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

Matrixdock Selesaikan Verifikasi Cadangan Independen Dua Tahun Berturut-turut, Terus Menyempurnakan Sistem Transparansi Cadangan

Matrixdock, platform tokenisasi aset dunia nyata (RWA) di bawah BIT (dulu Matrixport), telah berhasil menyelesaikan audit cadangan independen semesteran keempat secara berturut-turut, yang dilaksanakan oleh Bureau Veritas. Proses verifikasi yang konsisten selama dua tahun ini memperkuat sistem transparansi cadangan mereka. Audit terbaru ini memperluas cakupan untuk memasukkan produk perak tokenisasi (XAGm), selain emas (XAUm). Bureau Veritas melakukan verifikasi fisik terhadap 574 batang logam mulia (508 emas, 66 perak) yang disimpan di tiga lemari besi institusional di Singapura dan Hong Kong. Hasil audit mengonfirmasi bahwa semua cadangan fisik sesuai dengan catatan dan jumlah token yang beredar. Hingga tanggal audit, cadangan emas mendukung 16,331.179 token XAUm dengan nilai sekitar $66.09 juta, sementara cadangan perak mendukung 65,998.551 token XAGm (dengan faktor penyesuaian ozPerToken) bernilai sekitar $4.04 juta. Tidak ditemukan perbedaan antara aset fisik dan token yang beredar. Selain audit semesteran, Matrixdock menjaga transparansi melalui laporan cadangan bulanan, bukti cadangan on-chain (Proof of Reserves), dan alat untuk melacak alokasi batang emas spesifik. Pendekatan berlapis ini bertujuan membangun kepercayaan jangka panjang dan menjadikan verifikasi cadangan yang berkelanjutan sebagai fondasi dasar untuk infrastruktur keuangan on-chain.

marsbit3m yang lalu

Matrixdock Selesaikan Verifikasi Cadangan Independen Dua Tahun Berturut-turut, Terus Menyempurnakan Sistem Transparansi Cadangan

marsbit3m yang lalu

Hyperliquid Buka Penyebaran Pasar Prediksi: Stake 30 Juta USD Token HYPE, Bagi Hasil Fee Hingga 50%

Hyperliquid membuka penyebaran pasar prediksi bagi semua orang. Untuk meluncurkan pasar, seseorang harus mempertaruhkan 50.000 token HYPE (sekitar $30 juta) sebagai jaminan. Jika pasar dinilai tidak jelas atau salah dalam penyelesaian, jaminan ini dapat disita. Sebagai imbalan, penyebar dapat memperoleh hingga 50% dari biaya transaksi pasar tersebut. Model ini mirip dengan kontrak perpetual tanpa izin mereka, berbeda dengan pendekatan terpusat seperti Polymarket dan Kalshi. Langkah ini diambil saat pasar prediksi mengalami musim panas yang panas, dengan volume taruhan mencapai $50 miliar pada Juni. Kalshi memimpin dengan $33 miliar, sementara Hyperliquid hanya mencatat $176 juta. Dengan membuka infrastruktur ini, Hyperliquid bertujuan untuk membuat pasar prediksi menjadi lebih tanpa izin dan terdesentralisasi. Artikel ini juga menyampaikan ringkasan singkat kondisi pasar makro dan kripto, serta perkembangan terkini di sektor ETF, meme coin, token, dan NFT.

marsbit5m yang lalu

Hyperliquid Buka Penyebaran Pasar Prediksi: Stake 30 Juta USD Token HYPE, Bagi Hasil Fee Hingga 50%

marsbit5m yang lalu

Perancis Hantam Polymarket dengan Tegas, 30 Negara Ikut Desak UE Mendefinisikan Ulang Pasar Prediksi

