Especialista em análise de dados na cadeia BTC revela: como a blockchain transparente ajuda na tomada de decisões de investimento

Texto

Moderador: Parceiro de pesquisa da Mint Ventures

Convidado: Colin Trader Livre Pesquisador de Dados na Blockchain

Data de gravação: 2025.2.15

Olá a todos, bem-vindos ao WEB3 Mint To Be. Aqui, continuamos a questionar e a pensar profundamente, esclarecendo os fatos, explorando a realidade e buscando consenso no mundo WEB3. Ajudamos a esclarecer a lógica por trás dos tópicos quentes, fornecendo insights que vão além dos próprios eventos e introduzindo múltiplas perspectivas de pensamento.

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

Apresentador desta edição: Este programa é um pouco especial, porque anteriormente discutimos muitos tópicos sobre faixas ou projetos específicos, e também trocamos algumas narrativas cíclicas, como discutimos anteriormente sobre memes. Mas hoje vamos discutir a análise de dados on-chain, especialmente a análise de dados on-chain 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 de dados mencionados neste episódio do podcast:

Glassnode: uma plataforma de análise de dados on-chain amplamente utilizada, que requer pagamento.

Preço Realizado: Calculado com base no preço ponderado do último movimento em cadeia do Bitcoin, reflete o custo histórico em cadeia do Bitcoin, adequado para avaliar o estado geral de lucros/perdas do mercado.

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

RUP (Lucro não realizado relativo): mede 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 on-chain baseado no sistema Cointime Economics, que visa avaliar de forma mais precisa o valor a 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 grandes ciclos do BTC.

Shiller ECY: Um indicador de avaliação proposto pelo laureado com o Prémio 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, aprimorado a partir do índice de preço-lucro ajustado de Shiller (CAPE), que considera principalmente o impacto do ambiente de taxas de juros.

A oportunidade de aprender a análise de dados em blockchain

Apresentador: Hoje temos como convidado o trader livre e pesquisador de dados em blockchain, Colin. Vamos pedir ao Colin para cumprimentar os nossos ouvintes.

Colin: Olá a todos, primeiro agradeço ao anfitrião pelo convite. Quando recebi este convite, fiquei um pouco surpreso, pois sou um pequeno investidor desconhecido e não tenho nenhum título especial, apenas faço minhas negociações em silêncio. Meu nome é Colin, eu opero uma conta nas redes sociais chamada Senhor Bag, onde costumo compartilhar ensinamentos sobre dados on-chain, análises sobre a situação atual do mercado e alguns conceitos de negociação. Eu vejo minha posição em três aspectos: o primeiro é como um trader orientado por eventos, onde frequentemente penso em estratégias de negociação baseadas em eventos; o segundo é como um analista de dados on-chain, que é o conteúdo que mais compartilho nas redes sociais; e o terceiro, mais conservador, me autodenomino investidor de índice, onde escolho alocar parte do meu capital no mercado acionário dos EUA, utilizando esse capital para reduzir o Beta dos meus investimentos, diminuindo a volatilidade geral da minha curva de ativos, enquanto mantenho uma certa defesa em toda a minha posição. Isso resume basicamente como eu me vejo.

Apresentador: Agradeço a apresentação de Colin. Convidei Colin para participar do programa porque vi nas redes sociais suas análises de dados on-chain sobre Bitcoin, que foram muito inspiradoras. Este é um tópico que anteriormente discutimos pouco, e que também é uma parte que falta em meu próprio segmento. Li a série de artigos que ele escreveu e achei a lógica clara e substancial, então decidi convidá-lo. É importante lembrar a todos que, hoje, tanto eu quanto o convidado expressamos opiniões que são bastante subjetivas, e as informações e opiniões podem mudar no futuro; pessoas diferentes podem ter interpretações diferentes dos mesmos dados e indicadores. O conteúdo deste episódio não deve ser considerado como qualquer tipo de aconselhamento de investimento. O 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 assunto e conversar sobre a análise de dados on-chain de ativos criptográficos. Como mencionamos, Colin é um trader; em que circunstâncias você começou a se envolver e aprender sobre análise de dados on-chain de ativos criptográficos?

Colin: Acho que esta questão deve ser dividida em duas partes para responder. Primeiro, eu acredito que, independentemente de quem esteja ao meu redor, seja quem queira entrar ou já tenha entrado no mercado financeiro, incluindo eu mesmo, o principal objetivo deve ser ganhar dinheiro, utilizando os lucros para melhorar a qualidade de vida. Portanto, minha filosofia sempre foi muito consistente: eu aprendo aquilo que pode ajudar nos meus lucros. Dessa forma, aumento a expectativa geral do meu sistema de negociação; em termos simples, tudo o que pode gerar lucro, eu vou aprender. A segunda parte é que, no início, o contato com dados on-chain foi puramente acidental. Cerca de seis ou sete anos atrás, eu não entendia nada, olhava isso, olhava aquilo. Enquanto explorava várias áreas, vi teorias de pesquisa muito interessantes que queria aprender. Naquela época, também vi por acaso que o Bitcoin tinha um campo chamado análise de dados on-chain, então comecei a aprender e pesquisar. Na fase final do aprendizado, eu combinava o conhecimento adquirido em outras áreas, principalmente na parte de desenvolvimento de trading quantitativo, e o integrava aos dados on-chain para desenvolver alguns modelos de negociação, e finalmente, incorporava esses modelos ao meu próprio sistema de negociação.

