WEB3 Mint To Be Podcast: Análisis de datos en cadena en la práctica

Presentador: Socio de investigación en Alex Mint Ventures

Invitado: Colin, comerciante libre, investigador de datos on-chain

Fecha de grabación: 2025.2.15

Hola a todos, bienvenidos a WEB3 Mint To Be. Aquí, seguimos cuestionando y reflexionando profundamente, aclarando hechos, explorando la realidad y buscando consensos en el mundo WEB3. Aclaramos la lógica detrás de los temas candentes, ofrecemos ideas que penetran en los eventos mismos e introducimos diversas perspectivas de pensamiento.

Declaración: El contenido que discutimos en este episodio del podcast no representa las opiniones de las instituciones a las que pertenecen nuestros invitados, y los proyectos mencionados tampoco constituyen ningún consejo de inversión.

Alex: Este programa es un poco especial, porque anteriormente hemos discutido muchos temas sobre pistas o proyectos específicos, y también hemos intercambiado algunas narrativas cíclicas, como cuando hablamos de memes. Pero hoy vamos a discutir el análisis de datos on-chain, especialmente el análisis de datos on-chain de BTC. Vamos a examinar de cerca su principio de funcionamiento, indicadores clave y aprender su metodología. En el programa de hoy, mencionaremos muchos conceptos sobre indicadores, listando estos conceptos al principio de la versión escrita para facilitar la comprensión.

Algunos indicadores de datos y conceptos mencionados en este episodio del podcast:

Precio Realizado (: calculado en base al precio ponderado en el último movimiento on-chain de Bitcoin, refleja el costo histórico on-chain de Bitcoin, adecuado para evaluar el estado general de ganancias/pérdidas del mercado.

URPD: distribución de precios realizada. Se utiliza para observar la distribución de precios de los chips de BTC.

RUP)Beneficio no realizado relativo(: Beneficio no realizado relativo. Se utiliza para medir la proporción de las ganancias no realizadas de todos los tenedores de Bitcoin en el mercado con respecto al valor total de mercado.

Cointime True Market Mean Price : un indicador de precio medio en cadena basado en el sistema de Cointime Economics, que tiene como objetivo evaluar de manera más precisa el valor a largo plazo de BTC al introducir el "peso del tiempo" de Bitcoin, en comparación con el precio de mercado actual de BTC y el precio realizado )Realized Price(. El True Market Mean Price bajo el sistema Cointime también considera el impacto del tiempo, adecuado para el precio en ciclos de gran duración de BTC.

Shiller ECY: un indicador de valoración propuesto por el Premio Nobel de Economía Robert Shiller, utilizado para evaluar el potencial de retorno a largo plazo del mercado de acciones y medir la atracción de las acciones en comparación con otros activos, mejorado a partir del índice de precio-beneficio de Shiller )CAPE(, que considera principalmente el impacto del entorno de tasas de interés.

) Oportunidad para aprender análisis de datos on-chain

Alex: Hoy tenemos como invitado al trader libre y investigador de datos on-chain, Colin. Primero, por favor, que Colin salude a nuestros oyentes.

Colin: Hola a todos, primero agradezco la invitación de Alex. Cuando recibí esta invitación, estaba un poco sorprendido, porque soy un pequeño inversor desconocido y no tengo ningún título especial, solo estoy haciendo mis propias transacciones en silencio. Mi nombre es Colin, y manejo una cuenta en Twitter llamada Sr. Bei Ge, donde principalmente comparto algunas enseñanzas sobre datos on-chain, análisis de la situación actual del mercado y conceptos de trading. Me identifico con tres roles: primero, soy un trader impulsado por eventos, y suelo pensar en estrategias de trading basadas en eventos; segundo, soy un analista de datos on-chain, que es el contenido principal que comparto en Twitter; tercero, soy bastante conservador y me llamo a mí mismo un inversor en índices, elijo asignar parte de mis fondos a acciones en EE. UU., utilizando estos fondos para reducir la volatilidad general de mi curva de activos y mantener una cierta defensiva en mi posición total. Eso es más o menos cómo me defino.

