Введение в On-Chain анализ

Это исследование было спонсировано Luno Globalплатформой, которая позволяет пользователям покупать, сохранять и управлять криптовалютами.

Ончейн-анализ приобрел значительную популярность за последние несколько лет. Это может быть очень мощный инструмент для анализа основ сети. Тем не менее, заинтересованные стороны должны использовать его правильно и делать это в рамках его ограничений.

Эта статья представляет собой введение в ончейн-анализ. Это включает в себя:

  • Что делает ончейн-данные уникальными?
  • Какие данные доступны?
  • Как это использовать
  • Его ограничения при анализе рынка

Базовые блокчейны, используемые биткойном и другими криптовалютами, предоставляют нам уникальный источник данных, недоступный для других финансовых активов. Поскольку это публичные реестры, каждая транзакция, проводимая в цепочке, записывается и прозрачна.

Кроме того, транзакции остаются неизменными после того, как они записаны в блокчейне.

Какие типы данных существуют в ончейн-анализе?

Существуют различные типы ончейн-данных. Я классифицирую их следующим образом:

  • Простые ончейн-данные (необработанные ончейн-данные)
  • Данные сущности
  • Агрегированные данные по цепочке
  • Индикаторы цикла (которые часто являются гибридными метриками)

Простые данные в цепочке

Некоторые из наиболее простых показателей, используемых для оценки развития сети, — это количество активных адресов, общее количество кошельков с определенным количеством биткойнов, количество транзакций, происходящих в цепочке, и количество кошельков с ненулевым балансом (см. График 1 для этого рисунка).

Важно отметить, что количество адресов отличается от количества пользователей, поскольку один пользователь или организация (например, биржа) может владеть несколькими биткойн-адресами. В результате простой просмотр переводов биткойнов между кошельками может ввести в заблуждение.

Предположим, что у одного человека есть 10 биткойнов на одном адресе, и он разбивает их на 10 новых адресов с одним биткойном. Они могут сделать это из соображений безопасности. Глядя на необработанные данные в цепочке, мы бы ошибочно пришли к выводу, что один человек продал свои 10 биткойнов и что появилось 10 новых более мелких держателей. Именно здесь в игру вступают данные сущности.

График 1: Количество адресов Bitcoin с ненулевым балансом (Источник: Glassnode)

Данные объекта

Данные объекта — это, вообще говоря, информация, используемая для привязки кошельков, например, с определенными шаблонами отправки или получения, к одному объекту, которым может быть человек или организация.

Возвращаясь к примеру человека, разделившего 10 биткойнов на 10 кошельков, если они указаны правильно, данные сущности покажут нам, что это был всего лишь пользователь, разделивший свои активы.

Наиболее важным вариантом использования данных сущностей является определение того, покупают, продают или держат определенные типы сущностей; или снижаются или увеличиваются балансы биткойнов на биржах. Например, это может дать нам представление о том, накапливаются ли долгосрочные держатели.

Важно отличать данные сущностей от других видов данных в цепочке, поскольку шаги, необходимые для их компиляции (сбора), имеют некоторые последствия для надежности данных, особенно в краткосрочной перспективе, что затрудняет эту компиляцию.

Несмотря на это, данные сущностей являются очень важным источником информации в ончейн-анализе.

Компиляция данных сущностей требует опыта. Извлечь его из узла сложнее, чем собрать необработанные данные в цепочке. Таким образом, мы должны полагаться на сторонних поставщиков информации для данных сущностей, что отличается от других видов данных в цепочке, которые, теоретически, могут быть извлечены из полного узла любым, кто обладает некоторыми техническими знаниями.

Как идентифицируются сущности? Именно здесь в игру вступают поставщики данных. Они используют эвристики, паттерны, алгоритмы, методы кластеризации и т.д. для идентификации адресов, которые потенциально принадлежат одному объекту.

Это означает, что данные сущности могут быть ненадежными в краткосрочной перспективе, поскольку перевод биткойнов между кошельками зависит только от нескольких точек данных. Но со временем появляется все больше и больше точек данных, и данные сущностей также становятся более надежными. Хотя этот метод может быть несовершенным, он может дать нам ценную информацию о тенденциях в сети.

