WEB3 Mint To Be Podcast: Análise de Dados na Cadeia

Moderador: Parceiro de pesquisa da Alex Mint Ventures

Convidado: Colin Trader livre Pesquisador de dados na cadeia

Data da gravação: 2025.2.15

Olá a todos, bem-vindos ao WEB3 Mint To Be. Aqui, continuamos a questionar e a pensar profundamente, esclarecendo fatos, explorando a realidade e buscando consenso no mundo WEB3. Ajudamos a esclarecer a lógica por trás das questões quentes, oferecendo insights que penetram nos próprios eventos e introduzindo múltiplas perspectivas de pensamento.

Declaração: O conteúdo que discutimos neste episódio do podcast não representa a opinião das instituições dos convidados, e os projetos mencionados também não constituem qualquer aconselhamento de investimento.

Alex: Este episódio é um pouco especial, porque anteriormente discutimos muitos tópicos sobre faixas ou projetos específicos, e também trocamos algumas narrativas cíclicas, como falamos anteriormente sobre meme. Mas hoje vamos discutir a análise de dados na cadeia, especialmente a análise de dados na cadeia do BTC. Vamos examinar de perto seu princípio de funcionamento, indicadores chave e aprender sua metodologia. No programa de hoje, mencionaremos muitos conceitos sobre indicadores, listando esses conceitos no início da versão escrita para facilitar a compreensão de todos.

Alguns indicadores de dados e conceitos mencionados neste episódio do podcast:

Preço Realizado (: calculado com base no preço ponderado na última movimentação na cadeia do Bitcoin, reflete o custo histórico do Bitcoin na cadeia, adequado para avaliar o estado geral de lucro/perda do mercado.

URPD: distribuição de preços realizada. Usado para observar a distribuição de preços dos chips BTC.

RUP)Lucro não realizado relativo(: lucro não realizado relativo. Usado para medir a proporção do lucro não realizado de todos os detentores de Bitcoin em relação ao valor total de mercado.

Cointime True Market Mean Price : um indicador de preço médio na cadeia baseado no sistema Cointime Economics, destinado a avaliar de forma mais precisa o valor de longo prazo do BTC, introduzindo o "peso do tempo" do Bitcoin, em comparação com o preço de mercado atual do BTC, e o preço de mercado realizado )Realized Price(. O True Market Mean Price sob o sistema Cointime também considera o impacto do tempo, sendo adequado para o preço em ciclos longos do BTC.

Shiller ECY: um indicador de avaliação proposto pelo vencedor do Prêmio Nobel de Economia Robert Shiller, utilizado para avaliar o potencial de retorno a longo prazo do mercado de ações e medir a atratividade das ações em relação a outros ativos, derivado do indicador de preço-lucro de Shiller )CAPE(, que considera principalmente o impacto do ambiente de taxas de juros.

) A oportunidade de aprender análise de dados na cadeia

Alex: Hoje temos como convidado o trader livre e pesquisador de dados na cadeia, Colin. Vamos pedir ao Colin que cumprimente os nossos ouvintes.

Colin: Olá a todos, primeiro gostaria de agradecer ao Alex pelo convite. Fiquei um pouco surpreso quando recebi este convite, porque sou um pequeno investidor desconhecido e não tenho nenhum título especial, apenas estou fazendo minhas negociações em silêncio. Meu nome é Colin, e eu gerencio uma conta no Twitter chamada Sr. Beig, onde costumo compartilhar alguns ensinamentos sobre dados na cadeia, análises sobre a situação atual do mercado e algumas ideias de negociação. Eu vejo minha posição de três maneiras: primeiro, sou um trader orientado a eventos, costumo pensar em estratégias de negociação orientadas a eventos; segundo, sou um analista de dados na cadeia, esta parte é o que costumo compartilhar no Twitter; terceiro, sou mais conservador, eu me considero um investidor em índices, escolho alocar parte dos meus fundos no mercado de ações dos EUA, usando essa parte do capital para reduzir a volatilidade geral da minha curva de ativos, enquanto mantenho uma certa defensividade na posição total. Esta é basicamente a minha visão sobre minha posição.

