ऑन-चेन डेटा
ऑन चेन डेटा
ऑन-चेन डेटा ब्लॉकचेन नेटवर्क पर सार्वजनिक रूप से दर्ज किए गए सभी लेन-देन और गतिविधियों को संदर्भित करता है। यह डेटा एक अपरिवर्तनीय और पारदर्शी रिकॉर्ड प्रदान करता है, जिसका उपयोग क्रिप्टोकरेंसी बाजार को समझने, रुझानों की पहचान करने और ट्रेडिंग निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है। पारंपरिक वित्तीय बाजारों में, निवेशकों के पास कंपनी के प्रदर्शन और आर्थिक संकेतकों के आधार पर जानकारी होती है। क्रिप्टोकरेंसी में, "ऑन-चेन डेटा" एक अनूठा डेटा स्रोत प्रदान करता है जो सीधे ब्लॉकचेन से प्राप्त होता है। यह लेख शुरुआती लोगों के लिए ऑन-चेन डेटा की व्यापक समझ प्रदान करता है, जिसमें इसके स्रोत, प्रकार, विश्लेषण तकनीकें और ट्रेडिंग रणनीतियाँ शामिल हैं।
ऑन-चेन डेटा के स्रोत
ऑन-चेन डेटा कई स्रोतों से प्राप्त होता है, जिनमें शामिल हैं:
- ब्लॉकचेन एक्सप्लोरर: ये वेब-आधारित उपकरण हैं जो किसी विशिष्ट ब्लॉकचेन पर सभी लेन-देन और ब्लॉक की जानकारी प्रदर्शित करते हैं। उदाहरणों में Blockchain.com, Etherscan, और Blockchair शामिल हैं।
- API (एप्लीकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस): ब्लॉकचेन एक्सप्लोरर अक्सर डेवलपर्स को प्रोग्रामेटिक रूप से डेटा एक्सेस करने के लिए API प्रदान करते हैं।
- ऑन-चेन डेटा प्रदाता: कई कंपनियां, जैसे Glassnode, Nansen, और Santiment, ऑन-चेन डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने और प्रस्तुत करने में विशेषज्ञता रखती हैं। ये प्रदाता अक्सर उन्नत विश्लेषणात्मक उपकरण और डेटा फीड प्रदान करते हैं।
- नोड ऑपरेटर: जो लोग ब्लॉकचेन नेटवर्क पर नोड चलाते हैं, वे सीधे ब्लॉकचेन डेटा तक पहुंच रखते हैं।
ऑन-चेन डेटा के प्रकार
ऑन-चेन डेटा विभिन्न प्रकार का होता है, जिसमें शामिल हैं:
- लेन-देन डेटा: इसमें लेन-देन की मात्रा, समय, भेजने वाले और प्राप्तकर्ता के पते शामिल हैं।
- ब्लॉक डेटा: इसमें ब्लॉक का आकार, ब्लॉक की ऊंचाई, लेन-देन की संख्या और खननकर्ता का पता शामिल है।
- पता डेटा: इसमें प्रत्येक पते का बैलेंस, लेन-देन इतिहास और गतिविधि स्तर शामिल है।
- खनन डेटा: इसमें खननकर्ताओं के हैशरेट, इनाम और लेनदेन शुल्क शामिल हैं।
- स्मार्ट अनुबंध डेटा: स्मार्ट अनुबंध के साथ बातचीत के बारे में जानकारी, जिसमें अनुबंध के पते, लेन-देन और संग्रहीत डेटा शामिल हैं।
- टोकन डेटा: टोकन के बारे में जानकारी, जैसे कुल आपूर्ति, प्रचलन में आपूर्ति और धारकों की संख्या।
ऑन-चेन डेटा विश्लेषण तकनीकें
ऑन-चेन डेटा का विश्लेषण करने के लिए कई तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है:
- कोहोर्ट विश्लेषण: विशिष्ट समय अवधि के दौरान एक विशेष गतिविधि में शामिल पतों के समूह का विश्लेषण। इसका उपयोग उपयोगकर्ता व्यवहार और रुझानों को समझने के लिए किया जा सकता है।
- फंड फ्लो विश्लेषण: विभिन्न एक्सचेंजों और पतों के बीच फंड के प्रवाह को ट्रैक करना। यह बाजार की धारणा और संभावित मूल्य आंदोलनों की जानकारी प्रदान कर सकता है।
- एड्रेस एक्टिविटी विश्लेषण: पतों की संख्या को ट्रैक करना जो लेन-देन में शामिल हैं। बढ़ती हुई गतिविधि बाजार में बढ़ती रुचि का संकेत दे सकती है।
