Từ dữ liệu trên chuỗi, chu kỳ này đã đạt đỉnh chưa?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Từ dữ liệu trên chuỗi, chu kỳ này đã đạt đỉnh chưa?
Colin cho rằng, hiện tại Bitcoin đã có điều kiện hình thành đỉnh.
Chuyên sâu báo cáo Web3Người dẫn chương trình: Alex, đối tác nghiên cứu của Mint Ventures
Khách mời: Colin, nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain
Thời gian ghi âm: 2025.2.15
Xin chào mọi người, chào mừng đến với WEB3 Mint To Be do Mint Ventures tổ chức. Tại đây, chúng tôi liên tục đặt câu hỏi và suy ngẫm sâu sắc, làm rõ sự thật, nhận diện hiện thực và tìm kiếm sự đồng thuận trong thế giới WEB3. Chúng tôi giúp các bạn hiểu rõ logic đằng sau các chủ đề nóng, cung cấp những cái nhìn xuyên thấu bản chất sự kiện, đồng thời mang đến nhiều góc nhìn đa dạng.
Thông báo: Nội dung mà chúng tôi thảo luận trong tập podcast này không đại diện cho quan điểm của bất kỳ tổ chức nào mà các khách mời đang làm việc, và các dự án được đề cập cũng không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
Alex: Tập chương trình hôm nay có phần đặc biệt, vì trước đó chúng tôi đã thảo luận rất nhiều về các chủ đề cụ thể như lĩnh vực hay dự án nhất định, cũng như trao đổi một số câu chuyện chu kỳ, ví dụ như meme mà chúng tôi từng nói đến. Nhưng hôm nay, chúng ta sẽ nói về phân tích dữ liệu on-chain, đặc biệt là phân tích dữ liệu on-chain của BTC. Chúng ta sẽ xem xét kỹ cơ chế hoạt động, các chỉ số then chốt và học phương pháp luận của nó. Trong chương trình hôm nay, chúng tôi sẽ đề cập đến rất nhiều khái niệm chỉ số – hãy liệt kê những khái niệm này ở phần đầu phiên bản văn bản để tiện theo dõi.
Một số chỉ số và khái niệm được nhắc đến trong tập podcast này:
Glassnode: Một nền tảng phân tích dữ liệu on-chain phổ biến, cần trả phí.
Giá thị trường thực hiện (Realized Price): Được tính toán dựa trên giá trọng số khi Bitcoin lần cuối di chuyển trên chuỗi, 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 bố giá thực hiện. Dùng để quan sát phân bố giá của các đồng BTC.
RUP (Lợi nhuận chưa thực hiện tương đối): Đo lường tỷ lệ lợi nhuận chưa thực hiện của tất cả người nắm giữ Bitcoin so với vốn hóa thị trường, dùng để đánh giá mức độ lợi nhuận chưa thực hiện trong thị trường Bitcoin.
Cointime True Market Mean Price: Một chỉ số giá trung bình on-chain dựa trên hệ thống Cointime Economics, nhằm 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 hay Giá thực hiện (Realized Price), True Market Mean Price theo hệ thống Cointime còn tính đến ảnh hưởng của thời gian, phù hợp với chu kỳ lớn của BTC.
Shiller ECY: Chỉ số định giá do Nobel Kinh tế học 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, cải tiến từ chỉ số P/E Shiller (CAPE), chủ yếu xem xét ảnh hưởng của môi trường lãi suất.
Cơ hội học phân tích dữ liệu on-chain
Alex: Hôm nay chúng tôi xin được mời đến chương trình một nhà giao dịch tự do, nhà nghiên cứu dữ liệu on-chain Colin. Trước tiên, mời Colin gửi lời chào đến thính giả của chúng ta.
Colin: Xin chào mọi người, cảm ơn Alex đã mời tôi. Lúc nhận được lời mời này, tôi hơi ngạc nhiên vì bản thân tôi chỉ là một nhà đầu tư nhỏ vô danh, không có danh hiệu gì đặc biệt, chỉ âm thầm làm giao dịch riêng. Tôi tên là Colin, tôi vận hành một tài khoản Twitter tên là Bérg先生, thường chia sẻ các bài giảng về dữ liệu on-chain, phân tích tình hình thị trường hiện tại, cũng như một số khái niệm giao dịch. Tôi tự định vị mình theo ba hướng: Thứ nhất là nhà giao dịch theo sự kiện (event-driven trader), tôi thường suy nghĩ về chiến lược giao dịch theo sự kiện; thứ hai là nhà phân tích dữ liệu on-chain, phần này cũng là nội dung tôi thường chia sẻ trên Twitter; thứ ba là một định vị khá thận trọng, tôi tự gọi mình là nhà đầu tư chỉ số, tôi chọn phân bổ một phần vốn vào các cổ phiếu lớn của Mỹ, nhằm giảm biến động cho đường cong tài sản tổng thể thông qua phần beta này, đồng thời duy trì tính phòng thủ nhất định cho toàn bộ danh mục. Trên đây là phần định vị bản thân của tôi.
Alex: Cảm ơn Colin đã tự giới thiệu. Tôi mời Colin tham gia chương trình vì thấy anh có những phân tích dữ liệu on-chain về Bitcoin rất đáng suy ngẫm trên Twitter. Đây là chủ đề mà chúng tôi trước giờ ít bàn đến và cũng là phần tôi thiếu sót. Sau khi đọc loạt bài viết của anh, tôi thấy lập luận rõ ràng, có nội dung nên đã chủ động mời anh. Cần lưu ý rằng hôm nay dù là tôi hay khách mời, quan điểm đều mang tính chủ quan cao, thông tin và quan điểm có thể thay đổi theo thời gian, và cùng một dữ liệu, chỉ số có thể được diễn giải khác nhau giữa các người. Nội dung chương trình không phải là lời khuyên đầu tư. Chương trình có nhắc đến một số nền tảng phân tích dữ liệu, chỉ nhằm mục đích chia sẻ cá nhân và minh họa, không phải quảng cáo thương mại. Chương trình hoàn toàn không nhận tài trợ từ bất kỳ nền tảng nào. Chúng ta đi vào chủ đề chính, nói về phân tích dữ liệu on-chain của tài sản mã hóa. Vừa rồi nói Colin là một nhà giao dịch, vậy anh bắt đầu tiếp cận và học phân tích dữ liệu on-chain của tài sản mã hóa trong hoàn cảnh nào?
