دیتای آنچین؛ آموزش ارز دیجیتال به زبان ساده

فرارو- در دنیای پرنوسان و غیرقابل پیش‌بینی رمزارزها، معامله‌گران همواره به دنبال ابزار‌هایی برای درک دقیق‌تر رفتار بازار هستند.

به گزارش فرارو، دیتای آنچین، یا همان داده‌های درون‌زنجیره‌ای، از جمله منابع داده‌ای نوین و قابل اتکا محسوب می‌شود که از دل خود بلاک‌چین استخراج شده و تصویری بی‌واسطه از فعالیت کاربران و جریان نقدینگی ارائه می‌دهد. استفاده صحیح از این داده‌ها می‌تواند به تصمیم‌گیری هوشمندانه‌تر، کاهش ریسک و شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری منجر شود. 

دیتای آنچین چیست و چگونه تولید می‌شود؟ 

دیتای آنچین به مجموعه‌ای از اطلاعاتی اطلاق می‌شود که مستقیماً از فعالیت‌های ثبت‌شده در بلاک‌چین‌های عمومی مانند بیت‌کوین، اتریوم و سایر رمزارز‌ها استخراج می‌شود. این اطلاعات شامل تراکنش‌ها، آدرس‌های فعال، مانده حساب‌ها، هزینه کارمزد، فعالیت نهنگ‌ها، قرارداد‌های هوشمند، زمان نگهداری دارایی‌ها، حجم انتقال دارایی و ده‌ها متغیر دیگر است که همگی به صورت عمومی و شفاف قابل دسترسی هستند. 

برخلاف داده‌های سنتی بازار که از منابع متمرکز مانند صرافی‌ها، گزارش‌های خبری یا رفتار کاربران در شبکه‌های اجتماعی حاصل می‌شود، داده‌های آنچین بدون واسطه از دل بلاک‌چین به‌دست می‌آید و بنابراین کمتر دستخوش دستکاری یا تحریف می‌شود. برای تحلیل این داده‌ها، از ابزار‌هایی مانند Glassnode، CryptoQuant، IntoTheBlock و Nansen استفاده می‌شود که داده‌های خام بلاک‌چین را جمع‌آوری، دسته‌بندی و بصورت شاخص‌های قابل فهم ارائه می‌دهند. 

چه اطلاعاتی از دیتای آنچین استخراج می‌شود؟ 

اطلاعات آنچین بسیار متنوع است و بسته به نوع تحلیلی که انجام می‌شود، می‌توان از آن به شیوه‌های مختلفی استفاده کرد. برخی از شاخص‌های مهم آنچین عبارتند از: 

تعداد آدرس‌های فعال: افزایش یا کاهش این شاخص می‌تواند نشان‌دهنده رشد یا افت فعالیت کاربران در شبکه باشد. اگر تعداد آدرس‌های فعال در یک بلاک‌چین افزایش یابد، به‌عنوان سیگنالی مثبت تلقی می‌شود. 

جریان ورودی و خروجی به صرافی‌ها: وقتی حجم زیادی از ارز‌های دیجیتال به کیف‌پول صرافی‌ها منتقل می‌شود، این احتمال وجود دارد که کاربران قصد فروش داشته باشند. در مقابل، خروج دارایی‌ها به کیف‌پول‌های سرد می‌تواند نشانه‌ای از افزایش تمایل به نگهداری بلندمدت باشد. 

نسبت سود و زیان تحقق‌یافته (PnL): بررسی این شاخص مشخص می‌کند که معامله‌گران در حال فروش با سود هستند یا از روی اضطرار و با ضرر دارایی‌های خود را می‌فروشند. این اطلاعات می‌تواند ذهنیت غالب بازار (مثبت یا منفی بودن احساسات) را مشخص کند. 

رفتار نهنگ‌ها و سرمایه‌گذاران بلندمدت: با بررسی حرکات آدرس‌هایی که دارای مقادیر زیادی ارز دیجیتال هستند، می‌توان تغییرات قابل توجه در استراتژی‌های کلان سرمایه‌گذاری را رصد کرد. 

دیتای آنچین چگونه به تحلیل بازار کمک می‌کند؟ 

تحلیل آنچین نقش مکملی برای تحلیل تکنیکال و فاندامنتال ایفا می‌کند و لایه‌ای عمیق‌تر از اطلاعات رفتاری بازار را آشکار می‌سازد. برای مثال، اگر قیمت بیت‌کوین در حال افزایش است، اما همزمان حجم ورودی به صرافی‌ها نیز بالا رفته باشد، ممکن است رشد قیمت موقتی بوده و به‌زودی با فشار فروش مواجه شود. 

برعکس، کاهش جریان ورودی به صرافی‌ها همراه با افزایش تعداد آدرس‌های تازه، می‌تواند نشانه‌ای از آغاز یک روند صعودی باشد. این نوع تحلیل به معامله‌گر امکان می‌دهد با درک رفتار سایر بازیگران، به‌ویژه نهنگ‌ها، تصمیم‌گیری آگاهانه‌تری داشته باشد. 

همچنین، در دوران‌های بحرانی یا زمانی که بازار در حالت بلاتکلیف است، داده‌های آنچین می‌توانند رفتار واقعی پشت‌صحنه را نشان دهند. در چنین مواقعی، صرفاً نگاه کردن به نمودار قیمتی کفایت نمی‌کند و ترکیب آن با تحلیل داده‌های بلاک‌چینی می‌تواند قدرت تصمیم‌گیری را افزایش دهد. 

چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از تحلیل آنچین 

هرچند که تحلیل آنچین ابزار قدرتمندی است، اما بدون شناخت عمیق از ساختار داده‌های بلاک‌چینی، ممکن است به اشتباه تفسیر شود. بسیاری از تراکنش‌ها ممکن است ماهیتی غیرمعامله‌ای داشته باشند، مثلاً مربوط به جابه‌جایی داخلی درون یک پلتفرم یا بین کیف‌پول‌های مرتبط با یک صرافی باشد. 

همچنین، افزایش استفاده از راه‌حل‌های مقیاس‌پذیری لایه دوم مانند آربیتروم، پالیگان و آپتیمیزم موجب شده بخشی از فعالیت‌های کاربران از لایه اول به خارج از زنجیره منتقل شود. این مسئله باعث می‌شود برخی داده‌ها دیگر در آنچین اصلی ثبت نشوند و بخشی از تحلیل از دید تحلیل‌گر مخفی بماند. 

از طرف دیگر، بسیاری از شاخص‌های آنچین هنوز در مراحل آزمایشی هستند و باید در کنار دیگر ابزار‌ها مانند تحلیل تکنیکال، داده‌های اقتصاد کلان و احساسات بازار استفاده شوند تا نتیجه‌ای جامع‌تر حاصل شود. تکیه صرف به یک شاخص یا منبع داده می‌تواند تصمیم‌گیری را از مسیر واقع‌گرایانه منحرف کند.