1 year ago
112
Биткоин и другие криптовалюты создали новый уровень прозрачности, ранее неизвестный миру финансово-экономических данных. Поскольку все транзакции записываются в публичный реестр, каждый участник рынка может довольно подробно изучать ончейн-активность.
Новые инструменты аналитики открывают широкие возможности для глубокого анализа состояния рынка криптоактивов и выявления зарождающихся тенденций. Они помогают отслеживать похищенные средства и прогнозировать будущие движения цен, придавая уверенность осторожным инвесторам.
В этом материале рубрики «Кем стать» рассмотрим специфические особенности и основные метрики ончейн-анализа. Также узнаем, какие навыки необходимы начинающему криптоисследователю, степень востребованности профессии, где найти работу и примерный уровень зарплат в сегменте.
- Ончейн-анализ применяется для прогнозирования тенденций, оценки настроений на крипторынке и выявления инвестиционных возможностей.
- Этот вид анализа предполагает использование множества метрик, которые позволяют получать ценные инсайты о текущем состоянии и перспективах рынка.
- Для эффективного использования методов и метрик ончейн-анализа необходимы не только специфические знания, но и понимание основополагающих законов экономики.
Что такое ончейн-анализ
К ончейн-данным относятся транзакции, верифицированные и записанные в публичный блокчейн. Такие сведения находятся в открытом доступе, для их просмотра созданы обозреватели вроде btc.com, Etherscan или BscScan.
Пользователи могут использовать ончейн-данные для:
- выявления инвестиционных возможностей (например, периоды перекупленности или перепроданности рынка);
- отслеживания похищенных хакерами средств;
- мониторинга перемещения крупных сумм в криптовалюте;
- отслеживания изменений рыночных настроений и/или поведения определенной группы участников рынка;
- выявления рыночных тенденций.
В отличие от других классов активов, данные о криптотранзакциях находятся в свободном доступе, открывая широкие возможности для Data science и машинного обучения.
Фундаментальный и технический анализ также дает представление о различных аспектах рынка и отдельных активов. Вышеперечисленные подходы не являются взаимоисключающими — их можно использовать для комплексного исследования потенциала криптовалют.
При фундаментальном анализе принимается во внимание множество аспектов, таких как рыночная капитализация, объем торгов, применимость токена, число держателей, сведения о стоящей за проектом команде и т. д. Такой подход призван помочь установить, переоценен актив или недооценен.
К примеру, максимальное предложение первой криптовалюты — 21 млн BTC. В обращении находится 19,5 млн BTC. Таким образом, майнерам осталось добыть примерно 1,5 млн монет. Кроме того, несколько миллионов биткоинов безвозвратно утеряны.
Это указывает на дефицитность первой криптовалюты. И чем ограниченнее предложение, тем больше потенциал роста актива при увеличении спроса на него.
Исходя из постулата «история повторяется», технический анализ предполагает использование данных из прошлого для прогнозирования цен в будущем. Также учитываются различные ценовые паттерны и торговая активность.
Для примера рассмотрим движение цены биткоина за период с ноября 2020 по июль 2021 года. На графике ниже изображена популярная фигура теханализа «Голова и плечи». Медвежий паттерн иллюстрирует, как цена биткоина упала с $50 000 до почти $35 000 после пробоя линии «шеи» 15 мая 2021 года.
Данные: CoinGecko.Ончейн-анализ — специфичная для рынка криптовалют методология, которая призвана объяснять поведение инвесторов и прогнозировать изменение цены актива с помощью данных блокчейна.
В таком анализе используются различные метрики, источником которых является сеть криптовалюты:
- общее количество и скорость роста адресов;
- изменение балансов бирж;
- доля краткосрочных и долгосрочных держателей и т. д.
Некоторые индикаторы устанавливают взаимосвязь между изменением отдельных показателей блокчейна и ценой криптоактива.
Например, при помощи платформы Glassnode можно отследить динамику притока средств на централизованные биржи (CEX), либо же отток криптовалюты с торговых площадок на некастодиальные кошельки.