Colin: Tôi nghĩ câu hỏi này nên chia làm hai phần. Thứ nhất, tôi cho rằng bất kể ai xung quanh, miễn là muốn hoặc đã bước chân vào thị trường tài chính, bao gồm cả tôi, mục tiêu chính đều là kiếm tiền, dùng lợi nhuận để cải thiện chất lượng cuộc sống. Vì vậy triết lý của tôi luôn nhất quán: cái gì giúp tôi kiếm được tiền thì tôi học cái đó. Bằng cách này nâng cao kỳ vọng tổng thể của hệ thống giao dịch, đơn giản là cái gì kiếm được tiền thì học. Phần thứ hai, ban đầu tiếp xúc dữ liệu on-chain thuần túy là do tình cờ. Cách đây khoảng sáu bảy năm, lúc đó hoàn toàn không biết gì, cứ cái này xem thử, cái kia xem thử. Khi mò mẫm khắp các lĩnh vực, thấy một lý thuyết nghiên cứu thú vị là muốn học. Cũng tình cờ lúc đó thấy có lĩnh vực gọi là phân tích dữ liệu on-chain của Bitcoin, nên bắt đầu học và nghiên cứu. Về sau, tôi kết hợp kiến thức học được ở các lĩnh vực khác, chủ yếu là phần phát triển giao dịch định lượng, kết hợp với dữ liệu on-chain để phát triển một số mô hình giao dịch, sau đó tích hợp các mô hình này vào hệ thống giao dịch cá nhân.
Alex: Vậy từ lúc chính thức bắt đầu tiếp xúc phân tích dữ liệu on-chain đến nay, thời gian học tập và nghiên cứu có hệ thống của anh khoảng bao lâu?
Colin: Tôi nghĩ khó định nghĩa, thực ra tôi chưa từng học một cách thực sự hệ thống. Vì từ trước đến nay, tôi gặp một vấn đề, đó là hoàn toàn không thấy bất kỳ bài giảng hệ thống nào. Từ lúc mới nhìn thấy lĩnh vực này, có lẽ đã vài năm trước, tôi đã phát hiện nhưng không nghiên cứu sâu, chỉ đọc vài ba bài là biết sơ sơ. Một thời gian sau, tôi quay lại thấy nội dung sâu hơn, lúc đó đang tập trung nghiên cứu thứ khác, quay lại thấy khá thú vị nên tiếp tục nghiên cứu. Không có thời gian học hệ thống, kiểu lượm lặt đây đó.
Alex: Hiểu rồi, vậy từ lúc học dữ liệu on-chain đến khi áp dụng vào đầu tư thực tiễn, đã kéo dài bao lâu?
Colin: Ranh giới này khó xác định, nhưng gần bằng hai chu kỳ Bitcoin... cũng không hẳn là hai chu kỳ, tùy theo bạn định nghĩa từ牛市 hay熊市. Khoảng từ 2019, 2020 trở đi bắt đầu tiếp xúc, nhưng lúc đó chưa áp dụng thực tế vì tôi chưa dám, chưa quen với thứ này, nhưng đã bắt đầu học.
Giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu on-chain
Alex: Hiểu rồi. Tiếp theo chúng ta sẽ nói đến nhiều khái niệm cụ thể về phân tích dữ liệu on-chain, bao gồm một số chỉ số. Anh thường dùng nền tảng nào để quan sát dữ liệu on-chain?
Colin: Hiện tôi chủ yếu dùng một website là Glassnode. Nói sơ qua, nó cần trả phí. Có hai cấp độ trả phí, một là bản chuyên nghiệp khá đắt, tôi nhớ khoảng hơn 800 USD/tháng. Cấp thứ hai tôi quên mất rồi, khoảng 30-40 U/tháng. Nó còn có bản miễn phí, nhưng thông tin xem được rất ít. Tất nhiên ngoài Glassnode còn nhiều nền tảng khác, tôi chọn nó vì ban đầu khi sàng lọc và nghiên cứu, website này hợp khẩu vị tôi nhất.
Alex: Hiểu rồi, sau khi xem nhiều thông tin của Colin, tôi cũng đăng ký Glassnode, trở thành hội viên trả phí. Quả thật dữ liệu của họ rất phong phú, độ tức thời cũng tốt. Vậy sang câu hỏi thứ hai, vừa nói anh là nhà giao dịch, anh quan tâm đến ích lợi thực tiễn trong đầu tư. Vậy giá trị cốt lõi của phân tích dữ liệu on-chain trong đầu tư của anh là gì? Nguyên lý đằng sau là gì? Mời anh giới thiệu.
Colin: Được. Trước tiên nói về giá trị và nguyên lý của phân tích dữ liệu on-chain. Hai điều này tôi sẽ gộp lại vì thực ra khá đơn giản. Thị trường tài chính truyền thống, dù là cổ phiếu, hàng hóa phái sinh, trái phiếu, quyền chọn, thậm chí bất động sản hay một số nguyên vật liệu, Bitcoin có điểm khác biệt căn bản là sử dụng công nghệ blockchain. Công nghệ này có giá trị nổi bật nhất, thường được mọi người nhắc đến là tính minh bạch. Mọi thông tin chuyển nhượng Bitcoin đều công khai minh bạch, bạn có thể trực tiếp xem trên chuỗi, ví dụ 300 Bitcoin chuyển từ địa chỉ này sang địa chỉ khác, điều này có thể tra cứu trên blockchain explorer. Dù tôi không biết đằng sau chuỗi địa chỉ này là ai, nhưng điều đó không quan trọng, vì không có bất kỳ cá thể đơn lẻ nào có thể ảnh hưởng đến xu hướng giá và xu hướng tổng thể của Bitcoin. Do đó, bình thường khi nghiên cứu dữ liệu on-chain, chúng ta nhìn vào toàn bộ thị trường, nhìn xu hướng, nhìn sự đồng thuận và hành vi tập thể. Dù không biết địa chỉ này hay kia là ai, nhưng có thể tổng hợp tất cả địa chỉ để phân tích dòng chảy của các đồng tiền, xem họ đã chốt lời hay cắt lỗ, tình trạng lợi nhuận, thua lỗ ra sao, họ thiên về mua nhiều Bitcoin ở mức giá nào hoặc không thích mua ở mức nào, những dữ liệu này thực ra đều xem được. Đây là giá trị lớn nhất của phân tích dữ liệu on-chain Bitcoin so với các thị trường tài chính khác, vì các thị trường khác không làm được điều này.
