Analyse en chaîne : comment gérer efficacement les risques DeFi

Même si la Finance décentralisée (DeFi) est sur la bonne voie en termes de croissance et d’adoption, l’espace reste plein de risques, d’incertitude et de volatilité. ONEun de ses plus grands avantages par rapport à la Finance centralisée est la disponibilité et l'accessibilité des données financières. Les transactions étant publiques, la blockchain offre une opportunité unique de comprendre le sentiment du marché grâce à l’analyse des données.

Cette perspective innovante est connue sous le nom d'analyse en chaîne . En termes simples, il s’agit de la pratique consistant à analyser les fondamentaux, l’utilité et l’activité transactionnelle d’une Cryptomonnaie et des blockchains correspondantes afin de prédire l’évolution future des prix et un plus large éventail de mesures du marché.

Iakov Levin est le fondateur et PDG de Midas.Investments, une plateforme de crypto-investissement CeDeFi ( Finance décentralisée centralisée).

L'analyse en chaîne fournit une vue du système Finance numérique pour une meilleure prise de décision et aide à répondre à des questions critiques : qui détient la majorité des actifs ? Les détenteurs d’un jeton spécifique sont-ils assis sur des bénéfices ?

Toute forme d’investissement nécessite une analyse approfondie du sentiment du marché et de la situation du capital. L’analyse commerciale traditionnelle présente toujours un défi car les données de marché ne sont pas toujours transparentes.

D’un autre côté, la nature transparente de DeFi signifie qu’il existe de nombreuses données accessibles. Cependant, pour que ces données soient exploitables, elles doivent être affinées, organisées et transformées en informations compréhensibles.

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L'approche d'analyse en chaîne comble cette lacune. Il crée une pratique efficace pour mesurer les données et les mesures nécessaires et potentiellement simplifier les décisions d'investissement complexes.

De plus, cela peut constituer une pratique puissante pour identifier les protocoles présentant des risques élevés en matière de liquidité et de sécurité. Nous n’en sommes qu’aux premiers stades de l’analyse en chaîne. Cependant, l’émergence de courtiers de données et de solutions d’analyse plus innovantes pourrait permettre à l’analyse de chaîne de nouvelle génération d’apporter une visibilité plus complète à l’ensemble du secteur DeFi.

Il est important de se rappeler que nous ne devrions T nous fier uniquement à l’analyse en chaîne. Le plus souvent, cela ne fournit T une image complète des transactions de marché où nous voyons les données schématiques des transactions sans comprendre leur contexte. Il existe un risque que ONEon ne puisse pas avoir une vue d'ensemble de ce qui motive le sentiment actuel du marché – et de la durée pendant laquelle il pourrait perdurer.

Les espaces Crypto et DeFi sont hautement stratégiques. Récemment, nous avons vu des tweets ou des annonces de personnalités publiques influentes augmenter considérablement des jetons spécifiques au-delà de leur valeur projetée, et de petits changements dans la réglementation déciment complètement le prix plancher d'un jeton. Ces perspectives sont relativement fréquentes dans l’espace DeFi, ce qui ne peut T être prédit grâce à l’analyse en chaîne.

Se concentrer de manière trop granulaire sur des micro-détails peut entraîner la perte du récit stratégique plus large. Même si ces analyses fournissent efficacement des informations essentielles sur chaque transaction, elles ne peuvent T fournir un contexte plus large en reliant chaque activité à travers la blockchain.

Néanmoins, ces pièges de l'analyse en chaîne pourraient être résolus à l'avenir lorsque nous verrons de plus en plus de portefeuilles être étiquetés sur les bourses, ce qui permettra de prendre des décisions d'investissement de manière beaucoup plus équilibrée et efficace.

Les mesures en chaîne les plus critiques sur lesquelles les investisseurs ont tendance à s'appuyer sont les indicateurs de liquidité et leurs évolutions au fil du temps. L'analyse en chaîne LOOKS à fournir des informations sur la façon dont la liquidité se propage d' un protocole à un autre au fil du temps. Par exemple, si un réseau connaît une liquidité élevée, on peut prédire que certains protocoles et jetons associés perdront de la valeur.

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Il existe plusieurs outils d'analyse différents, adaptés à différents niveaux d'investisseurs. Le plus basique est ONE , qui permet aux utilisateurs d'approfondir ce qui se passe dans les adresses de portefeuille à travers la blockchain. Nansen aide à identifier les flux de jetons entre les principaux acteurs, où l'argent est déplacé et déposé, quels jetons non fongibles (NFT) sont positionnés pour des prix plus élevés, et plus encore.

Ensuite, il y a Dune Dashboard , où les utilisateurs (généralement des traders avancés) peuvent écrire des requêtes SQL pour identifier et suivre les mesures requises et les convertir en graphiques visuels complets. Il existe également d'autres outils populaires adaptés à des blockchains spécifiques, tels qu'Etherscan, Santiment et Messari.

L’analyse en chaîne est devenue un outil puissant ces dernières années, notamment pour les sociétés d’investissement et les fonds de capital-risque. Beaucoup ont construit leurs propres systèmes avancés d’analyse de chaîne pour identifier des mesures plus approfondies et gérer efficacement les positions de risque de leurs clients. Plusieurs startups sont également entrées sur le marché de l'analyse de données blockchain, travaillant en tant que courtiers de données et fournissant des données analytiques blockchain exploitables aux principaux investisseurs en capital-risque (VC) et investisseurs.

L’avenir de l’analyse en chaîne LOOKS prometteur. Cette demande intense d'analyses en chaîne continuera de croître car les services Web3 devraient augmenter de 700 % au cours des cinq prochaines années. À mesure que de plus en plus de sociétés de capital-risque et de fonds spéculatifs utilisent ces analyses pour prendre des décisions durables et que de plus en plus de courtiers en données entrent dans cet espace, les défis actuels de l'analyse en chaîne seront relevés grâce à l'innovation.