Alex: Gracias a Colin por su presentación personal. Lo invité a participar en el programa porque vi en Twitter su análisis de datos on-chain sobre Bitcoin, que fue muy inspirador. Este es un tema del que hemos hablado poco anteriormente, y es una parte que me falta en mi propia sección. Leí su serie de artículos y encontré que su lógica es clara y sustancial, así que decidí invitarlo. Quiero recordarles que hoy, tanto mis opiniones como las del invitado, tienen un fuerte componente subjetivo, y la información y las opiniones pueden cambiar en el futuro; diferentes personas pueden interpretar los mismos datos y métricas de manera diferente. El contenido de este episodio no se considera un consejo de inversión. Este programa mencionará algunas plataformas de análisis de datos, solo como una compartición y ejemplos de uso personal, no como una recomendación comercial. Este programa no ha recibido patrocinio comercial de ninguna plataforma. Entremos en materia y hablemos del análisis de datos on-chain de activos criptográficos. Justo ahora mencionamos que Colin es un trader, ¿en qué circunstancias comenzaste a involucrarte y aprender sobre el análisis de datos on-chain de activos criptográficos?

Colin: Creo que este problema debería desglosarse en dos partes para responder. Primero, creo que cualquier persona que quiera entrar o ya esté en el mercado financiero, incluyéndome a mí mismo, tiene como objetivo principal ganar dinero, utilizando las ganancias para mejorar su calidad de vida. Así que mi filosofía siempre ha sido bastante coherente: aprenderé sobre cualquier cosa que pueda ayudarme a ganar dinero. De esta manera, incremento el valor esperado de mi sistema de trading, en términos simples, aprendo sobre lo que puede generar ganancias. La segunda parte, al principio, el contacto con los datos on-chain fue puramente fortuito. Hace unos seis o siete años, no entendía nada, solo echaba un vistazo aquí y allá. Mientras exploraba diferentes campos, vi teorías de investigación muy interesantes y quise aprender sobre ellas. También, por casualidad, vi que Bitcoin tenía un campo llamado análisis de datos on-chain, así que comencé a aprender y a investigar. En la etapa posterior, combinaría el conocimiento que adquirí en otros campos, principalmente en el desarrollo de trading cuantitativo, con los datos on-chain, y luego desarrollaría algunos modelos de trading que finalmente integraría en mi propio sistema de trading.

Alex: Entonces, ¿cuántos años has estado aprendiendo y estudiando de manera más sistemática sobre análisis de datos on-chain desde que comenzaste a tocarlo oficialmente?

Colin: Creo que esto es difícil de definir, en realidad nunca he estudiado de manera sistemática. Desde el pasado hasta ahora, he encontrado un problema, que es que en realidad no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde que vi este campo por primera vez, hace varios años, me di cuenta de esto, pero no profundicé en la investigación, solo leí un par de artículos y supe de esto. Después de un tiempo, volví y vi algunos contenidos más profundos, en ese momento estaba concentrado en investigar otras cosas, volví aquí, vi que esto era bastante interesante, así que continué investigando. No hubo un tiempo de aprendizaje sistemático, simplemente fui juntando información.

Alex: Entendido, ¿cuánto tiempo ha pasado desde que comenzaste a aprender sobre datos on-chain hasta aplicarlos en tus inversiones reales?

Colin: Esta frontera es un poco difícil de definir, pero creo que se acerca a dos ciclos de Bitcoin... aunque no se puede considerar como dos ciclos, depende de si defines desde un mercado alcista o un mercado bajista. Más o menos empecé a involucrarme alrededor de 2020, 2019, pero en ese momento no había aplicaciones prácticas, porque no me atrevía, aún no estaba muy familiarizado con esto, pero ya había comenzado a aprender.

El valor y los principios del análisis de datos on-chain

Alex: Entendido. A continuación, hablaremos de muchos conceptos específicos sobre el análisis de datos on-chain, incluidos algunos índices. ¿Cuáles son las plataformas de observación de datos on-chain que sueles utilizar en tu día a día?

Colin: Ahora, principalmente uso un sitio web, que es Glassnode. Para explicarlo brevemente, es un servicio de pago. Hay dos niveles de suscripción, uno es el de profesional que es más caro, recuerdo que cuesta más de 800 dólares al mes. El segundo, no lo recuerdo bien, está entre treinta y tantos U y cuarenta y tantos U al mes. También tienen una versión gratuita, pero la información que se puede ver en la versión gratuita es bastante limitada. Por supuesto, además de Glassnode, hay muchos otros, pero al final elegí este porque al principio, al filtrar y investigar, este sitio web se alineaba mejor con mis intereses.

