Expertos en análisis de datos on-chain de BTC revelan: cómo la cadena de bloques transparente ayuda en la toma de decisiones de inversión

Texto

Moderador: Socio de investigación de Mint Ventures

Invitado: Colin, comerciante libre, investigador de datos en cadena

Fecha de grabación: 2025.2.15

Hola a todos, bienvenidos a WEB3 Mint To Be. Aquí, seguimos cuestionando y reflexionando profundamente, aclarando hechos, explorando realidades y buscando consensos en el mundo de WEB3. Desentrañamos la lógica detrás de los temas candentes, proporcionamos una visión que penetra en los propios eventos e introducimos perspectivas diversas.

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.

Presentador de este episodio: El programa de hoy es un poco especial, porque anteriormente hemos discutido muchos temas sobre rutas o proyectos específicos, y también hemos intercambiado algunas narrativas cíclicas, como cuando hablamos de los meme. Pero hoy vamos a discutir el análisis de datos en cadena, especialmente el análisis de datos en cadena 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:

Glassnode: una plataforma de análisis de datos en cadena comúnmente utilizada que requiere pago.

Precio Realizado: Calculado a partir del precio ponderado en el último movimiento en cadena de Bitcoin, refleja el costo histórico en cadena de Bitcoin y es 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 bitcoins en el mercado de bitcoins en relación con el valor total de mercado.

Cointime True Market Mean Price: un indicador de precio promedio 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 temporal" de Bitcoin. En comparación con el precio de mercado actual de BTC y el precio de mercado realizado (Realized Price), el True Market Mean Price bajo el sistema Cointime también considera el impacto del tiempo, siendo adecuado para los precios en grandes ciclos 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 atractivo de las acciones en relación con otros activos, mejorado a partir del indicador del precio-beneficio ajustado por ciclo (CAPE) de Shiller, que considera principalmente el impacto del entorno de tasas de interés.

Oportunidad de aprender análisis de datos en la cadena

Presentador: Hoy tenemos como invitado al trader libre y investigador de datos en cadena Colin. Primero, por favor Colin, saluda a nuestra audiencia.

Colin: Hola a todos, primero quiero agradecer la invitación del moderador. Cuando recibí esta invitación, me sorprendió un poco, porque soy un pequeño inversor anónimo y no tengo un título especial, simplemente hago mis operaciones en silencio. Mi nombre es Colin, y manejo una cuenta en las redes sociales llamada Sr. Beig, donde principalmente comparto enseñanzas sobre datos en cadena, análisis de la situación actual del mercado y algunos conceptos de trading. Tengo tres formas de verme a mí mismo: la primera es como un trader impulsado por eventos, normalmente pienso en estrategias de trading basadas en eventos; la segunda es como analista de datos en cadena, que es el contenido principal que comparto en las redes sociales; la tercera es más conservadora, me llamo a mí mismo inversor en índices, elijo asignar parte de mis fondos a grandes acciones en el mercado estadounidense, usando estos fondos para invertir y reducir la volatilidad general de mi curva de activos, mientras mantengo una cierta defensividad en mi posición total. Esto es básicamente cómo me defino.

Presentador: Gracias a Colin por su presentación. Lo invité a participar en el programa porque vi en las redes sociales su análisis de datos en cadena sobre Bitcoin, que fue muy inspirador. Este es un tema que hemos discutido poco anteriormente y que es una parte que me falta en mi propio segmento. Leí su serie de artículos y considero que su lógica es clara y sustantiva, así que decidí invitarlo. Quiero recordarles que hoy, tanto mis opiniones como las del invitado, llevan una fuerte subjetividad y la información y opiniones pueden cambiar en el futuro; diferentes personas pueden interpretar los mismos datos e indicadores de manera diferente. El contenido de este episodio no debe considerarse como un consejo de inversión. Este programa mencionará algunas plataformas de análisis de datos, solo como un intercambio y ejemplo de uso personal, y no como una recomendación comercial. Este programa no ha recibido patrocinio comercial de ninguna plataforma. Entremos en materia y hablemos sobre el análisis de datos en cadena de activos criptográficos. Como mencioné, Colin es un trader, ¿bajo qué circunstancias comenzaste a involucrarte y aprender sobre el análisis de datos en cadena de activos criptográficos?

Colin: Creo que esta pregunta debería dividirse en dos partes para responder. Primero, creo que para cualquiera que quiera entrar o ya esté en el mercado financiero, incluido yo mismo, el objetivo principal debería ser ganar dinero, utilizando las ganancias para mejorar la calidad de vida. Por lo tanto, mi filosofía siempre ha sido coherente: aprendo lo que puede ayudar a mis ganancias. De esta manera, aumento la expectativa general de mi sistema de trading; en términos simples, aprendo lo que puede generar ganancias. La segunda parte, al principio, me encontré con datos en cadena de manera accidental, hace unos seis o siete años, cuando no entendía nada; miraba esto y aquello. Mientras exploraba diferentes campos, vi teorías de investigación muy interesantes que quería aprender. Fue entonces cuando, por casualidad, vi que el bitcoin tenía un campo llamado análisis de datos en cadena, así que comencé a aprender y a investigar. Más tarde, combinaría el conocimiento que adquirí en otros campos, principalmente en la parte de desarrollo de trading cuantitativo, con los datos en cadena para desarrollar algunos modelos de trading, y finalmente integraría estos modelos en mi propio sistema de trading.

Presentador: ¿Cuántos años has estado aprendiendo y estudiando de manera más sistemática desde que comenzaste a tratar con el análisis de datos en la cadena?

