Análisis y discusión de datos on-chain de BTC

Presentador: Socio de investigación de Mint Ventures, Alex

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

Fecha de grabación: 2025.2.15

Hola a todos, bienvenidos a WEB3 Mint To Be. Aquí, seguimos cuestionando y pensando en profundidad, aclarando hechos, explorando la realidad y buscando consensos en el mundo WEB3. Aclaramos la lógica detrás de los temas candentes, ofrecemos perspectivas 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 de los invitados, y los proyectos mencionados no constituyen ninguna recomendación de inversión.

Alex: Este episodio es un poco especial, porque anteriormente discutimos muchos temas sobre pistas o proyectos específicos, y también intercambiamos 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, y los listaremos al comienzo de la versión escrita para facilitar la comprensión de todos.

Algunos indicadores y conceptos mencionados en este episodio del podcast:

Glassnode: una plataforma de análisis de datos on-chain comúnmente utilizada, que requiere pago.

Precio Realizado (: se calcula a partir del precio ponderado del último movimiento on-chain de Bitcoin, reflejando 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(: Se utiliza para medir la proporción de las ganancias no realizadas de todos los poseedores de BTC en el mercado de Bitcoin en relación con la capitalización de mercado total.

Cointime True Market Mean Price: un indicador de precio medio en cadena basado en el sistema de Cointime Economics, diseñado para 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 de Cointime también considera el impacto del tiempo, lo que lo hace adecuado para el precio en ciclos largos 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 valores y medir la atractividad de las acciones en relación con otros activos, derivado 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, Colin, por favor saluda a nuestra audiencia.

Colin: Hola a todos, primero agradezco la invitación de Alex. Cuando recibí esta invitación, me sorprendí un poco, porque soy un pequeño inversionista sin nombre y no tengo ningún título especial, solo estoy haciendo mis propias operaciones en silencio. Mi nombre es Colin, manejo una cuenta en Twitter llamada Sr. Beig, donde principalmente comparto algunos tutoriales sobre datos on-chain, análisis de la situación actual del mercado y algunos conceptos de trading. Tengo tres autodefiniciones: la primera es como trader impulsado por eventos, donde suelo pensar en estrategias de trading basadas en eventos; la segunda es como analista de datos on-chain, que es el contenido que principalmente comparto en Twitter; la tercera es más conservadora, me considero un inversor en índices, elijo asignar parte de mis fondos al mercado de valores de EE. UU., utilizando estos fondos para reducir la volatilidad general de mi curva de activos y al mismo tiempo mantener una defensa en mi posición general. Eso es aproximadamente cómo me defino.

Alex: Gracias a Colin por su presentación. Lo invité a participar en el programa porque vi en Twitter su análisis de datos on-chain sobre Bitcoin, lo cual fue muy inspirador. Este es un tema del que hemos hablado poco antes y también es una parte que me falta en mi propio segmento. Leí su serie de artículos y me pareció que su lógica era clara y sustancial, así que decidí invitarlo. Quiero recordarles que hoy, tanto mis opiniones como las del invitado, tienen un fuerte sesgo subjetivo, y la información y los puntos de vista 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 ejemplo personal, no como una recomendación comercial. Este programa no ha recibido patrocinio comercial de ninguna plataforma. Entramos en materia y hablemos sobre el análisis de datos on-chain de activos criptográficos. Como se mencionó, 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 esta pregunta debería dividirse en dos partes para responder. Primero, creo que cualquier persona que quiera entrar o ya esté en el mercado financiero, incluyéndome a mí, tiene como objetivo principal ganar dinero y utilizar las ganancias para mejorar su calidad de vida. Por lo tanto, mi filosofía siempre ha sido clara: aprender lo que pueda ayudarme a obtener ganancias. De esta manera, aumento el valor esperado de mi sistema de trading. En términos simples, aprendo lo que puede generar ganancias. En segundo lugar, al principio, me encontré con datos on-chain por pura casualidad. Hace unos seis o siete años, no entendía nada, solo miraba esto y aquello. Al explorar diferentes campos, vi teorías de investigación muy interesantes y quise aprender. En ese momento, también vi por casualidad que el Bitcoin tenía un campo llamado análisis de datos on-chain, así que comencé a aprender e investigar. A medida que avanzaba, combiné el conocimiento que adquirí en otros campos, principalmente la parte del desarrollo de trading cuantitativo, para integrarlo en los datos on-chain y desarrollar algunos modelos de trading, y finalmente incorporé estos modelos en mi propio sistema de trading.

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

Colin: Creo que esto es difícil de definir, en realidad nunca he aprendido de manera sistemática. Porque desde hace tiempo hasta ahora, me he encontrado con un problema, que es que en realidad no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde que vi por primera vez este campo, probablemente fue hace varios años, en ese momento me di cuenta, pero no profundicé en el estudio, solo leí un par de artículos para entender esto. Después de un tiempo, volví a ver algunos contenidos más profundos, en ese momento estaba concentrado en estudiar otras cosas, volví aquí, vi que esto era bastante interesante, así que continué investigando. No he tenido un tiempo de aprendizaje sistemático, solo he estado juntando información aquí y allá.