Alex: Đúng vậy, điểm này rất quan trọng. Như chúng ta đầu tư mã hóa, giống như xem cổ phiếu hay sản phẩm khác, đều cần phân tích cơ bản. Như anh vừa nói, dữ liệu on-chain minh bạch, ai cũng có thể quan sát. Nếu các nhà đầu tư chuyên nghiệp khác xem dữ liệu on-chain mà bạn không xem, thì trong đầu tư bạn sẽ thiếu đi một vũ khí quan trọng.
Khó khăn trong phân tích dữ liệu on-chain
Alex: Khi anh thực chiến phân tích dữ liệu on-chain, theo anh khó khăn và thách thức chính là gì?
Colin: Tôi nghĩ câu hỏi này rất hay, tôi sẽ chia làm hai phần. Phần đầu dễ giải quyết hơn, đó là điểm khó trong học tập, là kiến thức nền tảng. Với đa số người, kể cả tôi trước đây, như đã đề cập, rất khó tìm được bài giảng thực sự hệ thống. Tất nhiên tôi chưa hỏi offline có khóa học trả phí nào không, nhưng nếu có tôi cũng không dám mua, vì từ khi làm giao dịch đến nay, tôi hầu như không trả tiền mua khóa học. Tôi chưa từng tham gia bất kỳ khóa học giảng dạy hệ thống nào, nên tất cả nội dung đều phải tự mò mẫm, khám phá. Dữ liệu on-chain có nhiều loại, trong quá trình nghiên cứu, triết lý của tôi là làm rõ cách tính và nguyên lý đằng sau mỗi chỉ số tôi xem. Đây là quá trình tốn rất nhiều thời gian, vì chỉ cần thấy một chỉ số, nó cho bạn một công thức tính, tôi muốn suy luận xem đằng sau công thức này thực ra đang nghĩ gì, tại sao lại thiết kế như vậy. Sau khi làm rõ các chỉ số, việc thứ hai là sàng lọc. Những ai có kinh nghiệm phát triển chiến lược định lượng hoặc nghiên cứu chỉ số đều biết, nhiều chỉ số có tương quan rất cao. Tương quan quá cao gây ra vấn đề, dễ tạo nhiễu hoặc quá解读. Ví dụ, giả sử tôi có hệ thống thoát đỉnh, hệ thống này có 10 tín hiệu từ số 1 đến số 10. Giả sử nếu tương quan giữa số 1 đến số 4 quá cao, sẽ gây vấn đề. Ví dụ giá Bitcoin hôm nay có hành vi hoặc thay đổi nào đó, có thể khiến cả số 1 đến số 4 cùng sáng đèn, điều này rất rắc rối. Vì nếu tương quan quá cao, đây là hiện tượng tất yếu. Nếu trong 10 đèn có 4 đèn sáng, bạn bảo rất nguy hiểm, nhưng thực ra không hợp lý, vì vốn dĩ nó sẽ sáng. Nếu không cắt bỏ theo tương quan, hiện tượng này rất dễ xảy ra. Sau khi nghiên cứu nguyên lý từng chỉ số và dữ liệu, tôi có thể nhìn công thức tính là biết tương quan cao hay thấp, rồi cắt bỏ theo tương quan. Ví dụ 5 cái có tương quan cao, tôi sẽ cắt bỏ, sàng lọc, cuối cùng chọn ra một hai cái.
Phần đầu này coi là dễ giải quyết, không phải khó khăn chính. Phần thứ hai mới là thách thức thực sự, đó là làm sao chứng minh quan điểm của bạn đúng với người xung quanh hoặc với chính mình? Tôi có thể dùng ví dụ thô tục hơn nhưng dễ hiểu. Tôi từng viết trên tweet, lĩnh vực định lượng thường nói giao dịch không thể刻舟求剑 (khắc thuyền tìm kiếm). Tôi từng lấy ví dụ: giả sử hôm nay có một chiến lược giao dịch kỳ lạ, điều kiện vào lệnh là nếu con chó nhà tôi sủa hai tiếng, trời mưa bên ngoài, thì tôi vào lệnh mua. Tôi backtest chiến lược này, backtest 1000 lần, thấy tỷ lệ thắng 95%, vượt xa thị trường, vậy ai dám dùng chiến lược này? Khá kỳ lạ, chó sủa lung tung, trời mưa, lại mua, tỷ lệ thắng còn cao. Có một thuật ngữ gọi là sai lệch người sống sót (survivorship bias). Nếu bạn không thể đưa ra bất kỳ cơ sở logic nào, dù mẫu đủ lớn, chiến lược này cũng không dùng được. Có người phản bác, nhưng nó backtest 1000 lần, tỷ lệ thắng 95%, kết quả backtest ủng hộ chiến lược này dùng được. Tôi vừa nhắc đến sai lệch người sống sót, đơn giản là giả sử tôi tung đồng xu 10 lần, 10 lần đều mặt ngửa, xác suất thực ra là 1/1024, nói cách khác, trung bình cứ 1024 người làm việc này sẽ có 1 người thành công, liên tiếp tung ra 4 mặt ngửa, chính là "người sống sót", 1023 người còn lại thất bại, chúng ta không thấy, luôn chỉ thấy những trường hợp thành công. Quay lại câu hỏi của Alex, khó khăn chính nằm ở đâu. Vì chúng ta chủ yếu nhìn vào sự đồng thuận và xu hướng cấp độ lớn, nhìn lại lịch sử Bitcoin, ba đỉnh chu kỳ rõ rệt nhất là 2013, 2017 và hai đỉnh 2021, cộng lại chỉ có 4 mẫu, tuyệt đối là không đủ. Mẫu không đủ, nếu hôm nay chúng ta刻舟求剑, thấy năm 2013 một chỉ số đạt mức nào, 2017 đạt mức nào, nên năm nay cũng phải đạt mức đó, là không hợp lý. Vì mẫu đã