Colin: Creo que esto es difícil de definir, en realidad nunca he estudiado de manera sistemática. Porque desde hace tiempo hasta ahora, he tenido un problema, y es que realmente no he visto ninguna enseñanza sistemática. Desde el principio, cuando vi este campo, puede que haya sido hace varios años, en ese momento me di cuenta, pero no profundicé en el estudio, solo leí un par de artículos y supe sobre esto. Después de un tiempo, volví a ver contenido más profundo, en ese momento estaba concentrado en investigar otras cosas, volví aquí y vi que esto era bastante interesante, así que continué investigando. No he tenido un tiempo de aprendizaje sistemático, simplemente he ido juntando información.

Presentador: Entiendo, ¿cuánto tiempo has estado aprendiendo sobre los datos de la cadena y aplicándolos a tus inversiones prácticas?

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

El valor y los principios del análisis de datos en la cadena

Moderador: Entiendo. A continuación, hablaremos de muchos conceptos específicos sobre el análisis de datos en la cadena, incluidos algunos índices. ¿Cuáles son las plataformas de observación de datos en la cadena que usas normalmente?

Colin: Actualmente utilizo principalmente un sitio web, que es Glassnode. Para explicar brevemente, es un servicio de pago. Hay dos niveles de suscripción, uno es el de profesional que es bastante caro, recuerdo que cuesta más de 800 dólares al mes. El segundo no lo recuerdo muy bien, pero es de unos treinta y tantos U a cuarenta y tantos U al mes. También tiene una versión gratuita, pero la información que se puede ver en la versión gratuita es en realidad muy limitada. Por supuesto, además de Glassnode, hay muchos otros, pero al final lo elegí porque al principio, al filtrar y investigar, este sitio se ajustaba más a mis necesidades.

Presentador: 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 es bastante buena. Hablemos de la segunda pregunta, mencionaste que eres un trader, y lo que valoras es su ayuda en la práctica de inversión. Entonces, ¿cuál es el valor central del análisis de datos en cadena en tus inversiones? ¿Cuál es el principio detrás de esto? Por favor, preséntanos.

Colin: Bien. Primero hablaré sobre el valor y el principio del análisis de datos en la cadena. Estos dos los pienso combinar porque en realidad son bastante simples. En nuestros mercados financieros tradicionales, ya sea al negociar acciones, futuros, opciones sobre bonos, incluso bienes raíces o algunas materias primas, el bitcoin tiene una diferencia fundamental con ellos: utiliza tecnología blockchain. El valor más importante y más mencionado de esta tecnología es su transparencia. Toda la información sobre la transferencia de bitcoins es pública y transparente, por lo que puedes ver directamente en la cadena, por ejemplo, 300 bitcoins de una dirección a otra, lo que 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 ningún individuo puede influir en la tendencia de precios y en la dirección del bitcoin. Por lo tanto, normalmente, cuando estudiamos datos en la cadena, observamos el conjunto del mercado, su tendencia, el consenso y el comportamiento del grupo. Aunque no sepa quién está detrás de esta dirección o aquella, puedo analizar la dirección de los flujos de capital a través de la agregación de todas las direcciones, ver si han tomado ganancias o han puesto un stop loss, cómo están sus ganancias, cómo están sus pérdidas, en qué precio tienden a comprar grandes cantidades de bitcoin o en qué precio no les gusta comprar bitcoin. Estos datos son en realidad visibles. Esta es, a mi parecer, la mayor ventaja del análisis de datos en la cadena de bitcoin en comparación con otros mercados financieros, porque otros mercados no pueden hacer esto.

Presentador: Sin duda, este punto es muy importante. Al igual que al invertir en criptomonedas, debemos analizar los fundamentos como lo hacemos al observar acciones u otros productos. Como acabas de mencionar, los datos en la cadena son transparentes y todos pueden observarlos. Si otros inversionistas profesionales están mirando los datos en la cadena y tú no lo haces, es como si estuvieras invirtiendo sin una herramienta muy importante en comparación con los demás.

Dificultades en el análisis de datos en la cadena

Presentador: Cuando estás realizando análisis de datos en la cadena, ¿cuáles crees que son los principales puntos difíciles y desafíos que podrías encontrar?

Colin: Creo que esta pregunta es muy buena, y planeo dividir mi respuesta en dos partes. La primera parte es relativamente fácil de resolver, y es un punto que puede resultar difícil en el aprendizaje: el conocimiento básico. Para la mayoría de las personas, incluida yo misma 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 de pago de este tipo, pero si existieran, probablemente tampoco me atrevería a comprarlos, porque hasta ahora en mi experiencia de trading, realmente no suelo pagar 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 mí misma. Hay muchos tipos de datos en la cadena, y durante el proceso de investigación, mi filosofía es entender los métodos de cálculo y los principios detrás de cada indicador que he visto. Este es un proceso que consume mucho tiempo, porque solo al ver un indicador, te da una fórmula de cálculo; mi idea es desentrañar qué hay detrás de esa fórmula, por qué está diseñada de esa manera. Después de aclarar todos estos indicadores, la siguiente cosa que debo hacer se llama selección. Si hay personas con experiencia en el desarrollo de estrategias cuantitativas o que han investigado sobre indicadores, en realidad saben una cosa: la correlación entre muchos indicadores es muy alta. Una correlación demasiado alta puede causar un problema, ya que puede generar ruido en la interpretación, o puedes sobreinterpretar. Por ejemplo, supongamos que hoy tengo un sistema de escapatoria, este sistema de escapatoria podría tener 10 señales numeradas del 1 al 10; si la correlación entre las señales del 1 al 4 es demasiado alta, eso puede causar un problema. Por ejemplo, si el precio de Bitcoin hoy tiene cierto...