Depth Exploration of off-chain Data Analysis: A Conversation with Trader Colin

Animateur : Alex, partenaire de recherche chez Mint Ventures

Invité : Trader libre, chercheur de données off-chain Colin

Date d'enregistrement : 2025.2.15

Bonjour à tous, bienvenue dans WEB3 Mint To Be. Ici, nous posons des questions et réfléchissons en profondeur, clarifiant les faits, explorant la réalité et recherchant un consensus dans le monde WEB3. Nous clarifions la logique derrière les sujets d'actualité, fournissons des perspectives qui vont au-delà des événements eux-mêmes et introduisons des angles de réflexion divers.

Déclaration : Le contenu discuté dans ce podcast ne représente pas les opinions des institutions auxquelles nos invités appartiennent, et les projets mentionnés ne constituent aucune recommandation d'investissement.

**Alex:**Cet épisode est un peu spécial, car nous avons précédemment discuté de nombreux sujets concernant des pistes ou des projets spécifiques, et échangé sur certaines narrations cycliques, comme celles concernant les memes. Mais aujourd'hui, nous allons discuter de l'analyse des données on-chain, en particulier de l'analyse des données on-chain de BTC. Nous allons examiner de près son fonctionnement, ses indicateurs clés, et apprendre sa méthodologie. Dans l'épisode d'aujourd'hui, nous allons mentionner de nombreux concepts liés aux indicateurs, et les énumérer au début de la version écrite pour faciliter la compréhension de tous.

Les indicateurs de données et concepts mentionnés dans ce podcast :

Prix réalisé (: calculé en fonction du prix pondéré au moment du dernier mouvement off-chain du Bitcoin, reflète le coût historique on-chain du Bitcoin, adapté pour évaluer l'état global de profit/perte du marché.

URPD: Distribution de prix réalisée. Utilisé pour observer la distribution des prix des jetons BTC.

RUP)Profit relatif non réalisé( : Profit non réalisé relatif. Utilisé pour mesurer le ratio des profits non réalisés de tous les détenteurs de Bitcoin par rapport à la capitalisation totale du marché.

Prix moyen du marché véritable Cointime : un indicateur de prix moyen on-chain basé sur le système Cointime Economics, visant à évaluer plus précisément la valeur à long terme du BTC en introduisant le "poids temporel" du Bitcoin. Par rapport au prix du marché actuel du BTC et au prix réalisé )Prix réalisé (, le Prix moyen du marché véritable dans le système Cointime prend également en compte l'influence du temps, ce qui le rend adapté aux prix sur de grands cycles du BTC.

Shiller ECY : un indicateur de valorisation proposé par le lauréat du prix Nobel d'économie Robert Shiller, utilisé pour évaluer le potentiel de rendement à long terme du marché boursier et mesurer l'attractivité des actions par rapport à d'autres actifs, dérivé de l'indicateur de bénéfice de Shiller )CAPE(, prenant principalement en compte l'impact de l'environnement des taux d'intérêt.

) Opportunité d'apprendre l'analyse des données off-chain

Alex: Aujourd'hui, notre invité est le trader libre et chercheur de données off-chain, Colin. Commençons par demander à Colin de dire bonjour à nos auditeurs.

Colin: Bonjour à tous, tout d'abord, je tiens à remercier Alex pour l'invitation. J'ai été un peu surpris quand j'ai reçu cette invitation, car je suis un petit investisseur sans nom et je n'ai pas de titre particulier, je fais juste mes échanges en silence. Je m'appelle Colin, et je gère un compte sur Twitter appelé Monsieur Beig, où je partage principalement des enseignements sur les données off-chain, des analyses de la situation actuelle du marché, ainsi que des concepts de trading. Je me positionne grosso modo de trois manières : la première est celle d'un trader axé sur les événements, je réfléchis souvent à des stratégies de trading basées sur des événements ; la deuxième est celle d'un analyste des données off-chain, c'est également ce que je partage principalement sur Twitter ; la troisième est plus conservatrice, je me considère comme un investisseur indiciel, choisissant de répartir une partie de mes fonds sur le marché boursier américain, afin de réduire la volatilité globale de ma courbe d'actifs grâce à ces fonds tout en maintenant une certaine défensive dans ma position globale. Voilà donc comment je me perçois.

