Alur Kerja Agen untuk Penelitian Kripto

insights.glassnodeDipublikasikan tanggal 2026-04-01Terakhir diperbarui pada 2026-04-01

Abstrak

Agen AI pengkodean mengubah cara analis dan peneliti berinteraksi dengan data. Artikel ini memberikan contoh penggunaan agen AI (seperti Claude Code) untuk meneliti data crypto dari Glassnode CLI hanya menggunakan perintah bahasa alami. Contoh hipotesis: "Apakah inflow ekstrem BTC ke exchange memprediksi penurunan harga 7 hari ke depan?". Agen secara otomatis menemukan metrik yang tepat, mengunduh data, menjalankan analisis statistik, dan menghasilkan ringkasan hasil. Hasil menunjukkan hari dengan inflow >2 standar deviasi di atas rata-rata mengalami drawdown 1.9% lebih tinggi, namun sampel terbatas. Agen juga dapat membuat visualisasi timeseries dari data tersebut. Glassnode CLI memungkinkan penelitian cepat tanpa boilerplate code. Cukup berikan pertanyaan penelitian dalam bahasa alami, dan agen akan menghasilkan hasil dalam hitungan menit.

Agen pengkodean AI mengubah cara analis dan peneliti berinteraksi dengan data. Alih-alih menulis skrip baris demi baris, Anda memberikan hipotesis atau pertanyaan penelitian kepada agen AI dan – ia menulis kode, mengambil data, menjalankan analisis, dan mengembalikan hasil.

Dalam artikel ini kami menyajikan contoh dunia nyata langkah demi langkah: Meminta agen AI untuk mengunduh data melalui Glassnode CLI, menjalankan analisis statistik, dan menghasilkan bagan siap terbit, semua dari perintah bahasa alami.

Apa yang Anda perlukan

  1. Akses ke agen AI

Kami menggunakan Claude Code dalam panduan ini, tetapi agen apa pun yang dapat menjalankan perintah Python dan shell akan bekerja, termasuk Codex ChatGPT, Cursor, Github Copilot, Google Gemini CLI, OpenClaw, atau alat serupa.

  1. Glassnode CLI (gn)

Antarmuka baris perintah untuk API Glassnode. Instal dan konfigurasikan kunci API Anda dengan mengikuti dokumen Glassnode CLI. Kunci API diperlukan.

Perintah (Prompt)

Kami akan mengevaluasi hipotesis berikut: Peristiwa masuk ekstrem ke bursa BTC bersifat prediktif terhadap penurunan (drawdown) 7 hari ke depan. Untuk melakukan itu, kami akan menginstruksikan Claude Code menggunakan perintah berikut:

Menggunakan Glassnode CLI, unduh masuk harian ke bursa BTC dan harga penutupan untuk tahun terakhir. Analisis apakah lonjakan masuk (hari dengan masuk > 2 standar deviasi di atas rata-rata) memprediksi penurunan dalam 7 hari berikutnya. Tunjukkan saya ringkasan dengan statistik dan hasil.

Itu saja. Satu kalimat yang menggambarkan pertanyaan, dan kalimat lain yang mendefinisikan metodologi. Agen yang akan melanjutkannya dari sana.

Sebuah perintah sederhana untuk agen AI

Apa yang dilakukan agen

Di balik layar, agen menjalankan serangkaian langkah:

  1. Menemukan metrik yang tepat dengan menjalankan gn metric list dan gn metric describe untuk menemukan jalur metrik yang benar dan parameter yang valid.
  2. Mengunduh data melalui gn metric get, menyimpan file CSV untuk kedua masuk ke bursa (transactions/transfers_volume_to_exchanges_sum) dan harga penutupan (market/price_usd_close).
  3. Menulis dan menjalankan analisis Python yang menghitung ambang batas lonjakan, mengidentifikasi hari lonjakan, menghitung penurunan maksimum 7 hari ke depan, dan membandingkan hari lonjakan dengan hari normal.