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 difícil de definir, pero creo que se acerca al ciclo de dos rondas de BTC... aunque no se puede considerar como dos rondas, depende de si comienzas a definir desde un mercado alcista o bajista. Aproximadamente empecé a involucrarme alrededor de 2020 o 2019, pero en ese momento no había aplicaciones prácticas, porque no me atreví, en ese entonces no estaba muy familiarizado con esto, pero ya había comenzado a aprender.

El valor y el principio del análisis de datos on-chain

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

Colin: Ahora uso principalmente un sitio web, que es Glassnode. Para explicarlo brevemente, es un servicio de pago. Hay dos niveles de pago, uno es la versión profesional que es bastante cara, recuerdo que cuesta más de 800 dólares al mes. El segundo, no lo recuerdo bien, es alrededor de treinta y tantos U a cuarenta y tantos U al mes. También tiene una versión gratuita, pero la información disponible en la versión gratuita es bastante limitada. Por supuesto, además de Glassnode, hay muchos otros, pero al final elegí este porque al principio, durante la selección y la investigación, este sitio web se ajustaba mejor a mis preferencias.

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 de que la inmediatez también es bastante buena. Entonces, hablemos de la segunda pregunta, justo mencionaste que eres un trader, y lo que valoras es la ayuda que proporciona a la práctica de inversión. Entonces, ¿cuál es el valor central del análisis de datos on-chain en tus inversiones? ¿Cuál es el principio detrás de eso? Por favor, explícame.

Colin: Bien. Primero hablemos del primero, que es el valor y el principio del análisis de datos on-chain. Estos dos los pienso combinar porque en realidad es bastante simple. Nuestro mercado financiero tradicional, ya sea al negociar acciones, futuros, opciones sobre bonos, incluso bienes raíces, o algunas materias primas, tiene una diferencia fundamental con el Bitcoin, que 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 la cadena, por ejemplo, 300 BTC transferidos de una dirección a otra, esto se puede consultar en un explorador de blockchain. Aunque no puedo saber quién está detrás de esta cadena de direcciones, eso no es importante, porque en realidad ningún individuo puede influir en el movimiento de precios y tendencias del Bitcoin. Por lo tanto, normalmente cuando estudiamos datos on-chain, observamos el panorama general del mercado, vemos su tendencia, el consenso del grupo y el comportamiento. Aunque no sepa quién está detrás de esta dirección o aquella, puedo analizar el flujo de chips a través de la agregación de todas las direcciones, ver si ya han tomado ganancias o han cortado pérdidas, cómo es su situación de ganancias, cómo es su situación de pérdidas, y en qué precios tienden a comprar grandes cantidades de Bitcoin o en qué precios no les gusta comprar Bitcoin, esos datos son visibles. Esta es, en mi opinión, la mayor ventaja del análisis de datos on-chain del Bitcoin en comparación con otros mercados financieros, porque otros mercados no pueden hacer esto.

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

Dificultades en el análisis de datos on-chain

Alex: ¿Cuáles crees que son los principales desafíos y dificultades al realizar análisis de datos on-chain en la práctica?

Colin: Creo que esta es una muy buena pregunta, y tengo la intención de responderla en dos partes. La primera parte es relativamente fácil de resolver; hay un punto que es bastante difícil en el aprendizaje, que son los conocimientos básicos. Para la mayoría de las personas, incluida yo en ese momento, como mencioné anteriormente, es muy difícil encontrar una enseñanza verdaderamente sistemática. Por supuesto, no fui a preguntar en persona si había cursos pagados de este tipo, pero si los hubiera, probablemente tampoco me atrevería a comprarlos, porque hasta ahora no he pagado por ningún curso, a pesar de que he hecho trading. No he tenido contacto con ningún curso de enseñanza sistemática, así que en realidad todo el contenido tiene que ser descubierto y explorado por uno mismo. Hay muchos tipos de datos on-chain, y en el proceso de investigación, mi filosofía es entender la forma de cálculo y los principios detrás de cada indicador que he visto. Este es un proceso que consume mucho tiempo, porque al ver un indicador específico, te dará una fórmula de cálculo, y mi idea es desentrañar qué hay detrás de esa fórmula, por qué está diseñado de esa manera. Una vez que entiendo todos estos indicadores, el siguiente paso es hacer una selección. Si tienes experiencia en el desarrollo de estrategias cuantitativas o has investigado sobre indicadores, sabrás que muchos indicadores tienen una alta correlación. Una correlación demasiado alta puede causar un problema, ya que es muy fácil generar ruido en la interpretación o sobreinterpretar. Por ejemplo, supongamos que hoy tengo un sistema de salida, este sistema de salida puede tener 10 señales de la 1 a la 10. Supongamos que la correlación entre las señales del 1 al 4 es demasiado alta, esto puede causar un problema. Por ejemplo, si hoy el precio de Bitcoin presenta algún tipo de comportamiento o cambio, podría hacer que las señales del 1 al 4 se enciendan simultáneamente, lo cual es problemático. Porque si su correlación es demasiado alta, esto es inevitable.