BTC链上数据分析与投资实战

主持人：Alex 嘉宾：Colin 自由交易员、链上数据研究者

学习链上数据分析的契机

Colin介绍了自己作为交易员的三个定位:事件驱动型交易者、链上数据分析师和指数投资者。他表示学习链上数据分析的动机很简单,就是为了提升交易盈利能力。Colin从6-7年前开始接触链上数据,但一直没有系统性地学习,而是通过不断研究和实践来积累经验。他从2019-2020年左右开始将链上数据应用到实际投资中。

链上数据分析的价值和原理

Colin认为链上数据分析的核心价值在于区块链的透明性,可以观察到市场整体的趋势和群体行为。虽然无法知道具体地址背后是谁,但可以通过汇总分析筹码流向、盈亏状况等情况。这是比特币相对于传统金融市场的独特优势。

链上数据分析的难点

Colin指出链上数据分析的主要难点有两个:

1. 基础知识学习困难,缺乏系统性的教学资源。需要自己去研究每个指标的计算原理和设计意图。

2. 样本数不足,难以验证观点正确性。比特币历史上只有几个明显的周期顶部,样本太少,无法简单套用历史经验。需要通过演绎推理来建立理论,并等待时间验证。

重点关注的链上指标

Colin重点关注三类指标:

1. URPD(已实现价格分布):观察筹码结构和派发情况

2. RUP(相对未实现收益):衡量市场整体盈利状况

3. Cointime True Market Mean Price:评估BTC长期价值

他还会参考传统金融市场的Shiller ECY等估值指标。

对BTC在本轮周期的位置判断

Colin认为BTC目前已经具备顶部形成的条件,主要依据包括:

1. 低成本筹码大量派发
2. RUP出现背离
3. 美股估值偏高

他预计2025年BTC可能会出现下跌。

如何入门链上数据分析

Colin建议:

1. 从链上数据入手比技术分析更适合新手
2. 研究指标原理,理解设计意图
3. 从Glassnode等平台的周报入手学习
4. 关注原作者的解读,不要只看二手资料

链上数据研究者的日常

Colin的日常工作包括:

1. 观察链上数据变化
2. 记录ETF资金流向、市场波动率等数据
3. 观察合约市场情况
4. 技术分析和盯盘交易
5. 经营社交媒体账号

他会尽量在美股开盘时间保持清醒,因为这是加密市场流动性最好的时段。