- हॉडलर और ट्रेडर विश्लेषण: लंबी अवधि के धारकों (हॉडलर) और अल्पकालिक व्यापारियों के बीच अंतर करना। यह बाजार की धारणा और संभावित मूल्य आंदोलनों को समझने में मदद कर सकता है।
- नेटवर्क ग्रोथ: नए पतों की संख्या को ट्रैक करना जो नेटवर्क में शामिल हो रहे हैं। नेटवर्क ग्रोथ नेटवर्क के स्वास्थ्य और अपनाने का संकेत दे सकता है।
- सप्लाई शॉक: आपूर्ति में अचानक परिवर्तन का विश्लेषण करना, जैसे कि एक्सचेंज से बड़ी मात्रा में टोकन निकालना। यह संभावित मूल्य आंदोलनों का संकेत दे सकता है।
- MVRV (मार्केट वैल्यू टू रियलाइज्ड वैल्यू): नेटवर्क की कीमत और उसके ऑन-चेन लागत आधार के बीच का अनुपात। यह ओवरवैल्यूड या अंडरवैल्यूड परिसंपत्तियों की पहचान करने में मदद कर सकता है।
- NVDD (नेटवर्क वैल्यू टू डेवेलप्ड वैल्यू): एक मीट्रिक जो नेटवर्क के मूल्य को उसके विकास के सापेक्ष मापता है।
- SOPR (स्पेंड आउटपुट प्रॉफिट रेशियो): यह मीट्रिक उन आउटपुट के अनुपात को मापता है जो लाभ पर खर्च किए जाते हैं।
ट्रेडिंग रणनीतियों के लिए ऑन-चेन डेटा का उपयोग
ऑन-चेन डेटा का उपयोग कई ट्रेडिंग रणनीतियों को विकसित करने के लिए किया जा सकता है:
- खरीद और होल्ड: उन परिसंपत्तियों की पहचान करना जिनके पास मजबूत ऑन-चेन फंडामेंटल हैं, जैसे कि बढ़ती हुई नेटवर्क ग्रोथ और सक्रिय उपयोगकर्ता आधार।
- क्षणिक ट्रेडिंग: अल्पकालिक मूल्य आंदोलनों का लाभ उठाने के लिए ऑन-चेन डेटा का उपयोग करना। उदाहरण के लिए, एक्सचेंज से बड़ी मात्रा में टोकन निकालने पर एक लंबी स्थिति खोलना।
- काउंटरट्रेडिंग: बाजार की धारणा के विपरीत व्यापार करना, जो ऑन-चेन डेटा द्वारा समर्थित है। उदाहरण के लिए, यदि ऑन-चेन डेटा इंगित करता है कि बाजार ओवरबॉट है, तो एक छोटी स्थिति खोलना।
- आर्बिट्राज: विभिन्न एक्सचेंजों के बीच मूल्य अंतर का लाभ उठाना। ऑन-चेन डेटा का उपयोग फंड के प्रवाह को ट्रैक करने और आर्बिट्राज के अवसरों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है।
- इंडेक्स ट्रेडिंग: विभिन्न क्रिप्टोकरेंसी से बने इंडेक्स में निवेश करना। ऑन-चेन डेटा का उपयोग इंडेक्स के घटकों के वजन को निर्धारित करने के लिए किया जा सकता है।
तकनीकी विश्लेषण के साथ ऑन-चेन डेटा का संयोजन
ऑन-चेन डेटा को तकनीकी विश्लेषण के साथ मिलाकर अधिक सटीक ट्रेडिंग सिग्नल उत्पन्न किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए:
- मूविंग एवरेज (Moving Averages): ऑन-चेन डेटा द्वारा सुझाए गए प्रवेश और निकास बिंदुओं की पुष्टि के लिए मूविंग एवरेज का उपयोग करना।
- रिलेटिव स्ट्रेंथ इंडेक्स (RSI): ओवरबॉट या ओवरसोल्ड स्थितियों की पहचान करने के लिए RSI का उपयोग करना, जिसे ऑन-चेन डेटा द्वारा समर्थित किया जाता है।
- फिबोनाची रिट्रेसमेंट (Fibonacci Retracements): संभावित समर्थन और प्रतिरोध स्तरों की पहचान करने के लिए फिबोनाची रिट्रेसमेंट का उपयोग करना, जो ऑन-चेन डेटा द्वारा पुष्टि किए जाते हैं।
- कैंडलस्टिक पैटर्न (Candlestick Patterns): ऑन-चेन डेटा द्वारा सुझाए गए रुझानों की पुष्टि के लिए कैंडलस्टिक पैटर्न का उपयोग करना।
ट्रेडिंग वॉल्यूम विश्लेषण