không đủ, nếu lúc này chúng ta không trao cho nó logic để nghiên cứu, lý thuyết rất dễ sai. Vấn đề chính là, với số mẫu lịch sử quá ít, tôi phải dùng phương pháp diễn dịch chứ không thể chỉ dùng quy nạp để nghiên cứu. Sau khi nghiên cứu, dựa trên diễn dịch đưa ra kết luận, cần thời gian chứng minh quan điểm đúng hay sai. Nếu đúng, chứng tỏ quá trình suy luận diễn dịch trước đó có thể hợp lý. Nếu sai, tôi cần tiếp tục sửa chữa logic diễn dịch trước đó. Nhưng nếu chỉ đơn thuần dùng quy nạp, phần lớn nhà đầu tư散户 đều thích làm điều này, thấy trước đây xu hướng giống hiện tại, nên sau này chắc chắn tăng mạnh hoặc giảm mạnh, thực ra không hợp lý. Quay lại câu đầu tiên tôi nói, khó khăn lớn nhất là phải chứng minh với người khác hoặc với chính mình rằng suy luận của tôi đúng, nên tôi lúc nào cũng phải sửa chữa logic và giả định, kiểm tra xem có chỗ nào sai sót. Vì Bitcoin quá trẻ, nên trong phân tích dữ liệu on-chain luôn đối mặt với vấn đề mẫu không đủ, lúc này trong nghiên cứu buộc phải dùng duy nhất phương pháp diễn dịch, dùng logic để suy luận, rồi chờ thời gian chứng minh phán đoán. Đây là khó khăn lớn nhất tôi gặp phải.
Các chỉ số on-chain được quan tâm
Alex: Hiểu rồi, tôi cảm thấy vẫn rất đáng suy ngẫm. Câu hỏi tôi vừa hỏi anh cũng là những băn khoăn khi tôi bắt đầu xem các chỉ số khác nhau trên Glassnode. Có quá nhiều chỉ số, tôi nên dùng chỉ số nào làm tham chiếu giao dịch? Vì nhiều chỉ số có logic tính toán khác nhau. Sau này tôi có xu hướng chọn những chỉ số có logic giống anh vừa nói. Trước tiên phải xem logic tính toán đằng sau chỉ số, và cảm thấy logic này hợp lý, chứ không phải backtest thấy chỉ số này chuẩn rồi dùng nó dự đoán tương lai. Như anh nói, tham chiếu trong phương pháp diễn dịch cần lớn hơn, mới có thể làm chỉ số chính chúng ta áp dụng. Vậy sau những chia sẻ trên, trong phân tích Bitcoin hàng ngày của anh, chỉ số on-chain nào anh theo dõi lâu dài hoặc cho là quan trọng?
Colin: Câu hỏi này tôi đã nói trước, tôi sẽ cố gắng sàng lọc theo tương quan. Tôi xem rất nhiều chỉ số dữ liệu on-chain, hôm nay tôi sẽ chia làm ba tầng, cố gắng từ phần tương quan thấp, giới thiệu lần lượt.
Thứ nhất, chỉ số tôi theo dõi lâu dài và chú trọng nhất là URPD. Đây là biểu đồ dạng cột, trục hoành là giá Bitcoin, trục tung là số lượng Bitcoin. Giả sử hôm nay tại vị trí 90.000 thấy một cột rất cao, chúng ta biết có số lượng rất lớn Bitcoin mở vị thế tại đây, tức chi phí mua vào, cột này hiển thị số lượng Bitcoin họ mua tại mức giá này. Như vậy chỉ cần liếc mắt là biết, giả sử tích tụ trên 100.000 rất nhiều, chúng ta biết nhiều người mua trên 100.000. Biểu đồ URPD có hai điểm quan sát chính. Thứ nhất là cấu trúc chip đơn giản nhất. Giả sử hôm nay thấy thị trường khoảng 87.000, phía trên 87.000 đã tích tụ lượng chip rất lớn, theo dữ liệu tuần trước là 4,4 triệu, chúng ta biết trong khu vực này có lượng chuyển nhượng rất lớn, hoặc có người mua vào đây. Đã có người mua, rất có thể hình thành sự đồng thuận nhất định. Trong khu vực tích tụ lớn, giá rất dễ bị hút, nghĩa là giá có thể dao động trong khu vực này, giảm xuống cũng dễ phục hồi sau một thời gian, rồi tăng lại. Nếu tăng lên, chip phía dưới đều đã chuyển sang trạng thái lãi, họ dễ bán bán bán, làm giao dịch ngắn hạn, rồi bán giá xuống. Nên rất dễ dao động trong khu vực này. Đó là điểm quan sát đầu tiên. Điểm quan sát thứ hai là có thể dùng URPD quan sát quá trình phân phối Bitcoin. Phân phối nghĩa là trong熊市sớm, những chip mua Bitcoin giá thấp, bán chip rẻ trên tay lên cao, tôi định nghĩa quá trình này là phân phối. Giả sử hôm nay tại mức 100.000 thêm 300.000 chip, chip có chi phí 20.000, giả sử 20.000, cũng giảm đúng 300.000, chúng ta có thể thấy người có chi phí 20.000 hôm nay bán 300.000, giá bán trung bình khoảng 100.000. Chúng ta có thể thấy những chip chi phí thấp có biến động mạnh hay không. Tất nhiên hiện giá 100.000, 90.000+, nên biến động mạnh chỉ có thể giảm, không thể tăng, vì hiện giá khoảng 90.000+, không xuống 20.000+, nên chỉ giảm, không tăng. Như vậy có thể quan sát tốc độ phân phối, đại khái là vậy. Đây là chỉ số đầu tiên tôi theo dõi lâu dài.
