Análise de Dados na Cadeia BTC

Apresentador: Alex, parceiro de pesquisa da Mint Ventures

Convidado: Trader livre, pesquisador de dados na cadeia Colin

Gravação: 15/02/2025

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 do WEB3. Para esclarecer a lógica por trás dos tópicos em destaque, fornecer percepções que penetram nos próprios eventos e introduzir múltiplas perspectivas de pensamento.

Declaração: O conteúdo discutido neste episódio do podcast não representa as opiniões das instituições dos convidados, e os projetos mencionados não constituem qualquer aconselhamento de investimento.

Alex: Este episódio é um pouco especial, porque anteriormente discutimos muitos tópicos sobre pistas ou projetos específicos, e também trocamos algumas narrativas cíclicas, como quando falamos sobre memes. 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 e conceitos mencionados neste episódio do podcast:

Glassnode: uma plataforma de análise de dados na cadeia comumente utilizada, que requer pagamento.

Preço Realizado (: calculado com base no preço ponderado no último movimento na cadeia do Bitcoin, refletindo o custo histórico na cadeia do Bitcoin, 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 de mercado total.

Cointime True Market Mean Price: um indicador de preço médio na cadeia baseado no sistema Cointime Economics, que visa avaliar de forma mais precisa o valor de longo prazo do BTC ao introduzir 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 laureado com o Prêmio Nobel de Economia Robert Shiller, usado para avaliar o potencial de retorno a longo prazo do mercado de ações e medir a atratividade das ações em relação a outros ativos, aprimorado a partir 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, o convidado que temos é o trader livre e pesquisador de dados na cadeia, Colin. Vamos pedir ao Colin para cumprimentar nossos ouvintes.

Colin: Olá a todos, primeiro agradeço ao Alex pelo convite. Quando recebi este convite, fiquei um pouco surpreso, porque sou um pequeno investidor anônimo e não tenho títulos especiais, apenas faço minhas negociações em silêncio. Meu nome é Colin, e eu gerencio uma conta no Twitter chamada Senhor Beig, onde geralmente compartilho ensinamentos sobre dados na cadeia, análises sobre a situação atual do mercado e algumas ideias sobre negociação. Eu me vejo em três papéis: primeiro, como um trader orientado a eventos, costumo pensar em estratégias de negociação baseadas em eventos; segundo, como analista de dados na cadeia, que é o conteúdo que mais compartilho no Twitter; terceiro, sou um pouco mais conservador, me autodenomino investidor em índices, escolho alocar uma parte do meu capital no mercado de ações dos EUA, usando essa parte para reduzir a volatilidade geral da curva de ativos através do Beta, ao mesmo tempo em que mantenho uma certa defensividade na posição total. Essa é, em resumo, a minha autoavaliação.

Alex: Agradeço a apresentação de Colin. Convidei o Colin para participar do programa porque o vi no Twitter analisando dados na cadeia do Bitcoin, o que foi muito inspirador. Este é um tópico que discutimos pouco anteriormente e também é uma parte que falta no meu próprio segmento. Li a série de artigos que ele escreveu e achei a lógica clara e fundamentada, então decidi convidá-lo. É importante lembrar que, hoje, tanto eu quanto as opiniões do convidado têm um forte caráter subjetivo, e as informações e opiniões podem mudar no futuro; diferentes pessoas podem interpretar os mesmos dados e indicadores de maneira diferente. O conteúdo deste episódio não deve ser considerado como qualquer tipo de conselho de investimento. Este programa mencionará algumas plataformas de análise de dados, apenas como compartilhamento e exemplos para uso pessoal, não como recomendações comerciais. Este programa não recebeu patrocínio comercial de nenhuma plataforma. Vamos ao assunto e conversar sobre a análise de dados na cadeia de ativos criptográficos. Como mencionei, Colin é um trader, então em que circunstâncias você começou a se envolver e aprender sobre a análise de dados na cadeia de ativos criptográficos?

Colin: Acho que essa questão deve ser dividida em duas partes. Primeiro, eu acredito que, independentemente de quem esteja ao meu redor, qualquer pessoa que queira entrar ou já esteja no mercado financeiro, inclusive eu mesmo, o principal objetivo deve ser ganhar dinheiro, utilizando os lucros para melhorar a qualidade de vida. Portanto, minha filosofia sempre foi clara: eu aprendo o que pode ajudar meus lucros. Através dessa abordagem, aumento o valor esperado do meu sistema de negociação. Em termos simples, aprendo o que pode gerar lucro. A segunda parte é que, no início, a descoberta dos dados na cadeia foi pura coincidência. Há cerca de seis ou sete anos, eu não entendia nada, olhava isso e aquilo. Enquanto explorava diferentes áreas, encontrei teorias de pesquisa interessantes que queria estudar. Naquela época, acabei vendo que o Bitcoin tinha uma área chamada análise de dados na cadeia, e comecei a aprender e pesquisar. Com o tempo, combinei o conhecimento adquirido em outras áreas, principalmente na parte de desenvolvimento de negociação quantitativa, e apliquei isso aos dados na cadeia, desenvolvendo alguns modelos de negociação, que depois integrei ao meu próprio sistema de negociação.

Alex: Então, você começou a se envolver com análise de dados na cadeia até agora, há quantos anos você tem estudado e pesquisado de forma mais sistemática?

Colin: Eu acho que isso é difícil de definir, na verdade, eu nunca estudei isso de forma sistemática. Porque desde o passado até agora, eu tive um problema, que é que eu realmente nunca vi nenhum ensino sistemático. Desde o começo, quando vi este campo, pode ter sido há vários anos, eu percebi isso, mas não aprofundei a pesquisa, 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 estudar outras coisas, voltei aqui, achei isso bastante interessante, então continuei pesquisando. Não houve um tempo de aprendizado sistemático, foi só juntando informações aqui e ali.