Agen kembali dengan ringkasan yang dapat dibaca:

Meskipun ini hanya contoh ilustratif, eksperimen kami memang mengungkapkan hubungan moderat antara lonjakan masuk ke bursa dan penurunan berikutnya. Hari lonjakan melihat penurunan rata-rata kira-kira 1,9 poin persentase lebih banyak. Namun, dengan hanya 10 hari lonjakan dalam sampel dan efek yang terkonsentrasi dalam dua periode volatil, sinyalnya lebih bersifat sugestif daripada statistik yang kuat. Backtest yang ketat perlu memperhitungkan jendela yang tumpang tindih, mengontrol rezim volatilitas, menggunakan data point-in-time, dan memvalidasi out-of-sample.

Memvisualisasikan hasil

Memvisualisasikan data adalah cara yang baik untuk memvalidasi apakah angka-angkanya bertahan. Dalam proses ini, perintah tindak lanjut yang sederhana sudah cukup:

Buat visualisasi yang menunjukkan data sebagai deret waktu (timeseries).

Dari sini, Anda dapat terus beriterasi: sesuaikan bagan, perbaiki analisis, atau arahkan penelitian ke arah yang berbeda, semua melalui percakapan bahasa alami.

Visualisasi data Glassnode yang dihasilkan AI

Mulai dengan Penelitian Kripto AI pada Data Glassnode

Glassnode CLI memerlukan kunci API, tersedia untuk pelanggan Glassnode Professional.

  1. Instal Glassnode CLI dan konfigurasikan kunci API Anda. Lihat dokumentasi
  2. Buka agen pengkodean AI pilihan Anda (Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, OpenClaw, dll.)
  3. Mulai memberikan perintah. Coba pertanyaan seperti:
    • "Unduh deposit staking ETH untuk 6 bulan terakhir dan plot trennya"
    • "Bandingkan aliran bersih (netflows) bursa BTC dan ETH selama 90 hari terakhir"
    • "Temukan metrik mana yang memiliki korelasi tertinggi dengan pengembalian (returns) 30 hari BTC"

Glassnode CLI memungkinkan agen untuk menemukan dan mengambil data metrik tanpa memerlukan pencarian API manual atau penulisan kode boilerplate. Digabungkan dengan agen pengkodean AI, Glassnode CLI mengubah pertanyaan penelitian menjadi hasil dalam hitungan menit.

Pertanyaan Terkait

QApa yang dimaksud dengan AI coding agent dan bagaimana cara kerjanya dalam penelitian kripto?

AAI coding agent adalah alat kecerdasan buatan yang mengubah cara analis dan peneliti berinteraksi dengan data. Alih-alih menulis skrip secara manual, pengguna cukup memberikan hipotesis atau pertanyaan penelitian kepada agen AI, lalu agen akan menulis kode, mengambil data, menjalankan analisis, dan mengembalikan hasil secara otomatis.

QApa saja yang diperlukan untuk memulai penelitian kripto dengan AI menggunakan data Glassnode?

ADibutuhkan dua hal utama: (1) Akses ke AI agent seperti Claude Code, ChatGPT Codex, Cursor, atau tools serupa yang mampu menjalankan perintah Python dan shell, (2) Glassnode CLI (gn) yang sudah diinstal dan dikonfigurasi dengan API key dari Glassnode Professional subscription.

QBagaimana proses yang dilakukan AI agent untuk menganalisis data inflow exchange BTC?

AAgen AI menjalankan tiga langkah utama: (1) Menemukan metrik yang tepat dengan menjalankan perintah gn metric list dan gn metric describe, (2) Mengunduh data melalui gn metric get untuk exchange inflows dan harga penutupan BTC, (3) Menulis dan menjalankan analisis Python untuk menghitung threshold spike, mengidentifikasi hari spike, dan menghitung drawdown 7 hari ke depan.

