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온쇄 분석이란 무엇이며 오프 체인 데이터를 결합하는 방법은 무엇입니까?

On-chain analysis examines blockchain data to understand crypto market behavior, while off-chain data like social sentiment enhances market insights.

2025/04/13 08:22

온쇄 분석은 블록 체인에서 직접 데이터를 분석하는 프로세스를 말해서 시장 참여자, 거래 패턴 및 기타 관련 메트릭의 행동에 대한 통찰력을 얻습니다. 이 유형의 분석은 암호 화폐의 본질적인 가치와 역학을 이해하는 데 중요합니다. 온 체인 데이터에는 트랜잭션 볼륨, 지갑 균형 및 네트워크 활동과 같은 정보가 포함되어 있으며, 이는 암호 화폐의 건강과 잠재력을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

오프 체인 데이터를 온쇄 분석과 결합하면 시장에 대한보다 포괄적 인 관점을 제공 할 수 있습니다. 오프 체인 데이터에는 소셜 미디어 감정, 경제 지표 및 암호 화폐 시장에 영향을 줄 수있는 규제 뉴스와 같은 외부 요인이 포함됩니다. 이 두 가지 유형의 데이터를 통합함으로써 분석가는보다 정보에 근거한 결정과 예측을 할 수 있습니다.

체인 데이터 이해

온쇄 데이터는 블록 체인 트랜잭션에서 직접 파생되며 분석 할 수있는 다양한 메트릭이 포함됩니다. 주요 메트릭 중 일부는 다음과 같습니다.

  • 거래량 : 이는 특정 기간 내에 블록 체인에서 발생하는 총 트랜잭션 수를 나타냅니다. 높은 거래량은 네트워크 활동 증가와 잠재적 시장이자를 나타낼 수 있습니다.

  • 활성 주소 : 거래에 참여하는 고유 주소의 수. 활성 주소가 증가하면 암호 화폐에 대한 사용자 참여가 증가 함을 나타냅니다.

  • 지갑 잔액 : 다른 지갑에 대한 부의 분포를 분석하면 시장 집중 및 잠재적 고래 운동에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.

  • 네트워크 해시 속도 : Bitcoin과 같은 작업 증명 블록 체인의 경우 해시 속도는 네트워크를 보호하는 계산 전력을 나타냅니다. 해시 속도가 높을수록 일반적으로보다 안전하고 강력한 네트워크가 나타납니다.

온쇄 분석 도구

온쇄 분석을 수행하기위한 몇 가지 도구가 있습니다. 인기있는 것은 다음과 같습니다.

  • Glassnode : 다양한 암호 화폐에 대한 광범위한 온쇄 메트릭 및 통찰력을 제공합니다. 사용자는 실시간 데이터 및 역사적 트렌드에 액세스하여 정보에 입각 한 결정을 내릴 수 있습니다.

  • cryptoquant : Bitcoin 및 Ethereum에 중점을 둔 자세한 쇄 및 시장 데이터를 제공합니다. 시장 감정과 유동성을 이해하는 데 특히 유용합니다.

  • Nansen : 온쇄 데이터와 오프 체인 통찰력을 결합하여 Cryptocurrency 생태계의 전체적인 관점을 제공하는 플랫폼. 스마트 머니 운동 및 결함 활동을 추적하는 데 특히 유용합니다.

오프 체인 데이터의 중요성

오프 체인 데이터에는 블록 체인에 기록되지 않았지만 cryptocurrency 시장에 크게 영향을 줄 수있는 정보가 포함됩니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

  • 소셜 미디어 감정 : Twitter 및 Reddit과 같은 플랫폼에 대한 감정 분석은 시장 동향에 대한 초기 지표를 제공 할 수 있습니다. 긍정적 인 감정은 구매 압력을 유발할 수 있지만 부정적인 감정은 매도로 이어질 수 있습니다.

  • 경제 지표 : 인플레이션 율, 금리 및 고용 데이터와 같은 거시 경제적 요인은 투자자 행동 및 시장 역학에 영향을 줄 수 있습니다.

  • 규제 뉴스 : cryptocurrency 규정과 관련된 발표는 상당한 가격 변동을 일으킬 수 있습니다. 규제 개발을 추적하는 것은 시장 감정을 이해하는 데 중요합니다.

온쇄 및 오프 체인 데이터를 결합합니다

온쇄 및 오프 체인 데이터를 효과적으로 결합하려면 다음을 수행하십시오.

  • 관련 메트릭 식별 : 분석과 가장 관련이있는 온쇄 및 오프 체인 메트릭을 결정하십시오. 예를 들어 Bitcoin를 분석하는 경우 거래량 및 소셜 미디어 감정에 중점을 둘 수 있습니다.

  • 데이터 수집 : 온 체인 데이터에 GlassNode와 같은 도구 및 Off-chain 데이터 용 Brandwatch와 같은 소셜 미디어 분석 플랫폼을 사용하십시오. 신뢰할 수 있고 최신 정보에 액세스 할 수 있는지 확인하십시오.