Apresentador: Desde que você começou a se envolver formalmente com a análise de dados on-chain 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. Desde o passado até agora, eu enfrentei um problema, que é que eu realmente nunca vi nenhum ensino sistemático. Desde que vi esse campo pela primeira vez, pode ter sido há vários anos, eu percebi isso, mas não estudei profundamente, 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, e voltei aqui, vi que isso era bastante interessante, então continuei a pesquisar. Não houve um tempo de aprendizado sistemático, foi apenas uma coleta de informações de maneira aleatória.

Moderador: Entendido, quanto tempo já passou desde que você aprendeu sobre dados em blockchain até aplicá-los na sua prática de investimento real?

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

O valor e os princípios da análise de dados em cadeia

Apresentador: Entendido. A seguir, iremos abordar muitos conceitos específicos sobre a análise de dados em blockchain, incluindo alguns índices. Quais são as plataformas de observação de dados em blockchain que você costuma utilizar no dia a dia?

Colin: Eu atualmente uso principalmente um site, que é o Glassnode. Vou falar um pouco sobre isso, é um serviço pago. Existem dois níveis de pagamento, um é a versão profissional, que é bastante cara, lembro que custa mais de 800 dólares por mês. O segundo eu meio que esqueci, mas deve ser em torno de trinta a quarenta U por mês. Também há uma versão gratuita, mas as informações disponíveis na versão gratuita são na verdade muito limitadas. Claro que além do Glassnode, existem muitos outros, mas acabei escolhendo este porque, no início, durante a filtragem e pesquisa, este site se adaptou melhor ao meu gosto.

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

Colin: Ok. Primeiro, vou falar sobre o primeiro ponto, que é o valor e o princípio da análise de dados em blockchain. Eu pretendo combinar esses dois tópicos, pois são bastante simples. Nos nossos mercados financeiros tradicionais, seja negociando ações, futuros, opções de dívida, até mesmo imóveis ou algumas matérias-primas, o Bitcoin tem uma diferença fundamental em relação a eles, que é o uso da tecnologia de 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, então você pode ver diretamente na blockchain, por exemplo, 300 Bitcoins sendo transferidos de um endereço para outro, isso pode ser verificado em um 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 ou a tendência do Bitcoin como um todo. Portanto, normalmente, ao estudarmos dados em blockchain, olhamos para o mercado como um todo, observamos suas tendências, o consenso e o comportamento coletivo. Mesmo que eu não saiba quem está por trás deste ou daquele endereço, posso analisar o fluxo de chips agregando todos os endereços, verificando se eles já realizaram lucros ou se cortaram perdas, como está a sua situação de lucro, como está a sua situação de perda, em que nível de preço eles tendem a comprar grandes quantidades de Bitcoin ou em que nível de preço eles não gostam de comprar Bitcoin, esses dados são realmente visíveis. Essa é, na minha opinião, a maior vantagem da análise de dados em blockchain do Bitcoin em comparação com outros mercados financeiros, porque outros mercados não conseguem fazer isso.

Apresentador: De fato, isso é muito importante. Assim como fazemos investimentos em criptomoedas, devemos analisar os fundamentos da mesma forma que fazemos com ações ou outros produtos. Como você acabou de mencionar, os dados na blockchain são transparentes e todos podem observá-los. Se outros investidores profissionais estão analisando os dados da blockchain e você não, isso equivale a ter uma arma muito importante a menos em seus investimentos.

Dificuldades na análise de dados on-chain

Apresentador: Quando você está fazendo análise de dados na blockchain na prática, quais você acha que são os principais desafios e dificuldades?

Colin: Eu acho que essa questão foi muito bem colocada, e eu pretendo responder em duas partes. A primeira parte é relativamente fácil de resolver, e é um ponto que pode ser difícil no aprendizado, que é o conhecimento básico. Para a maioria das pessoas, incluindo eu na época, como já mencionei antes, é difícil encontrar um ensino verdadeiramente sistemático. Claro que eu não fui perguntar pessoalmente se havia cursos pagos desse tipo, mas se houvesse, eu provavelmente não teria coragem de comprar, porque até agora, na minha experiência com trading, eu realmente não costumo pagar por cursos. Eu nunca tive contato com nenhum curso de ensino sistemático, então todo o conteúdo precisa ser explorado e descoberto por conta própria. Existem muitos tipos de dados on-chain, e durante o processo de pesquisa, minha filosofia é entender o modo de cálculo e os princípios por trás de cada indicador que eu analiso. Isso é um processo que consome muito tempo, porque ao ver um determinado indicador, ele fornece uma fórmula de cálculo, e minha ideia é investigar o que realmente está por trás dessa fórmula de cálculo e por que ela foi projetada dessa maneira. Depois de entender esses indicadores, ainda preciso fazer uma segunda coisa chamada filtragem. Se houver pessoas com experiência no desenvolvimento de estratégias quantitativas ou que tenham estudado indicadores, elas saberão que muitos indicadores têm uma alta correlação. Uma correlação muito alta pode causar um problema, que é que, ao interpretar, é fácil gerar ruídos ou você pode interpretar excessivamente. Por exemplo, suponha que eu tenha um sistema de escape de topo, e esse sistema de escape de 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 teve alguma