QApa hasil yang ditemukan dari analisis hubungan antara inflow spike dan drawdown BTC?

AAnalisis menemukan asosiasi moderat antara inflow spike dan drawdown subsequent. Hari-hari dengan inflow spike menunjukkan drawdown rata-rata sekitar 1,9 persentase poin lebih tinggi. Namun dengan hanya 10 hari spike dalam sampel dan efek yang terkonsentrasi di dua periode volatil, sinyal ini lebih bersifat sugestif daripada statistik yang robust.

QApa saja contoh pertanyaan penelitian yang bisa diajukan ke AI agent untuk data Glassnode?

AContoh pertanyaan penelitian: (1) 'Unduh data deposit staking ETH selama 6 bulan terakhir dan plot trennya', (2) 'Bandingkan netflow exchange BTC dan ETH selama 90 hari terakhir', (3) 'Temukan metrik mana yang memiliki korelasi tertinggi dengan return BTC 30-hari'.

Bacaan Terkait

Suku Bunga Jepang Bakal Capai Level Tertinggi dalam 30 Tahun? Inflasi dan Situasi Timur Tengah Jadi Variabel Kunci

Bank of Japan (BoJ) berisiko meningkatkan suku bunga menjadi 1% pada bulan Juni, yang akan menjadi tingkat tertinggi sejak 1995, menurut ekspektasi pasar. Faktor pendorongnya adalah kekhawatiran inflasi yang meningkat akibat kenaikan harga energi, dipicu oleh ketegangan geopolitik di Timur Tengah. BoJ berada dalam posisi dilematis: inflasi yang lebih tinggi memerlukan respons kebijakan, sementara eskalasi konflik dapat menyebabkan gejolak pasar dan memperlambat pertumbuhan ekonomi. Sinyal dari pejabat BoJ, termasuk Gubernur Kazuo Ueda, tampak semakin hawkish, mendorong probabilitas kenaikan suku bunga menjadi sekitar 80%. Data inflasi grosir yang kuat memperkuat kekhawatiran bahwa tekanan harga dapat bertahan lebih lama di atas target 2% bank sentral. Namun, keputusan akhir akan sangat bergantung pada perkembangan harga energi dan situasi di Timur Tengah. Jika konflik tidak meluas tajam, BoJ diperkirakan akan melanjutkan normalisasi kebijakan moneter pada pertemuan 15-16 Juni. Kenaikan imbal hasil obligasi pemerintah Jepang baru-baru ini mencerminkan antisipasi pasar terhadap langkah pengetatan ini.

marsbit4m yang lalu

Suku Bunga Jepang Bakal Capai Level Tertinggi dalam 30 Tahun? Inflasi dan Situasi Timur Tengah Jadi Variabel Kunci

marsbit4m yang lalu

Mitra a16z Crypto: Arus Kas Adalah Parit Pertahanan

Artikel ini berpendapat bahwa arus kas adalah "parit pertahanan" terkuat bagi bisnis. Banyak perusahaan terhebat dalam sejarah dibangun dengan menempatkan diri di tengah "arus nilai"—memfasilitasi penciptaan dan transfer nilai dalam jaringan, lalu mengambil sebagian darinya. Semakin besar nilai yang mengalir, semakin besar pula perusahaan tersebut. Kripto adalah teknologi modern pertama yang dibangun secara native untuk prinsip ini. Dengan stabilkoin, nilai kini mengalir dengan kecepatan internet—global, 24/7, dan dapat diprogram. Model ini diperkuat oleh efek jaringan blockchain dan token yang dapat menyelaraskan insentif semua pihak (pengguna, pengembang, validator) untuk berkembang bersama. Pola ini konsisten: temukan di mana nilai mengalir, dan posisikan diri di tengahnya. Contohnya Visa di aliran pembayaran, Jane Street di aliran perdagangan, atau Google/Meta di aliran perhatian dan niat komersial. "Profit Anda adalah peluang saya"—margin tinggi di sektor tradisional (seperti biaya transaksi 2-3% atau biaya pengiriman uang 6-9%) justru membuka peluang bagi pemain baru untuk mendisrupsi dengan biaya lebih rendah, kecepatan lebih tinggi, dan jangkauan global. Peluang ini melampaui layanan keuangan, mencakup komputasi/AI, energi, robotika, hingga logam langka. Bagi pendiri startup, pertanyaan kuncinya adalah: Apakah Anda berada di arus kas? Apakah pendapatan Anda tumbuh 10x jika nilai aktivitas di produk tumbuh 10x? Di mana ekstraksi margin paling tinggi di pasar target Anda? Jawabannya adalah dengan membangun bisnis di atas infrastruktur yang dapat diprogram, berada di tengah arus nilai baru, dan membiarkan efek jaringan melakukan sisanya.