  • 데이터 통합 ​​: Tableau 또는 Matplotlib와 같은 파이썬 라이브러리와 같은 데이터 시각화 도구를 사용하여 데이터를 통합하고 시각화합니다. 이것은 상관 관계와 추세를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 패턴 분석 : 체인 및 오프 체인 데이터 사이의 패턴과 상관 관계를 찾으십시오. 예를 들어, 거래량의 급증은 소셜 미디어에 대한 긍정적 인 감정이 증가 할 수 있습니다.

  • 정보에 근거한 의사 결정 : 분석을 바탕으로 시장 동향, 투자 기회 및 잠재적 위험에 대한 정보에 근거한 결정을 내립니다.

실제 예 : 분석 Bitcoin

Bitcoin 분석을 위해 온쇄 및 오프 체인 데이터를 결합하는 실질적인 예를 고려해 봅시다.

  • 온쇄 데이터 : GlassNode를 사용하여 Bitcoin의 트랜잭션 볼륨 및 활성 주소를 추적합니다. 지난 주 동안 두 지표가 크게 증가했다고 가정 해 봅시다.

  • 오프 체인 데이터 : Brandwatch를 사용하여 Bitcoin과 관련된 트위터 감정을 분석합니다. 당신은 같은 기간 동안 긍정적 인 감정도 증가했다는 것을 알게되었습니다.

  • 통합 : Tableau를 사용하여 트랜잭션 볼륨, 활성 주소 및 Twitter 감정 간의 상관 관계를 시각화하는 대시 보드를 만듭니다. 당신은 거래량과 활성 주소가 상승함에 따라 긍정적 인 감정도 나타냅니다.

  • 분석 : 이 데이터를 바탕으로, 당신은 증가 된 네트워크 활동과 긍정적 인 감정이 Bitcoin에서 관심이 커지고 잠재적 인 낙관적 모멘텀을 나타낼 수 있다고 추론 할 수 있습니다.

도전과 고려 사항

온쇄 및 오프 체인 데이터를 결합하면 귀중한 통찰력을 제공 할 수 있지만 고려해야 할 몇 가지 과제가 있습니다.

  • 데이터 정확도 : 체인 및 오프 체인 데이터 소스의 정확성과 신뢰성을 보장하는 것이 중요합니다. 부정확 한 데이터는 오해의 소지가있는 결론으로 ​​이어질 수 있습니다.

  • 데이터 과부하 : 사용 가능한 방대한 양의 데이터가 압도적 일 수 있습니다. 가장 관련성이 높은 메트릭에 초점을 맞추고 정보 과부하를 피하는 것이 중요합니다.

  • 상관 관계 대 원인 : 원인에 대한 상관 관계를 착각하는 것에주의하십시오. 두 메트릭이 함께 움직이다고해서 하나가 서로를 일으킨다는 의미는 아닙니다.

  • 적시성 : 온쇄 및 오프 체인 데이터는 적시에 유용해야합니다. 데이터 수집 및 분석 지연은 통찰력의 효과를 줄일 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Q : 모든 암호 화폐에 온쇄 분석을 사용할 수 있습니까?

A : 그렇습니다. 온쇄 분석은 공개 블록 체인에서 작동하는 암호 화폐에 적용될 수 있습니다. 그러나 데이터의 가용성과 품질은 암호 화폐 및 블록 체인의 투명성에 따라 다를 수 있습니다.

Q : 온 체인 및 오프 체인 데이터 분석을 얼마나 자주 업데이트해야합니까?

A : 업데이트 빈도는 투자 전략과 시장의 변동성에 따라 다릅니다. Bitcoin와 같은 휘발성 암호 화폐의 경우 매일 또는 시간별 업데이트가 필요할 수 있습니다. 휘발성이 적은 자산의 경우 주간 업데이트로 충분할 수 있습니다.

Q : 온쇄 및 오프 체인 데이터를 결합 할 때 피해야 할 일반적인 함정은 무엇입니까?

A : 일반적인 함정에는 오래된 데이터에 의존하고 인과 관계를 고려하지 않고 상관 관계에 너무 집중하고 더 넓은 시장 상황을 무시하는 것이 포함됩니다. 또한 데이터 소스를 검증하고 확인 편견을 피하는 것도 중요합니다.

Q : 온쇄 및 오프 체인 데이터 분석에서 초보자에게 권장되는 특정 도구가 있습니까?

A : 초보자에게는 Cryptoquant 및 Glassnode와 같은 도구가 사용자에게 친숙하며 체인 분석을위한 좋은 출발점을 제공합니다. 오프 체인 데이터의 경우 Brandwatch와 같은 플랫폼은 사용하기 쉬운 소셜 미디어 분석을 제공합니다. 또한 Tableau와 같은 도구로 기본 데이터 시각화를 학습하면 초보자가 데이터를 효과적으로 통합하고 분석하는 데 도움이됩니다.

부인 성명:info@kdj.com

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