Одним из показателей, который попадает в эту категорию, являются балансы обмена биткойнов, как показано на графике 2. К сожалению, эти данные также часто передаются, когда в краткосрочной перспективе появляются необычно большие притоки или оттоки, и они принимаются в качестве торгового индикатора.

Но из-за характера этих данных они ненадежны в краткосрочной перспективе. То, что может выглядеть как необычно большой отток биржи, может быть просто обменом, переводящим биткойны на новый кошелек, который еще не был помечен поставщиками данных. С поступлением большего количества данных это обычно исправляется поставщиками данных через несколько дней.

На самом деле крупные оттоки чаще всего оказываются внутренними трансфертами.

Если вы видите, что эти данные переданы, вы должны быть настроены скептически, особенно если происходят большие движения. Если происходит значительный приток или отток, это потенциально может быть ложным сигналом, поэтому было бы неразумно совершать какие-либо сделки, основываясь исключительно на такой информации.

Для заинтересованного читателя более подробное описание того, как поставщики данных идентифицируют биржевые кошельки, можно найти в техническом документе «Entity Flow Data Generation Process» от CryptoQuant внизу связанной страницы. Рафаэль Шульце-Крафт, соучредитель и технический директор Glassnode, более подробно рассказывает о том, как использовать и обрабатывать данные об обменных потоках, в статье «Метрики обмена биткойнами в сети: хорошее, плохое, уродливое».

График 2: Резервы обмена биткойнов (Источник: cryptoquant.com)

Агрегированные ончейн-данные

Хотя эти простые показатели дают некоторое представление об основах и развитии сети, существуют агрегированные показатели в цепочке, которые добавляют больше информации о том, что происходит.

Одним из относительно простых для понимания, но очень полезных ресурсов является график HODL Waves (см. График 3). Упрощенно он показывает, какая часть биткойна в последний раз перемещалась в течение определенного периода времени, например, процент монет, которые в последний раз перемещались между 1 и 2 годами назад.

Среди прочего, график HODL Waves может дать нам представление о том, продают ли долгосрочные держатели или держат свои биткойны, и держат ли пользователи свои монеты в течение все более длительных временных рамок.

График 3: Волны Bitcoin HODL (Источник: checkonchain.com)

Индикаторы цикла

И последнее, но не менее важное: существуют индикаторы в сети, предназначенные для того, чтобы дать представление о том, где биткойн находится в цикле, например, переоценен ли он или входит в зону покупки.

Многие из этих показателей цикла являются гибридными метриками. Гибридная метрика — это метрика, которая объединяет рыночные и ончейн-данные в один показатель.

Одной из старейших из этих гибридных метрик является соотношение рыночной стоимости биткоина к реализованной стоимости (MVRV), созданное аналитиками биткоина Мурадом Махмудовым и Дэвидом Пуэллом (см. График 4). Коэффициент MVRV делит рыночную капитализацию (рыночную стоимость) на реализованную стоимость (реализованную капитализацию).

Рыночная капитализация рассчитывается путем умножения общей суммы существующих биткойнов на цену одного биткойна.

Чтобы получить реализованную капитализацию, каждый UTXO (неизрасходованный результат транзакции) умножается на цену, которую он имел при последнем перемещении.

Например, если бы 100 биткойнов имели цену 500 долларов США каждый при последней передаче, им была бы присвоена стоимость 50 000 долларов США (100BTC * 500 долларов США). Это делается для всех биткойнов, которые были добыты. Агрегированные, они формируют реализованную капитализацию.

Реализованная капитализация, интуитивно говоря, учитывает как потерянные монеты, так и те, что находятся на руках у пользователей. Оба снижают стоимость реализованной капитализации, в то время как для рыночной капитализации все единицы биткойна имеют одинаковую цену.

Когда MVRV падает ниже значения 1, реализованная капитализация выше, чем рыночная капитализация. Это указывает на то, что цена биткоина может быть недооценена (держатели против спекулянтов). Если коэффициент MVRV достигает гораздо более высокого значения, это может указывать на то, что биткоин переоценен.

Однако важно помнить, что прошлые результаты индикатора не гарантируют будущих результатов. В некоторых случаях он может давать ложные сигналы. В результате лучше не основывать свою торговую стратегию исключительно на одном индикаторе.