ट्रेडिंग वॉल्यूम ऑन-चेन डेटा का एक महत्वपूर्ण पहलू है। उच्च वॉल्यूम एक मजबूत प्रवृत्ति का संकेत देता है, जबकि कम वॉल्यूम एक कमजोर प्रवृत्ति का संकेत देता है। निम्नलिखित वॉल्यूम विश्लेषण तकनीकें उपयोगी हो सकती हैं:
- वॉल्यूम स्पाइक: अचानक वॉल्यूम में वृद्धि संभावित मूल्य आंदोलन का संकेत दे सकती है।
- वॉल्यूम कन्वर्जेंस: मूल्य और वॉल्यूम दोनों में एक ही दिशा में बढ़ना एक मजबूत प्रवृत्ति का संकेत देता है।
- वॉल्यूम डायवर्जेंस: मूल्य और वॉल्यूम विपरीत दिशाओं में बढ़ना एक संभावित प्रवृत्ति रिवर्सल का संकेत दे सकता है।
- ऑर्डर बुक विश्लेषण: ऑर्डर बुक डेटा का विश्लेषण करके, व्यापारी समर्थन और प्रतिरोध स्तरों की पहचान कर सकते हैं और संभावित मूल्य आंदोलनों का अनुमान लगा सकते हैं।
ऑन-चेन डेटा का उपयोग करने की सीमाएं
ऑन-चेन डेटा एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन इसकी कुछ सीमाएं भी हैं:
- जटिलता: ऑन-चेन डेटा की व्याख्या करना जटिल हो सकता है, खासकर शुरुआती लोगों के लिए।
- डेटा की मात्रा: ब्लॉकचेन पर बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न होता है, जिसकी वजह से प्रासंगिक जानकारी को खोजना मुश्किल हो सकता है।
- गोपनीयता: हालांकि ब्लॉकचेन पारदर्शी है, लेकिन कुछ उपयोगकर्ता अपनी गोपनीयता बनाए रखने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग करते हैं, जिससे जानकारी को ट्रैक करना मुश्किल हो जाता है।
- गलत व्याख्या: ऑन-चेन डेटा को गलत तरीके से व्याख्या किया जा सकता है, जिससे गलत ट्रेडिंग निर्णय हो सकते हैं।
निष्कर्ष
ऑन-चेन डेटा क्रिप्टोकरेंसी बाजार को समझने और सूचित ट्रेडिंग निर्णय लेने के लिए एक मूल्यवान उपकरण है। यह पारंपरिक वित्तीय बाजारों में उपलब्ध डेटा की तुलना में एक अनूठा दृष्टिकोण प्रदान करता है। ऑन-चेन डेटा विश्लेषण तकनीकों और ट्रेडिंग रणनीतियों को समझने से, व्यापारी बाजार में बढ़त हासिल कर सकते हैं। हालांकि, ऑन-चेन डेटा का उपयोग करते समय इसकी सीमाओं के बारे में जागरूक रहना और इसे अन्य विश्लेषण तकनीकों के साथ संयोजित करना महत्वपूर्ण है। क्रिप्टो बाजार में सफल होने के लिए लगातार सीखना और अनुकूलन करना आवश्यक है।
Metric | Description | Significance |
Active Addresses | Unique addresses participating in transactions | Indicates network activity and user engagement |
Transaction Volume | Total value of transactions on the blockchain | Reflects market activity and liquidity |
Hash Rate | Computational power securing the blockchain | Indicates network security and mining activity |
Block Size | Amount of data in each block | Impacts transaction throughput and scalability |
Gas Price (Ethereum) | Fee paid for transactions on Ethereum | Indicates network congestion and demand |
MVRV Ratio | Market Value to Realized Value | Helps identify potential overvaluation or undervaluation |
Supply Held by Exchanges | Amount of cryptocurrency held on exchanges | Indicates potential sell-side pressure |
आगे की पढ़ाई
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- Etherscan
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