Alex: Entendi, há quanto tempo você tem aprendido sobre dados na cadeia e os aplicando em suas estratégias de investimento na prática?

Colin: Esta fronteira é um pouco difícil de definir, mas eu acho que está perto de dois ciclos de BTC... mas não se pode contar como dois ciclos, depende de como você começa a definir, se é a partir de um mercado em alta ou de um mercado em baixa. Comecei a entrar em contato por volta de 2020, 2019, mas naquela época não havia aplicações práticas, porque eu não tinha coragem, ainda não estava muito familiarizado com isso, mas já tinha começado a aprender.

O valor e os princípios da análise de dados na cadeia

Alex: Entendido. A seguir, vamos falar sobre muitos conceitos específicos relacionados à análise de dados na cadeia, incluindo alguns índices. Quais são as plataformas de observação de dados na cadeia que você costuma usar no dia a dia?

Colin: Eu agora uso principalmente um site, que é o Glassnode. Para explicar brevemente, é um serviço pago. Há 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, mas é cerca de trinta e poucos U a quarenta e poucos U por mês. Também há uma versão gratuita, mas as informações disponíveis na versão gratuita são realmente muito limitadas. Claro que além do Glassnode, há muitos outros, e eu acabei escolhendo este porque no início, ao filtrar e pesquisar, este site era o que mais se adequava ao meu gosto.

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

Colin: Ok. Primeiro, vamos falar sobre o valor e o princípio da análise de dados na cadeia. Eu pretendo combinar esses dois, porque na verdade é bastante simples. Nos nossos mercados financeiros tradicionais, seja negociando ações, futuros, opções sobre títulos, até mesmo imóveis, ou algumas matérias-primas, a principal diferença do Bitcoin é que ele utiliza a tecnologia blockchain. O valor mais importante e frequentemente mencionado dessa tecnologia é a sua transparência. Todas as informações sobre a transferência de Bitcoin são públicas e transparentes, assim você pode ver diretamente na cadeia, por exemplo, 300 Bitcoins sendo transferidos de um endereço para outro, isso pode ser verificado em um explorador de blockchain. Embora eu não possa saber quem está por trás dessa sequência de endereços, isso não é importante, pois na verdade nenhum indivíduo pode influenciar a tendência de preço e o movimento do Bitcoin como um todo. Portanto, normalmente, quando estudamos dados na cadeia, olhamos para o mercado como um todo, observamos suas tendências, o consenso e o comportamento do grupo. Mesmo que eu não saiba quem está por trás deste ou daquele endereço, posso analisar a direção do fluxo de tokens através da agregação de todos os endereços, ver se eles já realizaram lucros ou se estão em stop loss, como está a sua situação de lucros, como está a sua situação de perdas, quais preços eles tendem a comprar grandes quantidades de Bitcoin ou em quais preços eles não gostam de comprar Bitcoin, esses dados na verdade são visíveis. Essa é a maior vantagem que eu vejo na análise de dados do Bitcoin na cadeia 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, precisamos analisar os fundamentos da mesma forma que fazemos ao olhar para ações ou outros produtos. Como você acabou de dizer, os dados na cadeia são transparentes, qualquer pessoa pode observá-los. Se outros investidores profissionais estão observando os dados na cadeia e você não, isso equivale a ter uma arma muito importante a menos em seus investimentos.

A dificuldade da análise de dados na cadeia

Alex: Quando você está praticando a análise de dados na cadeia, quais você acha que são os principais desafios e dificuldades?

Colin: Eu acho que a pergunta foi muito boa, e eu pretendo dividir a resposta em duas partes. A primeira parte é relativamente fácil de resolver, é um ponto que apresenta dificuldades no aprendizado, que são os conhecimentos básicos. Para a maioria das pessoas, incluindo eu na época, porque já mencionei antes, é muito difícil encontrar um ensino realmente sistemático. Claro que eu não procurei presencialmente se havia cursos pagos desse tipo, mas se houvesse, eu provavelmente não teria coragem de comprar, porque até agora, eu não costumo pagar por cursos. Eu nunca tive contato com cursos de ensino sistemático, então, na verdade, todo o conteúdo precisa ser explorado e descoberto por conta própria. Os tipos de dados na cadeia são muitos, e durante o processo de pesquisa, minha filosofia é entender a forma de cálculo e os princípios por trás de cada indicador que eu já vi. Isso é um processo que consome muito tempo, porque só de olhar para um indicador, ele te dá uma fórmula de cálculo, minha ideia é questionar o que realmente está sendo pensado por trás dessa fórmula, por que ela foi projetada dessa forma. Depois de entender todos esses indicadores, a próxima coisa a fazer é a seleção. Se alguém tem experiência relacionada ao desenvolvimento de estratégias quantitativas ou já estudou indicadores, na verdade, saberá que a correlação entre muitos indicadores é muito alta. Uma correlação muito alta pode causar um problema, que é fácil gerar ruído na interpretação, ou você pode interpretar de forma exagerada. Por exemplo, suponha que hoje eu tenha um sistema de fuga de topo, esse sistema de fuga de topo pode ter 10 sinais numerados de 1 a 10, suponha que se a correlação entre os sinais de 1 a 4 for muito alta, isso pode causar um problema. Por exemplo, se o preço do Bitcoin hoje apresentar um determinado comportamento ou mudança, isso pode fazer com que os sinais de 1 a 4 acendam simultaneamente, isso realmente traz complicações. Porque se a correlação for muito alta, isso é um inevitável.