Alex: Merci à Colin pour sa présentation. Je l'ai invité à participer à l'émission parce que j'ai trouvé ses analyses de données on-chain sur Bitcoin sur Twitter très inspirantes. C'est un sujet que nous avons peu abordé auparavant et qui manque dans ma propre section. J'ai lu sa série d'articles et j'ai trouvé sa logique claire et son contenu pertinent, donc je l'ai invité. Je tiens à rappeler que, aujourd'hui, que ce soit moi ou les opinions de l'invité, les points de vue exprimés dans l'émission sont très subjectifs, et les informations et opinions peuvent changer à l'avenir. Différentes personnes peuvent interpréter les mêmes données et indicateurs de manière différente. Le contenu de cette émission ne constitue pas un conseil d'investissement. L'émission mentionnera certaines plateformes d'analyse de données, uniquement à titre de partage et d'exemple personnel, et ne constitue pas une recommandation commerciale. Cette émission n'a reçu aucun sponsoring commercial de la part de plateformes. Passons au sujet principal, pour parler de l'analyse des données on-chain des actifs cryptographiques. Comme mentionné, Colin est un trader, dans quelles circonstances as-tu commencé à te familiariser avec l'analyse des données on-chain des actifs cryptographiques ?

Colin: Je pense que cette question devrait être divisée en deux parties. Tout d'abord, je crois que peu importe qui est autour de nous, que ce soit quelqu'un qui veut entrer ou qui est déjà dans le marché financier, y compris moi-même, l'objectif principal devrait toujours être de gagner de l'argent, d'utiliser les profits pour améliorer sa qualité de vie. Donc ma philosophie a toujours été cohérente : j'apprends tout ce qui peut aider à mes profits. En améliorant ainsi la valeur attendue de mon système de trading, en termes simples, j'apprends tout ce qui peut générer des profits. La deuxième partie, au début, j'ai rencontré des données off-chain par pure coïncidence, il y a environ six ou sept ans, à l'époque, je ne comprenais rien, je regardais ceci, je regardais cela. En explorant divers domaines, j'ai trouvé des théories de recherche très intéressantes que je voulais apprendre ; c'est à ce moment-là que j'ai vu par hasard que le bitcoin avait un domaine appelé analyse des données off-chain, alors j'ai commencé à apprendre et à étudier. Plus tard, j'ai combiné les connaissances acquises dans d'autres domaines, principalement la partie développement de trading quantitatif, en les intégrant aux données off-chain, puis en développant des modèles de trading, pour finalement intégrer ces modèles dans mon propre système de trading.

Alex: Alors, depuis que tu as commencé à aborder l'analyse des données off-chain, cela fait combien d'années que tu as étudié et recherché de manière assez systématique ?

Colin : Je pense que c'est difficile à définir, en fait je n'ai jamais vraiment étudié de manière systématique. Parce qu'au fil des ans, j'ai rencontré un problème, c'est que je n'ai en fait jamais vu d'enseignement systématique. Depuis le tout début, lorsque j'ai découvert ce domaine, il y a peut-être plusieurs années, j'avais remarqué cela, mais je n'ai pas approfondi mes recherches, j'ai juste lu deux ou trois articles pour comprendre ce sujet. Après un certain temps, je suis revenu et j'ai vu des contenus plus approfondis, à ce moment-là, je me concentrais sur d'autres choses, puis je suis revenu ici, et j'ai trouvé ça assez intéressant, alors j'ai continué mes recherches. Je n'ai pas eu de temps d'apprentissage systématique, c'est juste un assemblage ici et là.

Alex: D'accord, depuis combien de temps as-tu appris à analyser les données off-chain et à les appliquer dans tes investissements réels ?

Colin: Cette limite est assez difficile à définir, mais je pense qu'il s'agit d'un cycle de deux tours de Bitcoin... enfin, ce n'est pas vraiment deux tours, cela dépend de si vous commencez à définir à partir d'un marché haussier ou baissier. J'ai commencé à m'y intéresser autour de 2020, 2019, mais à ce moment-là, il n'y avait pas d'application réelle, car je n'osais pas, je n'étais pas encore très familiarisé avec ce domaine, mais j'avais déjà commencé à apprendre.

La valeur et le principe de l'analyse des données off-chain

Alex : Je comprends. Nous allons aborder beaucoup de concepts spécifiques concernant l'analyse des données off-chain, y compris certains indices. Quelles sont généralement les plateformes d'observation des données off-chain que tu utilises au quotidien ?

Colin: Je utilise principalement un site, c'est Glassnode. Pour faire simple, c'est payant. Il y a deux niveaux de paiement, l'un est la version professionnelle qui est assez chère, je me souviens qu'elle coûte plus de 800 dollars par mois. Le deuxième, j'ai un peu oublié, coûte environ trente à quarante U par mois. Il y a aussi une version gratuite, mais les informations disponibles dans la version gratuite sont en réalité très limitées. Bien sûr, en plus de Glassnode, il y a beaucoup d'autres options, mais j'ai finalement choisi celui-ci parce qu'au début, lors de ma sélection et de ma recherche, ce site correspondait le mieux à mes attentes.