Sumber: Blockhead Disusun oleh: Saoirse, Foresight News Otoritas Perjudian Nasional Prancis (ANJ) telah memerintahkan semua penyedia layanan internet di negara itu untuk memblokir Polymarket, platform perdagangan prediksi yang memungkinkan pengguna bertaruh pada hasil acara dunia nyata menggunakan cryptocurrency. Larangan resmi yang dikeluarkan pada 16 Juli ini menandai peningkatan dalam pertarungan regulasi selama empat tahun. Inti dari kontrol ini adalah fokus pada bahaya platform terhadap pengguna biasa, bukan risiko terhadap ketertiban pasar keuangan. Penentuan ini krusial: regulator tidak mengklasifikasikan Polymarket sebagai bursa crypto tanpa izin, tetapi secara langsung menetapkannya sebagai operasi perjudian ilegal. Klasifikasi ini memiliki konsekuensi hukum dan penegakan yang sangat berbeda. **Dasar Data untuk Eskalasi Regulasi** Pada November 2024, Prancis melarang transaksi keuangan dengan Polymarket, tetapi langkah itu tidak efektif. Data dari Similarweb menunjukkan pada Juni 2026 saja, platform ini memiliki 205.057 pengunjung unik dari Prancis dengan 578.751 kunjungan. Pengguna dapat dengan mudah melewati pembatasan transfer dana menggunakan VPN. ANJ menyimpulkan bahwa memblokir domain situs web adalah satu-satunya cara untuk kontrol efektif. Regulator juga menyoroti dua penyelidikan: satu terkait dugaan manipulasi data sensor suhu untuk memengaruhi kontrak prediksi cuaca di Polymarket (dilaporkan oleh Meteo-France), dan yang lainnya terhadap seorang trader Prancis bernama "Fredi9999" yang diduga secara artifisial mengubah odds taruhan terkait Pemilu AS 2024. Pada Februari 2026, ANJ telah mendefinisikan ulang pasar prediksi semacam itu sebagai perjudian ilegal, dengan alasan kurangnya mekanisme perlindungan konsumen wajib seperti batas taruhan dan opsi pengecualian diri. **Implikasi bagi Industri** Tidak hanya Prancis, lebih dari 30 negara dan wilayah telah memberlakukan kontrol serupa terhadap Polymarket, termasuk Swiss, Polandia, Singapura, Belgia, Portugal, Spanyol, Brasil, Argentina, India, Indonesia, Italia, Jerman, Rumania, Hungaria, dan Ukraina. Namun, Prancis, sebagai ekonomi terbesar di UE, adalah negara anggota pertama yang memerintahkan pemblokiran nasional. Argumennya yang berulang tentang sifat adiktif dan bahaya bagi konsumen selaras dengan pendekatan regulasi terhadap *loot box* dalam game dan produk perjudian abu-abu lainnya. Dampak yang lebih dalam adalah apakah standar regulasi ini akan diadopsi di seluruh UE. Klasifikasi Prancis tentang pasar prediksi sebagai perjudian, bukan sebagai instrumen keuangan atau layanan informasi, bertentangan dengan kerangka regulasi *Markets in Crypto-Assets* (MiCA) Uni Eropa. Jika negara-negara anggota UE lainnya mengikuti logika Prancis, pasar prediksi crypto dapat dilarang secara seragam di seluruh UE berdasarkan hukum perjudian, bukan diatur sebagai pasar keuangan. Ini bertentangan dengan jalur kepatuhan yang diambil oleh platform prediksi AS yang diatur seperti Kalshi. Kalshi, yang diatur oleh *Commodity Futures Trading Commission* (CFTC) AS, berencana berekspansi ke Eropa. Jika UE menyatukan klasifikasi platform semacam itu sebagai perjudian, rencana ekspansi itu akan menghadapi hambatan besar. Saat ini, Prancis berfungsi sebagai kasus uji untuk regulasi UE. Jika pemblokiran oleh ISP secara signifikan mengurangi lalu lintas akses lokal, dan kasus manipulasi data cuaca dituntut, regulator UE lainnya kemungkinan akan merujuk pada kasus ini untuk merumuskan kebijakan kontrol mereka sendiri.

Foresight News9m yang lalu

Perancis Hantam Polymarket dengan Tegas, 30 Negara Ikut Desak UE Mendefinisikan Ulang Pasar Prediksi

Foresight News9m yang lalu

Momen Terkelam OpenAI: Pendapatan Diprediksi Dipangkas 70%, Berapa Lama Valuasi Triliunan Dolar Dapat Bertahan?

OpenAI menghadapi minggu yang buruk dengan beberapa tantangan besar: tuntutan hukum dari Apple, penurunan peringkat kredit Oracle, dan tekanan perang harga AI. Analisis menunjukkan bahwa jika risiko ini terwujud, pendapatan OpenAI pada 2030 bisa turun 70%, dengan kerugian arus kas mencapai $165 miliar, mempertanyakan kelangsungan valuasi $100 miliarnya. Persaingan dari model AI China yang lebih murah seperti DeepSeek, ditambah penurunan potensi pendapatan iklan, mengancam prospek masa depannya. Sementara itu, pasar saham secara luas bergantung pada AI, dengan saham terkait AI mendorong sebagian besar pengembalian di berbagai sektor, menimbulkan pertanyaan tentang diversifikasi sejati. Di sisi lain, Netflix melaporkan keterlibatan pengguna yang menurun dan menghadapi persaingan ketat, meskipun pendapatan dan basis pelanggannya tumbuh. Secara keseluruhan, artikel ini menyoroti kerentanan OpenAI di tengah tekanan hukum, persaingan, dan dinamika pasar, serta ketergantungan luas pasar pada tren AI.

链捕手10m yang lalu

Momen Terkelam OpenAI: Pendapatan Diprediksi Dipangkas 70%, Berapa Lama Valuasi Triliunan Dolar Dapat Bertahan?

链捕手10m yang lalu

Grayscale Ajukan ETF Worldcoin saat WLD Melonjak 8% – Apa Selanjutnya?

Grayscale telah mengajukan dokumen S-1 kepada SEC untuk meluncurkan ETF Worldcoin (WLD), yang direncanakan akan tercatat di Nasdaq dengan kode "GWLD". Dana ini dirancang untuk memberi investor paparan terhadap harga WLD tanpa perlu membeli atau mengelola token secara langsung. Pengajuan ini datang bersamaan dengan kenaikan harga WLD sebesar hampir 8% dalam 24 jam terakhir. Grayscale menekankan bahwa produk ini bukan merupakan kumpulan komoditas atau perusahaan investasi terdaftar, sehingga perlindungan bagi investor berbeda dengan reksa dana konvensional. Sementara itu, performa ETF lain dari Grayscale beragam, dengan arus masuk ke Grayscale Bitcoin Trust namun arus keluar dari GBTC.

ambcrypto25m yang lalu

Grayscale Ajukan ETF Worldcoin saat WLD Melonjak 8% – Apa Selanjutnya?

ambcrypto25m yang lalu

Trading

Spot
活动图片

Kategori Populerright-arrow

Tag Populerright-arrow