Thứ hai, tôi muốn giới thiệu chỉ số RUP, tiếng Trung gọi là trạng thái lợi nhuận chưa thực hiện tương đối. Chỉ số này chỉ có một mục đích, giúp chúng ta đo lường tình trạng lợi nhuận tổng thể thị trường, tức toàn thị trường ứng với lợi nhuận hiện tại của giá Bitcoin. Ví dụ bạn kiếm được bao nhiêu, hoặc kiếm không nhiều, hoặc kiếm rất nhiều, đại khái là vậy. Nguyên lý chỉ số này rất đơn giản, nhờ cơ chế minh bạch blockchain, chúng ta có thể truy vết giá mua vào của đa số chip. So sánh giá mua vào với giá hiện tại. Ví dụ mua 50.000, giá hiện tại 100.000, chúng ta biết Bitcoin này hiện tại đang lãi, tính ra lãi bao nhiêu. Ví dụ 10 Bitcoin mua 50.000, hiện 100.000, mỗi cái lãi 50.000, 10 cái lãi 500.000. Cộng tổng lợi nhuận chưa thực hiện này, rồi chuẩn hóa theo vốn hóa hiện tại, ta được số trong khoảng 0-1. 0-1 dễ quan sát, giả sử hôm nay RUP cao, ví dụ 0,7; 0,68; 0,75, chúng ta biết thị trường hiện tại lợi nhuận tổng thể cao, có thể khiến nhiều người muốn chốt lời. Nên RUP quá cao thường bị coi là tín hiệu cảnh báo tương đối.
Chiều thứ ba tôi muốn nói đến mô hình định giá công bằng của thị trường. Trên thị trường thực ra có rất nhiều mô hình định giá Bitcoin khác nhau, mỗi mô hình dùng phương pháp khác để đánh giá giá trị công bằng của Bitcoin. Giá trị công bằng nghĩa là một Bitcoin đáng giá bao nhiêu. Tôi xem nhiều mô hình, cho rằng chịu được thử thách nhất là mô hình Cointime Price. Tôi chưa thấy bản dịch tiếng Trung của thuật ngữ này ở nơi khác. Đơn giản là, chúng ta thường nghe đến Cathie Wood, bà ấy ARK Invest, và website dữ liệu on-chain, tức Glassnode tôi vừa nhắc, khái niệm này xuất hiện trong một tài liệu do hai bên hợp tác sản xuất. Đặc điểm lớn nhất của mô hình này là đưa vào khái niệm trọng số thời gian, rồi tính giá trị công bằng của Bitcoin. Số tính ra có hai cách dùng chính, thứ nhất rất đơn giản là bắt đáy. Giả sử trong熊市quá trình, rơi rơi rơi, cuối cùng跌破giá trị do Cointime Price đưa ra, tôi vừa nói, số này thực ra là một Bitcoin đáng giá bao nhiêu. Nếu跌破vị trí này, tương đương mua ở vị trí rất hời. Theo backtest lịch sử, theo logic của nó đều thấy, mỗi lần giá跌破Cointime Price, thực ra đều là vị trí bắt đáy rất tốt. Ứng dụng thứ hai là thoát đỉnh, có thể theo dõi khoảng cách giữa giá hiện tại và giá Cointime Price. Nếu lệch quá xa Cointime Price, có thể đánh giá độ lệch quá lớn, có phải thị trường đã gần đỉnh. Trên đây ba chiều分别是cấu trúc chip, trạng thái lợi nhuận và mô hình định giá công bằng, là ba chỉ số và khía cạnh tôi muốn chia sẻ.
Cách xử lý tình trạng dữ liệu mâu thuẫn
Alex: Được rồi, anh vừa nói rất rõ ràng. Có thể nhiều người dùng sẽ hỏi, ba chỉ số theo dõi anh liệt kê có thể đại diện cho các khía cạnh khác nhau, cũng phù hợp với điều anh nói trước là tương quan giữa chúng không cao, nên có thể dùng làm chỉ số tham chiếu. Giả sử các chỉ số này trong thực tế áp dụng xảy ra tình trạng bất đồng, ví dụ chỉ số một cho rằng hiện tại đang trong tình trạng phân phối, chỉ số hai ba có thể cho thấy hiện tại so với đỉnh, xét theo chu kỳ dường như chưa cao lắm. Trong trường hợp này, anh xử lý tình trạng dữ liệu mâu thuẫn thế nào?
Colin: Tôi nghĩ điều này không chỉ trong lĩnh vực phân tích dữ liệu on-chain, mà trong các lĩnh vực khác như phân tích kỹ thuật hay vĩ mô, cũng có thể gặp tình trạng mâu thuẫn. Trong lĩnh vực on-chain, cách xử lý cá nhân tôi rất đơn giản, tôi gán trọng số khác nhau cho các tầng khác nhau. Trong đó tôi coi trọng nhất là phần cấu trúc chip, tức tiến độ phân phối. Vì thực ra trạng thái lợi nhuận cũng hỗ trợ tôi quan sát xem những chip chi phí thấp, trong熊市kỳ, ví dụ mua Bitcoin ở 15.000, 16.000, đã phân phối xong chưa. Có một hiện tượng đặc biệt là trong mỗi chu kỳ hàng năm của Bitcoin, thực ra đều xuất hiện hai lần phân phối quy mô lớn rất rõ rệt. Ví dụ năm 2024, trường hợp rõ nhất là tháng 3-4 năm ngoái, thực ra từ trạng thái lợi nhuận, bạn nhất định thấy lúc đó xuất hiện phân phối quy mô lớn. Nhưng nếu hôm nay tôi chỉ thấy phân phối quy mô lớn, câu hỏi tiếp theo là suy nghĩ xem, họ đã phân phối xong chưa? Mọi tiêu chí phán đoán đều xuất phát từ câu hỏi này. Nếu xuất hiện phân phối quy mô lớn, nhưng chưa phân phối xong, tôi có thể yên tâm nói với bản thân牛市chưa kết thúc. Như tôi hồi tháng 3-4 năm ngoái, Bitcoin一路lên 70.000+, tôi khá phấn khích, vì牛市đã đến, lập đỉnh mới. Kết quả sau đó dao động khoảng hơn nửa năm. Lúc đó tôi quan sát dữ liệu này không rút ra kết luận đã chạm đáy, tối đa chỉ là phân phối lần đầu. Và nhiều dữ liệu khác, như tôi từng đăng phân tích trung hạn và phân tích cấu trúc chip, lúc đó thực ra theo chi phí trung bình người nắm giữ ngắn hạn, trạng thái của họ khác biệt so với牛市thật sự kết thúc. Nên lúc đó tôi khá yên tâm. Vậy bạn nói dữ liệu mâu thuẫn, nó nói đang phân phối, vậy tôi có cần thoát đỉnh? Thực ra không cần, vì vấn đề chính vẫn là câu tôi vừa nói: đã phân phối xong chưa? Lấy câu hỏi này làm tiêu chí sàng lọc từng chỉ số, làm cơ sở phán đoán, thực ra dễ rút ra kết luận, tức dù phân phối xuất hiện, còn quy mô lớn, nhưng tôi chỉ cần phán đoán đã kết thúc chưa. Dùng cái này làm tiêu chí có thể xử lý hiệu quả vấn đề dữ liệu mâu thuẫn.
