Gần đây có nhiều người mới hỏi tôi cách bắt đầu làm phân tích dữ liệu trên chuỗi, tôi quyết định tổng hợp lại kinh nghiệm của mình. Thật lòng mà nói, khả năng hiểu dữ liệu trên chuỗi quyết định bạn có thể tồn tại lâu hơn trong thị trường này hay không.



Trước tiên cần hiểu rằng, dữ liệu trên chuỗi chính là những thông tin không thể chỉnh sửa trên blockchain, bao gồm ghi nhận giao dịch, dòng chảy ví, lợi nhuận của thợ đào, những thứ này. Hai loại dữ liệu cốt lõi là: một là dữ liệu giao dịch (lượng token chuyển, trạng thái giữ), hai là dữ liệu khối (thời gian xác nhận, phí gas, v.v). Từ khi có hợp đồng thông minh, chúng ta còn có thể thấy được sự tương tác giữa ví và hợp đồng, như giao dịch trên DEX, vay mượn, đúc NFT, v.v.

Tại sao phải chú trọng truy vấn trên chuỗi? Bởi vì đây là hình ảnh chân thực, khách quan nhất của thị trường. Bạn có thể theo dõi động thái của các cá mập (cá voi), xem họ đang tích trữ hay bán ra. Tôi phát hiện nhiều người kiếm tiền chính là dựa vào quan sát hành vi của dòng tiền thông minh, rồi theo đuổi theo xu hướng. Tuy nhiên phải thừa nhận, phân tích trên chuỗi thực sự có độ khó nhất định, đòi hỏi tích lũy kiến thức và góc nhìn đa chiều. Và không nên chỉ dựa vào một công cụ, tốt nhất là so sánh chéo nhiều nguồn dữ liệu, vì độ chính xác của các công cụ khác nhau không đồng đều.

Khi làm truy vấn trên chuỗi, có một số chỉ số quan trọng cần chú ý. TVL (giá trị bị khóa tổng cộng) phản ánh độ nóng của dự án DeFi, giá trị càng cao chứng tỏ niềm tin của nhà đầu tư càng lớn. Dòng chảy ví của đội ngũ phát triển và nhà đầu tư cũng rất quan trọng, rõ ràng là họ đang mua hay bán. Dữ liệu nạp rút của sàn giao dịch cũng cho thấy nhiều điều, token liên tục chảy về CEX có thể dự báo điều chỉnh, ngược lại rút lớn về ví cá nhân là tín hiệu tích cực. Dòng tiền của stablecoin cũng đáng chú ý, vào nhiều thể hiện tâm lý thị trường lạc quan, ngược lại thì bi quan. Số ví hoạt động tăng lên nghĩa là có dòng tiền mới vào, phân bổ ví càng phân tán càng tốt, dự án tập trung quá nhiều vào ít ví dễ bị thao túng.

Về công cụ, tôi khuyên người mới bắt đầu từ những thứ đơn giản. Defillama tập trung vào dữ liệu TVL, giao diện thân thiện, còn có thể xem tình hình nạp rút của CEX, phù hợp để làm quen. Token Terminal là nơi tốt để xem về mặt tài chính của dự án, doanh thu càng cao thì dự án càng đáng chú ý. Lunarcrush có thể phân tích độ nóng trên mạng xã hội, tôi thường dùng để xem mức độ thảo luận về một đồng coin trên Twitter và thái độ của các KOL. CryptoSlam chuyên theo dõi dữ liệu NFT, có thể theo dõi dòng tiền NFT trên các chuỗi khác nhau.

Còn các công cụ nâng cao hơn thì nhiều vô kể. Santiment đã làm sạch dữ liệu trên chuỗi, tương đối đáng tin cậy, còn có thể kết hợp phân tích tâm lý xã hội. Arkham gần đây rất hot, tuyên bố có thể vượt qua Nansen, hiện vẫn miễn phí, chức năng tùy chỉnh rất mạnh. Nansen là công cụ tôi dùng nhiều nhất, đặc biệt tốt để theo dõi dòng tiền của Smart Money, nhưng cần có kinh nghiệm mới dùng tốt. Dune Analytics dùng SQL để truy vấn dữ liệu trên chuỗi, mạnh mẽ nhưng có đường cong học tập. CryptoQuant và Glassnode chuyên phân tích BTC, có dữ liệu thợ đào, phân loại holder, rất đầy đủ.

Lời khuyên của tôi là, trước tiên học cách xem các chỉ số cơ bản qua các công cụ truy vấn trên chuỗi, sau đó dựa vào nhu cầu để chọn các công cụ nâng cao. Quan trọng nhất là hiểu ý nghĩa đằng sau dữ liệu, chứ đừng bị số liệu làm cho hoảng sợ. Nhiều người thấy bảng điều khiển phức tạp thì bỏ cuộc, thực ra chỉ cần dành thời gian nghiên cứu, ai cũng có thể học được. Ngoài ra còn có thể theo dõi các nhóm phân tích chuỗi chuyên nghiệp, góc nhìn của họ thường đa dạng hơn, giúp tránh đi nhiều lối mòn.
BTC-0,11%
Xem bản gốc
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.
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Đăng lại
  • Retweed
Bình luận
Thêm một bình luận
Thêm một bình luận
Không có bình luận
  • Đã ghim