Alex: Entiendo, después de ver mucha información de Colin, también me registré en Glassnode y me convertí en miembro de pago. De hecho, siento que sus datos son muy ricos, además la inmediatez también es bastante buena. Entonces hablemos de la segunda pregunta, como mencionaste, eres un trader, y lo que valoras es su ayuda para la inversión práctica. Entonces, ¿cuál es el valor central del análisis de datos on-chain en tus inversiones? ¿Cuál es el principio detrás de esto? Por favor, cuéntanos un poco sobre eso.

Colin: De acuerdo. Primero hablaré sobre el valor y el principio del análisis de datos on-chain. Estos dos los voy a combinar porque en realidad son bastante simples. En nuestros mercados financieros tradicionales, ya sea comerciando acciones, futuros, opciones sobre bonos, incluso bienes raíces, o algunas materias primas, la diferencia fundamental entre el bitcoin y ellos es que utiliza tecnología de blockchain. El valor más importante y más comúnmente mencionado de esta tecnología es su transparencia. Toda la información sobre la transferencia de bitcoin es pública y transparente, por lo que puedes ver directamente en on-chain que, por ejemplo, 300 bitcoins se transfieren de una dirección a otra, esto se puede consultar en un explorador de blockchain. Aunque no puedo saber quién está detrás de esta dirección, eso no es importante, porque en realidad no hay ninguna entidad individual que pueda influir en el movimiento de precios y la tendencia del bitcoin. Por lo tanto, normalmente, cuando investigamos datos on-chain, observamos el conjunto del mercado, su tendencia, el consenso y el comportamiento del grupo. Aunque no sé quién está detrás de esta dirección o aquella, puedo analizar el flujo de capital a través de la agregación de todas las direcciones, ver si ya han tomado ganancias o han cortado pérdidas, cómo están sus ganancias, cómo están sus pérdidas, qué precios prefieren para comprar grandes cantidades de bitcoin o en qué precios no les gusta comprar bitcoin, todos estos datos son visibles. Este es el valor más grande que creo que el análisis de datos on-chain de bitcoin tiene en comparación con otros mercados financieros, porque otros mercados no pueden hacer esto.

Alex: Ciertamente, este punto es muy importante. Al igual que hacemos inversiones en criptomonedas, al mirar acciones u otros productos, también debemos analizar los fundamentos. Como acabas de mencionar, los datos on-chain son transparentes, todos pueden observarlos. Si otros inversionistas profesionales están mirando los datos on-chain y tú no lo haces, es como si te faltara una herramienta muy importante en tus inversiones.

Dificultades en el análisis de datos on-chain

Alex: Cuando practiques análisis de datos on-chain, ¿cuáles crees que son los principales desafíos y dificultades que podrías encontrar?

Colin: Creo que la pregunta está muy bien formulada, así que planeo dividirla en dos partes para responder. La primera parte es relativamente fácil de resolver, hay un punto bastante difícil en el aprendizaje, que es el conocimiento básico. Para la mayoría de las personas, incluido yo en ese momento, como mencioné anteriormente, es muy difícil encontrar una enseñanza verdaderamente sistemática. Por supuesto, no fui a preguntar si había cursos de pago de este tipo, pero si los hubiera, probablemente tampoco me atrevería a comprarlos, porque hasta ahora, en mis operaciones, realmente no he pagado por cursos. No he tenido contacto con ningún curso de enseñanza sistemática, así que en realidad todo el contenido tiene que ser excavado y explorado por uno mismo. Hay muchos tipos de datos on-chain, y durante el proceso de investigación, mi filosofía es aclarar el método de cálculo y los principios detrás de cada indicador que he visto. Este es en realidad un proceso que consume mucho tiempo, porque al ver un indicador en particular, te da una fórmula de cálculo; mi idea es indagar sobre qué hay detrás de esa fórmula, por qué está diseñado de esa manera. Después de aclarar todos estos indicadores, hay que hacer una segunda cosa llamada selección. Si hay personas con experiencia en el desarrollo de estrategias cuantitativas o que han investigado indicadores, en realidad saben una cosa: la correlación entre muchos indicadores es muy alta. Una correlación demasiado alta puede causar un problema: es muy fácil generar ruido en la interpretación, o puedes sobreinterpretar. Por ejemplo, supongamos que hoy tengo un sistema de escape de máximos; este sistema de escape de máximos podría tener 10 señales del número 1 al 10; si la correlación entre el número 1 y el número 4 es demasiado alta, puede causar un problema. Por ejemplo, si hoy el precio de Bitcoin experimenta una cierta acción.