Alex: Vậy chúng ta đặt một kịch bản, ví dụ hiện tại xem URPD, chỉ số này giả sử đã xuất hiện hai lần phân phối, khá giống tình huống anh vừa nói, một lần hồi tháng 3-4 năm ngoái, rồi đỉnh phân phối tháng 12 năm ngoái đến tháng 1. Giả sử nó xuất hiện tình trạng phân phối này, nhưng hai chỉ số định giá kia có thể chưa cao lắm, khi xảy ra tình huống này, anh vừa nói sẽ gán trọng số khác nhau, vậy anh sẽ theo tỷ lệ trọng số giảm một phần仓位, hay sẽ suy nghĩ thống nhất ba chỉ số, không điều chỉnh仓位theo trọng số, mà đưa ra một đến hai quyết định quan trọng tại thời điểm then chốt?
Colin: Cách làm của tôi là cái đầu, vì thực ra không ai biết hiện tại có phải đỉnh thật sự, không ai thoát ở vị trí cao nhất, nếu có thì quá厉害, tôi nhất định muốn quen biết. Đỉnh, theo tôi hiểu là một quá trình chậm, dù xem biểu đồ ngày thấy nhanh, nhưng nếu thân ở hiện trường, ví dụ bạn ở 69.000 lúc đó, đỉnh chu kỳ trước, bạn sẽ không cảm thấy hiện tại là đỉnh. Chúng ta chỉ có thể dựa vào dữ liệu phán đoán, hiện tại có thể có điều kiện hình thành đỉnh. Nên theo tiền đề này, tôi thực ra sẽ đứng vững từng đoạn. Ví dụ khi tôi cho rằng điều kiện đỉnh dần chín muồi, một khi trong giai đoạn này thấy một chỉ số nào đó cho tôi tín hiệu cảnh báo, ví dụ tôi từng chia sẻ trên Twitter về sự背离của RUP, tôi sẽ giảm仓tương ứng. Tất nhiên biên độ giảm仓ban đầu phải định sẵn, không thể bây giờ背离, không biết giảm bao nhiêu lại giảm bừa, không như vậy. Tôi sẽ vạch ra sơ bộ, ví dụ chia仓位làm 4 phần, một khi xuất hiện tín hiệu cảnh báo loại nào, tôi sẽ giảm trước một phần, tín hiệu cảnh báo thứ hai xuất hiện lại giảm một phần. Đồng thời tôi sẽ lên kế hoạch, phần vốn cuối cùng dù sao cũng phải rút ra. Ví dụ熊市đã xác định kết thúc, nhưng các tín hiệu cảnh báo khác chưa xuất hiện, chúng ta cần định một chiến lược chạy trốn cực đoan cuối cùng để sàng lọc.
Alex: Hiểu rồi, vẫn là theo các tín hiệu cảnh báo khác nhau, từng bước rời khỏi, giảm仓.
Colin: Đúng vậy.
Đánh giá vị trí BTC trong chu kỳ này và cơ sở
Alex: Hiểu rồi. Gần đây tôi cũng theo dõi tài khoản Twitter của anh, anh thường xuyên theo các chỉ số này, bao gồm triết lý đằng sau chỉ số để thực hành giao dịch. Hiện tại Bitcoin đã dao động trong khoảng 91.000-109.000 gần ba tháng. Hiện tại thị trường có bất đồng lớn về khoảng giá này, không giống tháng 12, tháng 1, mọi người nghĩ牛市này còn xa mới kết thúc, sẽ lên 150.000, 200.000 thậm chí 300.000, có nhiều quan điểm tích cực. Hiện tại thị trường bất đồng lớn, có người cho rằng đỉnh本轮BTC khoảng 100.000, nhưng có người cho rằng chu kỳ này BTC chưa chạm đỉnh, 2025 vẫn có sóng tăng chính. Vậy theo đánh giá tổng hợp hiện tại của anh, quan điểm là gì? BTC đang ở vị trí nào trong chu kỳ lớn này? Cơ sở dữ liệu hỗ trợ phán đoán là gì?
