практиці. Яка ж основна цінність аналізу даних у блокчейні у твоїх інвестиціях? Які принципи лежать в основі? Будь ласка, розкажи нам.

Колін: Добре. По-перше, поговоримо про перше, а саме про цінність та принципи аналізу даних у блокчейні. Я планую об’єднати ці два питання, оскільки вони досить прості. Наші традиційні фінансові ринки, незалежно від того, чи це торгівля акціями, ф’ючерсами, облігаціями, опціонами, навіть нерухомістю або деякими сировинними товарами, мають одну основну відмінність від біткойна: вони використовують технологію блокчейн. Найважливішою та найчастіше згадуваною цінністю цієї технології є її прозорість. Вся інформація про передачу цих біткойнів є відкритою та прозорою, тому ви можете безпосередньо побачити на блокчейні, наприклад, 300 біткойнів, які переходять з однієї адреси на іншу, це можна перевірити на блокчейн-браузері. Хоча я не можу знати, хто стоїть за цим рядком адрес, це не важливо, оскільки жодна окрема особа не може вплинути на загальний тренд та цінову тенденцію біткойна. Тому зазвичай, коли ми вивчаємо дані в блокчейні, ми дивимося на загальний ринок, його тренди, консенсус та поведінку групи. Навіть якщо я не знаю, хто стоїть за цією адресою або тією адресою, я можу проаналізувати їхні фішки, узагальнивши всі адреси, щоб зрозуміти їхній рух, чи вони вже отримали прибуток або збиток, які у них фінансові результати, чи втрачають вони, на якому рівні ціни вони більше схильні купувати великі кількості біткойнів, або де їм не подобається купувати біткойни. Ці дані насправді видно. Це, на мою думку, є найбільшою цінністю аналізу даних біткойна в блокчейні порівняно з іншими фінансовими ринками, оскільки інші ринки не можуть робити цього.

Алекс: Дійсно, це дуже важливо. Як ми займаємося криптоінвестуванням, так само, як і при аналізі акцій або інших продуктів, потрібно аналізувати фундаментальні дані. Як ти щойно сказав, дані у блокчейні є прозорими, і всі можуть їх спостерігати. Якщо інші професійні інвестори дивляться на дані у блокчейні, а ти ні, то це означає, що у тебе в інвестуванні бракує дуже важливого інструменту.

у блокчейні даних аналізу труднощі

Алекс: Коли ти на практиці займаєшся аналізом даних у блокчейні, які ти вважаєш основними труднощами та викликами?

Colin: Я вважаю, що це питання дуже добре задане, і я планую відповісти на нього в два етапи. Перший етап є досить простим для вирішення, і полягає у тому, що в навчанні є деякі складні моменти, зокрема базові знання. Для більшості людей, включаючи мене на той час, як я вже згадував раніше, дуже важко знайти справжнє системне навчання. Звісно, я не звертався до офлайн-ресурсів, щоб дізнатися, чи є платні курси такого типу, але якщо б були, я напевно не наважився б їх купити, оскільки я сам займаюся торгівлею і на даний момент не дуже схильний платити за якісь курси. Я не стикався з жодними систематичними навчальними курсами, тож насправді всі матеріали доводиться вивчати самостійно. Існує безліч видів даних у блокчейні, і в процесі дослідження моя концепція полягає в тому, щоб зрозуміти спосіб розрахунку та принципи кожного з показників, які я переглядаю. Це насправді дуже затратний за часом процес, оскільки ви просто бачите якийсь показник, він надає вам формулу розрахунку, я намагаюся зрозуміти, що насправді стоїть за цією формулою, чому її так спроектовано. Коли я розберуся з усіма цими показниками, мені ще потрібно зробити другу річ, яку я називаю відбором. Якщо є люди, які мають досвід у розробці кількісних стратегій або досліджували показники, вони насправді знають, що є одна річ: багато показників мають дуже високу кореляцію. Занадто висока кореляція може спричинити проблему, оскільки це може призвести до шуму в інтерпретації або ви можете надто інтерпретувати дані. Наприклад, припустимо, що у мене є система виходу з ринку, ця система виходу може мати 10 сигналів від 1 до 10. Припустимо, що кореляція між сигналами 1 і 4 занадто висока, це може спричинити проблему. Наприклад, сьогодні ціна Біткойну...