Alex: Je comprends, après avoir consulté beaucoup d'informations de Colin, je me suis également inscrit sur Glassnode et suis devenu membre payant. En effet, je trouve que leurs données sont très riches, et la rapidité est également assez bonne. Alors parlons de la deuxième question, tu as mentionné que tu es un trader, tu attaches donc de l'importance à l'aide qu'il apporte à la pratique d'investissement. Quelle est la valeur centrale de l'analyse des données on-chain dans tes investissements ? Quel est le principe derrière cela ? Peux-tu nous en parler ?

Colin : D'accord. Tout d'abord, parlons du premier point, à savoir la valeur et les principes de l'analyse des données off-chain. Je compte les aborder ensemble, car c'est en fait assez simple. Dans nos marchés financiers traditionnels, que ce soit pour le trading d'actions, de contrats à terme, d'options sur obligations, voire d'immobilier ou de certaines matières premières, le bitcoin a une différence fondamentale avec eux : il utilise la technologie blockchain. La valeur la plus importante et la plus souvent citée de cette technologie est sa transparence. Toutes les informations sur le transfert de bitcoins sont publiques et transparentes, donc vous pouvez voir directement off-chain, par exemple, 300 bitcoins transférés d'une adresse à une autre, ce qui est consultable sur un explorateur de blockchain. Bien que je ne puisse pas savoir qui se cache derrière cette adresse, cela n'est pas important, car en réalité, aucun individu unique ne peut influencer l'évolution du prix du bitcoin et sa tendance. Donc, normalement, lorsque nous étudions les données off-chain, nous regardons l'ensemble du marché, ses tendances, ainsi que le consensus et le comportement collectif. Même si je ne sais pas qui se cache derrière cette adresse ou celle-là, je peux analyser la direction des fonds en consolidant toutes les adresses, voir s'ils ont déjà pris des bénéfices ou ont des pertes, comment se porte leur situation de profit ou de perte, et où ils ont tendance à acheter des bitcoins en grande quantité ou où ils n'aiment pas acheter des bitcoins, ces données sont en fait visibles. C'est ce que je considère comme la plus grande valeur de l'analyse des données off-chain du bitcoin par rapport à d'autres marchés financiers, car d'autres marchés ne peuvent pas faire cela.

Alex: C'est en effet très important. Comme pour nos investissements en crypto, il faut analyser les fondamentaux de la même manière que pour les actions ou d'autres produits. Comme vous l'avez dit, les données off-chain sont transparentes, tout le monde peut les observer. Si d'autres investisseurs professionnels regardent les données off-chain et que vous ne les regardez pas, cela revient à avoir un manque d'une arme très importante dans vos investissements par rapport aux autres.

Difficultés de l'analyse des données off-chain

Alex: Lorsque vous effectuez une analyse de données off-chain en pratique, quels pourraient être, selon vous, les principaux défis et difficultés ?

Colin: Je pense que cette question est très bien posée, et je prévois de répondre en deux parties. La première partie est relativement facile à résoudre, c'est qu'il y a un point difficile dans l'apprentissage, à savoir les connaissances de base. Pour la plupart des gens, y compris moi à l'époque, comme je l'ai déjà mentionné, il est très difficile de trouver un enseignement véritablement systématique. Bien sûr, je n'ai pas demandé en personne s'il existait des cours payants de ce type, mais même s'il y en avait, je n'aurais probablement pas osé les acheter, car jusqu'à présent, dans mes transactions, je n'ai pas vraiment payé pour acheter des cours. Je n'ai jamais été en contact avec des cours d'enseignement systématique, donc en fait, tout le contenu doit être exploré et découvert par soi-même. Il existe de nombreux types de données sur la chaîne, et dans le processus de recherche, ma philosophie est de clarifier la méthode de calcul et les principes derrière chaque indicateur que je vois. Cela prend en fait beaucoup de temps, car vous voyez juste un indicateur, il vous donne une formule de calcul, et mon idée est de comprendre ce que cette formule essaie de dire, pourquoi elle est conçue de cette manière. Une fois que j'ai compris ces indicateurs, je dois ensuite faire une deuxième chose appelée sélection. Les personnes ayant de l'expérience dans le développement de stratégies quantitatives ou ayant étudié des indicateurs sauront en fait qu'il y a une chose à savoir : la corrélation entre de nombreux indicateurs est très élevée. Une corrélation trop élevée peut causer un problème, à savoir que vous pouvez facilement générer du bruit dans votre interprétation ou que vous allez trop interpréter. Prenons un exemple, disons que j'ai aujourd'hui un système de prise de bénéfices, ce système de prise de bénéfices peut avoir 10 signaux allant de 1 à 10. Supposons que la corrélation entre les signaux 1 à 4 soit trop élevée, cela peut poser un problème. Par exemple, si le prix du Bitcoin présente aujourd'hui un certain comportement ou changement, cela peut directement faire clignoter les signaux 1 à 4 en même temps, ce qui est en fait très gênant. Parce que si leur corrélation est trop élevée, c'est un phénomène inévitable. Si aujourd'hui, les 10