Значительные поступления монет на CEX предполагает рост вероятности давления продаж в будущем. С другой стороны, отток средств с бирж говорит о том, что многие участники рынка предположительно переводят средства на «холодные» кошельки для долгосрочного хранения.
Как анализировать ончейн-данные
Как уже говорилось, ончейн-анализ предполагает использование множества метрик. Последние позволяют получать ценные инсайты о текущем состоянии и перспективах рынка.
Например, увеличение или уменьшение числа активных адресов той или иной сети может говорить о росте или сокращении базы пользователей.
Динамика количества активных адресов в сети Ethereum (показатель, сглаженный семидневной скользящей средней). Данные: Glassnode.Важно не только обращать внимание на изменения показателя с течением времени, но и сравнивать его с другими метриками вроде объема транзакций. Это отражает общий уровень ончейн-активности и дает представление о динамике спроса на операции с активом.
Динамика объема транзакций в сети Ethereum. Данные: Etherscan.Всплески объема транзакций могут наблюдаться в периоды повышенной волатильности. Они обычно сопровождаются резким ростом стоимости газа в сети Ethereum.
Также целесообразно анализировать распределение предложения актива в сети. Неравномерное рассредоточение монет среди узкого круга крупных участников рынка может указывать на риски централизации проекта и существенное потенциальное влияние китов на цену актива.
Для анализа распределения предложения нужно отследить количество и «толщину» кошельков, на которых сосредоточена значительная часть монет проекта.
С развитием децентрализованных финансов (DeFi) немалую популярность приобрела метрика Total Value Locked (TVL). Она показывает общую стоимость активов, заблокированных в смарт-контрактах децентрализованных приложений (dapps).
Увеличение TVL означает рост популярности DeFi-экосистемы или отдельных платформ, высокую активность использования dapps и значительный спрос на utility- или governance-токен.
Совокупный TVL приложений на базе Ethereum и крупнейшие DeFi-платформы экосистемы. Данные: DeFi Llama (по состоянию на 02.10.2023).Полезно сопоставлять TVL с динамикой числа пользователей и объема транзакций. Аналитики также часто сравнивают показатели среди различных сетей и dapps, используя сервисы вроде Defi Llama.
Сравнение TVL крупнейших DeFi-экосистем. Данные: DeFi Llama (по состоянию на 02.10.2023).Есть также индикаторы, помогающие предсказать будущее движение цены. Например, Realized profits and losses (RPL, Реализованные прибыли и убытки).
Чистые реализованные прибыли и убытки (разница между реализованными прибылями и убытками). Данные: Glassnode.Высокий показатель RPL может указывать на то, что долгосрочные инвесторы находятся в «бумажной» прибыли и, возможно, скоро начнут продавать. И наоборот, низкие значения метрики — признак того, что ходлеры непоколебимо удерживают свои цифровые запасы на кошельках, намекая на благоприятную возможность для покупки.
Индикатор Supply in Profit (Предложение в прибыли) иллюстрирует количество монет «в плюсе» — цена, на фоне которой активы были в последний раз перемещены, выше их текущей стоимости.
Динамика объема предложения биткоина в прибыли. Показатель тесно коррелирует с ценой цифрового золота. Данные: Glassnode.Другими словами, когда цена криптоактива достигает значения, при котором большинство инвесторов получает прибыль, создается потенциальный уровень сопротивления. Последний подразумевает диапазон, где возможно сильное давление продаж.
И наоборот, когда криптоактив достигает ценового уровня, где большинство инвесторов в убытках, может создаваться уровень поддержки. Последний обусловлен тем, что многие ходлеры стремятся докупить монеты «по скидке», пока спекулянты продают.
С другой стороны, Supply in Loss (Предложение в убытках) отображает общее число монет «в минусе». При этом цена, на фоне которой активы были в последний раз перемещены, ниже текущей.
Какими качествами и навыками необходимо обладать ончейн-аналитику?
Есть много платформ, которые помогают проведению ончейн-анализа и предлагают широкие возможности для визуализации данных. Среди наиболее популярных: Glassnode, Dune, Nansen, Arkham.