Alex: Agradeço a apresentação do Colin. Convidei o Colin para participar do programa porque vi no Twitter a sua análise de dados na cadeia do Bitcoin, que foi muito inspiradora. Este é um tema que falamos pouco antes, e também é uma parte que falta na minha própria seção. Li a série de artigos que ele escreveu e achei que a lógica era clara e substancial, por isso o convidei. Quero lembrar a todos que, hoje, tanto eu quanto o convidado, nossas opiniões têm um forte caráter subjetivo, e as informações e opiniões podem mudar no futuro; diferentes pessoas podem interpretar os mesmos dados e indicadores de maneiras diferentes. O conteúdo desta edição não deve ser considerado como qualquer conselho de investimento. Este programa mencionará algumas plataformas de análise de dados, apenas como compartilhamento pessoal e exemplos, e não como recomendações comerciais. Este programa não recebeu patrocínio comercial de nenhuma plataforma. Vamos ao que interessa e falar sobre a análise de dados na cadeia de ativos criptográficos. Como mencionamos, Colin é um trader; em que circunstâncias você começou a se envolver e a aprender sobre a análise de dados na cadeia de ativos criptográficos?

Colin: Eu acho que essa questão deve ser dividida em duas partes para ser respondida. Primeiro, acredito que qualquer pessoa que queira entrar ou já esteja no mercado financeiro, incluindo eu mesmo, o principal objetivo deve ser ganhar dinheiro, usando os lucros para melhorar a qualidade de vida. Portanto, minha filosofia sempre foi consistente: eu vou aprender o que pode ajudar nos meus ganhos. Dessa forma, aumento a expectativa geral do meu sistema de negociação, em termos simples, ou seja, o que pode gerar lucro, eu vou aprender. A segunda parte é que, no começo, o contato com os dados na cadeia foi puramente por acaso. Há cerca de seis ou sete anos, eu não entendia nada, apenas olhava aqui e ali. Enquanto explorava várias áreas, vi teorias de pesquisa muito interessantes que quis aprender. Naquela época, também vi por acaso que o Bitcoin tinha um campo chamado análise de dados na cadeia, então comecei a estudar e a pesquisar. Com o tempo, combinei os conhecimentos adquiridos em outras áreas, principalmente na parte de desenvolvimento de negociação quantitativa, e juntei isso aos dados na cadeia para desenvolver alguns modelos de negociação, e finalmente integrei esses modelos ao meu próprio sistema de negociação.

Alex: Então, há quantos anos você tem se dedicado ao aprendizado e pesquisa sistemática sobre análise de dados na cadeia até agora?

Colin: Eu acho que isso é difícil de definir, na verdade eu nunca aprendi isso de forma sistemática. Porque desde o passado até agora, eu enfrentei um problema, que é que eu realmente não vi nenhum ensino sistemático. Desde o início, quando vi este campo, pode ter sido realmente há vários anos, eu percebi isso, mas não estudei a fundo, apenas li dois ou três artigos e soube sobre isso. Depois de um tempo, voltei a ver alguns conteúdos mais profundos, naquela época eu estava focado em outras coisas, voltei aqui, achei isso bastante interessante, então continuei a pesquisar. Não houve um tempo de aprendizado sistemático, foi apenas um apanhado de informações.

Alex: Entendi, quanto tempo já passou desde que você começou a aprender sobre dados na cadeia até aplicá-los nas suas práticas de investimento reais?

Colin: Esta fronteira é um pouco difícil de definir, mas acho que se aproxima do ciclo de duas rondas de Bitcoin... mas não se pode considerar exatamente duas rondas, depende de como se começa a definir, se a partir de um mercado em alta ou em baixa. Comecei a entrar em contacto por volta de 2020, 2019, mas naquela altura não havia aplicações práticas, porque eu não tinha coragem, ainda não estava muito familiarizado com isso, mas já comecei a aprender.

o valor e os princípios da análise de dados na cadeia

Alex: Entendi. A seguir, vamos discutir muitos conceitos específicos sobre análise de dados na cadeia, incluindo alguns índices. Quais plataformas de observação de dados na cadeia que você costuma usar no dia a dia?

Colin: Eu atualmente uso principalmente um site, que é o Glassnode. Para resumir, ele é pago. Existem dois níveis de pagamento, um é a versão profissional, que é mais cara, lembro que custa mais de 800 dólares por mês. O segundo eu meio que esqueci, deve ser cerca de trinta e poucos U a quarenta e poucos U por mês. Também tem uma versão gratuita, mas a informação disponível na versão gratuita é realmente muito limitada. Claro que além do Glassnode, há muitos outros, mas escolhi este porque no início, durante a filtragem e pesquisa, este site se adequava melhor ao que eu procurava.