График 4: Биткойн: отношение рыночной стоимости к реализованной стоимости (MVRV) (Источник: Glassnode)

Коэффициент MVRV является лишь одним из многих индикаторов в сети, которые могут дать представление о том, переоценен или недооценен биткойн.

Из-за объема этой статьи здесь рассматриваются только некоторые из ончейн-метрик, и предоставленные метрики следует рассматривать только как отправную точку.

Для тех, кто хочет глубже изучить, какие существуют ончейн-метрики и как их можно использовать, криптоаналитик Шайтан много писал об использовании ончейн-метрик и гибридных метрик в статье «Биткойн-аналитика данных — измерение экономической активности и оценка рыночных настроений с использованием ончейн-данных».

Кроме того, всем, кто хочет узнать больше об ончейн-анализе, я рекомендую взглянуть на веб-сайты поставщиков данных. Просматривая эти сайты, заинтересованные стороны могут лучше понять данные и способы их использования.

Прежде чем завершить эту статью, я хотел бы дать еще несколько замечаний о том, как использовать данные в сети. В то время как некоторые трейдеры могут успешно использовать ончейн-анализ для краткосрочной торговли, этот подход сияет, когда дело доходит до фундаментального анализа, который фокусируется на среднесрочной и долгосрочной перспективе.

Это может дать инвесторам представление о состоянии сети, направлении, в котором движется сеть, и о том, где биткойн находится в цикле. Его можно использовать для определения хороших точек входа или выхода для инвестора со среднесрочным и долгосрочным горизонтом.

Как и любой другой ресурс, используемый для анализа рынков, ончейн-анализ имеет свои ограничения. Например, он не учитывает рынки деривативов, которые приобретают все большее значение.

Таким образом, его следует использовать в сочетании с другими источниками данных, такими как торговые данные с бирж и данные о деривативах. Сейчас, как никогда, важно также принимать во внимание макроэкономические изменения. Об использовании ончейн-анализа и о том, почему он продолжает занимать свое место даже в текущей макросреде, я комментирую в статье «Мертв ли ончейн-анализ?»

Ниже вы найдете некоторые из источников данных для начала и шесть наводящих вопросов, которые помогут при оценке данных в цепочке.

Где найти ончейн-данные?

Если вы хотите начать с ончейн-анализа и получить представление о данных, есть несколько отличных источников данных в сети, предоставленных бесплатно ончейн-аналитиками Checkmate, Tsypruyan и Willy Woo:

  1. Чекончейн
  2. Цыпруян
  3. Вубулл

Помимо этих бесплатных ресурсов, существуют известные поставщики данных, такие как Glassnode, CryptoQuant, Bytetree, Santiment и Coinmetrics, которые имеют очень обширные наборы данных в сети.

В то время как расширенные метрики часто стоят за услугой подписки, некоторые базовые показатели предоставляются бесплатно.

Кроме того, эти поставщики данных часто предоставляют подробные описания индикаторов, учебные пособия и свои собственные анализы, поэтому стоит проверить их веб-сайты:

  1. Гласснод
  2. Криптоквант
  3. Байт-дерево
  4. Сантимент
  5. Коинметрика

Как критически оценивать данные в цепочке

Вопросы, которые я излагаю ниже, взяты из статьи «Бычий базовый тренд в цепочке и краткосрочный скептический прогноз для биткойна», которую я опубликовал 18 июня 2021 года.

Когда вы видите ончейн-график, размещенный в Twitter или где-то еще, я нахожу следующие вопросы полезными для получения представления о том, насколько он актуален и что он означает в контексте текущего рынка биткойнов:

  1. Что именно показывает этот график?
  2. Достоверна ли информация? Новейшие данные сущности могут быть неточными.
  3. График бычий или медвежий?
  4. Насколько актуальна диаграмма? Является ли изменение достаточно значительным, чтобы повлиять на цены? Существует ли какая-либо новая тенденция достаточно долго, чтобы быть заметной?
  5. Если это актуально, повлияет ли это на биткоин в краткосрочной, среднесрочной или долгосрочной перспективе?
  6. Есть ли другие данные, подтверждающие этот график или говорящие против него? Графики полезны, но, как правило, только в сочетании с другими источниками информации.

Как всегда, девиз «Не верь! Проверка!» применяется к любой диаграмме, которая включает диаграммы в этой статье.

Источник