Colin: Trước khi trả lời câu hỏi này, có lẽ cần nói trước, thực ra tôi rất bi quan về 2025. Tôi cho rằng BTC hiện tại đã ở trong tình trạng có điều kiện hình thành đỉnh. Tôi biết nhiều người, bao gồm một số người tham gia xung quanh tôi, trong所谓2024牛市đặc biệt, tình trạng lợi nhuận thực ra không tốt, vì cách thị trường 2024 vận hành khác biệt so với mọi chu kỳ trước, điểm rõ nhất là không có mùa altcoin. Điều này khiến nhiều người tổn thương, bao gồm một số bạn bè phi chuyên nghiệp xung quanh tôi, họ cũng tham gia thị trường này, thực ra chịu tổn thất không nhỏ ở altcoin. Tại sao vậy? Nhìn lại 2024, đầu năm có một đợt行情altcoin, đợt hai là hồi tháng 11 năm ngoái, khi Trump đắc cử Tổng thống Mỹ. Hai đợt行情altcoin này so với các chu kỳ trước, điểm khác biệt lớn rõ rệt là tính bền vững không tốt. Thậm chí đợt行情tháng 11-12 năm ngoái, altcoin hoàn toàn không tăng toàn diện, mà là luân phiên板块rõ rệt. Lúc đó có板块Defi, xong chuyển sang coin cũ như XRP, Litecoin, v.v., luân phiên板块rất rõ. Từ việc này có thể thấy,牛市2024 này, nếu mọi người cho là牛市, chu kỳ này thực ra khác biệt lớn so với trước. Còn có lý thuyết nói trước khi牛市kết thúc nhất định có所謂mùa altcoin, thực ra tôi cho rằng, không thể nói có mùa altcoin thì牛市mới kết thúc, rõ ràng không có tương quan mạnh. Chúng ta khó dùng cái này làm cơ sở phán đoán牛市có kết thúc không. Trước đây nói phân tích dữ liệu on-chain có điểm yếu bản thân, là mẫu luôn không đủ. Dùng tình trạng lịch sử suy luận thị trường hôm nay, thực ra là刻舟求剑, không tốt. Nếu刻舟求剑, đỉnh 13, 17, 21 nên xuất hiện khoảng cuối năm, xét theo thời gian.
Cá nhân tôi cho rằng hiện tại thực ra đã có điều kiện hình thành所谓đỉnh. Nguyên nhân rất phức tạp, tôi dùng nhiều chỉ số và dữ liệu để phán đoán. Tôi nói sơ vài điểm chính. Thứ nhất, cấu trúc chip vừa nhắc, tức biểu đồ URPD. Chúng ta thấy một việc, những chip chi phí thấp tích lũy năm 2022, 2023, lúc đó mua lượng lớn BTC ở vùng thấp, đến nay đã có rất nhiều chip bị phân phối. Nói trắng ra là họ đã bán, không chơi nữa. Có thể một số thính giả thắc mắc, họ bán thì liên quan gì tôi? Có khái niệm cần giải thích, mỗi lần牛市kết thúc, gần như lần nào cũng vì những chip chi phí thấp phân phối xong, rồi牛市kết thúc theo. Điểm này không trực quan, không phải vì họ xả bán nên牛市kết thúc, chính là vì giá liên tục tăng, họ bán dọc đường, bán đến sau cùng họ bán xong, rồi giá dừng lại,牛市sắp kết thúc. Không phải tôi phỏng đoán bừa là nhất định như vậy, trong đó có logic. Giả sử hôm nay mọi chip BTC tham gia thị trường đều là chip chi phí cao, ví dụ mua trên 90.000, còn những chip mua 50.000, 20.000, 30.000 đã chạy hết. Lúc này chỉ cần giá không xuất hiện行情sóng tăng chính rõ rệt hoặc mạnh mẽ, dù chỉ dao động biên độ rộng, ví dụ dao động hồi năm ngoái 70.000-50.000, hoặc hiện tại khoảng 90.000-109.000 dao động, đều khiến áp lực nắm giữ của những chip chi phí cao này rất lớn. Áp lực nắm giữ lớn gây ra một vấn đề, giá hiện tại khoảng 95.000, 96.000, giả sử hôm nay giảm xuống 89.000, thực ra chưa đến 10%, nhưng áp lực của những chip này rất lớn, họ thậm chí là giao dịch ngắn hạn, một khi áp lực lớn, có thể chọn bán, bán khiến giá giảm tiếp, giảm khiến các chip chi phí cao khác không chịu nổi áp lực, họ lại bán, gây ra hiệu ứng dây chuyền. Đây là điều tôi thấy từ biểu đồ URPD, nhiều chip chi phí thấp đã phân phối.
Thứ hai cũng là chỉ số tôi vừa nhắc RUP, dùng để đo lường trạng thái lợi nhuận thị trường. Chỉ số này nếu ai quan tâm, có thể tra cứu, rất thú vị, nếu đặt đường RUP và đường giá cùng nhau, tương quan rất cao, gần như đi cùng nhau. Điều này rất hợp lý, vì giá càng cao, trạng thái lợi nhuận chi phí nắm giữ càng cao, hình dạng hai đường gần như giống hệt. Nên giá càng cao, RUP càng cao; giá thấp, RUP càng thấp, rất đơn giản. Nhưng một khi RUP xuất hiện trạng thái所谓bất đồng, thực ra cho thấy tình trạng thị trường đã thay đổi. Bất đồng là gì? Ví dụ Bitcoin lên 90.000, điều chỉnh rồi lên 100.000, lập đỉnh cao hơn, nhưng RUP tại 100.000 không cao bằng tại 90.000, ngược lại đi xuống,这就是所谓RUP giảm, nhưng giá tăng. Rất kỳ lạ tại sao xảy ra tình trạng này? Logic duy nhất giải thích hợp lý chỉ có một, như tôi vừa nói, RUP dùng lợi nhuận chưa thực hiện để tính, lợi nhuận chưa thực hiện chủ yếu trên thị trường thực ra do những chip chi phí thấp đóng góp. Ví dụ hôm nay mua 16.000 một Bitcoin, hiện 96.000, chỉ một Bitcoin lợi nhuận chưa thực hiện đã 80.000. Nhưng nếu hôm nay mua 86.000 Bitcoin, hiện 96.000, cái này chỉ 10.000, nên tỷ lệ đóng góp chủ yếu do những chip chi phí thấp. Nên một khi giá cao hơn, RUP ngược lại thấp hơn, chứng tỏ nhất định có một phần hoặc lượng lớn chip chi phí thấp đã bán trước đó, khiến khi giá sau này cao hơn, những chip chi phí thấp này vì đã rời khỏi nên chuyển một phần lợi nhuận chưa thực hiện thành lợi nhuận đã thực hiện, không thấy trên RUP, dẫn đến RUP thấp hơn, tạo bất đồng. Điều này giúp tôi xác minh khi giải mã RUP, đúng là có chip chi phí thấp rời khỏi.