Alex: Entendido, depois de ver muitas informações do Colin, eu também me registrei no Glassnode e me tornei um membro pago deles. De fato, sinto que os dados deles são muito ricos, além disso, a instantaneidade também é boa. Então, vamos conversar sobre a segunda questão, você mencionou que é um trader, o que você valoriza é a ajuda que isso traz para a prática de investimentos. Qual é o valor central da análise de dados na cadeia nos seus investimentos? Qual é o princípio por trás disso? Por favor, nos explique.

Colin: Ok. Primeiro, vou falar sobre o valor e o princípio da análise de dados na cadeia. Estes dois eu pretendo unir, porque na verdade é bem simples. Nos nossos mercados financeiros tradicionais, seja negociando ações, futuros, opções de obrigações, ou até mesmo imóveis, ou algumas matérias-primas, a diferença mais fundamental entre o Bitcoin e eles é que utiliza a tecnologia blockchain. O valor mais importante e frequentemente mencionado dessa tecnologia é a sua transparência. Todas as informações de transferência de Bitcoin são públicas e transparentes, então você pode ver diretamente na cadeia, por exemplo, 300 Bitcoins transferidos de um endereço para outro, isso pode ser verificado no explorador de blockchain. Embora eu não consiga saber quem está por trás desse endereço, isso não é importante, porque na verdade nenhum indivíduo pode influenciar o preço e a tendência do Bitcoin. Portanto, normalmente, quando estudamos dados na cadeia, observamos o mercado como um todo, vemos sua tendência, o consenso e o comportamento do grupo. Mesmo que eu não saiba quem está por trás de um endereço ou outro, posso analisar a direção das fichas agregando todos os endereços, ver se eles já realizaram lucros ou se estão cortando perdas, como está a sua situação de lucro ou perda, e quais valores tendem a comprar grandes quantidades de Bitcoin ou onde não gostam de comprar Bitcoin. Esses dados podem ser claramente observados. Esta é a maior vantagem que eu vejo na análise de dados na cadeia do Bitcoin em comparação com outros mercados financeiros, porque outros mercados não conseguem fazer isso.

Alex: De fato, isso é muito importante. Assim como fazemos investimentos em criptomoedas, assim como analisamos ações ou outros produtos, também precisamos analisar os fundamentos. Como você acabou de dizer, os dados na cadeia são transparentes, e todos podem observá-los. Se outros investidores profissionais estão analisando os dados na cadeia e você não, isso equivale a ter uma arma muito importante a menos em seus investimentos.

Análise de dados na cadeia é difícil

Alex: Quando você está analisando dados na cadeia na prática, quais você acha que são os principais desafios e dificuldades?

Colin: Acho que essa pergunta foi muito boa, e eu pretendo responder em duas partes. A primeira parte é relativamente fácil de resolver, e na aprendizagem, haverá um ponto que é bastante difícil, que são os conhecimentos básicos. Para a maioria das pessoas, incluindo eu mesmo naquela época, como mencionei antes, é muito difícil encontrar um ensino realmente sistemático. Claro que eu não procurei offline para ver se havia cursos pagos desse tipo, mas se houvesse, eu provavelmente não teria coragem de comprar, porque desde que comecei a negociar, eu realmente não pago por cursos. Eu nunca tive contato com cursos de ensino sistemático, então na verdade todo o conteúdo precisa ser descoberto e explorado por conta própria. Existem muitos tipos de dados na cadeia, e durante o processo de pesquisa, minha filosofia é entender cada indicador que eu vejo, incluindo os métodos de cálculo e os princípios por trás deles. Isso na verdade é um processo que consome muito tempo, porque ao olhar para um determinado indicador, ele te dá uma fórmula de cálculo, e minha ideia é descobrir o que realmente está por trás dessa fórmula, por que foi projetada dessa forma. Depois de entender todos esses indicadores, a próxima coisa a fazer é a seleção. Aqueles que têm experiência em desenvolvimento de estratégias quantitativas ou que já pesquisaram sobre indicadores, na verdade, sabem que a correlação entre muitos indicadores é muito alta. Uma correlação muito alta pode causar um problema, que é que na interpretação você pode facilmente gerar ruído ou pode superinterpretar. Por exemplo, suponha que eu tenha um sistema de escapar do topo, esse sistema de escapar do topo pode ter 10 sinais, do 1 ao 10, suponha que se a correlação entre os sinais 1 a 4 for muito alta, isso pode causar um problema. Por exemplo, se o preço do Bitcoin hoje tiver ocorrido algum tipo de ação...