链捕手7m yang lalu

Mitra a16z Crypto: Arus Kas Adalah Parit Pertahanan

链捕手7m yang lalu

Pasar Bitcoin Hadapi Potensi Reset Profitabilitas Karena Lebih Banyak Koin Keluar dari Zona Untung

Pasar Bitcoin menghadapi potensi reset profitabilitas karena semakin banyak koin yang keluar dari zona profit. Harga BTC telah turun ke level sekitar $61.000, menyebabkan persentase pasokan yang menguntungkan terus menurun mendekati ambang batas 45%. Analis dari CryptoQuant mencatat bahwa level ini secara historis terkait dengan tekanan pasar tinggi, di mana banyak investor beralih dari keuntungan belum terealisasi menjadi kerugian belum terealisasi. Penurunan ini menunjukkan dampak luas dari pelemahan harga baru-baru ini di seluruh jaringan. Siklus pasar sebelumnya menunjukkan bahwa ketika profitabilitas turun ke level ini, sering terjadi pada tahap koreksi akhir dengan sentimen pesimis yang meningkat. Proses ini dianggap menghilangkan spekulasi berlebih dan memulai redistribusi koin dari pemegang jangka pendek yang lebih lemah ke investor dengan horizon jangka panjang, yang dapat membangun struktur pasar yang lebih sehat. Meskipun tidak menentukan titik terendah pasar secara pasti, pembacaan profitabilitas di kisaran 45% sering kali bertepatan dengan risiko kapitalisasi yang tinggi dan munculnya peluang akumulasi jangka panjang. Analis lain, Ted Pillows, mencatat bahwa BTC menunjukkan kluster likuiditas di zona $64.000-$66.500 (upside) dan $58.000-$60.000 (downside), dengan posisi long baru masih masuk meski penurunan signifikan.

bitcoinist8m yang lalu

Pasar Bitcoin Hadapi Potensi Reset Profitabilitas Karena Lebih Banyak Koin Keluar dari Zona Untung

bitcoinist8m yang lalu

RWA Pertama Kali Mengakuisisi Besar, Mengapa Membeli Perusahaan Hipotek 'Ketinggalan Zaman' Ini?