Chiều thứ ba, dữ liệu on-chain thực ra còn nhiều điều để nói, nhưng cá nhân tôi chia sẻ một quan điểm khá độc đáo khác, gọi là thị trường cổ phiếu Mỹ. Nếu ai nghiên cứu thị trường cổ phiếu, sẽ biết cổ phiếu có khái niệm định giá, tức P/E, hay tỷ suất lợi nhuận trên giá. Phương pháp định giá này có nhiều biến thể khác nhau, chỉ số tôi tham khảo gọi là Shiller ECY, từ giáo sư Shiller Đại học Yale, ông đo lường lợi suất của cổ phiếu so với trái phiếu, chỉ số này xuất hiện trong một bài luận ông công bố sau đại dịch 2020. Vì ông cho rằng mô hình hay dữ liệu khác trước của ông gọi là Shiller PE, tức P/E Shiller. Ông cho rằng mô hình đó sau đại dịch, do cấu trúc thị trường toàn cầu thay đổi, nhiều tình huống khác biệt so với trước, nên phát minh chỉ số mới Shiller ECY để đo lường thị trường, và phát hiện hiệu quả dự báo của chỉ số này thực sự tốt hơn. Tóm lại một câu, chỉ số hiện tại cho thấy định giá thị trường cổ phiếu Mỹ đã hơi cao. Cần làm rõ, định giá cao không có nghĩa phải giảm, định giá cao có thể còn cao hơn, còn cao hơn nữa. Nhưng nó đo lường kiểu khái niệm quang phổ, tức hiện tại ngày càng gần khu vực nguy hiểm. Hiện tại vị trí gần là vị trí tương đối tôi cho là khá nguy hiểm. Định giá thị trường cổ phiếu hiện tại chủ yếu do chủ đề nóng nhất, tức AI đóng góp. Thời gian trước có DeepSeek, đột ngột xuất hiện bất ngờ, khiến định giá thị trường cổ phiếu Mỹ đột ngột điều chỉnh giảm một đợt. Nhưng ở điểm này, cá nhân tôi trung ngắn hạn thiên về bi quan. Vì DeepSeek dù về dài hạn là hạ nhiệt chip, tất nhiên là lợi ích tuyệt đối cho ngành AI, nhưng ngắn hạn, tôi cho rằng hiệu ứng định giá này chưa kết thúc nhanh, nên tôi cho rằng định giá vẫn còn không gian điều chỉnh giảm. Nếu thị trường Mỹ không tốt, Bitcoin là em út tự nhiên sắc mặt cũng không đẹp. Dù vậy đây đều là thành kiến cá nhân, định kiến cá nhân, để các bạn tham khảo.
Alex: Được rồi, vừa rồi Colin nói rất chi tiết, quan điểm của anh chúng ta tóm lược sơ. Ông cho rằng hiện tại khoảng giá này đã đáp ứng nhiều điều kiện trước đây đỉnh định giá hoặc đỉnh giá, bao gồm tình trạng phân phối chip vừa nhắc, tình trạng tỷ lệ lợi nhuận chưa thực hiện, và còn trích dẫn chỉ số ECY của giáo sư Shiller bên thị trường tài chính truyền thống, ông cho rằng hiện tại phù hợp nhiều dấu hiệu chạm đỉnh.
Cách bắt đầu học phân tích dữ liệu on-chain
Alex: Hôm nay chúng ta đã nói đến nhiều nguyên lý phân tích dữ liệu on-chain, bao gồm cách quan sát dữ liệu thông dụng, và cách áp dụng thực tiễn. Nhiều thính giả của chúng ta có thể chưa nghiên cứu sâu về khái niệm hoặc hệ thống này, vậy nếu có người mới hỏi anh, Colin tôi thấy anh nói rất hấp dẫn, tôi cũng muốn bắt đầu học môn kiến thức này, hỗ trợ đầu tư BTC cá nhân, anh có lời khuyên học tập nào cho họ, để khởi đầu hành trình học này?
Colin: Được, thực ra đến nay tôi đã nhận hàng chục tin nhắn hỏi câu hỏi tương tự. Lời khuyên cá nhân tôi luôn như nhau. Trước tiên điểm mạnh của tôi có hai, điểm mạnh đầu tiên là dữ liệu on-chain, điểm mạnh thứ hai tôi tự nhận là lĩnh vực phân tích kỹ thuật. Thực ra đa số người hỏi tôi, thường cầm một biểu đồ, vẽ vài hình thái học hoặc vẽ một chỉ số, MACD, RSI, họ dùng những thứ này hỏi tôi có thể kết hợp quan điểm dữ liệu on-chain không. Ở đây tôi nhất định phải đưa lời khuyên, cá nhân tôi rất không khuyến khích người mới bắt đầu học từ phân tích kỹ thuật. Nguyên nhân chính rất đơn giản, vì phái quá nhiều, và nhiều quan điểm trong các phái không chịu được kiểm nghiệm khoa học. Vì họ chỉ dùng quy nạp đơn thuần, không có logic đằng sau, rất dễ quay lại ví dụ chó sủa mưa to tôi vừa nói, hoàn toàn có thể là sai lệch người sống sót, nhưng người mới thông thường không có khả năng phân biệt đây là thật dùng được hay thực ra chỉ là sai lệch người sống sót. Lời khuyên cá nhân tôi là, dữ liệu on-chain là lĩnh vực rất phù hợp người mới, cách học tôi sẽ nói sau. Tôi cho rằng nó phù hợp người mới vì lý do đơn giản, thứ nhất, đa số nhà đầu tư散户xung quanh, hoặc các nhà giao dịch này, thực ra không phải nhà giao dịch toàn thời gian, đa số có thể là học sinh trung học, sinh viên hoặc nhân viên văn phòng, họ có nghề nghiệp riêng. Nếu không thể dành thời gian lớn làm việc盯盘, thì vai trò giao dịch dữ liệu on-chain rất phù hợp bạn. Vì như đã nói, cấp độ quan sát dữ liệu on-chain rất lớn, ít nhất là từ biểu đồ ngày trở lên, đã quan sát biểu đồ ngày, chứng tỏ bạn vì tín hiệu on-chain mà thực
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
Mint Ventures