Немало опций представлено на менее известных сервисах — Artemis и TokenTerminal. Платформа DeFi Llama позволяет всесторонне исследовать DeFi-сегмент. Помимо продвинутых инструментов, важную роль для любого ончейн-аналитика играют блокчейн-обозреватели вроде Etherscan.
Однако для эффективного использования всех этих сервисов крайне желательно глубокое понимание технологии распределенного реестра, особенностей работы различных блокчейнов, а также основополагающих законов экономики.
Исследователь Whiterabbit Роман Дегтярев перечислил следующие ключевые навыки ончейн-аналитика:
- понимание механики блокчейна (транзакции, блоки, адреса, хеши, комиссии, газ и т. д.);
- знание и умение использовать Python/SQL для сбора и автоматического анализа данных;
- базовая финансовая грамотность и понимание, что такое сделка и чем комиссия протокола отличается от комиссии сети;
- умение читать код смарт-контрактов («будет большим плюсом»).
Помимо технических знаний, крайне желательно владение основами статистики и финансовой математики. Аналитику, например, может понадобиться спрогнозировать изменение предложения криптовалюты с течением времени, применив линейную экстраполяцию.
Наряду со специфическими знаниями немаловажны и soft skills.
По его словам, отслеживание длинной череды транзакций может быть трудоемким процессом. Однако это важная часть работы.
«Мне нравится думать об ончейн-аналитиках в контексте научного метода. Вы начинаете с гипотезы и проверяете ее с помощью данных. Вы находите информацию, быстро опровергающую вашу гипотезу, а затем возвращаетесь к чертежной доске с другими сведениями. Этот процесс итеративный — вы предполагаете, а затем тестируете, пока не получите данные, подтверждающие вашу гипотезу», — отметил представитель Artemis.xyz Нирмал Кришнан.По словам аналитиков Nansen, «нужно чувствовать себя комфортно при отслеживании кошельков и ончейн-движений». Начинающим исследователям также следует «активно делиться своими выводами в соцсети X» — это должно помочь «создать свой профиль».
После приобретения известности благодаря верным прогнозам, корректным оценкам рисков и качественным ончейн-расследованиям можно подыскать работу в соответствующей сфере.
Платформы с вакансиями:
Роман Дегтярев перечислил основные задачи повседневной работы ончейн-аналитика:
- сбор и анализ данных для оценки рынка или его фрагментов;
- разбор конкретных ситуаций на рынке (по сути, последовательностей событий/транзакций);
- представление результатов анализа в понятной для бизнеса форме (интерпретация результатов).
По мнению исследователя, спрос на эту профессию будет расти. Средняя ставка зарплаты довольно высока — $3500–5000, в зависимости от региона.
«С созреванием рынка на нем появляется все больше профессиональных участников, которые готовы платить за информированность», — подчеркнул Дегтярев.На вопрос, легко ли ончейн-аналитику найти работу, эксперт ответил следующее:
«В первую очередь зависит от квалификации — в этой профессии есть большой гэп между практически традиционной аналитикой данных, полученных из блокчейна, и глубоким анализом, включающим понимание особенностей работы сети и конкретных контрактов. Последним очень легко. В целом я бы сказал, что сложнее, чем аналитику для онлайн-данных типа Google Analytics и BigQuery, но проще, чем аналитику рынка опционов».Выводы
Ончейн-анализ все еще находится на ранних этапах развития. Однако это направление стремительно развивается — постоянно появляются более сложные метрики, накапливаются исторические данные, все больше пользователей вооружаются новыми инструментами исследования крипторынка.
С помощью ончейн-анализа трейдеры и инвесторы могут повышать эффективность торговых стратегий и прогнозировать будущие движения рынка.
Для эффективного использования методов и метрик ончейн-анализа необходимо понимание специфики индустрии цифровых активов, особенностей блокчейнов, лежащих в основе различных экосистем. Помимо финансовой грамотности, крайне желательны умение читать код смарт-контрактов и навыки использования Python/SQL для сбора и автоматического анализа данных.
English (US) ·