**Figure Technologies (FIGR), perusahaan publik pertama di sektor RWA (Real World Assets), mengakuisisi platform pinjaman properti residensial Kiavi senilai $717 juta.** Kiavi, didirikan pada 2013, berspesialisasi dalam pinjaman *fix-and-flip* (RTL) dan pinjaman investasi sewa (DSCR) dengan total penyaluran lebih dari $300 miliar. Akuisisi ini menjadi langkah strategis Figure untuk beralih dari fokus utama pada pinjaman *Home Equity Line of Credit (HELOC)* yang merupakan **pinjaman gadai kedua**, menuju **pinjaman gadai pertama** yang memiliki pangsa pasar 25 kali lebih besar. Setelah akuisisi, Figure memperkirakan akan menambah lebih dari $7 miliar pinjaman gadai pertama per tahun. Kekuatan Kiavi terletak pada teknologi AI-nya yang mampu menilai risiko dan nilai properti yang akan direnovasi, menjadikannya pemimpin pasar. Figure akan mengintegrasikan aset Kiavi ke dalam platform blockchainnya, **Democratized Prime**, melalui produk adaptor baru bernama **Adaptor**, untuk meningkatkan likuiditas dan efisiensi. Kemitraan dengan Sixth Street yang menyediakan komitmen pembelian $3 miliar memberikan dukungan modal. Meski menghadapi tantangan integrasi dan sensitivitas aset terhadap suku bunga, akuisisi ini dianggap sebagai tonggak penting bagi pasar RWA, menandai transisi dari fase konsep ke operasi skala besar dalam mendigitalisasi aset dunia nyata. Sasaran akhirnya adalah mengatasi pasar potensial senilai $200 miliar per tahun untuk pinjaman renovasi dan sewa di AS.

Foresight News35m yang lalu

RWA Pertama Kali Mengakuisisi Besar, Mengapa Membeli Perusahaan Hipotek 'Ketinggalan Zaman' Ini?

Foresight News35m yang lalu

Arah Arus Pasar Saham AS: Satu Postingan Perdagangan Mendatangkan 930 Poin Rebound, Malam Ini Giliran SpaceX

**Arah Pasar Saham AS: Satu Postingan Media Sosial Memicu Rally 930 Poin, Malam Ini Giliran SpaceX** Pasar saham AS mengalami rebound spektakuler pada Kamis (11 Juni), dengan Dow Jones melonjak 930 poin (+1,86%) dan menutup di atas 50.000. Kenaikan ini terjadi meskipun data PPI (Indeks Harga Produsen) Mei menunjukkan inflasi yang sangat panas (naik 6,5% year-on-year), tertinggi sejak 2022. Pemicu utama rally adalah postingan media sosial dari mantan Presiden Trump yang mengindikasikan potensi kesepakatan perdamaian dalam konflik Timur Tengah dan pembatalan serangan terhadap Iran. Hal ini menyebabkan harga minyak mentah WTI anjlok lebih dari 4%, memicu harapan bahwa tekanan inflasi dari energi akan mereda. Aliran uang berbalik dari sektor defensif (seperti energi) ke sektor siklikal dan teknologi. Saham chip semikonduktor seperti Micron dan AMD meroket, menunjukkan pemulihan cepat untuk sektor hardware AI. Sebaliknya, saham software seperti Oracle dan Adobe justru tertekan, menyoroti skeptisisme pasar terhadap model bisnis perangkat lunak AI dibandingkan dengan pemain hardware. Fokus beralih ke IPO SpaceX (kode SPCX) yang akan diluncurkan malam ini di Nasdaq. Penawaran senilai $75 miliar ini akan menjadi yang terbesar dalam sejarah, dengan valuasi sekitar $1,75 triliun. Meskipun permintaan dilaporkan sangat kuat (4 kali oversubscribed), IPO ini juga menuai kritik karena valuasi yang sangat tinggi (88x price-to-sales) dan struktur kepemilikan ganda. Kinerja perdagangan perdana SpaceX akan menjadi ukuran penting untuk selera risiko pasar saat ini. Analisis mencatat bahwa rebound ini bergantung pada narasi yang rapuh—didorong oleh postingan media sosial tentang perdamaian yang belum resmi. Risiko inflasi belum sepenuhnya hilang, karena kenaikan harga di tingkat produsen masih akan berjalan ke konsumen. Pasar saat ini bertaruh pada skenario sempurna: perdamaian, jatuhnya harga minyak, dan pembatalan kenaikan suku bunga.

marsbit58m yang lalu

Arah Arus Pasar Saham AS: Satu Postingan Perdagangan Mendatangkan 930 Poin Rebound, Malam Ini Giliran SpaceX

marsbit58m yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow